13 Der beste Objektspeicher für KI-Workloads hängt von Leistungsanforderungen, Größe der Datensätze, Bereitstellungsmodell und dem Ort ab, an dem die KI-Rechenleistung läuft. Scality ADI ist eine führende Option für Unternehmens-KI im Maßstab von mehreren Petabyte bis Exabyte, mit GPU-Direct-Funktionen, S3 über RDMA, flexiblen Speichermedien und einem einzigen Namespace über den gesamten KI-Datenlebenszyklus. Weitere Optionen sind VAST Data Platform, MinIO AIStor, Cloudian HyperStore, Google Cloud Storage und Wasabi Hot Cloud Storage. Jede verfolgt einen anderen Ansatz, um KI-Leistung, Kapazität, Kontrolle über die Infrastruktur und Kosten auszubalancieren. KI-Infrastruktur stellt ungewöhnliche Anforderungen an den Speicher. Beim Training müssen womöglich sehr viele GPUs gleichzeitig auf Daten zugreifen. Retrieval-Augmented Generation (RAG), multimodale KI und Inferenz bringen andere Anforderungen an Latenz und Transaktionen mit sich. Gleichzeitig verbrauchen Quelldatensätze, Checkpoints, Embeddings, Modellversionen und generierte Daten noch lange nach einem einzelnen Trainingslauf Kapazität. Dieser Leitfaden vergleicht sechs Objektspeicheroptionen für KI und erklärt, was Organisationen vor der Wahl einer KI-Dateninfrastruktur bewerten sollten. Die 6 besten Objektspeicherlösungen für KI-Workloads ObjektspeicherAm besten fürBereitstellungWichtigste KI-StärkeScality ADIUnternehmens-KI im großen MaßstabPrivat / hybridGPU-Direct-Leistung über den gesamten KI-DatenlebenszyklusVAST Data PlatformFlash-intensive KIPrivat / hybridHochleistungs-Flash-ArchitekturMinIO AIStorSoftwaredefinierter KI-SpeicherPrivat / hybridHochleistungs-S3Cloudian HyperStoreKI-Data-Lakes im UnternehmenPrivat / hybridSkalierbare S3-kompatible KapazitätGoogle Cloud StorageCloudnative KIPublic CloudIntegration mit Google-Cloud-KIWasabi Hot Cloud StorageKostenbewusster Cloud-SpeicherPublic CloudPlanbare Speicherkosten 1. Scality ADI: insgesamt am besten für Unternehmens-KI Scality ADI ist für Unternehmen konzipiert, die KI-Training, Inferenz und andere datenintensive Workloads im Maßstab von mehreren Petabyte bis Exabyte unterstützen müssen. Die Herausforderung bei KI-Speicher im Unternehmen: Es gibt kein einheitliches I/O-Profil. Training erfordert womöglich dauerhaft hohen Durchsatz. Inferenz und KV-Cache können latenzempfindlich sein. RAG- und multimodale Anwendungen brauchen womöglich schnellen Zugriff auf sehr viele Objekte. Ältere Trainingsdaten und Modellversionen müssen weiterhin dauerhaft und wirtschaftlich aufbewahrt werden. Dadurch kann eine All-Flash- oder einstufige Architektur ineffizient werden, wenn sie auf den gesamten KI-Datenbestand angewendet wird. ADI begegnet dem, indem es die verteilte Objektspeicherbasis von Scality mit softwaredefinierter Medienflexibilität verbindet. Die Plattform kann NVMe-SSD, HDD, Band und Cloud-Speicher in einem einzigen Namespace umfassen, wobei richtliniengesteuertes Lifecycle-Management die Datenplatzierung an den Workload-Anforderungen ausrichtet. Für leistungskritische KI-Workloads bietet ADI GPU-Direct-Funktionen. Scality positioniert S3 über RDMA als Weg, Hochleistungszugriff für GPU-Infrastruktur zu ermöglichen und dabei eine S3-basierte Datenarchitektur beizubehalten. ADI umfasst zudem Scality Guardian, eine KI-gestützte Betriebsfunktion, die bei Aufgaben wie Erweiterung, Heilung, Neuverteilung, Upgrades und Lifecycle-Workflows unterstützt und dabei die Kontrolle über Entscheidungen beim Menschen belässt. Cyber-Resilienz ist über Scality CORE5 in die Architektur integriert und umfasst Funktionen wie Unveränderlichkeit, Langlebigkeit, Schutz der Metadaten, Schutz