Dateninfrastruktur 2026 Sieben wegweisende Prognosen

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Scality SA

Zadara Ltd.

Bei Scality sehen wir 2026 als das Jahr, in dem Leistung, Compliance und Innovation zusammenkommen. Für IT-Führungskräfte und -Architekten signalisiert dies einen Paradigmenwechsel: weg von der reinen Beschleunigung von Systemen, hin zu nachweislich kontrollierbaren Architekturen, in denen Transparenz und Steuerbarkeit die neuen Leistungskennzahlen sind.

Mit Blick auf die Infrastrukturlandschaft der Daten sehen wir 2026 folgende Trends:

1. Die Tokenökonomie der KI macht Speicher zur nächsten Quelle von Effizienzgewinnen

Generative KI wird jedem produzierten KI-Token einen quantifizierbaren Wert zuordnen. 2026 wird die Kennzahl „Kosten pro Token“ zu einer zentralen Planungsmetrik, die Unternehmen zwingt, Datenkosten auf detaillierter Ebene zu erfassen. Hierdurch lassen sich verborgene Ineffizienzen (Latenzen, Datenwachstum und suboptimales Tiering) identifizieren, die unmittelbare Auswirkungen auf die Modellperformance sowie den ROI haben.

Unternehmen werden eine differenzierte Sicht darauf benötigen, wie Daten genutzt werden, um Speicherverhalten mit KI-Ergebnissen zu verknüpfen. Automatisiertes Tiering, Predictive Caching sowie Echtzeit-Analysen werden zu Standardwerkzeugen der Optimierung.

Für Speicherarchitekten markiert 2026 einen kulturellen Wendepunkt. Wirtschaftliche Modelle enden nicht mehr bei Compute- oder Netzwerkressourcen. Führend werden Organisationen sein, die jedes verarbeitete Token mit dem Verhalten der zugrunde liegenden Daten verbinden und Speicher vom Kostenfaktor zum steuerbaren Werkzeug für KI-Effizienz machen.

Während diese Effizienzgewinne die Infrastruktur neu gestalten, wird eine neue Klasse von Dienstleistern entstehen, die den unersättlichen Datenbedarf von KI bedienen.

2. Neoclouds werden Datenaggregation auf GPU-Niveau ermöglichen

Eine neue Generation GPU-optimierter Serviceanbieter (sogenannte „Neoclouds“) wird entstehen. Ihr Wettbewerbsvorteil liegt nicht in der reinen Compute-Dichte, sondern darin, wie intelligent Informationen bewegt werden.

Um Tausende von GPUs zu versorgen, werden Neocloud-Architekturen ein dreistufiges Speicherparadigma einführen:

• ultraschnellen NVMe-Layer für Trainingsdaten, Caching sowie Zwischenergebnisse,

• massiv skalierbaren Objektspeicher-Layer für Datensätze, Checkpoints und Langzeitaufbewahrung, der aktive Datensammlungen für Wiederverwendung und kontinuierliche Modelloptimierung bereitstellt,

• Deep Cold Storage für persistente Daten und Erkenntnisse, die für Retraining, Datenherkunft (Lineage) oder Compliance langfristig aufbewahrt werden müssen.

Die Verbindung erfolgt über intelligente Mobilitätstechnologien für Daten, die Informationen automatisch zwischen Ebenen verschieben. Ein globaler Namespace vereinheitlicht die Ebenen und gewährleistet konsistenten Zugriff, selbst über Regionen und Cluster hinweg.

Im Zeitalter der Neoclouds wird der Wettbewerbsvorteil in der Daten-Choreografie liegen, also in der Fähigkeit, Daten exakt im Takt des Trainings vorzubereiten, zu verschieben und zu bereinigen.

2026 wird die Fähigkeit, kontinuierliche Datenbewegungen zu orchestrieren, den Erfolg führender Anbieter definieren. Rohinfrastruktur allein reicht jedoch nicht: Entscheidend ist letztlich, wie Organisationen Daten sammeln, kuratieren und kontrollieren.

3. Datenpipelines werden Modelle als echten Wettbewerbsvorteil ablösen

Sobald Foundation-Models breit verfügbar sind, verlieren sie ihr Alleinstellungsmerkmal. Die echte Differenzierung liegt in privaten Datensammlungen sowie datengetriebenen Pipelines, insbesondere in Bezug auf Relevanz, Qualität, Aktualität sowie Lineage.

2026 werden ernsthafte KI-Organisationen Datenvorbereitung nicht als Projekt behandeln, sondern als kontinuierliches, gesteuertes System, das umfasst:

• kontinuierliche Datenaufnahme aus vielen Quellen,

• Labeling und Enrichment,

• Transformation und Normalisierung,

• Speicherung, Versionierung und kontrollierten Zugriff.

Jedes Dataset (und jede Variante) muss nachvollziehbar und jederzeit abrufbar sein. Wer es erstellt hat, welche Systeme es verändert haben, wie es sich entwickelt hat und auch, welche Modelle es genutzt haben, wird zum verpflichtenden Kontext.

