6 Unternehmens-KI in der Praxis: 5 reale Anwendungsfälle auf Basis von Objektspeicher Willkommen zu Teil 2 unserer KI-Blogserie. In Teil 1 (auf Englisch)haben wir das Buchstabenwirrwarr der künstlichen Intelligenz entwirrt. Wir haben KI, ML, DL, NLP, LLMs und RAG klar und praxisnah erklärt – und gezeigt, wie sich jedes Element in die heutigen, sich wandelnden IT-Strategien einfügt. Jetzt legen wir eine Schippe drauf. In diesem Artikel stellen wir 5 reale KI/ML-Anwendungsfälle aus Unternehmen vor – alle auf Basis von skalierbarem, metadatenreichem Objektspeicher von Scality. Zunächst zeigen wir, warum Objektspeicher als natürliche Wahl für viele KI-Initiativen gilt. Sie erhalten praktische Beispiele dafür, wie das richtige Datenfundament echten KI-Erfolg ermöglicht – und lassen sich hoffentlich zu einem eigenen KI/ML-Projekt inspirieren. Warum KI Objektspeicher liebt Sie müssen uns nicht beim Wort nehmen – Branchenanalysten und Technologieführer sind sich einig: Objektspeicher und KI passen perfekt zusammen. Artikel wie dieser von The New Stack (auf Englisch) und der ausführliche Beitrag von TechTarget (auf Englisch) legen es klar dar. Zusammengefasst ist softwaredefinierter Objektspeicher bzw. On-Premises-Objektspeicher: Für massive Skalierung gebaut: Sie müssen sich keine Sorgen machen, dass Ihre Infrastruktur zu klein wird. Für unstrukturierte Daten optimiert: Er bewältigt souverän Daten ohne festes Format – darunter Videos, Bilder, Textdokumente, Logs und Sensordaten –, mit denen klassische Datenbanken kaum umgehen können. Flexibel für On-Premises-KI-Workloads: Ein großer Vorteil, um Egress-Gebühren der Public Cloud zu senken und die Datenlokalität zu verbessern. Reich an Metadaten: Unverzichtbar für das wirksame Training von KI/ML-Modellen. Mit Unveränderlichkeitsfunktionen ausgestattet: Sorgt dafür, dass Ihre Trainingsdatensätze sicher und compliant bleiben. Nachdem wir nun das große Bild betrachtet haben, warum Experten Objektspeicher als leistungsstarke und naheliegende Wahl für KI bezeichnen, schauen wir uns die zentralen Eigenschaften genauer an, die Unternehmen mit dem Objektspeicher von Scality nutzen. Was macht ihn für diese neue Welle datenintensiver Innovation besonders geeignet? Objektspeicher für KI/ML gestalten: der Ansatz von Scality Die Scality-Plattform RING vereint alles, was Objektspeicher auszeichnet, und bringt es auf das Niveau von KI/ML-Workloads im Unternehmensmaßstab. So funktioniert es: Unabhängig vom Hardwareanbieter: Kunden können frei auf x86-Standardservern und Speichermedien ihrer Wahl bereitstellen. Kein Vendor Lock-in, kein erzwungener Kauf von Appliances – sondern volle Kontrolle über Ihre Infrastruktur. Extreme Skalierbarkeit: Die patentierte mehrskalige Architektur ermöglicht es Ihnen, in mehr Dimensionen unabhängig zu skalieren als bei jedem anderen Speicheranbieter – mit großem Abstand. Während einige moderne Speicheranbieter über 2 Dimensionen disaggregieren können, skaliert RING unabhängig über diese 10 Dimensionen: Anwendungen: Unterstützung mehrerer Workloads in derselben Infrastruktur Kapazität: Erweiterung des gesamten Speichervolumens bei steigendem Datenbedarf Rechenleistung des Speichers: Zuweisung von Rechenleistung passend zur Intensität der Workloads Metadaten: Skalierung von Metadatenoperationen, um Durchsuchbarkeit und Effizienz zu erhalten S3-Objekte: Verwaltung stetig wachsender Objektzahlen ohne Leistungseinbußen S3-Buckets: Unterstützung einer wachsenden Zahl von Speichercontainern S3-Authentifizierungen pro Sekunde: Skalierung der Sicherheitsprozesse passend zu globalen Zugriffsanforderungen Durchsatz: Schnelle, unterbrechungsfreie Datenbewegung Objekte pro Sekunde: Unterstützung