1 Bei allem Rummel um KI, Big Data und Cloud-Innovation bleibt eine entscheidende Frage offen: Skaliert Ihr Speicher in allen Dimensionen, die Ihre Workloads verlangen? KI ist nur die jüngste Umwälzung in einer langen Reihe technologischer Entwicklungen. In den vergangenen 15 Jahren haben Cloud Computing, IoT, E-Commerce und Rich-Media-Streaming Unternehmen gezwungen, ihre Speicherstrategien zu überdenken – von riesigen Medienbibliotheken bis zu ultraschnellen Analysen. Jetzt legen KI-gestützte Workloads – riesige Data Lakes, Modelltraining und hochfrequente Transaktionen – die Grenzen herkömmlicher Speicherarchitekturen offen. Klassische Speichersysteme, die für eine Welt vor der KI gebaut wurden, kommen mit den multidimensionalen Anforderungen moderner Workloads kaum mit, darunter: KI-Data-Lakes, die Petabytes aus verschiedenen Quellen zusammenführen ML-Anwendungen, die Hunderte Millionen S3-Objekte verwalten Hochleistungs-KI, die ultraschnellen Datenzugriff oder hohen Durchsatz erfordert Cloud-Anwendungen, die Millionen nutzerbezogener S3-Buckets verwalten Sicherheitsmonitoring, das Petabytes an Logs erzeugt und abruft IoT-Anwendungen, die Hunderttausende Echtzeitereignisse pro Sekunde speichern Cloud-Anwendungen, die Millionen Authentifizierungsanfragen pro Stunde verarbeiten Medienanwendungen, die gleichzeitigen Zugriff auf Videos im Terabyte-Bereich ermöglichen Speicher in all diesen Dimensionen skalieren zu können, bedeutet mehr, als Kapazität hinzuzufügen oder die Performance zu steigern – es erfordert einen grundlegend anderen Ansatz. Die Ära der multidimensionalen Skalierung ist da Einige Speicheranbieter haben diesen Wandel schon vor über 15 Jahren erkannt und disaggregierte Architekturen entwickelt, die seither bewiesen haben, dass sie über unterschiedlichste Workloads hinweg nahtlos skalieren. Disaggregierter Speicher – bei dem Speicher- und Rechenressourcen entkoppelt sind und unabhängig skalieren können – hat sich als einzige tragfähige Grundlage für die vielfältigen und unvorhersehbaren Anforderungen KI-gestützter Umgebungen erwiesen. Neue Anbieter drängen auf den Markt, während etablierte Hersteller, die einst an monolithischen oder Scale-up-Architekturen festhielten, nun auf disaggregierte Designs umschwenken. Doch wie eine alte Weisheit der Speicherbranche sagt: „Man braucht sieben Jahre, um es richtig zu machen.“ Und manche fangen gerade erst an. Die Branche ist voller schmerzhaft gelernter Lektionen, und die Geschichte zeigt, dass Produkte der ersten Generation ihre frühen Versprechen oft nicht einlösen. Wer seine KI-Strategie auf unerprobte 1.0-Lösungen setzt, stößt womöglich genau dann an Skalierungsgrenzen, wenn die Workloads richtig Fahrt aufnehmen. Wir sind in eine neue Ära eingetreten – eine, in der gilt: „Was Sie hierher gebracht hat, bringt Sie nicht dorthin.“ Speicher muss sich über reine Kapazitäts- und Performance-Erweiterung hinaus weiterentwickeln. Multidimensionale Skalierung auf Basis einer disaggregierten Architektur sorgt dafür, dass Unternehmen die KI-Anforderungen von heute erfüllen, ohne morgen auf Speicherengpässe zu stoßen. Die 10 wichtigsten Skalierungsdimensionen für KI-Speicher Die meisten modernen Speichersysteme skalieren hervorragend in einigen wenigen Kerndimensionen – vor allem Kapazität und Performance. Werden sie jedoch über die