Künstliche Intelligenz revolutioniert derzeit viele Branchen. Dabei entwickeln sich nicht nur die Algorithmen weiter, auch die Daten erleben eine Evolution. Jede durch KI-Systeme ausgeführte Interaktion, Entscheidung und Prognose generiert eine neue Welle von Daten und lässt die digitale Datenflut weiter anschwellen. Diese Daten sind das Lebenselixir der KI, die zu Erkenntnissen und Innovationen führen, die noch vor einigen Jahren unvorstellbar waren. Allerdings zwingen das schiere Volumen und die Vielfalt dieser Daten Unternehmen dazu, darüber nachzudenken, wie sie Daten effizient speichern, verwalten und abrufen können. Um das volle Potenzial künstlicher Intelligenz erschließen zu können, sind Unternehmen auf intelligentere Speicherstrategien angewiesen, die sicherstellen, dass alle Daten – ob frisch aus der KI-Pipeline oder zehn Jahre alt – sicher gespeichert werden und jederzeit abgerufen werden können, um möglicherweise den nächsten Durchbruch voranzutreiben.
Der Lebenszyklus von KI-Daten: KI-Daten sind nicht statisch. Sie entwickeln sich mit der Zeit und durchlaufen verschiedene Phasen, die ihre Relevanz und den Speicherbedarf bestimmen. Anfangs werden gewaltige Mengen an Rohdaten erfasst und zur Auswertung vorbereitet. Diese Phase ist durch häufige Zugriffe gekennzeichnet, da die Daten bereinigt und strukturiert werden müssen, damit sie für das Training der KI-Modelle genutzt werden können. Wenn das Training und die Bereitstellung abgeschlossen sind, werden die in dieser Phase generierten Daten seltener abgerufen, behalten aber ihren Wert, beispielsweise für das erneute Training der Modelle, für Audits oder aus Compliance-Gründen. Die effiziente Verwaltung dieses Lebenszyklus – die Speicherung aktiver Daten in leistungsstarken Systemen und die Verschiebung älterer, weniger aktiver Daten in preiswerteren Speicher – gewährleistet, dass Unternehmen agil bleiben, ohne dass unnötig hohe Kosten entstehen.
Herausforderung bei der Verwaltung von KI-Daten: Zugriff, Kosten und Schutz
Das exponentielle Wachstum von KI-Daten stellt Unternehmen vor diverse Herausforderungen. Die erste Hürde ist die optimale Datenplatzierung – sicherzustellen, dass häufig abgerufene Daten auf Hochleistungssystemen gespeichert werden und ältere Daten effizient verwaltet werden und weiterhin abrufbar bleiben.
Gleichzeitig spielt das Kostenmanagement eine wesentliche Rolle. Angesichts explodierender Datenmengen benötigen Unternehmen Strategien, mit denen sich Kosten minimieren lassen, ohne die Verfügbarkeit wesentlicher Datensätze für Auswertungen oder das Training der KI-Modelle zu beeinträchtigen.
Schließlich stellen auch Sicherheit und Compliance beträchtliche Anforderungen an die Verwaltung von KI-Daten. Sensible Datensätze, die für das Training und die Validierung von KI-Modellen verwendet werden, erfordern robuste Schutzmaßnahmen zur Erfüllung aufsichtsrechtlicher Vorschriften. Über den reinen Schutz hinaus müssen Unternehmen die Integrität sowohl roher als auch abgeleiteter KI-Daten sicherstellen. Dazu ist ein Rahmenwerk erforderlich, das auf sicheres, nachhaltiges KI-Datenmanagement ausgelegt ist.
