KI-Storage
Was ist KI-Storage?
KI-Storage ist eine spezialisierte Infrastruktur, die für ML- und KI-Workloads entwickelt ist. Die Infrastruktur bietet leistungsstarke, skalierbare Speicheroptionen zur Verwaltung der enormen Datenmengen, die KI-Anwendungen erzeugen, und garantiert schnellen Zugriff auf die Daten sowie deren rasche Verarbeitung. Diese Datenspeichersysteme umfassen häufig Technologien wie Datenreduktion, einschließlich Deduplizierung und Kompression, sowie Tiering, um maximale Effizienz zu erzielen und Kosten zu senken. Des Weiteren steht beim KI-Datenspeicher die Datensicherheit im Vordergrund, sodass Zugriffskontrollen und Verschlüsselung zum Schutz vertraulicher Daten eingesetzt werden. Die Integration eines KI-Frameworks optimiert den Datenzugriff und die Datenverarbeitung und ermöglicht die Entwicklung von KI- und ML-Anwendungen.
- Die Bedeutung von KI-Storage
- Die Wahl des richtigen KI-Storage
- KI-Storage optimieren
- Datensicherung mit KI-Storage
- Trends bei KI-Storage
- HPE und KI-Storage
Die Bedeutung von KI-Storage
KI-Technologie erstreckt sich in alle Bereiche, und so wächst der Bedarf an Datenspeicherlösungen für KI-Workloads. Hier betonen wir den Wert von KI-Storage bei der Verwaltung datenintensiver Jobs, zur Unterstützung bei Modell-Inferenz und -Training sowie bei der Lösung damit verbundener Probleme.
- KI-Storage und datenintensive Workloads: Die Datensammlungs- und Datenaufbereitungsphasen von KI beinhalten enorme Datenmengen und erfordern hohe Datenspeicherkapazität. Effektive Datenspeicherlösungen sind unerlässlich, um diese enormen, von den KI-Workloads generierten Datenmengen zu verwalten und reibungslosen Zugriff und Verarbeitung zu bieten.
- Datenspeicher in KI-Modellinferenz und -training: Die Trainings-, Optimierungs- und Inferenzphasen von KI stellen die höchsten Leistungsanforderungen. In diesen Phasen der KI-Datenpipeline sind effektive Datenspeicherlösungen erforderlich, die hohe Leistung sowohl für Lese- als auch für Schreibvorgänge bieten. Große Datensätze für KI-Modelltraining müssen schnell abgerufen und gespeichert werden können, um Modelle wiederholt, unter anderem auf Prüfpunktausführung, zu trainieren. Echtzeitdaten werden für genaue Inferenz-Vorhersagen und Beurteilungen benötigt. Da effektive KI-Datenspeicherlösungen ein schnelles Abrufen und eine rasche Verarbeitung der Daten ermöglichen, verbessern sie die Leistung von Trainings- und Inferenzaktivitäten.
- Herausforderungen im Zusammenhang mit KI-Storage: Skalierbarkeit, Leistung und Datamanagement sind einige der Herausforderungen, die mit KI-Storage einhergehen. Um die wachsenden KI-Datensätze unterstützen zu können, müssen Datenspeichersysteme mühelos erweiterbar sein. Für die Verarbeitung von KI-Workloads ist ein leistungsstarker Datenspeicher erforderlich. KI-Datenspeicherbereitstellungen müssen auch Datenreduktion, einschließlich der Deduplizierung und Kompression, umfassen, um die Storage-Effizienz optimal nutzen und Kosten sparen zu können – zugleich stellen Datensicherheit und Compliance weitere Hürden dar. Um das volle Potenzial von KI- und ML-Anwendungen auszuschöpfen, müssen diese Herausforderungen angegangen werden.
Die Wahl des richtigen KI-Storage
Da Unternehmen zunehmend KI in ihre Prozesse integrieren, ist die Wahl der richtigen Datenspeicherlösung extrem wichtig. Die Wahl eines KI-Storage beinhaltet die Analyse der KI-Workload-Anforderungen und die Bewertung von Datenspeicherlösungen.
- KI-Storage auswählen: Skalierbarkeit, Leistung, Datamanagement- und Sicherheits-Funktionen sind allesamt wichtige Überlegungen bei der Auswahl von KI-Datenspeicherlösungen. Bei der Wahl der idealen Speicheroption ist sehr wichtig, die besonderen Anforderungen Ihrer KI-Workloads zu verstehen.
- Datenspeicheranforderungen von KI-Workloads: KI-Workloads benötigen Storage-Systeme, die enorme Datenvolumen verwalten, verarbeiten und abrufen können, hohe Leistung bieten und sich erweitern lassen, um wachsende Datensätze zu bewältigen. Für eine optimale Effizienz und Datensicherheit sollten Speicherlösungen auch Funktionen wie beispielsweise Datendeduplizierung, Kompression und Verschlüsselung umfassen.
- KI-Storage-Lösungen: Es gibt verschiedene KI-Speicherlösungen, unter anderem Cloud-basierte Datenspeicherservices, spezialisierte KI-Speicherlösungen und konventionelle Speichersysteme. Die Skalierbarkeit, Leistung, Kosteneffizienz und Kompatibilität mit dem KI-Framework helfen Ihnen bei der Wahl der idealen Datenspeicherlösung für Ihre KI-Anforderungen.
