IT-Awards 2025 Die beliebtesten Anbieter von Storage-Software und Datenmanagement 2025

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Storage-Software ist ein wichtiger Baustein für datengetriebene Geschäftsmodelle, trägt zum Schutz gegen Cyberbedrohungen bei und eröffnet neue Möglichkeiten in Cloud-, Edge- und KI-Szenarien. Wer heute in offene, skalierbare und automatisierte Speicherlösungen investiert, schafft eine solide technologische Grundlage für effizientes Datenmanagement.

Daten sind längst eine zentrale Ressource der digitalen Wirtschaft. Unternehmen bauen auf datengetriebene Modelle, ohne die heute kaum noch Wettbewerbsvorteile zu erzielen sind. Grundlage dafür ist ein leistungsfähiges Datenmanagement, das zunehmend auf flexiblen Speicherarchitekturen basiert. Software-Defined Storage (SDS) wird von Herstellern immer öfter in umfassendere Plattformansätze integriert und unter Begriffen wie „Storage-Software“ oder „Software-First-Architekturen“ vermarktet – ein Hinweis darauf, dass sich die Technik zu einem übergreifenden Fundament moderner Infrastrukturen entwickelt hat. Der Begriff SDS bleibt dabei weiterhin gebräuchlich.

Die Leser von Storage-Insider haben für die IT-Awards 2025 abgestimmt. Beim Klick auf die Bildergalerie sehen Sie die drei bei unseren Leserinnen und Lesern beliebtesten Anbieter von Storage-Software und Datenmanagement 2025:

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Das weltweite Datenvolumen wächst Studien zufolge in rasantem Tempo, wobei die Prognosen je nach Definition erheblich variieren. Parallel entwickelt sich der Markt für Software-Defined Storage sehr dynamisch. Marktanalysen beziffern die jährlichen Wachstumsraten zwischen 20 und 40 Prozent, womit das Segment zu den am schnellsten expandierenden Bereichen der IT-Infrastruktur zählt.

Offene Architekturen und Automatisierung

Der große Vorteil von Storage-Software liegt in der Entkopplung von Hardware und Software. Dies senkt nicht nur die Abhängigkeit von proprietären Systemen, sondern auch die Einstiegshürden für Unternehmen, die ihre Speicherlandschaften schrittweise modernisieren möchten. Standard-Hardware wie x86-Server genügt in vielen Fällen, sodass sich Projekte mit überschaubarem Budget realisieren lassen. Gleichzeitig ermöglichen offene Architekturen eine flexible Skalierung – sei es durch Scale-Out-Konzepte oder die nahtlose Einbindung zusätzlicher Cloud- und Edge-Ressourcen.

Aktuell ist verstärkt der Trend zur Automatisierung zu beobachten. KI-gestützte Funktionen übernehmen mehr und mehr Aufgaben wie Datenplatzierung, automatisches Tiering und Monitoring. Verschiedene Anbieter integrieren Predictive-Capacity-Planning, automatisches Daten-Tiering und Anomalie-Erkennung, wobei Reifegrad und Funktionsumfang variieren. Self-Healing-Mechanismen erhöhen dort, wo sie produktiv eingesetzt werden, die Resilienz. APIs ermöglichen die Integration in IT- und DevOps-Workflows. DataOps-Methoden und Observability-Werkzeuge sorgen für mehr Transparenz und Governance. Menschliche Kontrolle bei kritischen Entscheidungen bleibt jedoch unverzichtbar.

Mehr Sicherheit und Resilienz gegen Bedrohungen

Gegen Ransomware-Angriffe setzen Unternehmen auf technische Schutzmaßnahmen wie Immutable Storage, versionierte Snapshots oder Air-Gap-Konzepte, die viele moderne Plattformen führender Anbieter bieten. Deren Aktivierung hängt jedoch von Produkt, Lizenzierung und Konfiguration ab. Solche technischen Funktionen sollten jedoch nur ein Baustein einer umfassenden Anti-Ransomware-Strategie sein. Behörden wie CISA und ENISA empfehlen einen mehrschichtigen Ansatz mit organisatorischen Maßnahmen, robusten Backup-Prozessen und Netzwerkhygiene. Technische Lösungen können zudem die Einhaltung regulatorischer Vorgaben unterstützen, etwa im Hinblick auf europäische Richtlinien zu Datenhoheit oder branchenspezifische Compliance-Anforderungen, erfordern aber zusätzliche organisatorische, vertragliche und dokumentatorische Maßnahmen.

Darüber hinaus haben sich Disaster-Recovery-Szenarien (DR) weiterentwickelt. Viele Anbieter bieten heute integrierte Plattformen an, die Primär- und Sekundärspeicher kombinieren und Replikation, Snapshots sowie Orchestrierung über hybride oder Multi-Cloud-basierte Infrastrukturen unterstützen. Damit lassen sich Wiederanlaufzeiten potenziell verkürzen und Hochverfügbarkeit gewährleisten. Allerdings variieren Implementierungsaufwand, Komplexität und Kosten solcher Lösungen erheblich, sodass nicht alle Unternehmen die theoretisch möglichen nahtlosen DR-Set-ups vollständig realisieren.

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Cloud, KI und Nachhaltigkeit als Wachstumstreiber

Die fortschreitende Cloud-Nutzung verändert die Rolle von Storage-Software grundlegend. Hybride und Multi-Cloud-Umgebungen verlangen nach Speicherlösungen, die Interoperabilität und Datenmobilität gewährleisten. Immer stärker gefragt sind Architekturen, die sowohl Datei- als auch Objektschnittstellen vereinen und so eine flexible Nutzung je nach Workload erlauben. Besonders im Bereich KI und Machine Learning spielt dies eine zentrale Rolle, da Trainingsdaten effizient verteilt und in Echtzeit verfügbar gemacht werden müssen.

Parallel dazu rückt das Thema Nachhaltigkeit ins Blickfeld. Energieeffizienz, Ressourcennutzung und CO₂-Bilanz fließen verstärkt in Ausschreibungen ein. Hersteller reagieren mit intelligenten Spindown-Funktionen, energieoptimierter Datenplatzierung, effizienteren Kühlsystemen, erneuerbaren Energien und KI-gestützten Optimierungen, die den Stromverbrauch dynamisch anpassen. Allerdings kann der stark wachsende Energiebedarf für KI-Infrastrukturen die Nachhaltigkeitsgewinne teilweise wieder aufheben – ein Spannungsfeld, das die Branche zunehmend beschäftigt.

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