hoher Transaktionsraten für Echtzeitanwendungen Systemverwaltung: Ermöglicht IT-Teams, komplexe Umgebungen mühelos zu verwalten. Mehr zu diesen Dimensionen und ihren Vorteilen erfahren Sie hier: https://www.solved.scality.com/multidimensional-scaling-cloud-storage/ (auf Englisch). Langlebigkeit und Verfügbarkeit: Mit SLA-gestützter Datenlanglebigkeit von 14 Neunen und Garantien für 100 % Verfügbarkeit sind Ihre Daten geschützt, sicher und jederzeit verfügbar. Georesilienz: Bereitstellung über mehrere Rechenzentren für integrierte Disaster Recovery und Business Continuity. Latenz im Mikrosekundenbereich: Die Leistung unserer neuesten RING-XP-Architektur ist auf Echtzeitanwendungen abgestimmt. Mehrstufige Datenbewegung: Trainings- und Inferenzdaten für KI wandern fließend zwischen heißen und kalten Ebenen und halten die Kosten im Rahmen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Metadatensuche: Intelligentes Metadaten-Tagging und eine intelligente Suche ermöglichen es KI-Workloads, relevante Daten schnell zu finden und abzurufen. Unterstützung für hybride und standortübergreifende Architekturen: Betrieb in On-Premises-, Service-Provider- und Edge-Umgebungen mit konsistenten Speicherdiensten an allen Standorten. SEC 17a-4 (auf Englisch) und FINRA (auf Englisch) (Compliance): Integrierte Unveränderlichkeitsfunktionen erfüllen höchste regulatorische Standards. Zertifiziert nach ISO 27001 und ISO 42001: Sicherheit ist integriert, nicht nachträglich aufgesetzt. Die Zertifizierung nach ISO 27001 (auf Englisch) belegt einen systematischen und proaktiven Ansatz zur Absicherung unserer Softwareprodukte ARTESCA und RING und schafft Vertrauen bei Kunden durch validierte Sicherheitspraktiken und eine Methodik der kontinuierlichen Verbesserung. Außerdem streben wir eine Zertifizierung nach ISO 42001 (auf Englisch) an, um unser Engagement für robuste KI-Sicherheitspraktiken zu belegen. Die im Dezember 2023 veröffentlichte ISO 42001 ist der erste internationale Standard für die Einführung, Umsetzung, Pflege und kontinuierliche Verbesserung eines Managementsystems für künstliche Intelligenz (AIMS). Sie bietet Organisationen, die KI-basierte Produkte und Dienste entwickeln, bereitstellen oder nutzen, einen Rahmen, um die besonderen Risiken und Chancen der KI zu steuern. Zukunftssichere Architektur: Scality RING wurde für die extremen Flexibilitätsanforderungen von Speicher im Cloud-Maßstab entwickelt – und dieselbe Anpassungsfähigkeit macht es ideal für die heutigen KI-Datenpipelines. Das ist kein glücklicher Zufall, sondern das Ergebnis einer bewussten Designphilosophie: Speicher bauen, der sich weiterentwickeln kann, um jeden künftigen Bedarf zu erfüllen – auch solche, die wir uns noch gar nicht vorstellen können. Enge Integrationen in das KI-Ökosystem: RING ist mit wichtigen ISVs des KI-Ökosystems integriert – von Datenbanken und SQL-Abfragetools (Starburst, Dremio, Trino) über RAG und Vektordatenbanken (LangChain, Milvus, Weaviate) bis zu KI/ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX), MLOps und Experiment-Tracking, Datenorchestrierung und Pipelines. Fünf Anwendungsfälle: reale KI in der Praxis Wie sieht all das also in der Praxis aus? Werfen wir einen Blick auf 5 reale Kundengeschichten. Diese Beispiele veranschaulichen die transformative Wirkung von KI- und Data-Lake-Technologien in unterschiedlichsten Branchen – vom Gesundheitswesen und Verkehr bis zur Pharmaindustrie und Luft- und Raumfahrt. *Aus Gründen des Datenschutzes oder auf Wunsch der Kunden wurden einige Kundennamen weggelassen. KI-Anwendungsfall Nr. 1: SeqOIA beschleunigt die Genomforschung Im Rahmen der französischen nationalen Initiative für Genommedizin spielt