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Kostenloses E-Handbook: So profitiert Storage von KI und ML

Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind leistungsstarke Technologien, die das Storage-Umfeld verändern. Vorteile erreicht man nur, wenn die Lösung optimal genutzt wird.

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) sind längst keine Zukunftsmusik mehr. Allerdings sollten die Erwartungen an den Einsatz dieser Technologien realistisch bleiben. Dafür müssen Administratoren wissen, welche Anforderungen der Speicher erfüllen muss, um entweder von KI und ML zu profitieren oder entsprechende Umgebungen optimal bedienen zu können. In diesem Zusammenhang spielen Flash-Lösungen und Cloud-Umgebungen ebenso eine große Rolle. Planung und ein klarer Blick auf Management-Optionen können helfen, eine sinnvolle Storage-Umgebung für KI und ML zu implementieren.

Vieles hängt von der jeweiligen Speicherumgebung ab, ob lokal an einem externen Standort oder gar in der Cloud. Auch die Speichermedien spielen eine nicht unerhebliche Rolle dabei, wie effektiv die Storage-Infrastruktur ist. Darüber hinaus sind ebenso die Anwendungen beziehungsweise die Daten entscheiden, die gesichert werden. Nicht alle lassen sich gleichermaßen für KI- oder ML-Prozesse nutzen. Nicht zuletzt muss sich das Unternehmen die Frage stellen, was es mit dem Einsatz solcher Technologien im Speicherumfeld erreichen will und ob diese anvisierten Ziele auch realistisch sind.

Derzeit springen viele Hersteller auf den innovativ klingenden Zug von KI und ML auf. Hier liegt es am Kunden, genauer zu prüfen, wie viel Innovation wirklich in den Lösungen steckt, das heißt, er sollte wissen, worauf es ankommt und wonach er suchen muss. Mit der richtigen Lösung können Storage-Umgebungen sehr effizient und nutzbringend sein.

Storage kann nicht nur nützlich für KI und ML sein, es kann auch davon profitieren.
Abbildung 1: Storage kann nicht nur nützlich für KI und ML sein, es kann auch davon profitieren.

Das vorliegende kostenlose E-Handbook erklärt die wichtigsten Anforderungen an Speicherumgebungen, mögliche Einsatzszenarien sowie Best Practises für das Storage für KI und ML.

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