5 Von Ausfällen bis zu gescheiterten KI-Projekten: 2025 hat genau gezeigt, wo Infrastrukturen ins Straucheln gerieten und wo sie standhielten. KI-Workloads legten Datenpfade offen, die nicht Schritt halten konnten. Neue Urteile zur Souveränität machten die Kontrolle über die Rechtsordnung zu einer messbaren Anforderung. Cloud-Ausfälle verdeutlichten operative und wirtschaftliche Konzentrationsrisiken. Und Cyberangriffe stellten weiterhin auf die Probe, ob Resilienzstrategien unter echtem Druck tatsächlich funktionieren. Während sich Unternehmen auf 2026 vorbereiten, hat sich der Fokus verlagert: weg vom Hinzufügen weiterer Tools, hin zur Stärkung der Kernarchitektur, die Datenintegrität, Datenmobilität und Wiederherstellung steuert. Speicher steht heute im Zentrum dieser Gleichung, wo Sicherheit, Compliance und Leistung zusammenlaufen. Diese Data-Readiness-Scorecard fasst die wichtigsten Signale des vergangenen Jahres in zwei Kategorien zusammen: Grüne Ampeln zeigen, dass Ihr Datenfundament für das kommende Jahr bereit ist. Rote Flaggen zeigen, wo bei Kontrolle, Resilienz oder Governance noch verborgene Risiken bestehen. Ziel ist es nicht, die Trends für 2026 vorherzusagen, die die Dateninfrastruktur prägen werden. Vielmehr soll diese Scorecard IT-Verantwortlichen helfen zu bestimmen, wo ihre Architektur heute steht und wo sie gestärkt werden muss. Laden Sie die Checkliste zur Data-Readiness-Scorecard 2026 hierherunter und lesen Sie weiter – jetzt geht es ins Detail. Grüne Ampeln für 2026 1. KI-Bereitschaft durch Datenpipelines mit hohem Durchsatz und klarer Governance Warum es wichtig ist: KI-Ergebnisse werden von Datenpipelines begrenzt, nicht von den Ambitionen der Modelle. 2025 stellten viele Unternehmen fest, dass GPUs untätig blieben, während Speichersysteme mit Durchsatz, parallelen Metadatenzugriffen oder dem Zugriff auf kleine Objekte kämpften. Andere stellten fest, dass sich KI-Ergebnissen ohne klare Datenhistorie weder vertrauen noch validieren ließ. Am schnellsten kamen die Teams voran, die in Pipelines investierten, die auf Skalierung, Parallelität und Governance ausgelegt sind – nicht nur auf reine Leistung. Signal aus den Nachrichten 2025: KI-Fehler gehen auf fehlende Datenherkunft zurück MIT Technology Review:„KI-Modelle versagen auf unvorhersehbare Weise, wenn Unternehmen die Daten, mit denen sie trainiert wurden, nicht nachverfolgen oder überprüfen können.“ Sie sind KI-bereit, wenn Ihre Umgebung Folgendes unterstützt: Schnelle, vorhersehbare Datenbereitstellung für eine maximale GPU-Auslastung Hohe Parallelität bei Metadaten und schnellen Zugriff auf kleine Objekte Reproduzierbare Pipelines mit durchgängiger Nachverfolgung der Datenherkunft Effiziente Verwaltung von Milliarden Objektvarianten Richtliniengesteuerte Mobilität über schnelle, warme und kalte Datenebenen Das ist keine fortgeschrittene Architektur mehr, sondern die Grundlage für verlässliche KI. 2. Tiefgreifende Unveränderlichkeit von der API bis zur Architektur Warum es wichtig ist: KI-beschleunigte Ransomware zeigt, wie schnell sich Angreifer anpassen. Oberflächliche Unveränderlichkeit reicht nicht mehr aus. Eine saubere, überprüfbare Wiederherstellung erfordert Unveränderlichkeit, die in die Speicherarchitektur eingebaut ist, statt als Konfigurationsschalter angewendet zu werden. Unternehmen, die auf tiefere Resilienz setzten, blieben sowohl den Bedrohungen als auch den Anforderungen der Versicherer voraus. Signal aus den Nachrichten 2025: KI-generierte Ransomware nimmt stark zu Wired Magazine: „KI-gestützte Malware sondiert inzwischen direkt APIs und Identitätssysteme und beschleunigt so Tempo und Raffinesse der Angriffe.