SeqOIA (auf Englisch) eine entscheidende Rolle bei der Integration der Gesamtgenomsequenzierung in die Versorgung von Patienten mit Krebs und seltenen Krankheiten. Für diese Aufgabe hat das Labor einen KI-gestützten Data Lake auf Scality RING aufgebaut, der fast 10 Petabytes an Genomdaten verwaltet. Er ermöglicht einen schnellen, zuverlässigen Zugriff auf riesige Datensätze über Tausende von Rechenknoten hinweg und unterstützt alles von der Rohsequenzierung bis zur Tiefenanalyse. Mit einer zweistufigen Speicherarchitektur, die All-Flash-Zugriff für heiße Daten mit Langzeitspeicherung in Scality RING kombiniert, treibt die skalierbare Plattform eine beschleunigte Forschung und präzisere Diagnosen voran. Von der Erkennung subtiler genetischer Mutationen bis zur Steuerung personalisierter Behandlungen verändert der datengetriebene Ansatz von SeqOIA die Patientenversorgung durch KI und fortschrittliche Genomik. „Unseren Bedarf an Analyseverarbeitung haben wir mit einer zweistufigen Speicherlösung gelöst: All-Flash-Zugriff für temporäre heiße Datensätze und dauerhafte Langzeitspeicherung in Scality RING. Wir [nutzen] RING, um die Petabytes geschäftskritischer Daten zu schützen, mit denen wir unsere Mission erfüllen, die Versorgung von Patienten mit Krebs und anderen Krankheiten zu verbessern.“ – Alban Lermine, IS and Bioinformatics Director, SeqOIA Mehr zur SeqOIA-Fallstudie erfahren Sie hier. KI-Anwendungsfall Nr. 2: Betrugserkennung bei einer großen globalen US-Bank Eine führende US-Bank mit Tausenden Filialen landesweit nutzt Scality-RING-Objektspeicher im Cloud-Maßstab als Basis für ihren riesigen Splunk-basierten Data Lake für Security Information and Event Management (SIEM) . Splunk ist ein zentraler Bestandteil der Strategie der Bank zur Erkennung und Verhinderung von Betrug und erfordert 100 % Verfügbarkeit und kompromisslose Datenlanglebigkeit. Um diese Anforderungen zu erfüllen, musste die Bank rund 40 PB an Splunk SmartStore-Daten speichern, mit: Active/Active-Bereitstellung an 2 geografisch getrennten Standorten Objektreplikation zwischen den Standorten innerhalb von 2 Minuten Einem Jahr Datenaufbewahrung Insgesamt entspricht das nach Erasure Coding und Overhead rund 80 PB Speicher. Um die Grenzen klassischer Speichersysteme zu überwinden, setzte die Bank auf Scality RING und konnte so riesige Mengen an Sicherheitslogs und Ereignisdaten in einem skalierbaren, kosteneffizienten Objektspeicher zentralisieren. Langlebigkeit von 14 Neunen, 100 % Verfügbarkeit mit Geoverteilung Dieser Wandel hat es der Bank ermöglicht: Daten mit nie dagewesener Geschwindigkeit aufzunehmen und zu analysieren Die Zeiten für Bedrohungserkennung und Reaktion deutlich zu verkürzen Die Genauigkeit von Alarmen zu verbessern und Fehlalarme zu verringern Ihre gesamte Sicherheitslage und betriebliche Effizienz zu stärken Betrugsbedingte finanzielle Verluste drastisch zu senken Die inhärente Resilienz und Hochverfügbarkeit des Objektspeichers von Scality haben zudem die Zuverlässigkeit der SIEM-Plattform gestärkt und sorgen für eine kontinuierliche Überwachung und Analyse ohne Kompromisse. RING ist heute das entscheidende Fundament einer modernisierten, KI-fähigen SIEM-Strategie, die mit der sich wandelnden Bedrohungslandschaft Schritt hält. KI-Anwendungsfall Nr. 3: Verkehrspionier treibt autonome Fahrzeuge voran Ein führender Automobilhersteller nutzt Objektspeicher von Scality für seine KI für autonomes Fahren und Unfallerkennung. Der skalierbare Data Lake nimmt Milliarden von Sensorwerten und Telemetriedaten vernetzter Fahrzeuge auf und bildet ein reichhaltiges Fundament für das Training anspruchsvoller KI-Algorithmen. Durch die Analyse historischer Daten