Automatisierung und Malware-Abwehr Künstliche Intelligenz schützt und optimiert Storage

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Durch die Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) in den Storage ergeben sich neue Möglichkeiten zur Optimierung der Verwaltung und des Schutzes der Daten. Wer jedoch selbstständig KI-Anwendung nutzen will, muss sich im Vorfeld um die nötige Infrastruktur kümmern.

Laut einer Umfrage von Bitkom aus dem vergangenen Jahr nutzen mittlerweile 15 Prozent der befragten deutschen Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI). Im Vergleich dazu sinken die Zahlen der Unternehmen, für die KI-Anwendungen kein Thema sind, drastisch und erreichen mit 52 Prozent einen neuen Tiefstwert.

Auch im Storage-Bereich lassen sich einige Aspekte durch den Einsatz von KI optimieren. „Insgesamt sehen wir einen klaren Trend hin zu automatisierten Datenverwaltungslösungen, die von KI unterstützt werden, um den steigenden Datenmengen gerecht zu werden“, sagt Chad Chiang, Geschäftsführer von Synology.

„KI wird die Storage-Branche revolutionieren, indem sie nicht nur die Herstellungsprozesse optimiert und die Produktqualität steigert, sondern auch die Datenverwaltung, Sicherheit und Leistung für die Nutzer optimiert“, ist Chiang überzeugt.

Vielfältige Einsatzmöglichkeiten für KI im Storage

KI bietet Nutzern eine Vielzahl an Möglichkeiten, um den firmeneigenen Storage optimal zu nutzen und zu verwalten. Unter anderem profitiert man von der Automatisierung. Sie vereinfacht die Verwaltung großer Datenmengen, beispielsweise durch intelligente Inhaltsempfehlungen. Außerdem lassen sich Sicherungs- und Wiederherstellungsprozesse so automatisieren, dass die Datenintegrität und -verfügbarkeit gesteigert werden.

Mit KI-unterstützter Analyse lassen sich die benötigten Kapazitäten verschiedener Daten bereits im Voraus ermitteln. Die Identifizierung und Komprimierung redundanter Daten sind ebenso möglich wie die Vorhersage von Hardware-Fehlern. Eine kontinuierliche Überwachung der Speichersysteme ist eine weiteres Hilfsmittel zur Verbesserung. Kapazität, Leistung und Zustand der Systeme können jederzeit überprüft und gegebenenfalls optimiert werden. Anhand von Nutzungsmustern können gesicherte Daten in für sie geeignete Storage-Tiers verlagert werden.

KI revolutioniert Storage-Security

Im Bereich Storage-Security entsteht durch die KI eine Vielzahl an neuen Möglichkeiten. Verschiedene Anwendungen erkennen und identifizieren Bedrohungen sowie Schwachstellen in Echtzeit. Einige Firmen bieten bereits jetzt KI-Funktionen für die Sicherheit ihrer Storage-Systeme an. NetApp baut KI in sein Betriebssystem Ontap ein und bringt sie somit in den Primärspeicher. Sie soll Ransomware, Erpressungsversuche und andere maliziöse Angriffe abwehren.

Veeam integriert eine AI-Engine für die Malware-Detektion in seine Backup-Services. Während der Sicherung untersucht sie Daten-Entropie und Datenerweiterungen, so dass Auffälligkeiten schnell erkannt werden können. Commvault kombiniert mit Metallic AI Malware-Erkennung und Automatisierung in einen Service.

Die InfoBox-Systeme von Infinidat nutzen AIOps und einen großen Satz anonymisierter historischer Nutzungsdaten aus anderen Anwenderumgebungen. Die in die Systeme integrierte KI sucht schon am ersten Nutzungstag nach bekannten Mustern, indem Nutzungscharakteristik und vorhandene Daten verglichen werden.

Pure Storage nutzt für seine Systeme mit Pure1 Meta ebenfalls eine KI-Plattform für AIOps, die Upgrade- und Workflow-Planung, intelligente Platzierung, Sicherheit und Datenschutz, Fehlerbehebung und Problembekämpfung verspricht.

Die notwendige Infrastruktur für den KI-Einsatz

Laut dem „AI Readiness Index“ von Cisco sind derzeit 14 Prozent der Unternehmen weltweit bestmöglich auf die KI-Nutzung vorbereitet. In Deutschland sind es nur sieben Prozent. Was die KI-Infrastruktur anbelangt, stuft der Index lediglich 34 Prozent der deutschen Unternehmen in die höchsten Kategorien ein. Zum Vergleich: Der globale Durchschnitt für diesen Wert beträgt 47 Prozent.

Wer eine Infrastruktur für KI aufbauen will, sollte den Technologie-Stack berücksichtigt. Hierbei werden die notwendigen Technologien für den Einsatz von KI-Anwendungen übereinander „gestapelt“. In diesem Stack gibt es drei essenziellen Schichten:

• Die Anwendungsschicht: ermöglicht durch Programmiersprachen, Frameworks sowie Bibliotheken eine Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.

• Die Modellschicht: besteht aus den drei Modellen Allgemeine KI, Spezifische KI und Hyperlokale KI.

• Die Infrastrukturschicht: besteht aus Hardware- und Software-Komponenten, die für das Entwickeln und Trainieren von KI-Modellen erforderlich sind.

Innerhalb dieser Schichten ermöglichen folgende Komponenten den Betrieb einer KI-Anwendung:

• Datenspeicherung: Die notwendigen Daten für die Anwendungen müssen mit einem starken Datenspeicherungs- und Datenmanagementsystem gesichert werden.

• Datenmanagement: Datenmanagement-Workflows liefern Erkenntnisse, welche die Entscheidungsfindung verbessern.

• ML-Frameworks: Algorithmen, die innerhalb eines Datensatzes Muster erkennen und Vorhersagen treffen können.

• Machine-Learning-Operations: Workflows, die ML-Modelle optimieren sollen.

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