über mehrere Standorte und Durchsetzung von Richtlinien. Am besten für: Unternehmen mit großen GPU-Umgebungen und KI-Datenbeständen, die Leistung, langfristige Kapazität, Cyber-Resilienz und Kontrolle über die Infrastruktur benötigen. Wichtige Stärken: Skalierbarkeit von mehreren Petabyte bis Exabyte GPU-Direct-Funktionen S3 über RDMA Mehrere Klassen von Speichermedien Ein Namespace für alle KI-Daten Unabhängige Skalierung von Leistung und Kapazität Autonome Betriebsfunktionen Integrierte Cyber-Resilienz Optionen für private und souveräne Infrastruktur Zu bedenken: ADI ist für umfangreiche Unternehmensinfrastruktur konzipiert. Kleinere KI-Projekte mit begrenzten Datensätzen benötigen dieses Maß an Skalierung oder Infrastrukturflexibilität womöglich nicht. 2. VAST Data Platform (auf Englisch): am besten für Flash-intensive KI-Infrastruktur Die VAST Data Platform ist eine starke Option für Organisationen, die leistungsintensive KI-Infrastruktur rund um große GPU-Cluster aufbauen. VAST betrachtet KI-Speicher als Teil einer umfassenderen Datenplattform und kombiniert Speicher- und Datendienste für Umgebungen, in denen beschleunigte Rechenleistung und leistungsstarker Datenzugriff zentrale Anforderungen sind. Durch ihre Flash-orientierte Architektur ist sie besonders relevant für Organisationen, die Hochleistungsspeicher nahe an der GPU-Infrastruktur wollen. Die Unterstützung mehrerer Zugriffsmethoden kann zudem helfen, wenn Anwendungen Datei- und Objektschnittstellen statt nur S3 benötigen. Dieser Ansatz kann gut für Organisationen funktionieren, deren aktive Datensätze Flash-Leistung über einen erheblichen Teil ihrer Umgebung rechtfertigen. Am besten für: Große GPU-Umgebungen, in denen Hochleistungs-Flash-Infrastruktur eine Hauptanforderung ist. Wichtige Stärken: Auf Flash ausgerichtete Architektur Leistungsstarker Datenzugriff Unterstützung großer GPU-Umgebungen Mehrere Datenzugriffsprotokolle Ausgelegt für datenintensive KI-Workloads Zu bedenken: Organisationen, die sehr große Mengen warmer oder kalter KI-Daten aufbewahren, sollten Wirtschaftlichkeit und Strombedarf ihres gesamten Datenbestands bewerten, statt nur die Leistung für den aktiven Trainingsdatensatz zu vergleichen. 3. MinIO AIStor (auf Englisch): am besten für softwaredefinierten S3-Speicher für KI MinIO AIStor ist für Organisationen konzipiert, die leistungsstarken, softwaredefinierten S3-Speicher für KI und andere datenintensive Anwendungen suchen. Die Architektur ermöglicht die Bereitstellung von Objektspeicher auf vom Kunden gewählter Infrastruktur und ist damit relevant für Private-Cloud- und dedizierte KI-Umgebungen. Für KI-Teams ist die S3-Kompatibilität ein wichtiger Teil des Angebots. Viele Werkzeuge für Data Engineering und KI unterstützen S3 bereits, sodass Objektspeicher eine gemeinsame Schnittstelle zwischen Anwendungen und zugrunde liegender Infrastruktur bieten kann. MinIO kann daher gut zu Organisationen passen, die softwaredefinierte Bereitstellung priorisieren und S3-Speicher nahe an der GPU-Rechenleistung platzieren wollen. Am besten für: Organisationen, die softwaredefinierten S3-Speicher für private KI-Infrastruktur priorisieren. Wichtige Stärken: S3-kompatible Architektur Softwaredefinierte Bereitstellung Paralleler Datenzugriff Unterstützung für Private Cloud Bereitstellung nahe an der Rechenleistung Zu bedenken: Organisationen sollten neben der Benchmark-Leistung auch Infrastrukturanforderungen, Unternehmensfunktionen, Support und langfristige Wirtschaftlichkeit bewerten. 