Grenzen ihres Designs aus der Zeit vor der KI hinaus beansprucht, erzwingt ihre starre Struktur betriebliche Kompromisse. Multidimensionale Skalierung im Unternehmensspeicher entscheidet darüber, ob Sie vorn bleiben oder zurückfallen. Ein Speichersystem, das für die Anforderungen heutiger und künftiger Workloads gebaut ist, muss in allen folgenden Dimensionen hervorragend skalieren und auch unter extremen Anforderungen einen reibungslosen Betrieb gewährleisten. Anwendungen – Unterstützung mehrerer Workloads auf derselben Infrastruktur Kapazität – Erweiterung des gesamten Speichervolumens, wenn der Datenbedarf wächst Storage-Compute – Zuweisung von Rechenleistung passend zur Workload-Intensität Metadaten – Skalierung von Metadatenoperationen für Durchsuchbarkeit und Effizienz 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 Systemmanagement – Komplexe Umgebungen für IT-Teams einfach verwaltbar machen Die Fähigkeit, in diesen Dimensionen unabhängig voneinander zu skalieren, stellt sicher, dass Unternehmen wachsende Anforderungen erfüllen, ohne Kompromisse bei Performance, Sicherheit oder betrieblicher Effizienz einzugehen. Wie stärkt jede Dimension KI-, Big-Data- und Cloud-Workloads? #1 Skalierung der AnwendungenErfüllt den Bedarf an: Abdeckung unterschiedlichster Anforderungen – von einzelnen bis zu vielen Workloads Zukunftsfähiger Speicher muss eine riesige und ständig wachsende Zahl von Anwendungen unterstützen, jede mit eigenen Anforderungen an Performance und Kapazität. Zum Beispiel: Die meisten heutigen Umgebungen großer Unternehmen, Behörden und IT-Dienstleister erfordern Datenzugriff durch mehrere Anwendungen. Private und öffentliche Clouds sind per Definition mandantenfähig – mit mehreren Anwendungen und Anwendungsfällen, die sich eine gemeinsame Speicherinfrastruktur teilen. Geschäftskritische KI- und Analytics-Data-Lakes benötigen Anwendungen für alles – von der Datenaufnahme und Vorverarbeitung bis zu Visualisierung und Reporting. Viele Speichersysteme tun sich schwer, eine so große Zahl gleichzeitiger Workloads zu unterstützen. Multidimensionale Skalierung bietet dagegen die Leistung und Flexibilität, um das gesamte Spektrum moderner Anwendungen zu unterstützen – auf einem einzigen System. #2 Skalierung der KapazitätErfüllt den Bedarf an: Speicherung und Schutz wachsender Datenmengen, die mit Ihrem Unternehmen mitwachsen Die Skalierung der Kapazität ist selbstverständlich. Sie ist Grundvoraussetzung und die grundlegende Dimension jedes Speichersystems. Moderner Speicher muss heute: mühelos in den Exabyte-Bereich skalieren eine schrittweise Erweiterung über Festplatten, Server, Racks oder Rechenzentren hinweg ermöglichen und dabei zu 100 % online bleiben (keine Serviceunterbrechung) durch eine synchrone, geografisch gestreckte Bereitstellung starken Schutz vor Kaskadenausfällen oder mehreren gleichzeitigen Hardwareausfällen bieten #3 Skalierung von Storage-ComputeErfüllt den Bedarf an: mehr Ressourcen für die Anforderungen wachsender Datenmengen Beim Speicherbedarf geht es nicht immer um mehr Platz. In vielen Szenarien benötigen Workloads mehr Rechenleistung, ohne dass zusätzliche Speicherkapazität nötig ist. E-Commerce-Plattformen mit saisonalen Spitzen der Nutzeraktivität benötigen mehr Rechenleistung, um den Traffic zu bewältigen – aber nicht mehr Speicherplatz. Viele