6 Ihr Unternehmen baut Machine-Learning-Pipelines, die im großen Maßstab arbeiten. Trainingsdatensätze werden in Terabytes gemessen. Feature Stores mit abgeleiteten Daten und berechneten Features umfassen weitere Terabytes. Modell-Checkpoints, trainierte Modellartefakte und Inferenz-Caches kommen hinzu. Experimentdaten, Logs von Trainingsläufen und Metadaten zu Millionen von Experimenten vergrößern den Speicherbedarf weiter. Klassische Methoden der Kapazitätsplanung – die aktuelle Auslastung messen und unter der Annahme linearen Wachstums fortschreiben – unterschätzen den Speicherbedarf von KI-Organisationen dramatisch. Speicher für Machine Learning wächst nicht linear. Trainingsdatensätze wachsen, wenn Sie Datenquellen und längere historische Zeiträume hinzufügen. Feature Stores wachsen, wenn Sie neue Features berechnen und das Feature Engineering ausweiten. Modell-Repositorys wachsen mit jeder neuen Modellvariante. Experimentdaten häufen sich an, wenn Sie sie nicht konsequent bereinigen. Die Wachstumskurve ist steil, und die Wendepunkte sind unvorhersehbar. Geht Ihnen mitten in einem Trainingslauf der Speicher aus, bleiben Ihnen Minuten, um Kapazität hinzuzufügen, bevor der Job fehlschlägt und Sie Tage an Fortschritt verlieren. Für CDOs und Verantwortliche für KI-Engineering ist die Kapazitätsplanung für Speicher keine einmalige Übung. Sie ist eine fortlaufende Disziplin, die ein Verständnis Ihrer Datenwachstumsmuster, Prognosen mit Puffern und eine Speicherinfrastruktur erfordert, die elastisch mit Ihrem Bedarf skaliert. Dieser Beitrag zeigt, wie KI-Organisationen die Kapazitätsplanung für Speicher angehen sollten. Datenwachstumsmuster verstehen: Messen statt annehmen Der erste Schritt zu einem genauen Modell für die Kapazitätsplanung ist zu verstehen, wo Ihr Speicher tatsächlich verbraucht wird. Viele KI-Organisationen planen ihre Kapazität auf Basis von Annahmen – „wir brauchen wohl etwa 500 Terabyte für unsere Trainingsdaten“ –, ohne wirklich zu wissen, was in diesen 500 Terabyte steckt oder wie sie wachsen. Das erfordert Instrumentierung. Sie müssen den Speicherverbrauch granular erfassen: wie viel Speicher Trainingsdatensätze, Feature Stores, Modell-Checkpoints, Experimentdaten und Inferenz-Caches jeweils belegen. Sie müssen die Wachstumsraten jeder Kategorie kennen. Manche Kategorien, etwa Inferenz-Caches, wachsen und schrumpfen je nach Feature-Deployments. Andere, etwa historische Trainingsdatensätze, wachsen gleichmäßiger, während Sie neue Daten archivieren. Der zweite Schritt ist, die Wendepunkte zu verstehen. Wann wachsen Datensätze sprunghaft? Weitet ein ML-Team das Feature Engineering aus, kann sich der Verbrauch des Feature Stores innerhalb von Wochen verdoppeln. Erweitern Sie einen Trainingsdatensatz um weitere historische Daten, kann seine Größe deutlich springen. Kommt eine neue Datenquelle hinzu – eine neue API, eine neue Datenbank, neue Sensoren –, ändert sich die Wachstumskurve. Um diese Wendepunkte zu verfolgen, müssen Data-Engineering- und Speicherbetriebsteams laufend miteinander kommunizieren. Werden neue Initiativen geplant – neue Projekte im Feature Engineering, die Erweiterung von Trainingsdatensätzen, neue Datenquellen –, muss Ihr Speicherteam davon erfahren, um die Auswirkungen abzuschätzen. Der dritte Schritt ist, zwischen vorübergehendem und dauerhaftem Speicherbedarf zu unterscheiden. Nicht alle Daten in Ihrer KI-Infrastruktur sind dauerhaft. Experimentdaten aus Trainingsläufen werden vielleicht wochen- oder monatelang