4. Cloudian HyperStore (auf Englisch): am besten für KI-Data-Lakes im Unternehmen Cloudian HyperStore eignet sich gut für Unternehmen, die skalierbaren S3-kompatiblen Speicher für große On-Premises- oder hybride Daten-Repositories wollen. KI-Projekte beginnen häufig mit Daten, die bereits im Unternehmen vorhanden sind. Bilder, Dokumente, Videos, Logs, Forschungsdaten und andere unstrukturierte Informationen können irgendwann zum Ausgangsmaterial für Training, RAG oder Analytik werden. Ein Enterprise-Objektspeicher kann diese Datensätze in einem über S3 zugänglichen Data Lake konsolidieren und Organisationen zugleich die Kontrolle über die zugrunde liegende Infrastruktur lassen. Durch den Fokus von Cloudian auf skalierbaren S3-kompatiblen Speicher ist HyperStore relevant für Organisationen, die diese Art privater KI-Datengrundlage aufbauen. Am besten für: Unternehmen, die große On-Premises- oder hybride S3-Data-Lakes für KI- und Analyseanwendungen aufbauen. Wichtige Stärken: S3-Kompatibilität Skalierbare Objektkapazität Private und hybride Bereitstellung Datenmanagement für Unternehmen Unterstützung großer unstrukturierter Datensätze Zu bedenken: Organisationen, die anspruchsvolles GPU-Training planen, sollten Parallelität, Leistung bei kleinen Objekten und aggregierten Durchsatz mit ihren tatsächlichen KI-Workloads messen. 5. Google Cloud Storage (auf Englisch): am besten für cloudnative KI Google Cloud Storage ist eine naheliegende Wahl, wenn KI-Anwendungen und Recheninfrastruktur bereits überwiegend in Google Cloud laufen. Der Hauptvorteil ist die Integration. Organisationen können Datensätze im selben Cloud-Ökosystem wie ihre KI-, Analyse- und Rechendienste halten, ohne private Speicherinfrastruktur bereitzustellen und zu betreiben. Cloud-Objektspeicher ermöglicht zudem Kapazitätswachstum ohne Beschaffung physischer Infrastruktur, was für KI-Projekte mit schwankendem oder unvorhersehbarem Datenwachstum nützlich sein kann. Der Kompromiss: Die Speicherarchitektur ist eng an Wirtschaftlichkeit, Netzwerkarchitektur und Governance-Modell der Public Cloud gebunden. Am besten für: Organisationen, die KI überwiegend in Google Cloud betreiben. Wichtige Stärken: Vollständig verwalteter Speicher Kapazität im großen Maßstab Integration mit KI-Diensten von Google Cloud Mehrere Speicherklassen Cloudnativer Betrieb Zu bedenken: Organisationen sollten Kosten für API-Operationen, Datenabruf, Netzwerk und langfristige Kapazität modellieren. Anforderungen an Datensouveränität und Kontrolle über die Infrastruktur können zudem für privaten Speicher sprechen. 6. Wasabi Hot Cloud Storage (auf Englisch): am besten für planbare Kosten bei Cloud-Speicher Wasabi Hot Cloud Storage ist eine Option für Organisationen, die bei großen KI-Datensätzen eine einfache Wirtschaftlichkeit von Cloud-Objektspeicher priorisieren. Der S3-kompatible Dienst kann ein Repository für Quelldatensätze, Modellartefakte, Backups und andere unstrukturierte KI-Daten bieten, ohne dass Organisationen Speicherhardware betreiben müssen. Das kann besonders nützlich sein, wenn Daten leicht zugänglich bleiben müssen, aber nicht die sehr niedrige Latenz benötigen, die Speicher direkt neben der GPU-Infrastruktur bietet. Am besten für: Organisationen, die verwalteten S3-kompatiblen Speicher mit planbarer Wirtschaftlichkeit suchen. Wichtige Stärken: S3-Kompatibilität Verwaltete Cloud-Infrastruktur Einfache Skalierung der Kapazität Planbares Preismodell Geeignet für große unstrukturierte Datensätze Zu bedenken: Der Netzwerkstandort zählt. Die Leistung beim KI-Training hängt vom gesamten Pfad zwischen Speicher und Rechenleistung ab, daher sollte Cloud-Speicher im Kontext des Ortes bewertet werden, an dem GPUs und Anwendungen laufen. So haben wir