Im Schnittpunkt zwischen KI und modernen Anwendungen stehen die Daten. Wo liegen potentielle IT-Infrastruktur-Engpässe und wie kann man sie vermeiden? Überblick zu Storageanforderungen inklusive Update zur NVIDIA Spectrum-X Ethernet Platform…

Hintergrund

KI-Applikationen und deren Entwicklung stellt andere Anforderungen an die Speicherinfrastruktur als klassische transaktionsorientierte Enterprise-Workloads. Aus KI-Sicht soll eine hohe "Ingest"-Bandbreite für Zugriffsmuster von kleinen bis großen Files zur Verfügung stehen.

Bei vielen und sehr großen Datensätzen ergeben sich verschiedene Herausforderungen in Bezug auf den „richtigen“ Storage, d.h. Protokolle, Filesysteme, Server-Technologien, disaggregierte Architekturen vs. Hyperconverged sowie den geeigneten Netzwerkkomponenten.

NVIDIA hat seine Spectrum-X-Netzwerkplattform funktional auf die Datenspeicher-Struktur und damit das entstehende Storage-Ökosystem ausgeweitet. Spectrum-X führte dazu Neuerungen ein, die von InfiniBand übernommen wurden.

Anbieter wie DDN, Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise, Hitachi Vantara, IBM, NetApp, Nutanix, Pure Storage, VAST Data und WEKA arbeiten mit NVIDIA hier verstärkt zusammen.

Fazit

Bei KI ist es wichtig, die Speicherarchitektur stets im Auge zu behalten und wo nötig, gezielt zu modernisieren. Organisationen sind dann in der Lage, das Potenzial und die damit verbundenen Vorteile und Versprechen für die Anwendungsebene schneller auszuschöpfen.

Weitere Details dazu finden Sie auch unter www.storageconsortium.de unter den Stichworten KI und Storage...

Die Speicher- und Dateninfrastruktur im Unternehmen steht weiter im Fokus. Für mehr Resilienz und Datenschutz reichen Snapshots alleine nicht aus…

Um was geht es in dieser Episode?

Während Themen wie GenAI oder Quantum Computing gerade viel Aufmerksamkeit erhalten, drückt IT- und Anwenderseitig in der Praxis meist an anderer Stelle der Schuh.

Denn Cyberangriffe nehmen an Raffinesse und Umfang immer weiter zu und beschäftigen damit die ohnehin angespannte Personallage vieler Rechenzentren und Unternehmen.

Um die ständigen Angriffe abzuwehren ist es unumgänglich, die Widerstandsfähigkeit - sprich Ausfallsicherheit, Problemerkennung und rasche Wiederherstellungsfähigkeit - von kritischen Speicherumgebungen weiter zu erhöhen.

Vereinfacht gesagt müssen die Systeme nach einem Angriff so schnell wie möglich wieder arbeiten können und die Sicherheit der im Betrieb gespeicherten kritischen Daten gewährleistet sein. Angriffe auf Storage-Produktivumgebungen sind pro-aktiv im Vorfeld bereits zu verhindern.

Dafür stehen eine Reihe von modernen KI-gestützten Technologien zur Verfügung, die konsequent eingesetzt werden sollten (Stichwort: IT-Infrastruktur-Modernisierung).

Grundsätze zum Aufbau einer Cyber-resistenten Enterprise Storage Infrastruktur:

Damit kritische Daten vor dem Ablauf ihres Lifecyles nicht kompromittiert werden, ist ein pro-aktiver Ansatz zur Widerstandsfähigkeit gegen Angriffe notwendig.

Verantwortliche sind gut beraten, dazu mehrere Schutzmaßnahmen zu kombinieren, um Angriffe sowie Penetrationen möglichst frühzeitig zu erkennen und die Systeme und Daten bei Bedarf schnell wiederherstellen zu können. 

Aus Storage- und Data Management-Sicht haben sich folgende Technologien sowie Verfahren bewährt:

Diesen Beitrag als Podcast hören...

Künstliche Intelligenz, Container und Edge-Computing sind für die IT-Infrastruktur potentiell eine Herausforderung...

Um was geht es in dieser Episode?

Wenn Rechenleistung und Datenkapazitäten wachsen, ist eine Speicherinfrastruktur gefordert, die damit flexibel Schritt halten kann. Auch die leistungsfähigsten Compute-Ressourcen werden nur so schnell arbeiten, wie sie auf die gespeicherten Daten zugreifen können.

Ein skalierbarer, softwaredefinierte Speicher im KI-Umfeld ist ein aktives Element zur Beschleunigung von datenintensiven Workloads. Traditionelle Speicherlösungen können hingegen verschiedene Engpässe erzeugen, die anspruchsvolle datenbezogene Anwendungen ausbremsen.

