Gesteigerte Anforderungen an Datenspeicher Storage-Infrastrukturen für KI fit machen

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Viele Unternehmen wollen KI so schnell wie möglich einsetzen und sind auch bereit zu investieren. An ihre Storage-Infrastrukturen denken sie dabei aber nicht immer – obwohl eine Modernisierung oft notwendig ist, um den hohen Anforderungen von KI-Anwendungen gerecht zu werden.

Mit KI lassen sich Prozesse automatisieren, Entscheidungen verbessern und Entwicklungen im Markt frühzeitig erkennen. Kein Wunder, dass Unternehmen diese Chancen nutzen wollen und auf einen möglichst schnellen KI-Einsatz drängen. Dafür sind sie auch bereit, Geld in die Hand zu nehmen – immerhin 76 Prozent erhöhen einer Umfrage von Dell Technologies zufolge ihre Budgets, um KI-Initiativen voranzutreiben. Damit diese erfolgreich umgesetzt werden können, ist es allerdings entscheidend, den Fokus nicht nur auf die Entwicklung und das Training von KI-Modellen zu richten, sondern auch auf die IT-Infrastruktur und insbesondere die Storage-Systeme.

Schon jetzt haben Unternehmen oft Schwierigkeiten, ihre vielen unstrukturierten Daten effizient zu verwalten. Mit neuen KI-Anwendungen wird sich dieses Problem sogar noch weiter verschärfen. Schließlich stellt KI sehr hohe Anforderungen an die Leistung, Kapazität, Skalierbarkeit und Datensicherheit, die traditionelle Storage-Systeme in der Regel nur unzureichend erfüllen können. Das liegt zum einen an den enormen Mengen an Informationen, die mit dem KI-Einsatz einhergehen, da die Algorithmen nicht nur auf umfangreiche und schnell verfügbare Trainingsdaten angewiesen sind, sondern selbst ebenfalls unzählige neue Daten generieren, die zuverlässig gespeichert werden müssen. Zum anderen gilt es, all diese Daten vor Verlust, Diebstahl oder Manipulation zu schützen.

Vor allem die Manipulation von Trainingsdaten ist für Unternehmen, die gerade mit KI starten, ein neues Bedrohungsszenario mit hohem Risiko. Veränderungen an den Trainingsdaten sind nur schwer zu erkennen und führen dazu, dass KI-Anwendungen ungenaue Prognosen liefern und keine optimalen Entscheidungen fällen.

Kapazitäten optimal nutzen und unkompliziert erweitern

In vielen Unternehmen ist eine Modernisierung der bestehenden Storage-Infrastrukturen also unumgänglich, um diese für das KI-Zeitalter fit zu machen. Die Herausforderung besteht darin, aus den geplanten Anwendungen die konkreten Anforderungen abzuleiten. Hier können die Anbieter von Storage-Systemen und ihre Partner eine enorme Hilfe sein und mit ihrer Erfahrung sowie smarten Sizing-Tools den aktuellen und künftigen Bedarf an Speicherkapazitäten gut prognostizieren. Dabei berücksichtigen sie auch die Mechanismen zur Datenreduktion der Systeme, die für eine optimale Ausnutzung des Speicherplatzes sorgen. Vor allem eine leistungsfähige Deduplizierung ist im KI-Zeitalter extrem wertvoll und kann hohe Kosten durch redundante Daten verhindern.

Darüber hinaus kommt es auf eine hohe Performance an, damit das Training der Modelle nicht ausgebremst wird beziehungsweise Entscheidungen der KI nicht verzögert werden. Ebenso wichtig ist eine gute Skalierbarkeit, da KI dazu animiert, immer mehr Daten zu sammeln und in neuen Anwendungsfällen zu nutzen. Moderne Storage-Systeme lassen sich daher unkompliziert erweitern, wenn die freien Kapazitäten knapp werden. Zudem setzen sie auf offene Plattformen und Schnittstellen, die reibungslose Datenmigrationen ermöglichen – auch in die Cloud. Das ist wichtig, um Daten mithilfe spezialisierter KI-Lösungen in der Cloud zu verarbeiten, ältere Daten kosteneffizient auszulagern oder wertvolle Informationen außer Haus zu sichern.