Objektspeicher bildet den Mittelpunkt dieser Architektur und koppelt Exabyte-skalierbare Speicherung mit flexiblen Metadaten und Versionierung. Darüber hinaus müssen Metadaten-Dienste umfassende Herkunftsinformationen der Daten und Richtlinien abbilden – einschließlich Ersteller, Transformationen, Freigaben, Nutzung sowie Aufbewahrungsvorgaben. AI-Governance, Auditierbarkeit und Sicherheit hängen direkt von diesem Stack ab. Der entscheidende Knackpunkt: 2026 wird nicht die Modellkomplexität zählen, sondern vielmehr die Fähigkeit, Integrität, Lineage und Kontrolle der Daten nachzuweisen.

Die Verwaltung des Datenlebenszyklus in großem Maßstab erfordert Orchestrierung. Hier kommt Kubernetes ins Spiel.

4. Kubernetes wird zum Betriebssystem der KI-Dateninfrastruktur

Kubernetes hat sich weit über seine Rolle als Stateless-Container-Orchestrator hinaus entwickelt. 2026 wird Kubernetes als zentrales Kontrollzentrum fungieren, in dem Compute, Storage und Data-Governance zusammengeführt sind.

Heute laufen Datenbanken, Message-Queues und AI-Feature-Stores zunehmend als Stateful Services in Kubernetes-Clustern. Das stellt ganz neue Anforderungen an Speicher:

• konsistente, persistente Volumes bei dynamischer Skalierung,

• anwendungsbewusste Snapshots zur Sicherung der Transaktionsintegrität,

• Elastizität, die mit Compute-Skalierung synchronisiert ist.

Objektspeicher liefert die robuste Grundlage. Über CSI-Driver sowie Operatoren lässt er sich in Cluster integrieren und automatisiert Provisioning, Backup und Recovery.

2026 wird Kubernetes als De-facto-„Betriebssystem“ für zustandsbehaftete KI-Dateninfrastrukturen fungieren und die Grenze zwischen Infrastruktur und Datendiensten zu einer einzigen operativen Domäne auflösen. Unternehmen müssen zudem in der Lage sein zu messen, ob die Orchestrierung den prognostizierten Wert liefert.

5. Speicherleistung wird über verbrauchsbasierte SLA-Metriken gemessen

Die Ära von IOPS, Durchsatz und Latenz geht zu Ende. KI-Workloads, Regulatorik und Nachhaltigkeit erfordern messbare, Outcome-basierte Kennzahlen. 2026 wird Erfolg durch verbrauchsbasierte SLA-Metriken definiert, unter anderem:

• Zeit bis zur vollständigen Wiederherstellung nach Cybervorfällen,

• GPU-Auslastung pro Speicher-Dollar,

• Energieverbrauch pro gespeichertem Terabyte.

Der Fokus verschiebt sich von Rohleistung hin zu messbaren, wirtschaftlich relevanten Ergebnissen. Speicheranbieter müssen Telemetrie, Observability und automatisiertes Reporting nativ integrieren. Leistungskennzahlen werden selbst zum Nachweis von Intelligenz, Effizienz und Governance.

6. Datenfreiheit wird zu einer rechtlichen und wettbewerblichen Pflicht

Der EU Data Act etabliert Datenfreiheit als gesetzliche und operative Verpflichtung. Vendor-Silos verlieren ihre Relevanz. Unternehmen verlangen offene Datenverträge, interoperable APIs sowie standardisierte Metadaten, um Daten nahtlos zu bewegen.

Speicherplattformen müssen native Replikation, Policy-basierte Datenmobilität und Cross-Cloud-Federation bereitstellen. Ein globaler Namespace gewährleistet Objektidentität, Kontext und konsistenten Zugriff. Versionierung und Lifecycle-Automatisierung sichern Datenintegrität und verhindern Verlust.

2026 wird die Marktführerschaft im Bereich Cloud-Storage daran gemessen, wie effizient Unternehmen Daten frei, sicher und kontrolliert über heterogene Infrastrukturen bewegen können.

7. Cyber-Resilienz wird zum regulierten, auditierbaren Vertrauensstandard

2026 wird Cyber-Resilienz eine Voraussetzung mit Blick auf Geschäftsfähigkeit. Regulatorische Rahmenwerke wie etwa SEC-Cybersecurity Rules sowie NIS-2 verlangen nachweisbare Wiederherstellbarkeit, das über reines Reporting hinausgeht.

Die Speicherinfrastruktur bildet das Herz dieser Anforderungen. Immutable Storage, kryptographisch verifizierbare Retention sowie automatisierte Recovery-Validierung werden verpflichtend. Features wie Object-Lock, Versioning und manipulationssichere Logs entwickeln sich zum Standard. Cyber-Resilienz entscheidet darüber, welche Unternehmen tatsächlich versichert, Compliance-konform und vertrauenswürdig bleiben.

Warum Verantwortlichkeit 2026 das verbindende Prinzip der Dateninfrastruktur darstellt

Ein roter Faden zieht sich durch alle Trends: Verantwortlichkeit. Ob Tokenökonomie, datengetriebene Pipelines oder nachweisbare Cyber-Resilienz, 2026 werden diejenigen belohnt, die Integrität, Effizienz und Vertrauenswürdigkeit ihrer Datenoperationen nachweislich belegen können.

Speicher entwickelt sich vom stillen Partner zum zentralen Kontrollpunkt für Vertrauen, Governance und operative Effizienz. Verantwortlichkeit wird zum entscheidenden Maßstab für Fortschritt. Und Speicher ist der Ort, an dem sie messbar wird.

* Der Autor: Paul Speciale, CMO, Scality

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