Maximaler Wert Ihrer KI-Daten
Nicht alle von KI-Systemen generierten Daten werden ständig genutzt. Im Laufe der Zeit werden manche Daten zu sogenannten ruhenden oder kalten Daten, die zwar nicht mehr aktiv genutzt werden, aber immer noch einen beträchtlichen potenziellen Wert darstellen. Unternehmen müssen effektive Methoden für das Management dieser Daten finden, um ihre Abrufbarkeit und Sicherheit zu gewährleisten, ohne teure Hochleistungsspeichersysteme zu blockieren. Hier sind einige Szenarien für das Management kalter KI-Daten:
- Historische Daten: Aus früheren Projekten erfasste Daten oder Auswertungen, die nicht mehr aktiv genutzt werden, aber in Zukunft zur Bezugnahme oder für das erneute Modelltraining nützlich sein könnten. Dies umfasst ältere Datensätze, die durch neue ersetzt wurden, aber immer noch Aussagekraft haben.
- Langzeit-Compliance-Daten: Daten, die gespeichert werden müssen, um Vorschriften oder gesetzliche Verpflichtungen zu erfüllen, und die für bestimmte Zeiträume aufbewahrt werden müssen, aber nicht regelmäßig abgerufen werden. Die effiziente Verwaltung dieser Daten gewährleistet ihre Sicherheit und einfache Zugänglichkeit, falls diese für Audits oder Rechtsverfahren benötigt werden.
- Experimentelle Daten: Daten, die bei experimentellen oder vorläufigen KI-Projekten generiert werden und nicht Teil des Haupt-Workflows sind, aber bei zukünftigen Forschungen oder zur Bezugnahme nützlich sein könnten. Diese Daten müssen abrufbar bleiben, ohne den primären Speicher zu belasten.
- Nicht genutzte oder verworfene Daten: Erfasste Daten, die aufgrund veränderter Projektausrichtung, mangelnder Datenqualität oder aus anderen Gründen nicht verwendet wurden. Auch wenn diese derzeit nicht genutzt werden, könnten sie bei zukünftigen Projekten oder Auswertungen hilfreich sein.
- Synthetische Daten: Künstlich generierte Daten, die für Test-, Benchmark- oder Forschungszwecke verwendet werden, aber nicht Teil des Produktions-Workflows sind. Diese Daten müssen kosteneffizient gespeichert werden, aber für die zukünftige Verwendung abrufbar bleiben.
Aktives Archiv: Eine strategische, kosteneffiziente Lösung für die Verwaltung von KI-Daten
Ein aktives Archiv ist eine robuste und kosteneffiziente Lösung für die mit der Verwaltung dieser ruhenden Daten verbundenen Herausforderungen. Im Gegensatz zu traditionellen kalten Archiven und Bandspeichern, die häufig statisch und schwer zugänglich sind, sind aktive Archive eine dynamische Speicheroption, die gewährleistet, dass die Daten abrufbar, sicher und gegebenenfalls für die Wiederverwendung bereit sind. Gleichzeitig stellen sie eine Möglichkeit zur Kostenoptimierung dar.
Ein aktives Archiv übernimmt die intelligente Verwaltung der Daten während ihres gesamten Lebenszyklus. Es ermöglicht Unternehmen ein ideales Gleichgewicht aus unmittelbarem Datenzugriff und langfristiger Aufbewahrung. Die zuvor angesprochenen KI-Daten – und speziell solche, die nach der ersten Verarbeitung nur noch selten abgerufen werden – können in einem aktiven Archiv auf effiziente Weise gespeichert werden. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Daten auch mit zunehmendem Alter weiterhin für KI-Prozesse wie erneutes Modelltraining, Audits oder Compliance-Prüfungen verfügbar sind. Die nahtlose Zugänglichkeit der archivierten Daten maximiert den Wert der KI-Investitionen ohne die Ineffizienzen und hohen Kosten, die mit traditionellen Speichermethoden verbunden sind.
Darüber hinaus verbessern aktive Archive die Sicherheit der KI-Daten, da sie fortschrittliche Funktionen wie Verschlüsselung, Unveränderbarkeit der Daten sowie Zugriffs- und Authentifizierungskontrollen beinhalten. Diese Schutzmechanismen sichern sensible Daten langfristig und gewährleisten, dass die Daten einerseits gut geschützt und andererseits bei Bedarf schnell abrufbar sind. KI wird auch in Zukunft das Datenwachstum antreiben. Aktive Archive werden damit zu wesentlichen Komponenten einer nachhaltigen, effizienten und sicheren Datenmanagementstrategie.
