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Storage-Lösungen mit KI/ML optimieren Storage besser nutzen und dabei Kosten sparen

| Autor / Redakteur: Thomas Joos / Jürgen Ehneß

Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, Storage effektiver zu nutzen und Kosten zu sparen. Vor allem die Leistung und die produktive Verwendung von Storage können dadurch optimiert werden.

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Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, Storage effektiver zu nutzen.
Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, Storage effektiver zu nutzen.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay )

Die Möglichkeiten von künstlicher Intelligenz (KI) sind immer produktiver für Unternehmen nutzbar. Im Storage-Bereich kann KI dabei helfen, Leistung und Effektivität deutlich zu verbessern und Kosten zu reduzieren. Durch die ständig anwachsende Datenmenge in Unternehmen müssen Verantwortliche dafür Sorge tragen, dass die Daten dennoch stabil und leistungsstark zur Verfügung stehen. Lösungen, die auf KI setzen, auch im Storage-Bereich, finden in immer mehr Unternehmen einen produktiven Einsatz. Das wird sich in den kommenden Jahren weiter fortsetzen. Hier sollte beim Einsatz neuer Storage-Lösungen bereits während der Planung die Verwendung von KI in Betracht gezogen werden.

KI in Unternehmen

Laut einer aktuellen, internationalen Microsoft-Studie zu KI setzen stark wachsende Unternehmen, also Unternehmen mit zweistelliger Wachstumsrate, mehr als doppelt so oft auf KI (37,8 %) wie andere (17,1 %). In Deutschland ist der Unterschied noch gravierender. Hier setzen über zwei Drittel der stark wachsenden Unternehmen auf KI. Das zeigt, dass KI einen wirtschaftlichen Nutzen bringen kann. Im Bereich der Datenanalyse von sehr großen Datenmengen kann KI in Zusammenarbeit mit einer Storage-Lösung zahlreiche Vorteile mit sich bringen, die sich natürlich auch wirtschaftlich auswirken.

KI kann im Storage-Bereich vor allem dabei unterstützen, Daten besser zu verwalten und schneller zu analysieren. Dadurch erhalten Unternehmen einen klaren Wettbewerbsvorteil, wenn sie ihre Daten besser nutzen können, um die Zufriedenheit der Kunden, Lieferanten und schließlich auch der eigenen Angestellten zu erhöhen. Gleichzeitig lassen sich Kosten sparen, da die Storage-Hardware besser genutzt werden kann.

Mit KI Kosten sparen und Speicher effektiver nutzen

Mit KI können Kosten eingespart werden. Anstatt immer mehr und schnelleren Speicher anzuschaffen, kann KI dabei helfen, die Daten effektiver zu speichern und direkt auf den Speichergeräten zu verarbeiten. Hier spielt zum Beispiel Computational Storage eine wichtige Rolle, aber auch Software-Defined Storage mit KI. Beim Einsatz von Computational Storage werden die Daten direkt auf dem Speichergerät auch verarbeitet und nicht nur gespeichert. Das ist aber nur ein Ansatz bei der Verwendung von KI mit Storage-Systemen.

Software-Defined Storage mit KI

Bei der intelligenten Datenspeicherung spielt auch Storage-Tiering eine wichtige Rolle. Dabei werden, einfach ausgedrückt, die Daten in häufig verwendete Daten (Hot Data) und weniger häufig verwendete Daten (Cold Data) unterschieden. Natürlich lassen sich noch zahlreiche weitere Unterscheidungen treffen. Intelligente Speichersysteme können beim Einsatz von KI häufig verwendete Daten auf sehr schnellen Datenträgern (Flash, SSD) und weniger häufig verwendete Daten in einem Software-basierten Storage-System auf langsameren Speichergeräten (HDD) speichern.