“ Ihre Umgebung ist resilient, wenn sie Folgendes umfasst: Durchsetzung der Aufbewahrung auf API-Ebene Unveränderlichkeit auf Systemebene, die sich nicht umgehen lässt Kryptografische Integritätsprüfung oder Verifizierung der Datenherkunft Automatisierte Tests sauberer Wiederherstellungen Ein mehrschichtiges Cyberresilienz-Modell, ausgerichtet an den CORE5-Prinzipien (auf Englisch) 3. Souveränitätsorientiertes Design mit echter Kontrolle Warum es wichtig ist: 2025 markierte einen entscheidenden Wandel: Souveränität wurde operativ statt konzeptionell. Ein Gerichtsurteil zum französischen Cloud-Anbieter OVHcloud machte deutlich, dass eine vertraglich vereinbarte Datenresidenz allein die Anforderungen der Rechtsordnung nicht erfüllt (siehe unten). Unternehmen brauchen heute Nachweise darüber, wo Daten liegen, wie sie sich bewegen und wer sie kontrolliert – insbesondere in Europa, im Nahen Osten und in regulierten Branchen. Signal aus den Nachrichten 2025: Kanadisches Gericht vs. OVH The Register (auf Englisch): „Das Gericht entschied, dass die Speicherung von Daten in ausländischen Regionen im Rahmen eines kanadischen Vertrags dennoch gegen Residenzanforderungen verstößt.“ Sie sind souveränitätsbereit, wenn Sie Folgendes unterstützen: Verschlüsselungsschlüssel im Besitz des Kunden An die Rechtsordnung gebundene, regional festgelegte Platzierung Prüfbereite Nachverfolgung von Datenherkunft und Datenbewegungen Vermeidung von Konzentrationsrisiken bei Hyperscalern Konforme Datenmobilität über Cloud, On-Premises und Edge hinweg 4. Cloud-Smart-Resilienz, die Konzentrationsrisiken verringert Warum es wichtig ist: Ausfälle und Kostenschwankungen haben gezeigt, wie fragil die Abhängigkeit von einer einzigen Cloud ist. Resiliente Unternehmen planen heute auf Unabhängigkeit hin und sichern Verfügbarkeit und Kontrolle auch dann, wenn ein großer Anbieter gestört ist. Signale aus den Nachrichten 2025: Cloud-Konzentration gilt als eines der größten globalen Geschäftsrisiken Gartner Group (auf Englisch): „Gartner zählt die Cloud-Konzentration weltweit zu den fünf größten aufkommenden Geschäftsrisiken.“ AWS-Ausfall zeigt die Anfälligkeit einzelner Regionen BBC News: (auf Englisch) „Wer in dieser Amazon-Region einen Single Point of Failure hatte, lief Gefahr, offline zu gehen.“ Ihre Architektur zeigt Cloud-Smart-Resilienz, wenn sie Folgendes unterstützt: Mobilität von Workloads über Cloud, On-Premises und Edge Alternative Zugriffswege zu kritischen Datensätzen Wiederherstellungsabläufe, die auch bei Ausfällen online bleiben Platzierung von Workloads nach Leistung, Kosten und Compliance Governance von Sicherheit und Konfiguration außerhalb der Kontrolle des Cloud-Anbieters Lesen Sie die Cloud-Smart Resilience Checklist von Scality für weitere Details zu den fünf hier genannten Prinzipien. 