Der Aufstieg der KI und die Realität der Infrastruktur

Künstliche Intelligenz hat sich binnen kürzester Zeit zu einer disruptiven Technologie entwickelt, die Geschäftsmodelle, Innovationszyklen und Marktmechanismen nachhaltig verändert. Von hyperpersonalisierten Kundenerlebnissen bis hin zur beschleunigten Medikamentenentwicklung reicht das Anwendungsspektrum – mit scheinbar unbegrenztem Potenzial. Doch während die öffentliche Wahrnehmung von Erfolgsgeschichten dominiert wird, zeigt sich in der Realität ein ambivalentes Bild.

Trotz immenser Investitionen scheitern zahlreiche KI-Initiativen bereits in frühen Phasen – viele erreichen tatsächlich nie die Produktionsreife. Prognosen zufolge wird Cloud Computing, befeuert durch KI-Anwendungen, bis 2025 weiter exponentiell wachsen. Besonders hybride Cloud-Architekturen gewinnen zunehmend an Relevanz. Laut Gartner werden bis 2027 rund 90 Prozent aller Unternehmen hybride Strategien verfolgen. Gleichzeitig offenbart sich eine wachsende Kluft zwischen den Versprechungen der hyperskalierenden Public-Cloud-Angebote und den realen operativen Anforderungen. Im Zentrum dieser Diskrepanz steht ein entscheidender, oft unterschätzter Aspekt: die technologische und organisatorische Bereitschaft der Infrastruktur.

Für Entscheidungsträger markiert dies einen strategischen Wendepunkt. Der Wille zur Innovation allein reicht nicht aus. Notwendig sind adaptive, zukunftsgerichtete Infrastrukturstrategien, welche die Komplexität moderner KI-Workloads wirklich abbilden und deren Betrieb nachhaltig ermöglichen.

Die Infrastrukturlücke: Cloud-Boom versus KI-Realität

Die Cloud gilt als Katalysator für KI, insbesondere durch ihre Fähigkeit, hochgradig skalierbare Rechenressourcen »on demand« bereitzustellen. Dennoch bleibt der erhoffte Nutzen oft aus. Studien von Gartner zeigen, dass ein erheblicher Anteil von KI-Projekten noch vor der produktiven Nutzung scheitert – und das nicht aufgrund fehlender Ideen, sondern wegen mangelnder technischer Realisierbarkeit.

Ein zentrales Problem liegt in der Diskrepanz zwischen Cloud-Versprechen und unternehmensspezifischen Anforderungen. Während Public Clouds Rechenleistung flexibel skalieren, mangelt es ihnen häufig an Kontrolle über Datenlokalität, an Vorhersagbarkeit der Betriebskosten sowie an optimierten Zugriffsmodellen für datenintensive Workloads. Die Folgen: ineffiziente Investitionen, erheblicher Mehraufwand und enttäuschte Erwartungen im Projektverlauf.

Unterschätzte Komplexität

Die tatsächliche Komplexität von KI-Implementierungen wird in der Praxis häufig verkannt. Trotz wachsendem Marktinteresse und steigender Nachfrage bleiben Umsatzprognosen hinter den Erwartungen zurück – ein Indikator für die bestehende Umsetzungslücke. Häufig fehlen internes Know-how, aktuelle IT-Architekturen oder aber einfach die Fähigkeit, bestehende Systeme flexibel an dynamische KI-Anforderungen anzupassen.

Notwendigkeit entschlossener Führung

In dieser volatilen Situation ist zögerliches Handeln kontraproduktiv. Klassische Entscheidungsprozesse – geprägt von Vorsicht und inkrementellem Vorgehen – sind nicht kompatibel mit der Geschwindigkeit technologischer Entwicklungen im KI-Bereich. Infrastrukturentscheidungen haben heute unmittelbaren Einfluss auf die Innovationsfähigkeit von morgen – und erfordern daher strategischen Weitblick sowie technologischen Mut.

