PLATFORM LÖSUNG

Open Data Lakehouse auf Kubernetes

Alles, was Sie am proprietären Marktführer schätzen – Notebooks, Spark, SQL, Workflows, KI-Training und Inference – aber Open Source, auf Ihrer Infrastruktur, EU-compliant und bis zu 70% günstiger. Kein Vendor Lock-in, volle Datensouveränität.

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Warum Unternehmen eine offene Alternative brauchen

Der proprietäre Marktführer ist leistungsfähig – aber teuer, proprietär und für viele europäische Unternehmen aus Compliance-Gründen keine Option. Open Source und offene Standards bieten heute denselben Funktionsumfang – ohne Lock-in und ohne Datenabfluss.

Explodierende Kosten: Proprietäre Lizenzen und DBU-Kosten skalieren mit dem Datenvolumen. Bei Enterprise-Workloads werden die Kosten schnell unkalkulierbar – ohne echte Transparenz, was pro Team oder Use Case anfällt.
Vendor Lock-in: Proprietäre Formate, eigenes Runtime-Modell und tiefe Kopplung an einen Cloud-Anbieter. Ein Wechsel wird mit jedem Monat teurer und komplexer. Ihre Daten und Pipelines gehören Ihnen – nicht dem Anbieter.
EU-Compliance & Datensouveränität: DSGVO, DORA, NIS-2 und der EU AI Act verlangen Kontrolle über Datenstandort und -verarbeitung. Der Marktführer auf US-Hyperscalern erfüllt diese Anforderungen oft nicht – besonders in regulierten Branchen.

Was wir bauen

Ein vollständiges Data Lakehouse auf Kubernetes – mit allen Features, die Sie vom Marktführer kennen, aber auf Open-Source-Technologien und offenen Standards.

Notebooks & Data Science: JupyterHub auf Kubernetes mit GPU-Zugang, versionierten Environments und Team- Kollaboration. Python, R, Scala und SQL in einer Oberfläche – Self-Service für Data Scientists.
Apache Spark & Processing: Spark auf Kubernetes mit dynamischer Ressourcenallokation. Batch- und Streaming- Verarbeitung für Petabytes an Daten – ohne feste Cluster, mit Autoscaling und Spot-Node-Support.
SQL & Analytics Engine: Trino oder Apache Spark SQL für interaktive Abfragen auf dem Lakehouse. Federated Queries über verschiedene Datenquellen – mit BI-Tool-Integration (Superset, Grafana, Metabase).
KI-Training & Inference: GPU-Cluster für Modelltraining mit PyTorch und TensorFlow. MLflow für Experiment-Tracking, Model Registry und Deployment. vLLM oder Triton für LLM-Inference auf Kubernetes.
Workflows & Orchestrierung: Apache Airflow oder Argo Workflows für Datenpipeline-Orchestrierung. DAG-basierte Workflows mit Retry-Logik, Monitoring und Alerting – als Kubernetes-native Services.
Data Governance & Katalog: Unity-Catalog-kompatibel mit Apache Polaris oder Nessie. Datenkatalog, Zugriffskontrollen, Lineage-Tracking und automatisierte Datenqualitätsprüfung.

Offene Standards & Technologien

Kein proprietärer Stack. Jede Komponente ist austauschbar, jedes Datenformat offen. Ihr Lakehouse gehört Ihnen – nicht einem Anbieter.

Apache Iceberg: Table Format
Delta Lake: Table Format
Apache Spark: Processing Engine
Trino: SQL Query Engine
Apache Airflow: Workflow Orchestration
JupyterHub: Notebooks
MLflow: ML Lifecycle
Apache Polaris: Catalog & Governance
Apache Parquet: Storage Format
MinIO / S3: Object Storage
Apache Kafka: Streaming
Kubernetes: Orchestrierung

Open Lakehouse vs. Proprietär

Feature-Parität bei voller Kontrolle und deutlich geringeren Kosten.

	Open Lakehouse	Proprietär
Notebooks	JupyterHub	Proprietär
SQL Engine	Trino / Spark SQL	Proprietäres SQL
Processing	Apache Spark	Proprietäre Runtime
Workflows	Airflow / Argo	Proprietäre Jobs
ML / KI	MLflow / vLLM	MLflow (hosted)
Table Format	Iceberg / Delta	Delta Lake
Governance	Polaris / Nessie	Unity Catalog
Infrastruktur	Ihre K8s-Cluster	Vendor Cloud
Datenstandort	EU / On-Premises	Cloud-Anbieter
Vendor Lock-in	Keiner	Hoch
Kosten	Bis 70% günstiger	DBU-Preismodell

Klingt interessant?

Wir zeigen Ihnen in einem kurzen Gespräch, wie das konkret für Ihr Unternehmen aussehen kann.

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Wie wir arbeiten

Von der bestehenden Datenlandschaft zum produktiven Open Lakehouse – iterativ, pragmatisch und mit messbarem ROI.

Data Assessment

Analyse Ihrer Datenquellen, bestehenden Pipelines und bestehenden Workloads. Was lässt sich migrieren? Wo liegt der größte Kostenhebel?

Lakehouse aufbauen

Kubernetes-Plattform, Object Storage, Iceberg-Katalog und ersten Use Case end-to-end umsetzen – Notebooks, Spark-Jobs oder SQL-Analytics.

Migration & Skalierung

Bestehende Workloads migrieren, weitere Datenquellen anbinden, KI-Training und Workflows ausbauen. Governance und Self-Service einrichten.

Enablement & Betrieb

Wissenstransfer an Ihr Data-Engineering-Team. Runbooks, Schulungen und optionaler Managed Service für Betrieb und Weiterentwicklung.

Messbare Ergebnisse

Was unsere Kunden mit dem Open Data Lakehouse erreichen.

70%: geringere Kosten ggü. proprietären Plattformen
100%: EU-Compliance & Datensouveränität
0: Vendor Lock-in durch offene Standards
8 Wo.: bis zum ersten produktiven Lakehouse

Open Source & Community

Autovia ist Mitglied der Cloud Native Computing Foundation und der Linux Foundation. Wir bauen auf offene Standards, tragen aktiv zu Open-Source-Projekten bei und bringen dieses Wissen direkt in Ihre Plattformen ein.

Cloud Native Computing Foundation Mitglied

Jan Wiegelmann

CEO & Gründer, Autovia

Ihr Lakehouse – offen, souverän und bezahlbar

Ich zeige Ihnen gerne, wie ein Open Data Lakehouse auf Kubernetes für Ihr Unternehmen aussehen kann – mit Feature-Parität zum Marktführer, aber ohne Lock-in und zu einem Bruchteil der Kosten. In einem kostenlosen Assessment zeigen wir Ihnen, wie viel Sie mit einem offenen Lakehouse sparen.