aufbewahrt und dann gelöscht. Zwischendaten aus Feature-Engineering-Pipelines sind womöglich temporär. Inferenz-Cache-Daten werden womöglich gelöscht, wenn neue Modelle bereitgestellt werden. Zu wissen, was vorübergehend und was dauerhaft ist, hilft bei der Prognose, ob Ihre Wachstumskurve unbegrenzt steigt oder sich stabilisiert. Prognosemethoden: über die lineare Fortschreibung hinaus Eine lineare Extrapolation – den aktuellen Verbrauch nehmen und fortschreiben – funktioniert, wenn Ihr Unternehmen ausgereift ist und der Speicherbedarf stabil bleibt. Für KI-Organisationen, die ihre Fähigkeiten noch ausbauen und ihre Pipelines erweitern, unterschätzt eine lineare Fortschreibung den Kapazitätsbedarf massiv. Prognostizieren Sie den Speicherverbrauch stattdessen mit einem Modell aus mehreren Faktoren, das die verschiedenen Wachstumstreiber berücksichtigt: Die Prognose des Datensatzwachstums erfordert ein Verständnis dafür, wie sich Ihre Trainingsdatensätze erweitern werden. Archivieren Sie Vertriebsdaten, prognostizieren Sie anhand der Geschäftswachstumsraten. Archivieren Sie Sensordaten, prognostizieren Sie anhand der geplanten Sensorbereitstellung. Erfassen Sie Daten zum Nutzerverhalten, prognostizieren Sie anhand des Nutzerwachstums. Befragen Sie Ihre Data-Engineering- und Produktteams zu ihren Plänen für die Erweiterung von Datensätzen und übersetzen Sie diese in Speicherwachstum. Das Wachstum des Feature Stores wird vom Tempo des Feature Engineering bestimmt. Entwickelt Ihr Team laufend neue Features, prognostizieren Sie das Wachstum anhand der Zahl neuer Features und des Speicherbedarfs pro Feature. Prüfen Sie, ob Features kombiniert werden – berechnen Sie zusammengesetzte Features aus einfacheren, kann Tiered Storage für KI helfen, das Wachstum zu steuern und zugleich Performance und Kosteneffizienz zu erhalten. Der Speicher für Modelle und Experimente wächst mit dem Tempo der Modellentwicklung. Führt Ihr Team fünfzig Experimente pro Woche durch, berechnen Sie den Speicherbedarf pro Experiment (Gewichte, Checkpoints, Logs, Metadaten) und schreiben Sie ihn fort. Wächst Ihr Unternehmen, steigt womöglich auch das Tempo der Experimente und damit das Speicherwachstum. Der Speicher für Inferenz und Caches wächst mit den Deployments. Jedes in Produktion gebrachte Modell erzeugt Cache- und Inferenzdaten. Prognostizieren Sie den Inferenzspeicher anhand der geplanten Zahl bereitgestellter Modelle und der Größe Ihres Inferenz-Workloads. Fassen Sie diese Prognosen zu einer Gesamtprognose für den Speicher zusammen. Entscheidend ist, nicht nur den Gesamtspeicher, sondern auch den Bandbreitenbedarf zu prognostizieren. Bedeutet Ihr prognostiziertes Wachstum, dass Sie im dritten Quartal ein Petabyte Speicher hinzufügen, ist das nicht nur eine Frage der Kapazitätsplanung, sondern auch der Netzwerkbandbreite. Kann Ihre Infrastruktur ein Petabyte neuer Daten im geplanten Zeitraum aufnehmen? Falls nicht, müssen Sie die Kapazitätsplanung beschleunigen oder die Datenaufnahme verlangsamen. Puffer für Lastspitzen und Unsicherheit Zu den häufigsten Ursachen speicherbedingter Vorfälle in der Produktion gehören unzureichende Puffer für unerwartete Datenspitzen oder Fehlprognosen. Sie erreichen die prognostizierte Kapazitätsschwelle – und dann wird ein neuer Datensatz mit hoher Priorität aufgenommen oder die Aufbewahrungsrichtlinien für Experimentdaten werden gelockert, und plötzlich liegen Sie bei 95 % Auslastung ohne Spielraum. Ihre Kapazitätsplanung sollte ausdrückliche