Wichtig ist die Fähigkeit, Rechen- und Speicherkapazität unabhängig voneinander zu skalieren. Auch sollte die starre Abhängigkeit von einem Hypervisor-System vermieden werden.

Auf Storage- und Data Management-Ebene sind dabei die folgende Aspekte kritisch zu beachten...

In unserem Experten-Podcast #172 bei HPE und CANCOM nachgefragt:

"Wie können Betriebe die Möglichkeiten von KI-Technologien im Unternehmensmaßstab nutzen, ohne dabei die Kontrolle über ihre Daten- und IT-Infrastruktur zu verlieren"

Zum Inhalt

Wenn Unternehmen mit der Planung und Implementierung von KI-Projekten befasst sind, müssen Sie IT-Infrastrukturseitig eine Reihe spezifischer Herausforderungen bewältigen, die vermehrt Hybride- oder Private Cloud-Lösungen betreffen. Weitere Fragestellungen in diesem Zusammenhang können sein:

• Welche KI-Modelle sind im Zuge der dynamischen KI-Entwicklungen am Markt für meinen Betrieb sinnvoll?

Eva Dölle, AI Consultant im Competence Center Cloud & Datacenter des IT-Dienstleisters CANCOM (IT, Services) und Dirk Derichsweiler, Field CTO & Distinguished Technologist bei HP Enterprise (HPE), werden in dieser Podcastfolge für Sie auch aus Praxissicht auf diese Punkte detaillierter eingehen.

Moderation und Fragen: Norbert Deuschle, Storage Consortium.

Mit welchen unternehmerischen Herausforderungen sind Kunden derzeit primär im Zusammenhang mit KI-Projekten konfrontiert?

Sind Hybride- oder Private Cloud-Lösungen gegenüber reinen Public Cloud-Implementierungen zu bevorzugen? Beispiel: HPE Private Cloud for AI, PCAI.

Wie lassen sich bei der Skalierung von KI-Implementierungen (in Reaktion auf wachsende Geschäftsanforderungen und dynamische Entwicklungen) Kosten und Ausgaben aus Projektsicht möglichst effektiv planen und kontrollieren?

Sowohl die IT bei Modellentwicklung (Training) als auch Fachabteilungen (Inferenz-Thematik) dürfen beim KI-Einsatz nicht mit einer überdimensionierten Infrastruktur (teuer) und unnötiger technischer Komplexität belastet werden...

Welche Ansätze bieten sich in der Praxis an? Wie können spezialisierte IT- und Services-Anbieter wie CANCOM effektiv unterstützen?

Agentic AI ist weltweit im Vormarsch. Wie sollten sich Verantwortliche aus Projektsicht darauf einstellen?

Fazit

Um KI-Anwendungsfälle zu identifizieren, die eine wahrnehmbare Wertschöpfung und damit Return-on-invest liefern, werden fundierte Kenntnisse der Geschäftsanforderungen benötigt. Wichtiger Punkt: Verantwortliche sollten den Bedarf an Rechenleistung und Speicherplatz mit allen finanziellen Auswirkungen sorgfältig abwägen und sicherstellen, dass KI-Implementierungen bei einer Skalierung leistungs- und kosteneffizient bleiben.

Die richtige Auswahl sowie Optimierung des Technologie-Stacks wie Storage, Server, Netzwerk und Data Management, ist für moderne KI-Anwendungen entscheidend für den geschäftlichen Nutzen und damit Projekterfolg.

Dazu gilt es, die jeweils verwendeten Technologien im gesamten KI-Stack sorgfältig aufeinander abzustimmen und entsprechend anzupassen.

Um was geht es in dieser Podcast-Episode?

Die Datensicherung (Backup-Restore) kann alleine weder monetäre Verluste durch Ausfallzeiten noch Reputationsverluste ungeschehen machen, bildet jedoch für viele Betriebe eine zentrale Säule und Schutzmaßnahme gegen Cyberangriffe.

Allerdings können Backups gegen Ransomware & Co. bei erfolgreichen Angriffen oftmals nur begrenzt erfolgreich sein. Welche Gründe dafür verantwortlich sind und weshalb sie „nur“ ein Teil einer breiter angelegten Datenschutzstrategie sind, erfahren Sie in dieser aktuellen Podcast-Folge...

Wie KI- und datenintensive Anwendungen von scale-out Filesystemen, Flash Storage und einem intelligenten Datenmanagement profitieren können...

Parallele scale-out File Systeme, sequentielle I/O-Muster, effizientes Metadaten-Management und leistungsfähige Protokolle-/Technologien wie NVMe over Fabrics können dabei helfen, neben der KI-Leistung auch die Lebensdauer von NAND-Flash-Speichersystemen zu erhöhen.

Um was geht es in dieser Podcast-Episode?