herkömmliche Speichersysteme können Performance-Ressourcen nicht skalieren, ohne neue Speicherserver hinzuzufügen – eine ineffiziente und kostspielige Einschränkung. Systeme mit disaggregierter Architektur ermöglichen dagegen die unabhängige Skalierung von Rechenleistung und Kapazität. So skaliert Ihr Unternehmen genau das, was es braucht – ob mehr S3-Dienste für zusätzliche API-Anfragen oder mehr Metadatendienste für höhere Operationen pro Sekunde – ohne die Zusatzkosten unnötiger Kapazität. Wie in diesem Artikel von TechTarget: The future of storage is disaggregated, however you cut it (auf Englisch) erläutert wird: „Der Betrieb von KI-Workloads wie dem Training und der Inferenz großer Sprachmodelle im großen Maßstab erfordert die Fähigkeit, enorme Mengen unstrukturierter Daten mit beispielloser Geschwindigkeit zu verarbeiten. Mit herkömmlichen Speicheransätzen ist das schwierig; Rechen- und Speicherressourcen sind innerhalb einer Speicherarchitektur meist eng gekoppelt, was die Skalierung beider extrem schwierig und extrem ineffizient machen kann, wenn der Ressourcenbedarf unterschiedlich schnell wächst.“ #4 Skalierung der MetadatenErfüllt den Bedarf an: effizienter Verwaltung von und Zugriff auf wachsende Metadatenmengen sowie Unterstützung der Datenanreicherung für KI-Anwendungen Metadaten sind der Hauptkatalog, der jedes Speichersystem antreibt, und ermöglichen die effiziente Organisation, den Zugriff auf und die Verwaltung von Daten. Wenn der Speicherbedarf Hunderte Petabytes und mehr erreicht, ist die Fähigkeit, Metadaten schnell zu verarbeiten und zu skalieren, entscheidend für die Performance. Viele herkömmliche Speichersysteme haben hier Schwierigkeiten: Sie setzen auf Metadatenbanken mit fester Größe oder speichern Metadaten zusammen mit den Daten selbst. Diese Ansätze erzeugen Engpässe, begrenzen die Skalierbarkeit und führen bei wachsendem Datenbedarf oft zu teuren, zeitaufwendigen Migrationen. Um bei der Metadatenverarbeitung effizient zu skalieren, sollte eine Speicherlösung: Metadaten in einer verteilten, skalierbaren Architektur speichern, um starre Größenbeschränkungen zu beseitigen nahtloses Wachstum ermöglichen, indem bei Bedarf zusätzliche Ressourcen (Festplatten, Server oder Cluster) hinzugefügt werden können konstante Performance liefern, sodass Metadatendienste mit wachsenden Workloads stets ohne Unterbrechung Schritt halten. Um die Performance hoch zu halten, sollte die Architektur die Metadaten in einer separaten Datenbank speichern. #5 Skalierung der Objekte pro SekundeErfüllt den Bedarf an: Vereinfachung von Anwendungen, die große Mengen an Objekten verwalten Moderne Workloads – etwa KI-Modelltraining, E-Commerce-Plattformen und IoT – erfordern nicht nur enorme Speicherkapazität, sondern auch die Fähigkeit, Milliarden kleiner Transaktionen blitzschnell zu verarbeiten. Diese Fähigkeit, oft in Objekten pro Sekunde gemessen, entscheidet darüber, ob Ihr Speicher mit Workloads mithalten kann, bei denen Latenz keine Option ist. Herkömmliche Speichersysteme können von transaktionsintensiven Workloads überfordert werden – mit Latenzspitzen und Leistungseinbußen, die sich auf alle Anwendungen auswirken. Skalierung bei Transaktionen bedeutet, dass Speichersysteme: Millionen bis Milliarden Anfragen pro Sekunde mit minimaler Latenz bewältigen für hochfrequente Lese- und