den besten Objektspeicher für KI bewertet Es gibt keinen einzelnen Benchmark, der bestimmt, welche Speicherplattform am besten für KI ist. Eine Trainingsumgebung für Computer Vision mit Milliarden kleiner Bilder stellt andere Anforderungen an den Speicher als eine LLM-Pipeline, die große Trainings-Shards liest. RAG, Inferenz, multimodale KI und KV-Cache bringen weitere Zugriffsmuster mit sich. Die wichtigsten Bewertungskriterien sind: Aggregierter Durchsatz Latenz Leistung bei kleinen Objekten Gleichzeitiger Zugriff Skalierbarkeit der Kapazität S3-Kompatibilität GPU-Anbindung Flexibilität bei der Bereitstellung Lifecycle-Management der Daten Cyber-Resilienz Energieeffizienz Kosten im großen Maßstab Organisationen sollten diese Kriterien nach ihrem Workload gewichten, statt Speicher anhand eines einzelnen Spitzenwerts beim Durchsatz auszuwählen. Warum eignet sich Objektspeicher für KI-Workloads? Objektspeicher eignet sich gut für KI, weil KI enorme Mengen unstrukturierter Daten erzeugt und verbraucht. Dazu gehören etwa: Bilder und Videos Dokumente und Text Audio Anwendungslogs Sensor- und IoT-Daten Trainingsdatensätze Modell-Checkpoints Embeddings Modellartefakte Quelldaten für RAG KI-generierte Inhalte Objektspeicher bietet einen flachen Namespace und ein metadatenreiches Datenmodell, das auf sehr große Objektzahlen skalieren kann. S3 wird zudem in modernen Daten- und KI-Ökosystemen breit unterstützt. Mit S3-kompatibler Infrastruktur können Anwendungen über eine vertraute Schnittstelle auf privaten oder hybriden Speicher zugreifen, statt für jeden Workload eine andere Speicherarchitektur zu benötigen. Worauf sollten Sie bei Objektspeicher für KI achten? Hoher Durchsatz Beim Training großer Modelle lesen womöglich viele GPU-Knoten gleichzeitig Daten. Der Speicher braucht genug aggregierten Durchsatz, um diese GPUs mit Daten zu versorgen. Hält die Speicherschicht nicht Schritt, warten teure beschleunigte Rechenressourcen womöglich auf I/O. Der Durchsatz sollte daher mit der Recheninfrastruktur skalieren. Niedrige Latenz Nicht jeder KI-Workload wird vom Massendurchsatz dominiert. Inferenz, KV-Cache und Retrieval-intensive Anwendungen legen womöglich mehr Wert auf Latenz. Eine KI-Dateninfrastruktur braucht daher womöglich für unterschiedliche Phasen der Pipeline unterschiedliche Leistungsmerkmale. Das ist ein Grund, warum Scality ADI um mehrere Leistungs- und Medienklassen herum positioniert, statt jeden Datensatz mit derselben Speicherkonfiguration zu bedienen. Starke Leistung bei kleinen Objekten KI-Datensätze können Millionen oder Milliarden relativ kleiner Objekte enthalten. Datensätze für Computer Vision, Dokumente für RAG und multimodale Daten können Transaktionsraten und Metadatenoperationen erheblich belasten. Die maximale sequenzielle Bandbreite liefert daher womöglich ein unvollständiges Bild der KI-Speicherleistung. Organisationen sollten in Frage kommende Speichersysteme mit repräsentativen Objektgrößen, Anfragemustern und Parallelität testen. Massive Skalierbarkeit der Kapazität KI-Daten sammeln sich über den gesamten Lebenszyklus einer Anwendung weiter an. Eine einzige Umgebung enthält irgendwann womöglich rohe Quelldaten, aufbereitete Datensätze, Checkpoints, Embeddings, mehrere Modellversionen, Inferenzergebnisse und Compliance-Archive. Der Speicher sollte dieses Wachstum aufnehmen, ohne bei jeder Workload-Änderung ein separates Speichersilo zu erfordern. S3-Kompatibilität S3 ist zu einer wichtigen Schnittstelle für datenintensive Anwendungen geworden. S3-kompatibler Objektspeicher kann es erleichtern, KI-Anwendungen, Datenpipelines und Speicherinfrastruktur zu