Neue Datenanforderungen: Paradigmenwechsel im Datenmanagement

Moderne KI-Anwendungen erzeugen und konsumieren Daten in bislang unbekannten Volumina und Komplexitäten. Neben großen Datenmengen spielen zunehmend auch die Heterogenität und Dezentralität der Daten eine Rolle. Inferenzmodelle, insbesondere im Bereich des Edge Computings, überschreiten regelmäßig die Kapazitätsgrenzen klassischer GPU-Speicher, was neue Anforderungen an Datenzugriffsmechanismen nach sich zieht.

Traditionelle Speicherlösungen – insbesondere solche, die auf starren, linear skalierenden Architekturen basieren – stoßen hier schnell an ihre Grenzen. Latenzempfindliche, nicht vorhersehbare Zugriffsmuster sowie die Notwendigkeit globaler Datenverfügbarkeit verlangen nach flexibleren, intelligenteren Speicherstrukturen. Systeme, die ausschließlich Kapazität oder Durchsatz skalieren, ohne Metadaten, Parallelzugriffe oder dynamische Lasten effizient zu unterstützen, werden schnell zum Engpass.

Abkehr vom reaktiven Konzept der Datenhortung

Das pauschale Speichern sämtlicher Daten »für alle Eventualitäten« ist unter modernen KI-Prämissen nicht mehr tragfähig. Stattdessen erfordert die KI-Praxis echtzeitfähige Datenaufnahme, kontinuierliches Lernen aus historischen Datenbeständen sowie unmittelbaren, abteilungsübergreifenden Datenzugriff.

Veraltete Systeme führen in diesem Kontext zu fragmentierten Datensilos, unzureichender Performance bei Trainings- und Inferenzprozessen sowie zu übermäßigem Betriebsaufwand bei gleichzeitig mangelnder Skalierungsfähigkeit.

MDS als Schlüsseltechnologie – ein neues Verständnis von Skalierbarkeit

Multidimensionales Skalieren definiert Speicher-Skalierbarkeit neu. Es genügt nicht mehr, ausschließlich Kapazität und Durchsatz zu erhöhen. MDS verfolgt einen ganzheitlichen Ansatz: Skalierung erfolgt entlang mehrerer, voneinander unabhängiger Achsen – darunter Applikationen, Rechenressourcen, Objektspeicher-Buckets, Metadatenverarbeitung, parallele Objektzugriffe, Gesamtdurchsatz sowie Managementfunktionen.

Diese Architektur stellt sicher, dass Speicherinfrastrukturen auch unter dynamischen, hochkomplexen KI-Workloads ihre Leistungsfähigkeit und Flexibilität behalten.

Skalierung nach Maß – nicht nach Gießkanne

KI-Pipelines bestehen aus mehreren Phasen – vom initialen Training über Fine-Tuning und Validierung bis hin zur produktiven Inferenz. Jede dieser Phasen hat spezifische Anforderungen an Speicherstruktur, Speicherzugriff und Speicherintegration. Besonders in Multi-Tenant-Umgebungen, wie sie bei Serviceprovidern für GPU- oder KI-Infrastrukturen auftreten, ist eine entkoppelte Skalierbarkeit unabdingbar. MDS ermöglicht es, Ressourcen selektiv und effizient zuzuweisen – ohne Überprovisionierung und ohne Performanceeinbußen.

Ein zusätzlicher Vorteil besteht in der Entkopplung von Compute- und Speicherkomponenten. Diese Entkopplung erlaubt es, unabhängig voneinander zu skalieren, wodurch sowohl Kostenkontrolle als auch technologische Zukunftssicherheit gewährleistet werden.

Objekt-Storage als Fundament für MDS

Objektspeicher ist von Natur aus darauf ausgelegt, mit großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten umzugehen – ein zentraler Vorteil bei KI-Workloads, die häufig auf eine Kombination aus Texten, Bildern, Videos, Sensordaten sowie Modellartefakten zugreifen. Im Gegensatz zu Datei- oder Blockspeicher bietet Objekt-Storage native Skalierbarkeit bis in den Exabyte-Bereich, optimierte Integration in Cloud-native Umgebungen sowie höchste Flexibilität im Datenhandling.