Schreibvorgänge ohne Engpässe optimiert sind sich dynamisch an Workload-Änderungen anpassen und die Transaktionskapazität mit wachsendem Bedarf skalieren #6 Skalierung der S3-BucketsErfüllt den Bedarf an: Datenschutz durch starke Sicherheitsprotokolle In großen mandantenfähigen Umgebungen bedeutet Speicher oft, für jeden Nutzer, jeden Workload oder jede Anwendung neue S3-Buckets bereitzustellen. Das bietet wichtige Kontrollmöglichkeiten – Daten absichern, Lifecycle-Richtlinien festlegen und Zugriffe verwalten –, bringt aber auch eine große Skalierungsherausforderung mit sich. Bei Anwendungsfällen wie Backup-as-a-Service oder Storage-as-a-Service kann die Zahl der Buckets schnell in die Millionen steigen. Viele Speichersysteme geraten unter dieser Last an harte Grenzen oder leiden unter starken Leistungseinbußen. Speicher, der für multidimensionale Skalierung gebaut ist, beseitigt diese Einschränkungen, indem er: Millionen von Buckets ohne Leistungseinbußen unterstützt auch bei wachsender Bucket-Zahl niedrige Latenzen beibehält nahtlose Skalierung für mandantenfähige Umgebungen mit hoher Last ermöglicht #7 Skalierung der AuthentifizierungstransaktionenErfüllt den Bedarf an: Trennung von Daten nach Workload in großen mandantenfähigen Umgebungen Jedes Mal, wenn ein Nutzer auf Cloud-Speicher zugreift, wird eine Authentifizierungsanfrage ausgelöst. In großen Umgebungen summieren sich diese Anfragen schnell: Eine Public Cloud mit Millionen von Nutzern erfordert Millionen von Anfragen pro Sekunde. Eine Private Cloud mit nur 1.000 aktiven Nutzern, die Dokumente hochladen, kann Hunderttausende S3-Authentifizierungsanfragen pro Sekunde erzeugen. Jede Anfrage erfordert zudem die Prüfung der Sicherheitsrichtlinien auf Nutzer- und Bucket-Ebene – was die Speichersysteme zusätzlich belastet. Viele herkömmliche Speicherarchitekturen sind schlicht nicht dafür gebaut, diese Flut an Anfragen ohne Engpässe zu bewältigen. Systeme, die für multidimensionale Skalierung konzipiert sind, lösen das, indem sie: Authentifizierungsdienste unabhängig skalieren, um mit dem Bedarf Schritt zu halten die Authentifizierungslast auf dedizierte Ressourcen verteilen eine nahtlose Durchsetzung der Zugriffskontrolle gewährleisten, ohne den Betrieb zu verlangsamen #8 Skalierung des DurchsatzesErfüllt den Bedarf an: schneller Verarbeitung großer Objektdaten (z. B. Medienanwendungen) Durchsatz ist das Lebenselixier anspruchsvoller Workloads wie Videostreaming, Analytics und KI-Pipelines. Er bestimmt, wie viele Daten Ihr System zu jedem Zeitpunkt bewegen, verarbeiten und bereitstellen kann. Und wenn die Datenmengen explodieren, brechen Systeme ohne skalierbaren Durchsatz unter dem Druck ein – mit Störungen und verpassten Chancen als Folge. Die Herausforderung? Herkömmliche Speichersysteme stoßen bei wachsendem Durchsatzbedarf oft an harte Grenzen und erzwingen teure Upgrades oder eine neue Architektur. Um in einer Welt exponentiell wachsender Daten zu bestehen, muss Ihr Speicher Folgendes gewährleisten: konstant hohe Performance, selbst wenn mehrere Workloads um Ressourcen konkurrieren. die Fähigkeit, exponentiell steigende Datenströme ohne Serviceunterbrechungen zu bewältigen. Flexibilität, den Durchsatz mit der Entwicklung der Workloads zu erweitern. #9 Skalierung der ObjekttransaktionenErfüllt den Bedarf an: schneller Verarbeitung