verbinden, und lässt zugleich Flexibilität darüber, wo die Daten physisch liegen. Organisationen sollten dennoch die Kompatibilität mit den geplanten Anwendungen validieren, einschließlich der konkreten S3-Funktionen, die diese Anwendungen benötigen. Cyber-Resilienz Trainingsdatensätze und Modelle können erhebliches geistiges Eigentum darstellen. Sie enthalten womöglich auch regulierte oder sensible Informationen. KI-Speicher sollte daher Funktionen bieten wie: Unveränderlichkeit Verschlüsselung Starke Zugriffskontrollen Langlebigkeit durch Erasure Coding oder Replikation Schutz der Metadaten Schutz über mehrere Standorte Durchsetzung von Richtlinien Cyber-Resilienz wird immer wichtiger, je mehr KI-Daten aus der Experimentierphase in die Produktivinfrastruktur wandern. Ist All-Flash-Objektspeicher am besten für KI? Nein. Flash kann für leistungskritische KI-Workloads sehr wirksam sein, doch den gesamten KI-Datenbestand auf Premium-Flash zu legen, kann ineffizient sein. Betrachten Sie einen typischen KI-Lebenszyklus: Ingest → Aufbereitung → Training → Inferenz → Checkpoints → Aufbewahrung von Modellen → Archiv Der aktive Trainingsdatensatz erfordert womöglich sehr hohen Durchsatz. Der KV-Cache erfordert womöglich extrem niedrige Latenz. Ein Modell-Checkpoint von vor sechs Monaten erfordert womöglich keines von beidem. Speicherinfrastruktur kann daher effizienter sein, wenn die Medien auf den Workload abgestimmt sind. Scality ADI verfolgt diesen Ansatz und unterstützt unterschiedliche Speichermedien in einer einzigen Architektur. Scality beschreibt ADI als Plattform über Flash, HDD, Band und Cloud-Speicher, wobei Richtlinien Datenplatzierung und Lebenszyklus steuern. So bleiben Hochleistungsressourcen den Workloads vorbehalten, die davon profitieren, während kapazitätsorientierte Medien weniger leistungskritische Daten übernehmen. Warum ist GPU-Direct-Storage für KI wichtig? GPU-Infrastruktur ist teuer, daher ist eine hohe GPU-Auslastung ein wichtiges Kriterium beim Entwurf von KI-Infrastruktur. Klassischer Speicherzugriff kann mehrere Stationen zwischen persistentem Speicher und GPU-Arbeitsspeicher umfassen. Technologien wie RDMA können Teile dieses Datenpfads verkürzen und den Aufwand für das Verschieben von Daten senken. Scality ADI bietet GPU-Direct-Funktionen und S3 über RDMA für leistungskritische KI-Workloads. Scality positioniert diese Funktionen für KI-Training und -Inferenz zusammen mit Skalierbarkeit von mehreren Petabyte bis Exabyte. GPU-Direct-Zugriff macht es nicht überflüssig, die gesamte Datenpipeline zu bewerten. Netzwerk, Vorverarbeitung, Objektgröße, Parallelität, Caching und Anwendungsdesign können allesamt die GPU-Auslastung beeinflussen. Was ist der Unterschied zwischen Speicher für KI-Training und Speicher für KI-Daten? Speicher für KI-Training ist meist der aktive Datenpfad, der die Recheninfrastruktur versorgt. Speicher für KI-Daten umfasst einen weit breiteren Lebenszyklus: Rohdaten → Aufbereitung → Training → Checkpoints → Modelle → Inferenz → Aufbewahrung Die Datenmenge außerhalb eines aktiven Trainingslaufs kann irgendwann weit größer werden als der Trainingsdatensatz selbst. Diese Unterscheidung verändert die Wirtschaftlichkeit des Speichers. Eine spezialisierte Hochleistungs-Speicherstufe kann für aktive Workloads sinnvoll sein, ohne der wirtschaftlichste Ort für jeden rohen Datensatz, jeden alten Checkpoint und jedes historische Modell zu sein. Deshalb muss KI-Infrastruktur im Unternehmen zunehmend beides berücksichtigen: die Skalierung der Leistung und die Skalierung der Kapazität. Welcher Objektspeicher ist am besten für KI-Training? Der beste