Puffer für Unsicherheit und Lastspitzen enthalten. Ein gängiger Ansatz ist, jederzeit mindestens 20–30 % freie Kapazität in der Speicherinfrastruktur vorzuhalten. Das schafft Spielraum für Lastspitzen, ermöglicht betriebliche Flexibilität und verhindert, dass Sie bis an die Kapazitätsgrenze gehen, an der jede Fehlprognose Probleme verursacht. Für Speicher auf dem kritischen Pfad – Trainingsdatensätze und Feature Stores, die Ihre Produktivmodelle direkt unterstützen – sollte der Puffer größer sein. Schlägt ein Trainingsjob fehl, weil der Speicher voll ist, sind die Kosten erheblich: ungenutzte Rechenressourcen, verzögerte Modell-Updates, mögliche Folgen für nachgelagerte Anwendungen. Wer die Gesamtbetriebskosten seines Speichers (auf Englisch) kennt, kann begründen, warum 30–40 % freie Kapazität bei kritischen Datensätzen eine vernünftige Investition in betriebliche Zuverlässigkeit sind. Planen Sie zudem für eine schnelle Erweiterung der Kapazität. Deutet Ihre Prognose auf schnelles Wachstum hin, stellen Sie sicher, dass Ihre Speicherarchitektur elastisch skalieren kann. Planen Sie, in den nächsten achtzehn Monaten von 10 auf 30 Petabyte zu wachsen: Kann Ihre Infrastruktur bei Bedarf in einem einzigen Monat 100 Terabyte Kapazität hinzufügen? Lautet die Antwort nein, haben Sie ein Architekturproblem, das sich durch Kapazitätsplanung allein nicht lösen lässt. Architekturfragen: Hält Ihr Speicher Schritt? Bei der Kapazitätsplanung geht es nicht nur darum, wie viel Speicher Sie brauchen, sondern auch darum, ob Ihre Speicherarchitektur diese Kapazität mit den Performance-Eigenschaften liefern kann, die Ihre KI-Workloads erfordern. Trainings-Workloads sind bandbreitenhungrig und latenzempfindlich. Zieht ein Trainingsjob Daten aus dem Speicher, braucht er hohen Durchsatz. Unzureichende Speicherbandbreite wird zum Engpass, der verhindert, dass Ihre teuren GPUs voll ausgelastet werden. Planen Sie, die Trainingskapazität von 10 auf 50 gleichzeitig laufende Trainingsjobs zu erweitern, muss die Speicherbandbreite entsprechend steigen. Kann Ihre Speicherinfrastruktur den nötigen Durchsatz liefern? Ebenso benötigen Feature Stores und Inferenz-Caches sowohl Kapazität als auch ausreichende I/O-Leistung. Die Latenz beim Bereitstellen von Features wirkt sich direkt auf die Inferenzlatenz aus. Ist Ihr Feature Store zu klein dimensioniert oder unzureichend ausgestattet, steigt die Inferenzlatenz, und SLAs werden womöglich verletzt. Die Kapazitätsplanung lässt sich daher nicht von der Performance-Planung trennen. Prognostizieren Sie die Speicherkapazität, aber auch den Speicherdurchsatz. Berechnen Sie den gesamten Bandbreitenverbrauch Ihrer geplanten Workloads und stellen Sie sicher, dass Ihre Speicherinfrastruktur diese Bandbreite liefern kann. Für viele Unternehmen bestimmt das Architekturentscheidungen. Disaggregierter Speicher – bei dem Rechenleistung und Speicher unabhängige Ressourcen sind – erleichtert die unabhängige Skalierung beider. Planen Sie ein massives Speicherwachstum bei moderatem Wachstum der Rechenleistung, ermöglichen disaggregierter Speicher und Strategien, um Speicher zu skalieren und zugleich Kosten zu senken (auf Englisch), ein elastisches Speicherwachstum, ohne die Rechenleistung zu überdimensionieren. Auch die Lokalität spielt eine Rolle. Laufen Ihre KI-Workloads über mehrere Regionen oder Verfügbarkeitszonen, wo sollen die Daten liegen? Trainingsdaten für Trainingsjobs regionsübergreifend abzurufen, verursacht Netzwerkkosten und Latenz. Eine