Der Einsatz von Containerlösungen im Vergleich zur herkömmlichen Virtualisierung bietet für verschiedene Applikationsszenarien direkte Vorteile. Mit Cloud-nativen Architekturen wird es möglich, skalierbare Anwendungen für öffentliche, private- oder hybriden Umgebungen zu erstellen und auszuführen.

Es entstehen lose gekoppelte Systeme, die sowohl flexibel und stabil als auch zentral verwaltbar sind. In Kombination mit einer robusten Automatisierung lassen sich zudem mit minimalem Aufwand im laufenden Betrieb Änderungen vorzunehmen.

Die klassische Virtualisierung hingegen ist weiterhin für viele (Legacy-)Anwendungen gesetzt, insbesondere, wenn branchenspezifische Sicherheitsanforderungen mit Szenarien, die eine vollständige Betriebssystemisolation erforderlich machen, beachtet werden sollten.

Das CSI (Container Storage Interface), wie es in Orchestrierungs-Lösungen wie Kubernetes zu finden ist, wird sowohl von physischen als auch von softwaredefinierten Lösungen verschiedener Anbieter im Bereich Enterprise Storage unterstützt. Ferner sind Software-Definierte Plattformen (vermehrt open-source) mit Unterstützung von File-, Block- und Objectstorage in diesem Umfeld gut positioniert..

Zum Inhalt dieser Podcast-Episode #300

Im modernen Anwendungsumfeld hat sich unterstützt von KI und weiter ausgefeilten Data Analytics Methoden inzwischen ein datenzentrierter Ansatz etabliert.

Daten werden zudem als Unternehmenskritische strategische Ressource genutzt. Dieser dann vielfach aus unstrukturierten Daten bestehende Pool wächst jedoch schnell und will entsprechend gespeichert, geschützt und archiviert werden.

Ein cyberresilienter Speicher gehört in diesem Zusammenhang neben der reinen Datensicherung zu den zentralen Komponenten einer IT-Infrastruktur.

Über welche technischen Ausstattungsmerkmale und Funktionen ein Unternehmensspeicher verfügen sollte, um die Sicherheit von unternehmenskritischen Daten zu gewährleisten, darum geht es zusammengefasst in dieser Podcastfolge...

Neben den im Podcast geschilderten Verfahren, Technologien und Maßnahmen bleibt der Faktor Mensch weiterhin ein wichtiger „Baustein“ in der Sicherheitsarchitektur von Unternehmen und Organisationen. Jedoch werden automatisierte KI-gestützte Speicher- und Datensicherungsverfahren mit pro-aktiver Ransomware-Erkennung zur Identifizierung kritischer Daten bei der rasch steigenden Menge an unstrukturierten Daten (siehe KI) immer wichtiger.

Weitere Informationen zu Anbieterlösungen, Markt- und Technologietrends finden Sie auf unserer Webseite storageconsortium.de

Integrative IT-Strategien im Zeichen von (generativer) KI, unstrukturierten Daten und Infrastruktur-Modernisierung; in unserem Experten-Podcast mit Beteiligung von HPE und CANCOM nachgefragt

Zum Inhalt dieser (nicht synthetischen) Podcast-Episode: In dieser Folge beschäftigen wir uns inhaltlich primär mit der Speicherung, Verwaltung und Analyse von stetig wachsenden unstrukturierten Datenmengen im Zusammenhang mit KI und anderen kritischen Unternehmensanwendungen; dies vor allem in Hinblick auf die Auswahl der richtigen Speicher- und Datenverwaltungslösung.

Die Fragen stellt Norbert Deuschle vom Storage Consortium. Gesprächspartner sind die Storage- und IT-Experten Juergen Ruhland vom HPE Storage Competency Center Germany und Christian Hansmann, Solution Sales Architect bei Firma CANCOM. (1)

Um was geht es konkret? Die Anforderungen an IT-Infrastrukturen, also Storage, Netzwerke, Server etc. steigen weiter an. Dies hat direkte Auswirkungen auf die Speicher- und Datenverwaltung. Folgt man globalen Trends, so sollen sich in großen Unternehmen & Organisationen die Kapazitäten im Bereich der unstrukturierten Daten bis 2026 verdreifachen.

Dies stellt Verantwortliche jeder Organisationsgröße vor Herausforderungen, aber es gibt Lösungen: Dazu gehören scale-out File- und Objektspeicher-Systeme, die heute bereits erfolgreich und bevorzugt im Umfeld von unstrukturierten Daten, S3 und der Cloud agieren.

In diesem Zusammenhang zählt aktuell die Unterstützung Performance-orientierter KI-Anwendungen sowie ein möglichst einheitliches hybrides Cloud Daten Management zu den Top-Prioritäten vieler Unternehmen.