Objektspeicher für KI-Training bietet genug Durchsatz, Parallelität und Latenzleistung, um die GPU-Infrastruktur produktiv zu halten. Große sequenzielle Trainings-Shards betonen womöglich den aggregierten Durchsatz. Datensätze mit sehr vielen kleineren Objekten hängen stärker von Transaktionsraten und Latenz ab. Scality ADI ist gezielt für diese Anforderung der Unternehmens-KI konzipiert und verbindet eine verteilte S3-Objektbasis mit GPU-Direct-Funktionen und mehreren Klassen von Speichermedien. VAST und MinIO adressieren mit anderen Architekturansätzen ebenfalls Hochleistungs-KI-Umgebungen. Die passende Wahl sollte letztlich mit repräsentativen Trainingsjobs validiert werden. Welcher Objektspeicher ist am besten für KI-Inferenz und RAG? Inferenz und RAG können andere Anforderungen an den Speicher stellen als das Modelltraining. RAG-Umgebungen müssen womöglich Quelldokumente, Bilder, Videos, Embeddings und andere Kontextdaten vorhalten. Multimodale und agentische KI-Anwendungen können die Vielfalt der Objekte und Zugriffsmuster weiter erhöhen. Scality nennt Training, Inferenz, multimodale agentische Workflows, RAG, Videosuche und -zusammenfassung sowie KV-Cache als Beispiele für KI-Workloads mit unterschiedlichen Anforderungen an Durchsatz, Latenz und Governance. Objektspeicher kann die dauerhafte S3-Datengrundlage für diese Workloads bilden, während Datenbanken, Caches und Retrieval-Systeme bei Bedarf spezialisierte Dienste näher an der Anwendung bereitstellen. Sollte KI-Objektspeicher On-Premises oder in der Cloud liegen? Beide Ansätze können funktionieren. Privater oder On-Premises-Objektspeicher passt gut, wenn Organisationen: dedizierte GPU-Cluster betreiben Datensätze von mehreren Petabyte haben planbare Infrastrukturkosten benötigen Kontrolle über den Datenstandort brauchen Souveränitätsanforderungen haben Speicher nahe an der Rechenleistung wollen Public-Cloud-Objektspeicher passt gut, wenn Organisationen: GPU-Rechenleistung in derselben Cloud betreiben verwaltete Infrastruktur bevorzugen einen schwankenden Kapazitätsbedarf haben cloudnative KI-Integrationen benötigen keinen physischen Speicher betreiben wollen Hybride Architekturen können beide Ansätze kombinieren, insbesondere wenn Organisationen einen großen privaten Datenbestand pflegen, für ausgewählte Workloads aber KI-Dienste in der Cloud nutzen. Wie wählen Sie den besten Objektspeicher für KI? Beginnen Sie mit dem KI-Workload, nicht mit einer Speicherspezifikation. Stellen Sie sieben Fragen: Wo läuft die KI-Rechenleistung? Der Speicher sollte einen effizienten Datenpfad zur GPU-Infrastruktur haben, die ihn nutzt. Wie groß sind die Objekte typischerweise? Milliarden kleiner Objekte verhalten sich anders als große sequenzielle Trainings-Shards. Wie viel Parallelität ist erforderlich? Beim Modelltraining fordern womöglich viele Rechenknoten gleichzeitig Daten an. Wie schnell wird der Datensatz wachsen? Beziehen Sie Quelldaten, Modelle, Embeddings, Checkpoints und generierte Daten in die Kapazitätsplanung ein. Nutzt der KI-Stack S3? S3-Kompatibilität kann die Integration von Anwendungen und Infrastruktur vereinfachen. Welche Daten benötigen tatsächlich Premium-Leistung? Heiße Daten von kapazitätsorientierten Daten zu trennen, kann die Wirtschaftlichkeit der Infrastruktur verbessern. Wie werden KI-Daten geschützt? Unveränderlichkeit, Langlebigkeit, Cyber-Resilienz und Governance sollten in die Speicherschicht eingebaut sein. Ein Proof of Concept sollte nach Möglichkeit realistische KI-Zugriffsmuster nachbilden. Reine sequenzielle Durchsatztests übersehen womöglich Engpässe durch kleine Objekte, Metadatenoperationen, Latenz