kann das Unternehmen: Kollisionen vorhersagen und möglicherweise verhindern Immer präzisere Funktionen für autonomes Fahren entwickeln Systeme zur Unfallerkennung verbessern Die Agilität von Objektspeicher ermöglicht einen nahtlosen Datenzugriff und eine nahtlose Analyse und beschleunigt Innovationen hin zu sichereren und intelligenteren Fahrzeugen. KI-Anwendungsfall Nr. 4: Einer der größten Versicherer Nordamerikas beschleunigt die Schadenbearbeitung und stärkt seine Cyberresilienz Um Sicherheit und Analysefähigkeiten zu verbessern, nutzt ein führender US-Versicherer Objektspeicher als Grundlage für die Schadenbearbeitung. Alle multimedialen Schadendaten, die über die App eingereicht werden, werden sicher im Objektspeicher der Private Cloud abgelegt. Das ermöglicht eine proaktive Bedrohungserkennung, mit der das Unternehmen Ransomware, Viren und andere bösartige Bedrohungen erkennen und unschädlich machen kann– zum Schutz seiner Infrastruktur und der Kundendaten. Darüber hinaus bildet der robuste, leistungsstarke Objektspeicher die Grundlage des KI-Data-Lakes und ermöglicht anspruchsvolle Analyse-Engines. Die strategische Einführung von Objektspeicher hat zudem die Speicherinfrastruktur vereinfacht und zu einer schnelleren und effizienteren Schadenbearbeitung geführt. KI-Anwendungsfall Nr. 5: Globales Biotech-Unternehmen revolutioniert die biopharmazeutische Forschung Ein führender Genomik-Kunde hat seine Forschungsplattform revolutioniert, indem er ein Hochleistungs-Dateisystem mit einem skalierbaren Objektspeicher kombiniert. Das Dateisystem bietet Zugriff mit geringer Latenz und hohem Durchsatz – entscheidend für anspruchsvolle Aufgaben wie DNA-Sequenzanalysen und komplexe rechnergestützte Modellierung für die Entdeckung und Entwicklung von Wirkstoffen. Gleichzeitig dient der Objektspeicher als kosteneffizientes und langlebiges Repository für die großen Mengen erzeugter Datensätze, darunter rohe Sequenzierdaten und verarbeitete Ergebnisse. Diese zweistufige Architektur: beschleunigt Forschungs-Workflows erheblich erhöht Geschwindigkeit und Genauigkeit diagnostischer Prozesse deutlich fördert die Entwicklung personalisierter Medizin, indem sie effiziente Analysen zur Vorhersage von Krankheitsrisiken und zur Identifizierung neuer therapeutischer Ziele ermöglicht. Wie geht es weiter? Starten Sie Ihre erste KI/ML-Initiative Diese Geschichten zeigen, was möglich ist – doch sie sind erst der Anfang. KI/ML ist keine Einheitslösung, aber eines ist klar: Das Fundament zählt. Ohne eine skalierbare, zuverlässige Datenschicht tun sich selbst die fortschrittlichsten Modelle schwer, Ergebnisse zu liefern. Wenn Sie überlegen, wie Sie Ihr eigenes KI/ML-Projekt starten – oder die Leistung durch eine Modernisierung Ihres Datenfundaments steigern möchten –, ist dieser praktische Leitfaden für einen intelligenteren Chatbot (auf Englisch) ein guter Ausgangspunkt. Er bietet einen realistischen Weg, praktische Erfahrungen mit KI zu sammeln, das Fundament für fortgeschrittenere Initiativen zu legen und Ihre Kundenerlebnisse zu verbessern. Ob Sie mit einem kleinen LLM experimentieren, Kundeneinblicke automatisieren oder Analysen der nächsten Generation entwickeln: Wir helfen Ihnen, intelligenter, schneller und mit Zuversicht zu bauen. Weitere KI-Ressourcen: Eine Einführung in die Konzepte der KI: ML, LLMs, DL, NLP, GenAI und der Aufstieg von RAG (auf Englisch) Schluss mit einfältigen Chatbots: die Lösung aus RAG + Scality RING (auf Englisch) Mehrdimensionale Skalierung: 10 unverzichtbare Dimensionen der Datenspeicherung für Ihre KI-Workloads (auf Englisch) Das KI-Speicherproblem, mit dem niemand gerechnet hat – und wie Scality RING es bereits gelöst hat