5. Mehrskalige, disaggregierte Architektur, die sich unter Druck anpasst Warum es wichtig ist: KI, Analysen und mandantenfähige Umgebungen belasten die Infrastruktur gleichzeitig auf unterschiedliche Weise. Klassische, eng gekoppelte Systeme stoßen auf Zielkonflikte, die die Skalierung ausbremsen. Disaggregierte, mehrskalige Architekturen (auf Englisch) ermöglichen die unabhängige Skalierung von Rechenleistung, Kapazität, Metadaten und Transaktionen und sind damit für die heute unvorhersehbaren Datenanforderungen unverzichtbar. Mehr über disaggregierte und mehrskalige Speicherarchitekturen erfahren Sie in dieser 15-minütigen Einführung im Podcast von Jon Myer: Signal aus den Nachrichten 2025: Die Branche wendet sich disaggregierten Designs zu TechTarget (auf Englisch) „Speicheranbieter liefern sich ein Wettrennen um unabhängig skalierbare Rechenleistung und Kapazität, da Datenwachstum und KI-Workloads die Grenzen klassischer Designs offenlegen.“ Sie sind für unvorhersehbares Wachstum gerüstet, wenn Ihre Architektur: Rechenleistung, Kapazität und Metadaten unabhängig voneinander skaliert Unter gemischten Workloads eine vorhersehbare Leistung hält Sich elastisch über Knoten, Racks oder Standorte ausdehnt Riesige Mengen an Objekten und Buckets ohne Leistungseinbußen bewältigt Auch im großen Maßstab betreibbar und effizient bleibt Lesen Sie diese Einführung in Multiscale-Architekturen (auf Englisch) , um die Dimensionen der Skalierung zu verstehen, die moderne Workloads erfordern. Rote Flaggen für 2026 1. Vendor Lock-in, der Datenbewegungen einschränkt Warum es wichtig ist: 2025 haben Ausfälle und Preisschocks eines deutlich gemacht: Abhängigkeit ist ein Risiko. Sind Daten in proprietären Formaten oder eng gekoppelten Plattformen gefangen, verlieren Unternehmen die Fähigkeit zu reagieren – ob auf einen Ausfall, eine Compliance-Anforderung oder einen Kostensprung. Portabilität ist keine Optimierung mehr, sondern eine Voraussetzung für Resilienz. Signal aus den Nachrichten 2025: Microsoft-Ausfall weckt Sorgen über Abhängigkeit BBC News: „Ein großflächiger Ausfall legte Microsoft-Dienste stundenlang lahm, beeinträchtigte Kunden weltweit und weckte erneut Sorgen über die Abhängigkeit von einem einzigen Cloud-Ökosystem.“ Sie sind möglicherweise Plattformrisiken ausgesetzt, wenn Ihre Umgebung Folgendes aufweist: Proprietäre Formate, die die Datenportabilität einschränken Anwendungen, die für eine Migration neu entwickelt werden müssen Wiederherstellungspfade, die vollständig von der Verfügbarkeit der Cloud abhängen Keine unabhängige Umgebung für Zugriff oder Failover Was Sie tun können: Offenen, S3-kompatiblen Speicher einsetzen, der in Cloud und On-Premises funktioniert Auf Mobilität auslegen – mit globalen Namespaces, Replikation und einheitlichen APIs Rechenleistung und Speicher trennen, um Plattformverflechtungen zu vermeiden Mindestens eine Ausweichumgebung außerhalb eines einzelnen Anbieters vorhalten 2. Nicht überprüfte Wiederherstellungs-SLAs Warum es wichtig ist: 2025 haben viele Unternehmen gelernt, dass Backups zu haben nicht dasselbe ist wie wiederherstellen zu können. Wiederherstellungspläne, die nie unter realen Bedingungen getestet wurden, scheiterten genau dann, als sie am dringendsten gebraucht wurden. Was sich nicht nachweisen lässt, verdient kein Vertrauen. Signal aus den Nachrichten 2025: Cyberversicherer verschärfen ihre Anforderungen Reuters: „Versicherer prüfen Backup- und Wiederherstellungskontrollen genauer und verlangen Nachweise, dass Unternehmen den Betrieb nach einem Angriff schnell wiederherstellen können.