Als Speicherort kommen indes nicht nur Rechenzentren und die Cloud infrage. Viele Anwendungsfälle verlangen nach kurzen Antwortzeiten, weil Datenauswertungen und Entscheidungen in Echtzeit erforderlich sind – beispielsweise bei der Steuerung von Maschinen in der Fertigung, der Betrugserkennung im Finanzsektor oder Kundeninteraktionen im Einzelhandel. In solchen Fällen muss KI die Daten möglichst nah am Edge verarbeiten, also an dem Ort, an dem sie generiert werden, was den Aufbau verteilter Storage-Infrastrukturen notwendig macht. Das vorherige Training der KI-Modelle muss allerdings nicht am Edge stattfinden, da es umfangreiche Rechenressourcen erfordert, die zentrale Rechenzentren besser und kostengünstiger bereitstellen können als Edge-Standorte.

„Speicherhungrig“ – der Storage-Insider-Podcast, Folge 5

„Demilitarisierte Rechenzentrums-Zone – Digitalisierung im Stadtarchiv Augsburg, Teil 2“

Infrastrukturen mit KI optimieren und schützen

Moderne Storage-Plattformen setzen ihrerseits KI ein, um die Kapazität, die Leistung und den Zustand aller Speichersysteme kontinuierlich zu überwachen und zu optimieren. Sie erkennen unter anderem Nutzungsmuster und können die gespeicherten Informationen dementsprechend auf Storage-Tiers verlagern, die häufig genutzte Daten schnell bereitstellen und selten genutzte Daten kostengünstig speichern. Zudem helfen sie bei der Planung, indem sie frühzeitig vor drohenden Kapazitäts- und Leistungsengpässen warnen. Auch Systemfehler und Defekte sagen sie zuverlässig vorher, bevor diese eintreten, sodass Unternehmen gezielt Wartungen ansetzen und ungeplante Downtimes verhindern können.

Darüber hinaus spielt KI beim Schutz der Datenschätze eine immer wichtigere Rolle und hilft fortschrittlichen Security-Lösungen, ungewöhnliche Aktivitäten innerhalb der Infrastruktur aufzuspüren, die auf eine Bedrohung hindeuten können. Ein bewährtes Konzept, das Risiko von Angriffen zu minimieren, ist Zero Trust. Hier schränken die Vergabe möglichst geringer Berechtigungen und eine konsequente Verifizierung aller Zugriffe den Handlungsspielraum von Cyberkriminellen erheblich ein. Selbst mit gestohlenen Passwörtern können sie sich nicht mehr nahezu ungehindert innerhalb der Infrastruktur bewegen.

Dennoch bleibt eine leistungsfähige Data-Protection Pflicht, um Daten unabhängig von ihrem Speicherort zu sichern und auch nach schwerwiegenden Cyberattacken oder weitreichenden Systemausfällen wiederherstellen zu können.

Gerade in diesem Bereich haben Unternehmen nach eigener Einschätzung noch Verbesserungsbedarf: 75 Prozent fürchten, ihre derzeitige Data-Protection reiche nicht aus, um mit Malware- und Ransomware-Bedrohungen fertig zu werden. 65 Prozent sind nicht besonders zuversichtlich, im Ernstfall alle Systeme und Daten vollständig wiederherstellen zu können. Es besteht daher nicht nur bei den Storage-Infrastrukturen selbst Investitionsbedarf, sondern auch beim Schutz der darin gespeicherten Daten.

* Der Autor: Christian Winterfeldt ist Senior Director, Data Center Sales bei Dell Technologies in Deutschland

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