Kapazitätsplanung, die die Datenlokalität nicht berücksichtigt, ist unvollständig. Disziplin in der Kapazitätsplanung etablieren Eine wirksame Kapazitätsplanung für Speicher in KI-Organisationen erfordert laufende Disziplin und funktionsübergreifende Zusammenarbeit. Ihre Speicher- und Infrastrukturteams brauchen regelmäßige Abstimmungsrunden mit Data Engineering, ML Engineering und Produktteams. Dort erfahren Sie von neuen Dateninitiativen, aktualisieren Prognosen und erkennen Risiken frühzeitig. Führen Sie ein Monitoring und eine Alarmierung ein, die die Kapazitätsauslastung in Echtzeit verfolgen. Überschreitet die Auslastung Schwellenwerte – 70 %, 80 %, 90 % –, alarmieren Sie Ihr Infrastrukturteam, damit es proaktiv Kapazität hinzufügen kann, statt auf Ausfälle zu reagieren. Erwägen Sie für kritische Infrastruktur prädiktive Analysen, die vorhersagen, wann Kapazitätsschwellen überschritten werden, und automatisch Kapazitätserweiterungen anstoßen. Pflegen Sie einen Kapazitätsplan, der mindestens vierteljährlich überprüft und aktualisiert wird. Verschieben sich die Prioritäten Ihres Unternehmens, starten neue Initiativen oder ändern sich die Muster des Datenwachstums, sollte Ihr Kapazitätsplan das widerspiegeln. Ein statischer Kapazitätsplan wird zwangsläufig ungenau. Vertrauen in Ihre Prognosen aufbauen Der letzte und wichtigste Aspekt der Kapazitätsplanung für Speicher ist das Vertrauen in die Genauigkeit Ihrer Prognosen. Dafür müssen Sie Ihre Prognosen regelmäßig mit dem tatsächlichen Verbrauch vergleichen. Ist Ihr Trainingsdatensatz so schnell gewachsen wie prognostiziert? War das Wachstum des Feature Stores schneller oder langsamer als erwartet? Wurden die Aufbewahrungsrichtlinien für Experimentdaten eingehalten, oder haben sie sich schleichend über das Geplante hinaus ausgedehnt? Solche Vergleiche verbessern Ihre Prognosen mit der Zeit. Die historischen Daten Ihres Unternehmens sind der genaueste Indikator für künftiges Wachstum. Wenn Sie verfolgen, was tatsächlich geschah und was Sie prognostiziert haben, können Sie Ihre Prognosemethodik verfeinern und die Genauigkeit erhöhen. Die Unternehmen, die die Speicherkapazität für KI-Workloads am wirksamsten managen, behandeln die Kapazitätsplanung als fortlaufende Disziplin. Sie behalten den Speicherverbrauch laufend im Blick. Sie prognostizieren mit angemessenen Puffern. Sie gestalten den Speicher für Kapazität und Performance gleichermaßen. Sie vergleichen Ist- und Prognosewerte und verfeinern ihre Modelle kontinuierlich. Je größer Ihre KI-Organisation wird und je stärker der Speicherbedarf steigt, desto teurer werden Fehlprognosen. Eine zu knappe Bereitstellung verursacht Vorfälle und bremst die Entwicklung. Eine zu großzügige verschwendet Kapital und senkt die betriebliche Effizienz. Wer die Kapazitätsplanung als strategische Disziplin behandelt, findet die richtige Balance und baut eine Speicherinfrastruktur auf, die den Anforderungen des Unternehmens tatsächlich gerecht wird. Weiterführende Artikel Tiered Storage für KI: Skalierbare Performance und Kostenkontrolle Skalierbare Architektur für Backup-Ziele Speicher skalieren und Kosten senken (auf Englisch) KI-Datenpipelines: Architektur, Phasen und Best Practices Gesamtbetriebskosten für Datenspeicher (auf Englisch) Speicherkosten pro Terabyte: Leitfaden zur Berechnung für Unternehmen Durchgerechnete Beispiele für bestimmte Workloads: Speicherberechnung für Videoüberwachung, Speicher für Bodycams und Speicherwachstum in der medizinischen Bildgebung.