Wichtige Vorteile von aktiven Archiven für KI-Daten
Die Implementierung eines aktiven Archivs bietet mehrere klare Vorteile speziell bei der Verwaltung von KI- und ML-Daten (aus Prozessen mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen):
- Effiziente Nutzung von Data Lakes: Aktive Archive können neben Data Lakes arbeiten und ermöglichen Unternehmen die Speicherung gewaltiger Mengen unstrukturierter Daten. Gleichzeitig sorgen sie dafür, dass ältere, seltener abgerufene Daten für Auswertungen und/oder KI/ML-Modelltraining problemlos verfügbar bleiben.
- Verbesserte Datenauswertungen: Archivierte Datensätze bleiben abrufbar, beispielsweise für Trendanalysen, erneutes Modelltraining und Aufdeckung neuer Erkenntnisse, die die Genauigkeit und das Innovationspotenzial der KI-Workflows erhöhen.
- Skalierbarkeit zur Verarbeitung wachsender Datenmengen: Die Menge an KI-Daten wird auch in Zukunft weiter zunehmen. Aktive Archive bieten die Skalierbarkeit, die für die Verwaltung wachsender Datenmengen erforderlich ist, ohne Abstriche bei Performance oder Abrufbarkeit zu machen. Damit sind sie für großvolumige KI/ML-Deployments ideal geeignet.
- Kostengünstiges Speichermanagement: Durch die Verschiebung von Daten von traditionellen NAS-Systemen in preiswertere objektspeicherbasierte aktive Archive lassen sich die Speicherkosten erheblich senken. Diese Kosteneinsparung verhilft Unternehmen zu einer schlankeren und effizienteren Speicherinfrastruktur.
- Bessere Daten-Governance und Compliance: Aktive Archive liefern die nötigen Werkzeuge, um mit KI-Daten die regulatorischen Anforderungen erfüllen zu können. Mithilfe von Funktionen wie WORM, Audit Trails und Aufbewahrungsrichtlinien können Unternehmen die Datenintegrität wahren und Compliance-Pflichten erfüllen, ohne die betriebliche Komplexität zu erhöhen.
Wichtige Vorteile von aktiven Archiven für KI-Daten
Für Unternehmen, die KI-Daten verwalten, ist ein auf On-Premises-Objektspeicher basierendes aktives Archiv die ideale Lösung. Sie kombiniert die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz Cloud-ähnlicher Speicherung mit der Kontrollierbarkeit und Sicherheit lokaler Infrastrukturen.
Dieses Konzept gewährleistet, dass KI-Daten unabhängig von ihrem Stadium im Lebenszyklus abrufbar und sicher bleiben. Die nahtlose Integration in Core-Rechenzentren und Edge-Standorte macht On-Premises-Objektspeicher zu einer flexiblen Lösung, die die wachsenden Anforderungen von KI-Workloads erfüllt und Unternehmen ermöglicht, die Kontrolle über ihre Daten zu behalten.
Erfahren Sie, wie Sie mit DataCore Swarm Ihre KI-Infrastruktur mit einer skalierbaren, sicheren und kosteneffizienten aktiven Archivlösung optimieren können, die auf On-Premises-, Private- und Hybrid-Cloud-Umgebungen zugeschnitten ist.
Nützliche Ressourcen
- AIOps in Aktion – Eine revolutionäre IT-Entwicklung im digitalen Zeitalter
- Frei zusammenstellbare Infrastruktur: Die Bausteine moderner Rechenzentren
- Ist Ihr Speicher für eine Zukunft mit künstlicher Intelligenz gerüstet?
- Wie aktive Archive moderne KI-Strategien unterstützen (Active Archive Alliance)