Langsamere Speicher sind günstiger, schnelle Speicher natürlich teuer. Mit dem Einsatz von KI in einem Software-basierten Storage-System (SDS) lassen sich also bei weniger Kosten Daten effektiver speichern und für Anwender und Analysesysteme einfacher und transparenter zugreifbar machen. Je schneller ein Speichersystem ist, desto höher sind die Anschaffungskosten. Langsamere Speicher sind wiederum deutlich günstiger und stellen auch meistens mehr Speicherplatz zur Verfügung.

In den meisten Software-Defined-Storage-Systemen wird bei der Aufteilung aber nicht auf KI gesetzt, sondern auf fest definierte Richtlinien. Solche Richtlinien können jedoch in modernen Netzwerken kaum mit den Anforderungen mithalten. Hier kann eine KI wesentlich schneller reagieren, wenn sich Strukturen und Menge von Daten ändern. Vor allem beim Einsatz unstrukturierter Daten kann eine KI die Aufteilung effektiver durchführen als starre Richtlinien. Dadurch können ebenfalls Kosten eingespart werden, da die KI weniger häufig verwendete Daten (Cold Data) zuverlässiger als Richtlinien erkennen und sie auch besser speichern kann.

Dadurch kann Speicherplatz auf schnellen Datenspeicher freigeschaufelt werden, anstatt in neuen Speicher zu investieren. Eine KI kann im Sekunden- und Millisekundenbereich Entscheidungen treffen. Im Fokus der KI steht also der kosteneffiziente Einsatz von Ressourcen, wie zum Beispiel Speicher.

Datenanalyse mit KI

Geht es um die Datenanalyse mit KI, ist der Einsatz vor allem dann sinnvoll, wenn sehr große Datenmengen zum Einsatz kommen. Hier spielen hyperkonvergente Systeme und der Einsatz von Cloud-Lösungen eine wichtige Rolle. Geht es um Skalierung und effektiven Einsatz von KI, haben Cloud-Systeme natürlich die Nase vorne. Je höher die zu verarbeitende Datenmenge ist, desto sinnvoller ist der Einsatz von KI-gesteuerten Storage-Systemen. Ab einer bestimmten Größe ist die Verwaltung von Daten ohne KI kaum lösbar. Das gilt für Storage-Systeme in der Cloud, aber auch für Speicher im eigenen Rechenzentrum.

Sollen Daten im Petabyte-Bereich gespeichert und analysiert werden, ist nur eine KI dazu in der Lage, effektiv die Daten zu verwalten. Hier werden häufig Datensilos eingesetzt, oft auch mehrere. Während zum Beispiel die Daten in einem Silo die Kapazität nahezu voll ausnutzen, kann es passieren, dass andere Silos noch freien Speicherplatz haben. Wird jetzt mehr Speicherplatz für das bereits volle Silo benötigt, muss er ohne KI dazu gebucht (Cloud) oder gekauft (lokales Rechenzentrum) werden. Beim Einsatz einer KI kann diese den freien Speicherplatz der anderen Silos nutzen und freigeben. Nur KI kann schnell auf Änderungen reagieren und die angebundenen Ressourcen richtig steuern. Dadurch wird auch Zeit eingespart, da neue Silos oder die Erweiterung von Silos natürlich auch erst implementiert werden müssen.

Fazit

Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, die Agilität in den Storage-Systemen deutlich zu verbessern, die Kosten zu senken und den Zugriff auf Daten zu beschleunigen. KI ist in der Lage, jederzeit schnell auf sich ändernde Ansprüche und Daten zu reagieren, und kann Datenspeicher umorganisieren. Auf diesem Weg können auch flüchtige Speicher eingebunden werden, was den Zugriff weiter beschleunigt. Unternehmen, die ein neues Storage-System planen, sollten sich die Möglichkeiten von KI ansehen, und welche Storage-Systeme hier Möglichkeiten bieten.

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Über den Autor

 Thomas Joos

Thomas Joos

Freiberuflicher Autor und Journalist