“ Sie sind möglicherweise Wiederherstellungsrisiken ausgesetzt, wenn Ihre Umgebung Folgendes aufweist: Backups, die nie durchgängig getestet werden Unveränderlichkeit nur auf Bucket- oder Richtlinienebene Wiederherstellungspfade, die von der Verfügbarkeit der Cloud abhängen Keine kryptografische Validierung wiederhergestellter Daten Was Sie tun können Tests sauberer Wiederherstellungen regelmäßig automatisieren Tiefgreifende Unveränderlichkeit auf API- und Architekturebene umsetzen Mindestens einen Wiederherstellungspfad unabhängig von der Cloud-Verfügbarkeit sicherstellen Die „Zeit bis zur sauberen Wiederherstellung“ als messbare Resilienzkennzahl verfolgen 3. Lücken in der Datenherkunft, die die Zuverlässigkeit von KI untergraben Warum es wichtig ist: Wenn KI-Systeme in den Produktivbetrieb gehen, wird das Vertrauen in ihre Ergebnisse ebenso wichtig wie die Leistung. 2025 wurden mehrere Fehlschläge nicht auf Modelle, sondern auf fehlende oder unvollständige Datenherkunft zurückgeführt. Ohne nachvollziehbare Datenherkunft lassen sich KI-Ergebnisse weder zuverlässig erklären noch reproduzieren oder verteidigen. Signal aus den Nachrichten 2025: KI-Fehler gehen auf fehlende Datenherkunft zurück MIT: „KI-Modelle versagen auf unvorhersehbare Weise, wenn Unternehmen die Daten, mit denen sie trainiert wurden, nicht nachverfolgen oder überprüfen können.“ Sie sind möglicherweise Risiken für die Zuverlässigkeit Ihrer KI ausgesetzt, wenn Ihre Umgebung Folgendes aufweist: Nicht nachverfolgte Versionen oder Transformationen von Datensätzen Schattenkorpora, die außerhalb formaler Pipelines entstehen Kein Audit-Trail für Trainings- oder Inferenzdaten Manuelle oder uneinheitliche Workflows zur Vorverarbeitung Was Sie tun können: Alle KI-Trainings- und Inferenzdaten in Objektspeicher ablegen, der die Datenherkunft erfasst Versionierung für Datensätze und Logik durchsetzen Workflows zur Vorverarbeitung automatisieren und dokumentieren Governance-Kontrollen für Zugriff, Aufbewahrung und Änderungshistorie anwenden 4. Cloud-Risiken durch Konzentration und Kostenschwankungen Warum es wichtig ist: Die Cloud-Konzentration hat sich 2025 als strategisches Risiko erwiesen. Unternehmen, die von einem einzigen Anbieter abhängig waren, erlebten Störungen, unvorhersehbare Kosten und einen geringen Verhandlungsspielraum. Resilienz hängt heute davon ab, Wahlmöglichkeiten zu haben – und sie nutzen zu können. Signal aus den Nachrichten 2025: Cloud-Konzentration zählt zu den größten aufkommenden Geschäftsrisiken Gartner Group: „Viele Unternehmen befinden sich heute in einer Lage, in der sie beim Ausfall eines einzigen Anbieters schwerwiegende Störungen erleiden würden.