Kostenloser E-Guide: Wie KI die Storage-Anforderungen verändert

Künstliche Intelligenz (KI) verändert nicht nur Anwendungen und Prozesse, sondern erzwingt auch ein Umdenken in der Speicherarchitektur. Klassische, auf transaktionale Datenbanken optimierte Storage-Konzepte stoßen an Grenzen, wenn KI-Workloads plötzlich enorme, meist unstrukturierte Datenmengen mit unvorhersehbaren Zugriffsmustern verarbeiten müssen. Der neue E-Guide KI-Workloads: Neue Anforderungen ans Storage zeigt, warum es nicht mehr nur um Kapazität geht, sondern um Durchsatz, Latenz, Skalierung und die enge Kopplung zu GPU-Ressourcen – On-Premises, in der Cloud und am Edge.

Eine zentrale Erkenntnis: Die schnellste GPU nutzt wenig, wenn das zugrunde liegende Storage die Daten nicht rechtzeitig liefern kann. Der E-Guide erläutert, wie NVMe, NVMe-oF, parallele Dateisysteme und Scale-out-Architekturen helfen, Engpässe zu vermeiden, und warum allein das Aufrüsten auf Flash die Pipeline-Probleme nicht löst. IT-Verantwortliche erhalten Einblicke, wie sich steigende KI-Anforderungen auf Budgetplanung, Kapazitätsbedarf und sogar auf Preise im Consumer-Markt auswirken.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Cloud Storage für KI-Umgebungen. Der E-Guide beschreibt die Stärken und Grenzen von Objekt-, Block- und Dateispeicher sowie Datenbanken und zeigt, welcher Speichertyp sich für welche KI-Szenarien – etwa Modelltraining mit riesigen Datensätzen oder latenzkritische Workloads – eignet. Best Practices wie Datenbereinigung, Observability entlang der Datenpipelines, konsequentes Tiering zwischen Hot-, Warm- und Cold-Speicher sowie robuste Backup- und Immutable-Storage-Konzepte helfen, Kosten und Performance in Einklang zu bringen.

Abgerundet wird der E-Guide durch einen Überblick, wie etablierte Storage-Hersteller und Spezialanbieter ihre Plattformen für KI-Workloads weiterentwickeln. Anhand von Beispielen unter anderem von Dell, oder Everpure sowie Cloud- und Spezialanbietern wie AWS, WEKA oder DDN wird deutlich, welche Rolle GPU-nahe Architekturen, KI-zentrierte Datenservices und hybride Betriebsmodelle spielen. So erhalten IT-Entscheider eine praxisnahe Orientierung, welche Lösungsansätze sich für eigene KI-Projekte und unterschiedliche Betriebsmodelle – vom Rechenzentrum bis zur Public Cloud – eignen.