5 Während Unternehmen ihre KI-Initiativen ausbauen, zeichnet sich ein neuer Engpass ab – nicht bei der Rechenleistung, sondern bei den Daten. Generative KI hat die IT-Prioritäten von Unternehmen quasi über Nacht verändert: Organisationen bauen nun mit Hochdruck robuste KI-Pipelines und Data Lakes auf, die beispiellose Mengen und Arten von Daten verarbeiten können. Viele stellen jedoch fest, dass herkömmliche Speicherarchitekturen für diese neuen Anforderungen schlicht nicht ausgelegt sind. Die KI-Datenpipeline reicht von der Datenaufbereitung (Aggregation, Kuratierung und Verarbeitung in KI-Data-Lakes) bis zu den Modellphasen (Training, Feinabstimmung, Inferenz). Eine vereinfachte Darstellung finden Sie hier. KI-Anwendungen – vom Training großer Sprachmodelle bis zu Business Analytics – benötigen Speicherlösungen, die gleichzeitig enorme Kapazitäten, hohe Transaktionsraten und schnelle Metadatenoperationen bewältigen und dabei die Performance über die gesamte Datenpipeline hinweg aufrechterhalten. Erschwerend kommt hinzu, dass sich KI rasant weiterentwickelt – Unternehmen wissen daher kaum, wie ihr Speicherbedarf künftig aussehen wird. Genau diese Unvorhersehbarkeit ist die Herausforderung, die Scality seit über einem Jahrzehnt löst. Zukunftssicherer Speicher: Die Stärke einer echten disaggregierten Architektur Während Wettbewerber gerade erst erkennen, dass KI-Workloads disaggregierten Speicher erfordern, war Scality der Entwicklung voraus. Vor über zehn Jahren haben wir diesen Ansatz mit der patentierten MultiScale-Architektur von RING eingeführt – ursprünglich entwickelt, um in Cloud-Umgebungen genau die Herausforderungen bei Skalierung, Flexibilität und Performance zu lösen, die heute auch KI mit sich bringt. Was ist disaggregierter Speicher? Herkömmliche Speicherarchitekturen bündeln Metadaten, Rechenleistung, Sicherheit und Management in einem eng gekoppelten Stack – alle Komponenten müssen gemeinsam skalieren, unabhängig vom tatsächlichen Bedarf. Das Ergebnis? Teures, ineffizientes Wachstum. Disaggregierter Speicher bricht dieses starre, traditionelle Modell auf, indem er zentrale Dienste entkoppelt, sodass jeder einzelne je nach Bedarf unabhängig skalieren kann. Zum Beispiel: Metadatendienste können unabhängig skalieren, um steigende Objektzahlen und Operationen pro Sekunde zu bewältigen Storage-Compute-Dienste können skalieren, um immer mehr Anwendungen und Nutzer zu bedienen Sicherheitsdienste können skalieren, um wachsenden Anforderungen an Authentifizierung und Verschlüsselung gerecht zu werden Systemmanagementdienste können skalieren, um mehr Monitoring, Logging und Orchestrierung in großen Umgebungen zu bewältigen Diese Flexibilität ist bei unvorhersehbaren, mandantenfähigen KI- und Cloud-Workloads unerlässlich – denn Überprovisionierung verschwendet Ressourcen, während Unterprovisionierung Risiken birgt. Während einige Anbieter erst kürzlich Lösungen angekündigt haben, die in zwei Dimensionen disaggregieren (typischerweise Metadaten und Daten), arbeitet Scality RING seit über einem Jahrzehnt als vollständig disaggregierte Plattform und kann in zehn verschiedenen Dimensionen unabhängig skalieren. Das ist keine Alttechnologie, die nachträglich für KI umgerüstet wird – es ist eine bewährte, zukunftsorientierte Architektur, die auf Anpassungsfähigkeit ausgelegt ist. Das MultiScale-Design von RING bietet ein Höchstmaß an Flexibilität für verteilten Speicher: modulare Dienste, die synchron zusammenarbeiten und dennoch unabhängig wachsen, um Workloads zu unterstützen, die sich auf vielfältige und oft unerwartete Weise entwickeln. Von der Cloud zur KI: Warum die Architektur von RING für beides ideal ist Die Parallelen zwischen den Anforderungen an Cloud-Speicher und an KI-Datenpipelines sind frappierend. In beiden Umgebungen greifen mehrere Anwendungen auf gemeinsamen Speicher zu, was typische Herausforderungen mit sich bringt – insbesondere in puncto Unvorhersehbarkeit: Schwankende Zahl gleichzeitiger Nutzer und Anwendungen Nichtlineares Datenwachstum