“ Sie sind möglicherweise strategischen Cloud-Risiken ausgesetzt, wenn Ihre Umgebung Folgendes aufweist: Abhängigkeit von einem einzigen Hyperscaler für zentrale Workloads Eingeschränkte Portabilität oder Datenmobilität Keine On-Premises- oder alternative Wiederherstellungsoption Keine Möglichkeit, Workloads bei Kosten- oder Verfügbarkeitsereignissen zu verlagern Was Sie tun können Architekturen von Anfang an auf Portabilität auslegen Hybrid- oder Multi-Cloud-Strategien umsetzen Rechen- und Datenebenen trennen, um Lock-in zu vermeiden Sicherstellen, dass sich Daten schnell außerhalb eines einzelnen Anbieters replizieren oder verschieben lassen 5. Unkontrollierter Datenwildwuchs Warum es wichtig ist: Die Einführung von KI hat 2025 die Erstellung und Duplizierung von Daten beschleunigt. Ohne Governance hat dieser Wildwuchs Angriffsflächen vergrößert, Compliance-Risiken erhöht und ein unkontrolliertes Speicherwachstum ausgelöst. Datenwachstum ohne Kontrolle ist ein Risiko und kann sogar bedeuten, dass der Überblick über exponierte Daten begrenzt oder gar nicht vorhanden ist. Signal aus den Nachrichten 2025: KI-Einführung fördert Schattendatensätze TechRadar (auf Englisch): „Unkontrollierte Kopien führen heute zu Compliance-Verstößen und Cybervorfällen.“ Sie sind möglicherweise Governance- und Sicherheitsrisiken ausgesetzt, wenn Ihre Umgebung Folgendes aufweist: Temporäre Korpora, die unbegrenzt bestehen bleiben Duplizierte Datensätze ohne Durchsetzung des Lebenszyklus Sensible Daten an nicht genehmigten Speicherorten Speicherwachstum, das Klassifizierung und Richtlinienanwendung überholt Was Sie tun können Lifecycle- und Aufbewahrungsrichtlinien durchsetzen Speicher für Trainingsdaten, Checkpoints und Varianten zentralisieren Datensätze klassifizieren und taggen, um die Governance zu unterstützen Alle Datenkopien nachverfolgen, einschließlich KI-generierter Ableitungen Was diese Signale für 2026 bedeuten Die Lehren aus 2025 deuten auf einen klaren Wandel der Erwartungen hin. Speicher wird zum zentralen Vertrauensanker des Unternehmens. Integrität muss nachweisbar sein. Unternehmen benötigen unveränderlichen, prüfbereiten Speicher mit umfassender Nachverfolgung der Datenherkunft, der eine überprüfbare Wiederherstellung und Compliance unterstützt. Datenmobilität wird zum strategischen Vorteil. Cloud-Konzentration ist ein systemisches Risiko. Die Fähigkeit, Daten ohne Nachteile oder Neugestaltung zwischen Cloud-, On-Premises- und Edge-Umgebungen zu verschieben, definiert Resilienz. Backup entwickelt sich zur sauberen Cyber Recovery. Unternehmen müssen Wiederherstellungspfade kontinuierlich validieren. Unabhängigkeit von der Cloud-Verfügbarkeit, automatisierte Validierung von Wiederherstellungen und standortübergreifender Schutz sind unerlässlich. Der Erfolg von KI hängt von gesteuerten Pipelines ab. Verlässliche KI-Ergebnisse entstehen aus reproduzierbaren, gut verwalteten Daten, nicht aus größeren Modellen. Verantwortlichkeit ist das verbindende Prinzip. In den Bereichen Cyber, KI, Souveränität und Wirtschaftlichkeit werden Unternehmen an Nachweisen gemessen. Während Teams planen, was als Nächstes kommt, ist jetzt der Moment, das Fundament zu prüfen und die wichtigsten Bereiche zu stärken. Unternehmen, die jetzt investieren – in tiefere Unveränderlichkeit, bessere Datenmobilität, gestärkte Souveränität und gesteuerte Datenpipelines –, starten mit Zuversicht und Klarheit in das Jahr 2026. Wer abwartet, wird unter Druck reagieren müssen. Weitere Inhalte, die Sie interessieren könnten: Blogartikel: 7 Prognosen, die die Dateninfrastruktur 2026 prägen Blogartikel: Die eigentliche Lehre aus dem AWS-Ausfall: Resilienz lässt sich nicht auslagern Blogartikel: Nach den Ausfällen bei AWS und Azure: ein Realitätscheck für KMU
