GPU-Leistung ist nicht der einzige Baustein der KI-Revolution. Datenspeicherung ist ebenso entscheidend. Sie ist ein zentraler Bestandteil von Enterprise-KI-Initiativen, wird jedoch im Fokus auf Rechenleistung häufig unterschätzt.
Viele Unternehmen erkennen ihre Bedeutung jedoch früher oder später. Laut einer Studie des Omdia-Forschungsunternehmens ESG planen 83 % der IT-Abteilungen in den nächsten zwei Jahren eine Modernisierung ihrer Storage-Infrastruktur. Doch wo liegt die Lücke? Was hindert klassische Enterprise-Storage-Systeme daran, Unternehmen bei der Umsetzung ihrer KI-Ziele zu unterstützen?
Wo Legacy-Storage an Grenzen stößt
Im Verlauf von KI-Projekten treten immer wieder typische Herausforderungen im Bereich Datenspeicherung auf.
Kapazität
Die Datenerfassung und -aufbereitung stehen vor erheblichen Kapazitätsanforderungen. KI-Projekte führen zu einem starken Anstieg der Datenvolumina, insbesondere in der Phase der Datenvorbereitung und Planung. Laut ESG nennen 52 % der Unternehmen die verfügbare Kapazität als größte Herausforderung. Gleichzeitig schwanken die Anforderungen an KI-Daten deutlich, was die Planung zusätzlich erschwert.
Während klassische Storage-Systeme von einem stabilen jährlichen Wachstum ausgehen, erfordert KI-Inferenz flexible und dynamisch skalierbare Speicherlösungen.
Moderne Storage-Plattformen kombinieren hohe Geschwindigkeit mit garantierten Datenreduktionsraten, um die Kapazitätsplanung zu vereinfachen. Viele Legacy-Systeme hingegen ergänzen Funktionen wie Deduplizierung und Komprimierung erst nachträglich.
Performance
Die Performance der Storage-Infrastruktur ist ein entscheidender Faktor bei der Datenerfassung und -aufbereitung für KI-Projekte. Mittelgroße Unternehmen und Neocloud-Anbieter konzentrieren sich häufig stark auf die Auslastung ihrer GPUs. Langsame Storage-Systeme führen jedoch dazu, dass diese nicht durchgehend genutzt werden können.
Performance ist laut ESG die größte Herausforderung beim Training von Modellen. 42 % der Unternehmen nennen sie als Hauptproblem. Gleichzeitig benötigen Sicherheitsteams eine granulare Klassifizierung von Daten, bevor Modelle produktiv gehen. Legacy-Storage erschwert diesen Prozess erheblich.
Moderne All-Flash-Systeme, die durchgehend auf NVMe setzen, steigern die Performance deutlich, reduzieren Latenzen und erhöhen die IOPS.
Integration
Viele Unternehmen gehen zunächst davon aus, dass ihre bestehende Storage-Architektur KI-Workloads problemlos unterstützt. In der Praxis zeigt sich jedoch oft das Gegenteil. ESG-Daten zeigen, dass 71 % der Unternehmen Schwierigkeiten haben, ihre Storage-Systeme mit KI-Pipelines zu integrieren.
Legacy-Storage behandelt Daten häufig als getrennte Einheiten, was dazu führt, dass Daten zwischen verschiedenen Namensräumen physisch kopiert werden müssen.
Moderne Storage-Plattformen führen Daten hingegen in einheitlichen Namensräumen zusammen. Sie unterstützen Block-, File- und Container-Workloads gleichzeitig und lassen sich auch auf Cloud-Umgebungen ausweiten. Dadurch entstehen einfachere, stärker automatisierte Umgebungen, in denen Daten effizient in KI-Prozesse integriert werden können.
Security und Compliance
Unternehmen stehen zunehmend vor der Herausforderung, regulatorische Anforderungen und technische Möglichkeiten in Einklang zu bringen. Daten müssen bestimmten Vorgaben entsprechend gespeichert und verarbeitet werden, während gleichzeitig flexible Infrastrukturen benötigt werden.
Laut ESG zählen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen insbesondere in der Inferenzphase zu den größten Herausforderungen und stehen dort auf einer Stufe mit Performance.
Gleichzeitig zeigt sich ein Spannungsfeld zwischen Kapazität und Compliance. Während 80 % der Unternehmen KI-Daten in die Cloud verlagern, um Kapazitäts- und Performance-Probleme zu adressieren, bestehen 76 % darauf, besonders sensible Daten weiterhin On-Premises zu halten.
Hybride Storage-Ansätze sind daher entscheidend. Moderne Storage-Plattformen verbinden Cloud-Umgebungen wie AWS, Azure und Google Cloud mit On-Premises-Infrastrukturen. Integrierte Migrationsfunktionen und Multi-Cloud-Backup ermöglichen es, diese hybriden Modelle praktikabel umzusetzen.
Ausfallsicherheit bei Cyberangriffen – Erkenntnisse
Unternehmen mit starker Cyber-Resilienz überstehen Angriffe fast dreimal häufiger. Doch 74 % der IT-Profis sehen gefährlichen Optimismus im Management. KI-Erkennung und regelmäßige Tests bleiben zentral. Infografik zeigt mehr.
Voir maintenantDer Weg nach vorn: Storage für KI-Inferenz modernisieren
Früher oder später erkennen Unternehmen, dass klassische Storage-Architekturen den Anforderungen moderner KI-Initiativen nicht mehr gerecht werden. Je später diese Erkenntnis kommt, desto größer sind die Auswirkungen auf bestehende Projekte.
Mit zunehmender Reife werden KI-Anwendungen komplexer und umfangreicher. Entsprechend steigen auch die Anforderungen an die zugrunde liegende Infrastruktur. Unternehmen sollten daher frühzeitig eine klare Strategie für die Modernisierung ihrer Storage-Systeme entwickeln.
Der Einsatz von Storage-Lösungen, die im Rahmen von NVIDIA-Programmen zertifiziert sind, kann dabei helfen, Risiken zu reduzieren. Ebenso wichtig ist die Zusammenarbeit mit Anbietern, die verlässliche Zusagen in Bezug auf Kapazität, Lebensdauer und Support bieten.
Wer früh handelt, schafft die Grundlage für stabile Trainingsprozesse und eine skalierbare KI-Inferenz. Wer zu spät reagiert, riskiert, dass bestehende Infrastruktur die eigenen KI-Ziele ausbremst.
