KI-Storage-Services bieten eine hochskalierbare, langlebige und hochleistungsfähige Infrastruktur, die speziell für massive KI- und Machine-Learning-Workloads entwickelt wurde und Funktionen wie Objekt- und File-Storage, schnellen Datenzugriff sowie Integration mit KI-Plattformen bietet, um riesige Datensätze für Modelltraining und Inferenz zu verwalten.
Zu den wichtigsten Anbietern zählen NetApp, Dell, Pure Storage, VAST Data und WEKA, wobei die Dienste häufig Technologien wie SSDs, NVMe und Datenreduzierung nutzen, um optimale Geschwindigkeit und Effizienz zu erreichen.
Zu den wichtigsten Merkmalen von KI-Storage gehören:
Da die Anzahl der KI-Implementierungen in verschiedenen Branchen zunimmt, werden die Grenzen von herkömmlichem Netzwerkspeicher offensichtlich. KI-Storage-Services überbrücken diese Lücke, indem sie das Datenlayout optimieren, fortschrittliches Caching integrieren und parallele Verarbeitung nutzen, um die Latenz zu minimieren und den Durchsatz zu maximieren.
Ein entscheidendes Merkmal von KI-Storage-Services ist ihre Fähigkeit, sich nahtlos zu skalieren, wenn das Datenvolumen zunimmt, was angesichts der ständig wachsenden Größe von KI-Datensätzen unerlässlich ist. Diese Systeme sind so konzipiert, dass Organisationen bei Bedarf Speicherkapazität hinzufügen können, ohne Serviceunterbrechungen oder komplexe Migrationen. Diese Flexibilität ist entscheidend, da die schnelle Anhäufung von Trainings- und Inferenzdaten die traditionellen Speicherbegrenzungen schnell übersteigen würde.
Langlebigkeit geht Hand in Hand mit Skalierbarkeit und stellt sicher, dass Daten intakt und über lange Zeiträume zugänglich bleiben. KI-Storage-Lösungen verwenden häufig redundante Datenplatzierung, Fehlerkorrektur und automatisierte Failover-Mechanismen, um vor Datenverlust durch Hardwareausfall oder -korruption zu schützen. Die Kombination dieser Funktionen bildet ein widerstandsfähiges Storage-Backbone, das persistente, geschäftskritische KI-Projekte unterstützen kann.
Performance ist für KI-Storage-Services von zentraler Bedeutung, da KI-Workloads, insbesondere das Training großer Modelle, oft kontinuierliche Datenströme mit hohem Durchsatz erfordern. Diese Plattformen sind für Zugriff mit niedriger Latenz und parallele Datenflüsse optimiert, sodass Berechnungen beim Warten auf Eingaben nicht stehen bleiben. Um dies zu ermöglichen, werden Technologien wie NVMe-Flash, High-Speed-Netzwerke und moderne File- oder Objektsysteme direkt in die Storage-Architektur integriert.
Ebenso wichtig ist die effiziente Bereitstellung von Daten an mehrere GPUs oder Verarbeitungsknoten gleichzeitig, um Engpässe zu vermeiden, die die Rendite teurer KI-Hardware schmälern können. KI-Storage-Services überwachen und optimieren kontinuierlich die Leistung mithilfe von intelligentem Caching, Prefetching und Workload-spezifischen Algorithmen, um sicherzustellen, dass Pipelines mit voller Geschwindigkeit arbeiten.
KI-Storage-Lösungen unterstützen typischerweise Datenreduzierung, um die Kosten für die Speicherung großer Datensätze zu managen. Methoden wie Deduplizierung, Komprimierung und Erasure Coding helfen, den Storage-Bedarf zu minimieren und gleichzeitig die Datenintegrität zu wahren. Dies ist wichtig, wenn große Mengen an Bildern, Videoframes und Protokolldateien verarbeitet werden, die typischerweise in KI-Projekten verwendet werden.
Die Datenreduzierung kann auch die Netzwerkinfrastruktur entlasten, indem Trainings- und Testsätze schneller zwischen Storage- und Compute-Nodes verschoben werden können. Dies ermöglicht es Unternehmen, mehr Wert aus ihren vorhandenen Investitionen zu ziehen und den Bedarf an ständiger Erweiterung oder teuren Hardware-Upgrades aufzuschieben oder zu eliminieren.
Im Gegensatz zu herkömmlichem Storage basieren KI-Storage-Services häufig auf speziellen Architekturen, die die einzigartigen Anforderungen von Machine-Learning- und Deep-Learning-Workflows direkt unterstützen. Dies kann den Einsatz von parallelen Dateisystemen, tiered Storage, das „heiße“ und „kalte“ Daten dynamisch verschiebt, oder die direkte Integration mit GPU-Servern für optimierte Datenverarbeitungspfade umfassen.
Da KI-Workloads sehr variable Lese- und Schreibmuster aufweisen, müssen diese spezialisierten Architekturen anpassungsfähig und intelligent sein. Sie priorisieren eine schnelle Reaktion auf unvorhersehbare Workloads und integrieren häufig Telemetrie und Analysen, um die Storage-Performance und das Layout automatisch an die aktuelle Nutzung anzupassen. Wenn neue Anwendungsfälle entstehen, entwickeln sich diese Architekturen weiter, um die neuesten KI-Frameworks und Hardware-Accelerators zu unterstützen.
