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Grüne Signale fürs Jahr 2026

1. KI-Bereitschaft durch hochdurchsatzfähige, Governance-konforme Datenpipelines

Warum das wichtig ist: KI-Ergebnisse werden in der Praxis weniger durch die Ambitionen der Modelle begrenzt als durch die Leistungsfähigkeit der zugrunde liegenden Datenpipelines. Im Jahr 2025 stellten viele Organisationen fest, dass GPUs ungenutzt blieben, während Speichersysteme an Durchsatzengpässen, Metadatenkonflikten oder ineffizientem Zugriff auf kleine Objekte scheiterten. Andere erkannten, dass KI-Ergebnisse ohne eine lückenlose Datenherkunft weder verlässlich noch nachvollziehbar waren. Die Organisationen mit dem höchsten Fortschrittstempo investierten daher frühzeitig in Datenpipelines, die gezielt auf Skalierbarkeit, Nebenläufigkeit und Governance ausgelegt waren und nicht allein auf maximale Rohleistung.

Erkenntnis aus dem Jahr 2025: Viele KI-Fehler ließen sich auf fehlende oder unzureichende Datenherkunft zurückführen.

MIT Technology Review: „KI-Modelle scheitern auf unvorhersehbare Weise, wenn Organisationen die Daten, mit denen sie trainiert wurden, nicht nachvollziehen oder verifizieren können.“

Sie sind KI-bereit, wenn Ihre Umgebung eine schnelle und vorhersehbare Datenbereitstellung ermöglicht, um die Auslastung von GPUs zu maximieren, zugleich aber auch eine hohe Metadaten-Nebenläufigkeit sowie einen effizienten Zugriff auf kleine Objekte unterstützt. Ebenso entscheidend sind reproduzierbare Datenpipelines mit durchgängiger End-to-End-Datenherkunft, die Vertrauen und Nachvollziehbarkeit in KI-Ergebnisse schaffen. Hinzu kommt die Fähigkeit, Milliarden von Objektvarianten effizient zu verwalten und Daten richtliniengesteuert über leistungsstarke, warme und kalte Speicherebenen hinweg zu bewegen. Dies stellt mittlerweile keine fortschrittliche Architektur mehr dar, sondern ist die grundlegende Voraussetzung für zuverlässige und skalierbare KI.

2. Tiefe Unveränderbarkeit von der API bis zur Architektur

Warum das wichtig ist: KI-gestützte Ransomware verdeutlicht, wie schnell sich Angreifer weiterentwickeln. Oberflächlich implementierte Unveränderbarkeit reicht unter diesen Bedingungen nicht mehr aus. Eine saubere und verlässlich überprüfbare Wiederherstellung setzt Unveränderbarkeit voraus, die fest in der Speicherarchitektur verankert ist, nicht lediglich als konfigurierbare Funktion. Organisationen, die Resilienz auf dieser tieferen Ebene etablieren, sind Bedrohungsakteuren ebenso wie steigenden regulatorischen und versicherungsseitigen Anforderungen dauerhaft einen Schritt voraus.

Erkenntnis aus dem Jahr 2025: Der Einsatz KI-generierter Ransomware nimmt signifikant zu.

Wired Magazine: „KI-unterstützte Malware untersucht jetzt direkt APIs und Identitätssysteme, was die Geschwindigkeit und Komplexität von Angriffen deutlich beschleunigt.“

Ihre Umgebung ist resilient, wenn Aufbewahrungsrichtlinien konsequent auf API-Ebene durchgesetzt werden und systemweite Unveränderbarkeit gewährleistet ist, die sich nicht umgehen lässt. Ebenso erforderlich sind kryptografische Mechanismen zur Integritäts- und Herkunftsverifizierung sowie automatisierte Verfahren, mit denen eine saubere und verlässliche Wiederherstellung regelmäßig getestet wird. Ergänzt wird dies durch ein mehrschichtiges Cyber-Resilienzmodell, das konsequent an den CORE5-Prinzipien ausgerichtet ist.

3. Souveränitätsorientiertes Design mit vollständiger und nachweisbarer Kontrolle

Warum das wichtig ist: Das Jahr 2025 markierte einen entscheidenden Wendepunkt: Souveränität wurde operational und ist nicht länger nur ein konzeptionelles Ziel. Ein Gerichtsurteil gegen den französischen Cloud-Anbieter OVHcloud machte deutlich, dass vertragliche Vereinbarungen zur Datenresidenz allein den rechtlichen Anforderungen nicht genügen. Unternehmen müssen heute nachweisen können, wo ihre Daten gespeichert sind, wie sie sich bewegen und wer die Kontrolle darüber innehat, insbesondere in Europa, im Nahen Osten sowie in stark regulierten Branchen.

