Cloudian sieht S3 Object Storage als Schlüsseltechnologie für KI-Projekte

Storage für KI-Workloads Cloudian sieht S3 Object Storage als Schlüsseltechnologie für KI-Projekte

04.02.2026 Von Bernhard Lück 2 min Lesedauer

Anbieter zum Thema

Cloudian B.V.

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KI-Anwendungen verändern die Storage-Anforderungen grundlegend. Objektspeicheranbieter Cloudian erwartet für 2026 den Durchbruch von S3-kompatiblen Object-Storage-Systemen mit RDMA-Technologie, Vector Data Lakes und neuen temporären Speicherklassen für KI-Inferenz.

Carsten Graf, Vice President Sales EMEA bei Cloudian: „Die Speicherinfrastruktur wird für den Erfolg von KI-Projekten entscheidend sein.“(Bild: Cloudian) — Carsten Graf, Vice President Sales EMEA bei Cloudian: „Die Speicherinfrastruktur wird für den Erfolg von KI-Projekten entscheidend sein.“
(Bild: Cloudian)

Cloudian erwartet für 2026 grundlegende Veränderungen in der Storage-Architektur. Als erste Entwicklung nennt der Objektspeicheranbieter die Konvergenz von Speicher und KI in integrierten Plattformen. Diese sollen auf Referenzdesigns mit Nvidia-Blackwell-GPUs, BlueField-DPUs und S3-Speicher im Exabyte-Maßstab basieren und separate Stacks für Rechenleistung, Datenspeicherung und Vektordatenbanken überflüssig machen. Laut Cloudian könnten Unternehmen dadurch innerhalb von Tagen eine produktionsreife KI-Infrastruktur bereitstellen und auf rund 90 Prozent ihrer unstrukturierten Daten zugreifen.

RDMA beschleunigt S3-Objektspeicher

Als zweiten Trend identifiziert der Anbieter die zunehmende Verbreitung von S3-kompatiblem Storage für On-Premises-KI, ermöglicht durch RDMA-Technologie. Diese soll direkte Datenpfade zwischen Storage, Systemspeicher und GPU-Speicher ohne CPU-Beteiligung ermöglichen. Nach Angaben von Cloudian zeigen Praxistests einen Lesedurchsatz von 35 GBit/s pro Knoten – eine drei- bis fünffache Verbesserung gegenüber TCP-basierten Objektspeichern. Die CPU-Auslastung reduziere sich um 90 Prozent, was zu einer achtmal schnelleren Vektordatenbank-Performance führen soll.

Vector Data Lake integriert Vektordatenbanken

Die dritte Entwicklung betrifft die Integration von Vektordatenbanken direkt in Speicherplattformen – das Konzept des Vector Data Lake. Cloudian zufolge entkoppelt die Architektur Rechenleistung und Speicher, sodass beide Komponenten unabhängig voneinander skaliert werden können. Besonders in RAG-Anwendungen soll dies Vorteile bringen. GPU-beschleunigte Indizierung in Kombination mit Vektordatenbanken könnte Antwortzeiten im Millisekundenbereich ermöglichen.

Temporärer Speicher für KI-Inferenz

Als vierte Innovation nennt Cloudian temporären KI-Speicher als neue Speicherklasse für KI-Inferenz. Anders als herkömmlicher Unternehmensspeicher verzichtet dieser Ansatz auf Redundanztechniken. Moderne LLMs generieren große Mengen an Key-Value-Caches, die bei Verlust aus den Quelldokumenten neu generiert werden können. Als Beispiel nennt Cloudian die auf der CES 2026 vorgestellte Inference Context Memory Storage Platform von Nvidia mit BlueField-4-Technologie, die direkt auf Speicher-NICs läuft. Dies soll Kostensenkungen und Performance-Verbesserungen ermöglichen.

Horizontale Skalierung als Vorteil

„Die Speicherinfrastruktur wird für den Erfolg von KI-Projekten entscheidend sein“, erklärt Carsten Graf, Vice President Sales EMEA von Cloudian. „Während traditionelle File- und Blocksysteme vertikal skalieren und an Systemgrenzen stoßen, wachsen Objektspeichersysteme horizontal und können problemlos mehrere Petabyte verwalten.“

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Stand: 08.12.2025

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