Technologische Merkmale mit strategischem Nutzen

Durch seinen flachen Namensraum vereinfacht Objekt-Storage nicht nur die Datenorganisation, sondern ermöglicht auch eine effiziente horizontale Skalierung. Der API-basierte Zugriff – insbesondere über das S3-Protokoll – erlaubt nahtlose Integration in moderne ML- und DevOps-Frameworks. Gleichzeitig sorgt die offene Architektur für maximale Interoperabilität und schützt vor proprietären Abhängigkeiten.

Objekt-Storage als Enabler für MDS

Nur wenige Lösungen am Markt unterstützen echtes multidimensionales Skalieren. Moderne Objektspeicherlösungen, die MDS über bis zu zehn Dimensionen hinweg ermöglichen, bieten beispiellose Flexibilität. Sie erlauben horizontale Skalierung durch Hinzufügen von Nodes oder Storage-Kapazität – optimiert für unterschiedliche Workloads hinsichtlich Kostenstruktur, Performance-Profilen und Verfügbarkeitsanforderungen.

Funktionen wie Replikation, Geo-Redundanz, automatischer Failover, sowie intelligente Latenz- und Durchsatzoptimierung sorgen für maximale Verfügbarkeit – ohne aufwändige Re-Architecture des Gesamtsystems. Der Speicher passt sich der jeweiligen Anwendungssituation automatisch an.

MDS – praktische Vorteile für IT-Teams

Der Einsatz von MDS-Systemen reduziert manuelle Eingriffe durch ein hohes Maß an Automatisierung. Vereinheitlichte Zugriffsmethoden fördern die Interoperabilität und beseitigen Datensilos. Gleichzeitig ermöglichen die Systeme eine unterbrechungsfreie Skalierung: Forklift-Upgrades gehören der Vergangenheit an. Entwickler profitieren von einem Speicher-Backend ohne technische Limitierungen.

Strategischer Mehrwert

MDS verkürzt die Time-to-Production drastisch – vom Proof of Concept bis hin zur stabilen Produktivumgebung. Konsistente Data-Governance erleichtert die Einhaltung regulatorischer Anforderungen. Software-definierte Architekturen in Kombination mit Standard-Hardware führen zu einer signifikanten Reduktion der Total Cost of Ownership (TCO).

Zukunftssicherheit als Kernprinzip

Unternehmen, die heute in MDS investieren, schaffen eine skalierbare Basis für aktuelle und zukünftige Workloads – und fördern damit eine »AI-first«-Kultur, in der Daten und Modelle über Abteilungsgrenzen hinweg verfügbar sind.

Der Weg in eine KI-orientierte Zukunft: Speichersysteme der nächsten Generation

Mit dem Siegeszug von Foundation Models und der Dezentralisierung von Inferenzprozessen bis hin zum Edge steigen auch die Anforderungen an Speicherlösungen. GPU-as-a-Service, hybride Cloud-Topologien und standortübergreifende Datenarchitekturen verlangen nach flexiblen Storage-Infrastrukturen.

Der richtige Zeitpunkt ist jetzt

Das Warten auf »ausgereifte« KI-Märkte birgt strategische Risiken. Unternehmen, die bereits heute ihre Infrastruktur konsequent auf KI-Anforderungen ausrichten, sichern sich substanzielle Wettbewerbsvorteile in einem sich rasant wandelnden Marktumfeld.

Technologieverständnis als Führungsinstrument

Multidimensionales Skalieren ist weit mehr als eine technische Designentscheidung – es handelt sich vielmehr um einen Enabler zum geschäftlichen Erfolg. Vorausschauende Unternehmen erkennen den infrastrukturellen Vorteil hinter KI und legen heute den Grundstein für die Innovationsführerschaft von morgen.

MDS – Der stille Motor hinter der KI-Revolution

In einer Zeit, in der KI zunehmend über Marktdynamiken entscheidet, wird die technologische Infrastruktur zum kritischen Erfolgsfaktor. Multidimensionales Skalieren – umgesetzt durch modernen, objektbasierten Speicher – bildet das Rückgrat zukunftsorientierter IT-Strategien. Es ist kein kurzfristiger Trend, sondern ein essenzieller Baustein für nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit im Zeitalter der KI.

Paul Speciale, Chief Marketing Officer, Scality

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