AnythingLLM in der Cloud vs. On-Premise – Datenschutz und Skalierung richtig planen

Künstliche Intelligenz ist längst nicht mehr nur ein Experimentierfeld für Entwickler – sie ist ein strategischer Baustein moderner IT-Infrastrukturen. Doch wer AnythingLLM als zentrale Plattform für Wissensmanagement, Automatisierung und Chatbots einsetzen möchte, steht vor einer entscheidenden Frage: Cloud oder On-Premise?

Beide Betriebsarten haben klare Vor- und Nachteile – insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Skalierbarkeit und Compliance (z. B. DSGVO). Dieser Artikel erklärt, wie du die richtige Architektur für dein Unternehmen planst – technisch, organisatorisch und rechtlich.

AnythingLLM in der Cloud – schnell, flexibel, skalierbar

Die Cloud-Variante von AnythingLLM lässt sich in wenigen Minuten aufsetzen, z. B. über einen VPS oder einen Kubernetes-Cluster. Damit profitierst du von den klassischen Vorteilen der Cloud:

Vorteile

• Schneller Start: Keine lokale Hardware oder komplexe Einrichtung
• Ortsunabhängig: Zugriff von überall – perfekt für verteilte Teams
• Einfache Integration: Verbindung mit externen APIs, Datenbanken oder Modellen (OpenAI, Anthropic, Hugging Face etc.)
• Automatische Skalierung: Ressourcen lassen sich dynamisch anpassen

Nachteile

• Datenschutzrisiko: Daten liegen auf Servern Dritter
• Abhängigkeit: Internetverbindung und Anbieterbindung (z. B. AWS, Google Cloud)
• Laufende Kosten: Gebühren für Speicher, Bandbreite und Compute-Ressourcen

Datenschutz in der Cloud

Wer AnythingLLM in der Cloud betreibt, muss Datenverarbeitung nach DSGVO sorgfältig dokumentieren:

• Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) mit dem Cloud-Anbieter
• Speicherort der Daten (EU-Regionen bevorzugt)
• Transportverschlüsselung (TLS) und Datenverschlüsselung im Ruhezustand
• Identity & Access Management für Benutzerrechte

Für öffentliche Verwaltungen oder Unternehmen mit sensiblen Daten empfiehlt sich eine Private-Cloud-Lösung auf EU-Servern oder in einer souveränen Umgebung wie OpenStack, Hetzner Cloud oder IONOS Cloud.

AnythingLLM On-Premise – volle Kontrolle, maximale Sicherheit

Die lokale Installation (z. B. mit Docker oder Bare-Metal) ist die bevorzugte Variante für Organisationen, die höchste Anforderungen an Datenschutz, Compliance und Kontrolle stellen.

Vorteile

• 100 % Datenhoheit: Alle Informationen bleiben im eigenen Rechenzentrum
• Integration in bestehende IT-Sicherheitsarchitektur
• Offline-Betrieb möglich: Keine Cloud-Abhängigkeit
• Erweiterbarkeit: Anpassung an interne Systeme (LDAP, Qdrant, Nextcloud, etc.)

Nachteile

• Administrationsaufwand: Betrieb, Updates und Monitoring liegen in eigener Verantwortung
• Investition in Hardware: Speicherplatz, CPU/GPU, Netzwerkbandbreite
• Skalierungsgrenzen: Wachstum ist an lokale Ressourcen gebunden

Netzwerkarchitektur für On-Premise

Ein sicheres On-Premise-Setup folgt typischerweise diesem Aufbau:

[Clients]
   ↓
[Reverse Proxy (Traefik/Nginx)]
   ↓
[AnythingLLM Server (Docker)]
   ↓
[Vector Database (Qdrant/Chroma)]
   ↓
[Local Models über Ollama oder API]

Empfohlen werden:

• TLS-Zertifikate (Let's Encrypt oder interne CA)
• Isolierte VLANs für Daten- und Anwendungsverkehr
• Monitoring (z. B. Netdata, Prometheus)
• Backups mit verschlüsselter Speicherung

Cloud vs. On-Premise im direkten Vergleich

Kriterium	Cloud	On-Premise
Setup-Zeit	Schnell (Minuten)	Mittel (Stunden/Tage)
Skalierbarkeit	Hoch, dynamisch	Abhängig von Hardware
Datenschutz	Eingeschränkt (AVV nötig)	Vollständig selbst kontrolliert
Kostenstruktur	Laufende Gebühren	Einmalige Hardwarekosten
Performance	Internetabhängig	Lokal, sehr schnell
Wartung	Anbieterabhängig	Eigenverantwortung
Offline-Nutzung	❌	✅

Hybride Lösung – das Beste aus beiden Welten

Immer mehr Organisationen setzen auf hybride Architekturen:

• Die RAG- und Dokumentenspeicherung erfolgt lokal,
• während die LLM-Berechnungen (z. B. OpenAI oder Anthropic) über Cloud-APIs laufen.

AnythingLLM unterstützt genau dieses Konzept. Damit kannst du sensible Daten intern halten, aber Rechenlast und Modellnutzung auslagern.

Beispiel:

Ein kommunales Rechenzentrum speichert interne Dokumente On-Premise, nutzt aber GPT-4 via API, wenn mehr Kontext oder Rechenleistung nötig ist.

Die Wahl zwischen Cloud und On-Premise hängt nicht nur von Technik, sondern von Strategie und Compliance ab:

• Für Start-ups, Forschung oder kleine Teams ist die Cloud ideal – schnell, flexibel, kosteneffizient.
• Für öffentliche Einrichtungen, Unternehmen oder sicherheitskritische Bereiche ist On-Premise alternativlos – sicher, datenschutzkonform und nachhaltig kontrollierbar.
• Und wer beides will, wählt hybrid – mit AnythingLLM kein Problem.

Denn das Beste an AnythingLLM ist seine Offenheit: Ob Cloud, lokal oder gemischt – du entscheidest, wo deine KI denkt.