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Erfolgsrezept für KI-Projekte

Die neue Ära der Datenverarbeitung heißt "Künstliche Intelligenz". Aber um die Datenmassen überhaupt bewältigen zu können, muss der Speicher mithalten. Software-defined Storage und Multi-Cloud-Architekturen unterstützen das optimal.

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Whitepaper Cover: IBM
Daten sind für Unternehmen heute unverzichtbar, um sich am Markt zu behaupten. Sie gelten als treibende Kraft, die hinter neuen innovativen Produkten, Dienstleistungen und Geschäftsmodellen steht. Damit sie ihren Wert entfalten können, müssen sie jedoch zunächst wie Rohdiamanten geschliffen und veredelt werden. Diese Aufgabe übernehmen heutzutage kognitive Systeme, Big-Data-, Analytics- und KI-Anwendungen. Deren Einsatz fordert aber, bestehende IT-Nutzungsmodelle zu verabschieden.
Zum Einen muss der traditionelle Speicher überdacht werden. Denn wenn das Rechenzentrum nicht mehr mithalten kann, rückt Software-defined Storage in den Fokus. Dessen Einsatz in Multi-Cloud-Architekturen liegt dabei vorne. Denn hier lassen sich Daten, Anwendungen und Workloads bedarfsgerecht zwischen On-Premise-Systemen, lokal oder bei Providern betriebenen privaten und öffentlichen Clouds verschieben und verwalten.
Es heißt nicht mehr "Cloud, ja oder nein?", sondern nur "Wie wechseln wir?"


 

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