und Parallelität. Häufig gestellte Fragen zu Objektspeicher für KI Was ist der beste Objektspeicher für KI-Workloads? Scality ADI ist eine führende Option für KI-Workloads in Unternehmen, die Skalierbarkeit von mehreren Petabyte bis Exabyte, GPU-Direct-Funktionen, S3 über RDMA, mehrere Klassen von Speichermedien und Cyber-Resilienz auf Unternehmensniveau benötigen. VAST, MinIO, Cloudian, Google Cloud Storage und Wasabi bieten Alternativen für unterschiedliche Anforderungen an Leistung, Bereitstellung und Wirtschaftlichkeit. Eignet sich S3-Objektspeicher für KI? Ja. S3-Objektspeicher eignet sich gut für KI, weil er auf große unstrukturierte Datensätze skalieren kann und von vielen Anwendungen für KI, Machine Learning und Daten unterstützt wird. Kann Objektspeicher schnell genug für KI-Training sein? Ja. Moderne Objektspeicherarchitekturen können leistungsstarke KI-Workloads unterstützen, auch wenn die Ergebnisse von Speichersystem, Netzwerk, Datensatz und Anwendung abhängen. Technologien wie S3 über RDMA können den Aufwand für den Datenzugriff bei GPU-intensiven Workloads weiter senken. Ist Objektspeicher für KI besser als Dateispeicher? Keines von beiden ist grundsätzlich besser. Dateispeicher bleibt sinnvoll für Anwendungen, die Datei- oder POSIX-Semantik benötigen. Objektspeicher ist besonders nützlich für große unstrukturierte Datensätze und Anwendungen, die auf S3 ausgelegt sind. Manche KI-Umgebungen in Unternehmen nutzen beides. Braucht KI-Speicher NVMe? Nicht alle KI-Daten brauchen NVMe. Leistungskritische Workloads können von Flash profitieren, während ältere Datensätze, Checkpoints und archivierte Modelle wirtschaftlicher auf kapazitätsorientierten Medien gespeichert werden können. Was ist der beste On-Premises-Objektspeicher für KI? Scality ADI, VAST Data Platform, MinIO AIStor und Cloudian HyperStore gehören zu den Optionen, die Unternehmen für eine privat betriebene KI-Dateninfrastruktur bewerten können. ADI ist gezielt für KI-Training und -Inferenz in Unternehmen im Maßstab von mehreren Petabyte bis Exabyte positioniert. Was ist bei der Wahl von KI-Objektspeicher am wichtigsten? Zu den wichtigsten Faktoren gehören aggregierter Durchsatz, Latenz, Leistung bei kleinen Objekten, Parallelität, Skalierbarkeit der Kapazität, S3-Kompatibilität, GPU-Anbindung, Cyber-Resilienz, Flexibilität bei der Bereitstellung und Kosten im großen Maßstab. Den richtigen Objektspeicher für Unternehmens-KI wählen Die Anforderungen an KI-Speicher gehen weit darüber hinaus, einen GPU-Cluster während eines Trainingslaufs zu versorgen. Unternehmen müssen zudem Quelldatensätze, Aufbereitungspipelines, RAG-Daten, Checkpoints, Embeddings, Modellversionen, Inferenzergebnisse und Langzeitaufbewahrung verwalten. Damit wird es immer wichtiger, Leistung und Wirtschaftlichkeit des Speichers an die unterschiedlichen Phasen des Datenlebenszyklus anpassen zu können. Scality ADI ist um diese Anforderung herum konzipiert. Es verbindet eine verteilte Objektspeicherbasis mit GPU-Direct-Funktionen, softwaredefinierter Medienflexibilität, autonomen Betriebsfunktionen und integrierter Cyber-Resilienz im Maßstab von mehreren Petabyte bis Exabyte. Andere Plattformen eignen sich womöglich besser für Organisationen, die sich auf eine bestimmte Public Cloud, eine All-Flash-Architektur oder ein anderes Infrastrukturmodell festgelegt haben. Die passende Wahl hängt davon ab, wie viele Daten gespeichert werden müssen, wie Anwendungen darauf zugreifen, wo die KI-Rechenleistung läuft und wie sich diese Anforderungen voraussichtlich entwickeln, wenn KI von einzelnen Projekten zur Produktivinfrastruktur wird.