KI-Storage optimieren
Um die KI-Datenspeicherleistung und -effizienz zu optimieren, kommen moderne Datenverwaltungsmethoden und KI-gestützte Analysen zur Anwendung:
- Strategien für das KI-Speicherdatenmanagement: Optimierte Storage-Nutzung und geringere Kosten in KI-Systemen können durch effektive Datenverwaltungmethoden wie Datendeduplizierung, Kompression und Tiering erzielt werden. Die Priorisierung des Datenspeichers nach Relevanz und Zugriffshäufigkeit ist ein weiterer Vorteil von Data-Lifecycle-Management-Strategien in der Praxis.
- Implementierung von KI-Storage-Techniken: Die Leistung und Skalierbarkeit von KI-Datenspeicherlösungen kann durch Strategien wie Hardwarebeschleunigung, verteilte Datenspeichersystems und Parallelverarbeitung verbessert werden. Dank dieser Strategien können Unternehmen wachsende Mengen an KI-Daten erfolgreich bewältigen und Datenverarbeitungszeiten verkürzen.
- Verwendung KI-gestützter Datenspeicheranalysen: Mithilfe KI-basierter Speicheranalysen können Unternehmen Storage-Anforderungen vorhersagen und Leistungsprobleme erkennen. Durch den Einsatz von KI für das Speichermanagement können Unternehmen die Ressourcenzuweisung verbessern, Prozesse optimieren und den effektiven Betrieb ihrer KI-Infrastruktur gewährleisten.
Datensicherung mit KI-Storage
Die Bedeutung von KI-Storage bei der Datensicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften wird angesichts von Datensicherheits- und Compliance-Herausforderungen zunehmend wichtiger:
- Datensicherung und Verschlüsselung von KI-Storage: Die Verschlüsselung und Kontrolle des Zugriffs auf vertrauliche Daten ist wichtig, um unerwünschten Zugriff und Sicherheitslücken zu verhindern. Damit wird die Vertraulichkeit und Integrität der Daten über deren gesamten Speicherlebenszyklus sichergestellt.
- Compliance und gesetzliche Anforderungen an KI-Storage: Die Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften und Datenschutzgesetze erfordert Funktionen wie Audit-Trails, Kontrollen der Datenhoheit und die Verwaltung von Verschlüsselungsschlüsseln, die für die Bereitstellung von KI-Storage grundlegend sind.
- Sicherheit für KI-Daten: Die Verbesserung von Sicherheitsmaßnahmen für KI-Daten umfasst proaktive Erkennung von Sicherheitsbedrohungen, Anomalieerkennung und Schwachstellenbewertungen. Kontinuierliche Überwachung und umgehende Reaktionsmechanismen sind ebenfalls sehr wichtig, um Risiken zu mindern und Schutz vor möglichen Cyberangriffen oder Datenlücken zu gewährleisten.
Trends bei KI-Storage
Die KI entwickelt sich stetig weiter. Daher hat die Erforschung von KI-Speichertrends oberste Priorität, um bei Fortschritten im Speicherbereich auf dem Laufenden zu bleiben.
- Entwicklungen bei KI-Storage: Innovationen im Bereich der Speichertechnologie wie unter anderem NVMe SSDs, Storage Class Memory (SCM) und Persistent Memory, um nur einige zu nennen, haben die Speichergeschwindigkeit und -kapazität verbessert. Dadurch sind der Datenzugriff, die Verarbeitung und Speicherung von Daten für KI schneller geworden.
- KI-Storage und Edge Computing: Edge Computing erfordert dezentralisierte KI-Speicherlösungen für Edge-Umgebungen. Mit diesen Lösungen sind Echtzeit-Datenverarbeitung und Analysen näher an der Quelle möglich, wodurch die Anforderungen an Latenz und Bandbreite geringer werden.
- Innovativer Storage für KI: KI-optimierte Datenspeicherarchitekturen, Storage-as-a-Service-Anbieter und KI-gestützte Speichermanagementplattformen sind spezialisierte, speziell für KI-Workloads entwickelte Speicherlösungen. Diese Lösungen erfüllen die Anforderungen von KI-Anwendungen wie Datamanagement, Skalierbarkeit und Leistung.
HPE und KI-Storage
HPE GreenLake for File Storage bietet Leistung der Enterprise-Klasse im KI-Maßstab, um alle Phasen der KI abzudecken und selbst die datenintensivsten Anwendungen zu beschleunigen, damit Sie Ihr volles Datenpotenzial nutzen können – enorme Einfachheit im KI-Maßstab für ein intuitives Cloud-Erlebnis, das die Produktivität steigert; und verbesserte Effizienz im KI-Maßstab für einen höheren ROI und mehr Nachhaltigkeit.
HPE GreenLake for File Storage bietet Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit für KI-Storage und unterstützt Unternehmen beim Bewältigen enormer Datenmengen. Diese Storage-Lösung wird über die HPE GreenLake Edge-to-Cloud-Plattform umfassend verwaltet, sodass Unternehmen Datenspeicher-Ressourcen on demand erstellen und erweitern können, und nur für das bezahlen, was sie tatsächlich nutzen. HPE GreenLake for File Storage optimiert die Leistung, Effizienz und Sicherheit von KI-Workloads. Durch die Datenreduktion mit dem Ähnlichkeitsalgorithmus, der der Deduplizierung und Kompression sowie Verschlüsselung überlegen ist, können Unternehmen mit dieser Lösung zuverlässig und schnell umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen.