KI-Storage-Services sind zunehmend so konzipiert, dass sie sich nativ in beliebte KI- und Datenanalyseplattformen wie TensorFlow, PyTorch und Tools zur Orchestrierung von verteiltem Training integrieren lassen. Unterstützung und Plug-ins auf API-Ebene verringern die Reibung bei der Bereitstellung von Datenpipelines und ermöglichen nahtlose Workflows von der Datenaufnahme und -vorverarbeitung bis hin zur Modellbereitstellung.
Native Integration beschleunigt die Gewinnung von Erkenntnissen und vereinfacht das gesamte Management für Data-Science-Teams. Eine solche Integration kann auch eine tiefere Einsicht in die Datenbewegung und Nutzungsmuster bieten, wodurch eine intelligentere Datenplatzierung und Workflow-Automatisierung ermöglicht wird.
Datensicherheit in KI-Storage-Services betrifft die Herausforderungen in den Bereichen Datenschutz, Compliance und Governance, die sich aus der Speicherung sensibler Trainingsdaten, geistigen Eigentums und persönlicher Informationen ergeben. Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung ist Standard, um unautorisierten Datenzugriff zu verhindern. Rollenbasierte Zugriffskontrollen und Auditing-Funktionen stellen außerdem sicher, dass nur autorisierte Benutzer und Services die Daten abrufen oder ändern können.
Moderne KI-Storage-Lösungen bewältigen auch neue Bedrohungen, indem sie die Zertifizierung zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (wie HIPAA oder GDPR) unterstützen und Anomalieerkennung nutzen, um ungewöhnliche Datenzugriffsmuster zu kennzeichnen. Automatisierte Datensicherungs- und Backup-Routinen bewahren den Datenverlauf, während Integrationen mit Identitätsmanagement-Plattformen eine zentrale Kontrolle über den Zugriff ermöglichen.
NetApp bietet eine umfassende KI-Storage-Lösung zur Unterstützung des gesamten KI-Lebenszyklus, von der Datenerfassung und -vorbereitung bis hin zu Training, Inferenz und Archivierung. Die einheitliche Plattform lässt sich nahtlos in On-Premises-, Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen integrieren und bietet Flexibilität und Skalierbarkeit für KI-Workloads. NetApp nutzt seine ONTAP Datenmanagement-Software, um hohe Performance, Datenschutz und operative Einfachheit bereitzustellen.
Kernfunktionen:
Einschränkungen (wie von Benutzern auf G2 berichtet):
KI-Storage-Lösungen von NetApp eignen sich gut für Unternehmen, die eine einheitliche, skalierbare und sichere Plattform zur Unterstützung ihrer KI-Initiativen suchen, obwohl potenzielle Benutzer bei der Evaluierung der Plattform die Einrichtungskomplexität und die Kosten berücksichtigen sollten.
Pure Storage bietet eine einheitliche, as-a-Service Storage-Plattform, die On-Premises und Public Clouds umfasst. Sie konsolidiert Block-, File- und Objekt-Storage unter einem gemeinsamen Betriebssystem mit zentraler Kontrolle und Automatisierung. Die Plattform verwendet eine Evergreen-Architektur für unterbrechungsfreie Upgrades und Management über Pure1 und Pure Fusion. Es handelt sich um einen proprietären Stack, der über Abonnements bereitgestellt wird und die Akzeptanz mit Anbieterbindung verknüpft.
Kernfunktionen:
Einschränkungen (wie von Benutzern auf G2 berichtet):
WEKA bietet eine leistungsstarke, softwaredefinierte Datenplattform, die speziell entwickelt wurde für KI-, Machine-Learning- und Deep-Learning-Workloads. WEKA konsolidiert mehrere Speichertypen in einem einheitlichen System, das nahtlos in On-Prem- und Cloud-Umgebungen funktioniert. Allerdings liegt der Fokus auf dem Training und unterstützt nicht den vollständigen KI-Lebenszyklus.
Kernfunktionen:
Einschränkungen (wie von Benutzern auf G2 berichtet):
VAST Data stellt eine KI-Datenplattform bereit, die die Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Ausfallsicherheit unterstützt, die moderne KI-Workloads erfordern. VAST beseitigt die Einschränkungen herkömmlicher Speicherarchitekturen mit einer Flash-First-Single-Tier-Architektur, die Legacy-Engpässe eliminiert. Das disaggregierte Design trennt Compute und Storage, sodass eine unabhängige Skalierung möglich ist. Allerdings unterstützt es nicht die gesamte KI-Datenpipeline.
Kernfunktionen:
Einschränkungen (wie von Benutzern auf G2 berichtet):
Die Dell KI-Datenplattform integriert PowerScale, ObjectScale und ein Dell Data Lakehouse, um den KI-Lebenszyklus zu unterstützen, von der Aufnahme und Verarbeitung von Daten bis hin zur Sicherung in allen Umgebungen. Allerdings kann es sich um eine stark auf Altsystemen basierende Lösung handeln, was sie für Hybrid- und Multi-Cloud-KI weniger geeignet macht.
Kernfunktionen:
KI-Storage-Services spielen eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung der Performance, Flexibilität und Resilienz, die moderne KI-Workloads verlangen. Wenn Organisationen ihre Nutzung von Machine Learning und datenintensiven Modellen skalieren, reichen herkömmliche Storage-Lösungen oft nicht aus, um das Volumen, die Geschwindigkeit und die Variabilität von KI-Daten zu bewältigen.
Durch die Nutzung speziell entwickelter Architekturen, intelligentes Datenmanagement und die enge Integration in KI-Ökosysteme bieten diese Services die Grundlage für eine effiziente Modellentwicklung, schnellere Erkenntnisse und kontinuierliche Innovation in allen Branchen.