Erkenntnis aus dem Jahr 2025: das Gerichtsurteil in Kanada gegen OVH.

The Register: „Das Gericht entschied, dass das Speichern von Daten in ausländischen Regionen unter einem kanadischen Vertrag immer noch gegen die Residenzanforderungen verstößt.“

Sie sind souveränitätsbereit, wenn Ihre Umgebung ein vom Kunden kontrolliertes Schlüsselmanagement verwendet, eine regionsgebundene Datenplatzierung gewährleistet, die den jeweiligen Gerichtsbarkeiten entspricht, sowie die Herkunft und Historie aller Datenbewegungen prüfbar macht. Darüber hinaus sollte Ihre Umgebung Maßnahmen zur Vermeidung von Konzentrationsrisiken bei Hyperscalern beinhalten und eine konforme, richtliniengesteuerte Datenmobilität zwischen Cloud, On-Prem und Edge gewährleisten.

4. Cloud-optimierte Resilienz zur Reduktion von Konzentrationsrisiken

Warum das wichtig ist: Ausfälle und Preisschwankungen haben die Risiken offengelegt, die mit der Abhängigkeit von einem einzigen Cloud-Anbieter einhergehen. Resiliente Organisationen gestalten ihre Infrastruktur daher bewusst unabhängig und stellen sicher, dass sowohl Verfügbarkeit als auch Kontrolle auch im Falle von Störungen eines großen Anbieters jederzeit gewährleistet bleiben.

Erkenntnis aus dem Jahr 2025: Cloud-Konzentration gilt heute als eines der weltweit anerkannten Top-Geschäftsrisiken.

Die Gartner Group führt sie unter den fünf größten aufkommenden Risiken für Unternehmen auf. Beispiele wie etwa der AWS-Ausfall verdeutlichen die Fragilität von Einzelregionen: BBC News berichtete, dass alle, die auf einen einzigen Ausfallpunkt in dieser Amazon-Region angewiesen waren, anfällig für Offline-Ausfälle waren. Eine Architektur, die Cloud-smarte Resilienz signalisiert, ermöglicht Arbeitslast-Mobilität über Cloud, On-Prem und Edge, bietet alternative Zugriffspfade zu kritischen Datensätzen und gewährleistet, dass Wiederherstellungsoperationen auch während Ausfällen online bleiben. Zugleich erlaubt sie eine flexible Arbeitslast-Platzierung unter Berücksichtigung von Leistung, Kosten und Compliance und stellt Governance, Sicherheit und Konfiguration unabhängig von der Kontrolle einzelner Cloud-Anbieter sicher.

5. Multiskalierbare, disaggregierte Architektur mit dynamischer Anpassungsfähigkeit unter Belastung

Warum das wichtig ist: KI, Analytik und Multi-Tenant-Umgebungen belasten die Infrastruktur gleichzeitig auf komplexe Weise. Traditionelle, eng gekoppelte Systeme stoßen dabei schnell an ihre Grenzen. Disaggregierte, multiskalierbare Architekturen ermöglichen hingegen eine unabhängige Skalierung von Rechenleistung, Speicherkapazität, Metadaten und Transaktionen. Sie sind damit entscheidend, um den unvorhersehbaren Anforderungen moderner Datenumgebungen gerecht zu werden.

Erkenntnis aus dem Jahr 2025: Die Industrie setzt zunehmend auf disaggregierte Designs.

TechTarget: „Speicheranbieter setzen auf unabhängig skalierbare Rechenleistung und Kapazität als Bereitstellungen, da Datenwachstum und KI-Workloads die Begrenzungen traditioneller Designs offenbaren.“

Sie sind für unvorhersehbares Wachstum gerüstet, wenn Ihre Architektur eine unabhängige Skalierung von Rechenleistung, Speicherkapazität und Metadaten ermöglicht und dabei eine vorhersehbare Leistung selbst unter gemischten Arbeitslasten sicherstellt. Darüber hinaus sollte sie eine elastische Erweiterung über Knoten, Racks oder Standorte erlauben, massive Objekt- und Bucket-Anzahlen ohne Leistungseinbußen handhaben und gleichzeitig betriebliche Effizienz sowie Funktionsfähigkeit auch bei höchster Skalierung gewährleisten.

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