kleiner Objektdaten (z. B. KI-Training und Feinabstimmung) Bei manchen Workloads geht es nicht um riesige Dateien – sondern darum, Millionen (oder Milliarden) kleiner Objekte blitzschnell zu verarbeiten. KI-Training & Feinabstimmung erfordern schnellen Zugriff auf riesige Mengen kleiner Datensätze. IoT-Sensordaten fließen ununterbrochen ein und erzeugen enorme Mengen winziger Dateien. Logdateien & Microservices-Transaktionen überfluten den Speicher mit hochfrequenten Schreib- und Leseanfragen. Viele Speichersysteme werden unter diesen Bedingungen extrem langsam. Um Schritt zu halten, gehen Systeme, die für multidimensionale Skalierung konzipiert sind, so vor: Sie optimieren Metadatendienste mit Flash-Speicher und In-Memory-Caching für nahezu sofortigen Zugriff. Sie stellen sicher, dass Speicherrichtlinien (Erasure Coding, Replikation) sich dynamisch an die Objektgröße anpassen. Sie liefern extrem hohe Transaktionsraten ohne Leistungseinbußen. #10 Skalierung des SystemmanagementsErfüllt den Bedarf an: effizienter Verwaltung großer Systeme oder Bereitstellungen mit weniger Personal Mit der Skalierung von Infrastrukturen wachsen auch die Herausforderungen, sie reibungslos am Laufen zu halten: Systemzustand & Performance müssen mit Echtzeit-KPIs überwacht werden. Aktivitätslogs & Metriken erzeugen Terabytes – manchmal Petabytes – an Daten. Betrieb im Cloud-Maßstab erfordert Automatisierung, um effizient zu bleiben. Herkömmliche Systeme tun sich schwer, diese Flut an Betriebsdaten zu verarbeiten und zu speichern. Speicher, der das Systemmanagement effizient skalieren kann, gewährleistet: nahtloses Monitoring des Systemzustands über große Bereitstellungen hinweg. granulares Logging von Nutzer- und Admin-Aktivitäten, ohne den Speicher zu überlasten. effizienten, automatisierten Betrieb – damit Teams mit weniger mehr bewältigen. Laden Sie das Whitepaper herunter und erfahren Sie, wie der Pionier des disaggregierten, softwaredefinierten Speichers das Versprechen multidimensionaler Skalierung einlöst. Whitepaper anfordern Die Zukunft des Speichers ist multidimensional: Ist Ihr System bereit zu skalieren? Speicher ist nicht mehr nur eine betriebliche Notwendigkeit – er ist ein Katalysator für Wachstum. Während KI, Big Data, Cloud Computing und datenintensive Workloads an Tempo gewinnen, muss Ihre Infrastruktur Schritt halten. Das Fazit: Unternehmen, die heute auf multidimensionale Skalierung setzen, sind am besten aufgestellt, um in Zukunft erfolgreich zu sein. Die Fähigkeit, in allen kritischen Dimensionen zu skalieren, macht Speicher von einer reaktiven Komponente zu einem strategischen Vorteil – sie beseitigt Engpässe, reduziert Ausfallzeiten und ermöglicht Innovation. In wie vielen Dimensionen kann Ihr Speichersystem skalieren? Wenn Sie die Antwort nicht kennen, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, es herauszufinden. Erfahren Sie, wie die patentierte MultiScale-Architektur von Scality Skalierung in 10 Dimensionen ermöglicht – und was das für Ihre Daten bedeutet. Wie schneidet Ihr aktueller Speicher ab? Lassen Sie uns Ihre Umgebung bewerten – oder sehen Sie Scality noch besser direkt in einer Live-Demo in Aktion. Weitere Ressourcen Mehr erfahren: Scality RING Objektspeicher mit multidimensionaler SkalierungTechTarget: Why object storage for AI makes sense (auf Englisch)
