5 Tipps: So wird die Dateninfrastruktur fit für das KI-Zeitalter

KI-Trainingsmodelle benötigen eine riesige Datenbasis, um bestmögliche Ergebnisse zu liefern – was das Datenwachstum weltweit explodieren und IT-Infrastrukturen an ihre Grenzen stoßen lässt. Datensysteme müssen sich dem anpassen, damit die KI-Transformation gelingt.

1. Speicher- und Computing-Architektur entkoppeln

Unternehmen, die eine zukunftssichere Dateninfrastruktur für die KI-Ära aufbauen wollen, sollten auf eine entkoppelte Speicher- und Computing-Architektur setzen. Sie ermöglicht eine unabhängige und flexible Skalierung von Rechen- und Speicherressourcen und reduziert Kosten. Externe Hochleistungsspeichersysteme minimieren Unterbrechungen im Trainingsprozess und erhöhen die Verfügbarkeit der Rechenleistung. Zudem lassen sich Rechen- und Speicherressourcen bedarfsgerecht anpassen, um Spitzenlasten zu bewältigen und die Gesamtverarbeitungsgeschwindigkeit zu steigern, ohne Speicherengpässe zu riskieren. Mit der OceanStor-Pacific-Serie bietet Huawei eine passende Big-Data-Speicherlösung.

2. All-Flash-Storage nutzen

Moderne Speichersysteme müssen in der Lage sein, dynamische Datenströme innerhalb von Millisekunden zu verarbeiten und zu analysieren, um schnell relevante Entscheidungen treffen zu können. Für diese Anforderungen setzen sich zunehmend All-Flash-Speicher durch. Diese Technologie bietet extrem schnelle Lese- und Schreibzugriffe, hohe IOPS (Input/Output operations per second) und niedrige Latenzzeiten – Eigenschaften, die für moderne Rechenzentren mit Echtzeit-Datenverarbeitung unerlässlich sind. All-Flash-Speicher kombinieren hohe Leistung, große Kapazität und niedrigen Stromverbrauch. Marktführer bei der All-Flash-Technologie ist Huawei. Das OceanStor-Produktportfolio wird regelmäßig von Gartner, DCIG oder der Enterprise Strategy Group ausgezeichnet.

3. Resiliente Datensysteme schaffen

All-Flash-Backup-Speicher für schnellere Backups und effiziente Datenwiederherstellung machen Datensysteme resilient. Eine integrierte Backup- und Archivierungsarchitektur mit automatischem Tiering optimiert die Datenverwaltung. Entscheidend ist der Aufbau eines mehrschichtigen Ransomware-Schutzsystems, das Speicher- und Netzwerkinfrastruktur kombiniert. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht effektive Prävention, genaue Bedrohungserkennung und schnelle Wiederherstellung. So entsteht ein umfassendes, widerstandsfähiges System, das Unternehmen vor Datenverlusten und Cyberangriffen schützt. Huawei bietet mit Multilayer Ransomware Protection (MRP) eine Komplettlösung für den Netzwerk- und Storage-Sicherheitsschutz.

4. Data Lakes aufbauen

Data Lakes machen Datenbestände sichtbar, verwaltbar und verfügbar. Dafür nötig ist eine einheitliche Datenbestandsansicht, die globale Sichtbarkeit und Echtzeitaktualisierungen komplexer Daten ermöglicht. Intelligente Datenkatalogisierung, einschließlich automatischer Datenbeschriftung, -aggregation, -abruf und -anzeige gehört ebenfalls dazu. Speicher- und Rechen-Netzwerk sollten optimal zusammenarbeiten, um effizient auf Daten zugreifen und sie verarbeiten zu können. Eine einheitliche Datenplanung über Abteilungen, Standorte und Anwendungen hinweg ist entscheidend, um große KI-Modelle kontinuierlich mit Daten zu versorgen und so die Unternehmenssysteme effektiv zu unterstützen. Deshalb hat Huawei eine dreistufige KI-Data-Lake-Lösung entwickelt: Sie bricht Datensilos auf, die viele Unternehmen daran hindern, die Vorteile von KI-Modellen zu nutzen.

5. Appliances einsetzen

Für das Training und die Anwendung von KI-Modellen setzen sich zunehmend HCI Appliances (Hyper-Converged Infrastructure) als schlüsselfertige Lösungen durch. Diese vorintegrierten und voreingestellten Geräte bieten alle notwendigen Rechen-, Speicher- und Netzwerkkomponenten ohne komplexe Modellauswahl oder Einrichtung. Mit vorinstallierter Full-Stack-Geräteverwaltungssoftware reduzieren sie den Wartungsaufwand für IT-Teams erheblich. Die Appliances verfügen über integrierte Datenschutz- und Ransomware-Abwehrmechanismen sowie Skalierungsmöglichkeiten für eine flexible Bereitstellung. Zusätzlich enthalten sie oft eine eingebaute RAG-Wissensbasis (Retrieval-Augmented Generation), die Halluzinationen bei Inferenzen reduziert und die Genauigkeit der Modellantworten verbessert. Diese All-in-One-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, sich auf die Nutzung ihrer KI-Dienste zu konzentrieren, anstatt sich mit der Infrastrukturwartung zu befassen.

Mit diesen Empfehlungen sind Unternehmen gut aufgestellt, wenn sie ihre IT-Infrastruktur an die Anforderungen künftiger KI-Anwendungen anpassen und so zukunftsfähig machen wollen. Für die Umsetzung sollten sie sich intern Expertise aufbauen oder einen kompetenten Partner wählen, der sie in allen Schritten unterstützt und Komplettlösungen aus einer Hand bietet.