und unvorhersehbare Volumenmuster Komplexe, aggregierte Workloads über Mandanten oder Dienste hinweg Plötzliche Lastspitzen bei Sicherheits- und Compliance-Prozessen Diese gemeinsamen Merkmale erfordern Speicherlösungen, die sich dynamisch anpassen, effizient skalieren und auch unter Druck performant bleiben. Scality hat RING nicht speziell für KI-Workloads entwickelt – diese waren bei der ursprünglichen Konzeption der Architektur noch gar nicht absehbar. Doch die Lösung, die wir für die extremen Flexibilitätsanforderungen von Cloud-Speicher gebaut haben, erweist sich als bemerkenswert gut geeignet für die KI-Datenpipelines von heute. Das ist kein Zufall. Es ist die direkte Folge der grundlegenden Designphilosophie von RING: Speicher zu bauen, der sich an jede künftige Anforderung anpassen kann – selbst an solche, die wir uns heute noch nicht vorstellen können. Wenn wir von „multidimensionaler Skalierung“ sprechen, meinen wir die Fähigkeit, jeden Aspekt des Speichersystems unabhängig zu skalieren, um neue Anforderungen zu erfüllen – ohne die gesamte Infrastruktur umbauen zu müssen. Für die meisten Speichersysteme ist die Kombination aus unvorhersehbarem Kapazitätsbedarf, Performance-Anforderungen und Zugriffsmustern ein „I/O-Blender“-Albtraum. Für RING, das seit über einem Jahrzehnt ähnliche Herausforderungen in Cloud-Umgebungen meistert, ist es jedoch genau das Szenario, für das das System gebaut wurde. Wie RING Hindernisse in der KI-Datenpipeline beseitigt Der Erfahrungsvorsprung in einem neuen Feld: Beim Aufbau ihrer KI-Infrastruktur stehen Unternehmen vor einer entscheidenden Wahl: Speichertechnologien einsetzen, die hastig für KI-Workloads angepasst wurden, oder Lösungen implementieren, deren grundlegende Architektur sich bei ähnlichen Herausforderungen in großem Maßstab bereits bewährt hat. Scality RING vereint als einzige Lösung modernste Funktionen mit praxiserprobter Zuverlässigkeit. Während Wettbewerber unter Hochdruck disaggregierte Architekturen für KI entwickeln, profitieren Scality-Kunden von einer Technologie, die in mehr als zehn Jahren realer Einsätze in einigen der anspruchsvollsten Speicherumgebungen ausgereift ist. Eine unvorhersehbare KI-Zukunft erfordert multidimensionale Skalierung Die KI-Revolution hat grundlegend verändert, wie Unternehmen über Datenspeicherung denken. Doch die zentralen Herausforderungen – unvorhersehbarer Skalierungsbedarf, unterschiedliche Performance-Anforderungen und zukunftsfähige Flexibilität – sind genau das, wofür Scality RING von Anfang an konzipiert wurde. Die wegweisende MultiScale-Architektur von RING liefert, was moderne KI-Pipelines verlangen: die Möglichkeit, jede Dimension der Speicherinfrastruktur unabhängig zu skalieren, wenn sich die Anforderungen ändern. Dieser multidimensionale Skalierungsansatz, bewährt in über zehn Jahren Unternehmenseinsatz, bietet Organisationen beim Aufbau ihrer KI-Infrastruktur einzigartige Vorteile: Keine willkürlichen technischen Grenzen, die kostspielige Migrationen erzwingen Die Gewissheit, dass sich der Speicher an neue KI-Techniken und -Anforderungen anpassen kann Optimaler Ressourceneinsatz, indem genau das skaliert wird, was benötigt wird – dann, wenn es benötigt wird Zuverlässigkeit auf Unternehmensniveau, gestützt auf jahrelange Produktionserfahrung in anspruchsvollen Umgebungen In einem Umfeld, in dem sich KI-Anforderungen rasant verändern, verwandelt Scality RING Unsicherheit in Chancen. Statt die Möglichkeiten Ihrer Daten einzuschränken, sorgt die Architektur von RING dafür, dass sich Ihre Speicherinfrastruktur im Gleichschritt mit Ihren KI-Ambitionen weiterentwickeln kann – ohne Einschränkungen, Engpässe oder kostspielige Rip-and-Replace-Zyklen. Die Speicherlösung, die vor zehn Jahren Flexibilität im Cloud-Maßstab eingeführt hat, erweist sich heute als ideale Grundlage für die KI-Workloads von heute und morgen. Mit Scality RING lösen Sie nicht nur die KI-Speicherherausforderungen von heute – Sie machen Ihre Infrastruktur zukunftssicher für alles, was noch kommt.
