Illustration Absmeier foto freepik

Das Schlagwort »Plattform« ist seit vielen Jahren in der IT nicht mehr wegzudenken. Eine immense Zahl an Herstellern benutzt diesen Begriff um den Blick von einzelnen Produkten wegzulenken und den Aspekt der »Ganzheitlichkeit« zu betonen. Allerdings bleibt hier vieles oft unklar bzw. vage. Was hat es mit einer Datenplattform für KI auf sich?

Der Aufbau einer Datenplattform für KI ist sowohl spannend als auch herausfordernd. Der Datenbedarf steigt rasant an, ständig entstehen neue Modelle und KI-Architekturen entwickeln sich mit rasender Geschwindigkeit weiter. Mit dem rasanten Aufstieg von LLMs und generativer KI beschleunigt sich die Innovation noch weiter. Es ist ein aufregender, aber auch intensiver Moment. Während sich die KI noch in den Anfängen befindet, werden sich die heutigen Anforderungen mit der Weiterentwicklung der Technologie weiter verändern.

Der Markt für KI-Datenplattformen ähnelt heute den Anfängen des Flash-Speichers, bei dem es nur auf die reine Leistung ankam. Viele neue Marktteilnehmer haben ihre Produkte als »Drag Racer« konzipiert und der Geschwindigkeit Vorrang vor den Architektur- und Plattformkomponenten eingeräumt, die ein nachhaltiges Wachstum ermöglichen. Jetzt wird deutlich, wie sich KI-Architekturen von Drag Racern zu Formel-1-Autos entwickeln. Der Fokus liegt ganz klar auf konstanter Leistung bei unterschiedlichen Workloads und einer präzisen Handhabung komplexer Anforderungen mit Präzision und Ausgewogenheit.

Es gibt zwar kein Patentrezept für den Erfolg, aber eines ist klar: So wie F1-Autos nicht für Geschwindigkeit auf gerader Strecke gebaut werden, sondern durch Präzisionstechnik dominieren, erfordern KI-Datenplattformen Innovationen im gesamten Storage-Stack. Der Erfolg hängt hier von einem zutiefst innovativen und gemeinsam entwickelten Ansatz sowohl für Hardware als auch für Software ab, der zu einer nahtlosen, konsistenten und zuverlässigen Lösung führt, die dem Markt als »as a Service« bereitgestellt wird.

Pure Storage unterstützt bereits KI-Kunden in verschiedenen Phasen ihrer Innovationsreise, darunter einige der weltweit größten KI-Umgebungen. Durch die Zusammenarbeit mit diesen Kunden hat Pure Storage wesentliche Anforderungen ermittelt, die alle diese Kunden gemeinsam haben:

Flexibilität und die Fähigkeit, sich bei sich ändernden Anforderungen weiterzuentwickeln: KI entwickelt sich rasant weiter. Eine Plattform, die nicht nur mit dem Wandel Schritt hält, sondern auch einen strategischen Vorteil bietet, ist daher unerlässlich. Während Leistung und Skalierbarkeit von entscheidender Bedeutung sind, wird in der heutigen schnelllebigen Umgebung Flexibilität zum größten Vorteil. Sie ermöglicht es KI-Teams, sich an jede bevorstehende Herausforderung anzupassen.
Maximierung der GPU-Auslastung über verschiedene Workloads hinweg: Unternehmen bewältigen unterschiedliche Workloads, von der sequenziellen Datenerfassung bis hin zu Aufgaben mit hoher Parallelität, die alle ein dynamisches Management erfordern, um die GPUs voll auszulasten. Diese Fähigkeit muss sich auf Block-, Datei- und Objektspeicher erstrecken, sowohl vor Ort als auch in der Cloud.
Skalierbare Leistung mit flexibler Nutzung: KI-Projekte beginnen oft als Pilotprojekte und werden dann auf die Produktion ausgeweitet. Plattformen müssen nahtlos und unterbrechungsfrei von Terabyte auf Exabyte erweitert werden können, mit einer nutzungsbasierten Bezahlung für einen reibungslosen und kosteneffizienten Betrieb.
Garantierte SLAs für die Betriebszeit und langfristige Haltbarkeit: Ob beim Experimentieren oder beim Ausführen von Inferenzen in der vollen Produktion – Ausfallsicherheit und Betriebszeit sind unerlässlich. Nachgewiesene Ausfallsicherheit und kontinuierliche Verfügbarkeit für kritische Dienste verhindern Ausfallzeiten und gewährleisten so eine ununterbrochene Innovation und Entwicklung.
KI-gesteuerte Automatisierung und Einfachheit: Die Bewältigung von Komplexität in großem Maßstab erfordert Zeit und Ressourcen, insbesondere, was undefinierte Skalierung und den Bedarf an Agilität betrifft. Eine autonome Infrastruktur mit selbstoptimierender Leistung, richtlinienbasierten Upgrades und Kapazitätsausgleich reduziert den betrieblichen Aufwand, beseitigt unnötige betriebliche Komplexität und gibt IT-Teams die Möglichkeit, sich auf Innovationen zu konzentrieren.
Effizienz und Nachhaltigkeit: Der Zugang zu Strom, Rack-Platz und Kühlung in großem Maßstab ist schwierig und teuer, sodass es unerlässlich ist, Leistung und Dichte in Einklang zu bringen. Die Optimierung des Flash-Managements zur Reduzierung des Energie-, Kühlungs- und Platzbedarfs ist für die Unterstützung nachhaltiger, leistungsstarker Abläufe von entscheidender Bedeutung.
Sicherheit und Netzwerkflexibilität: Kritische Daten sind die Grundlage für Schulungen, RAG (Retrieval-Augmented Generation) und andere Prozesse, die sowohl eine robuste Sicherheit als auch einen nahtlosen Netzwerkzugang erfordern. Dies muss eine End-to-End-Verschlüsselung, Malware-Erkennung und eine schnelle Wiederherstellung nach einem Angriff umfassen – und zwar alles über Standard-Ethernet-Protokolle.

Die Wahrheit hinter dem Hype: Häufige Fallstricke vermeiden

Wenn man über den Marketing-Hype auf dem heutigen Speichermarkt hinausblickt, stößt man oft auf kühne Behauptungen und »Wunder«-Lösungen, die versprechen, die ultimative Antwort auf KI-Bedürfnisse zu sein. Einige behaupten sogar, das »Betriebssystem für KI« zu sein, das Allheilmittel für sämtliche Herausforderungen. Leider hat sich immer wieder gezeigt, dass »nicht alles Gold ist, was glänzt«, und dass die Geschwindigkeit der Funktionen oft an langfristiger Zuverlässigkeit scheitert. Violin Memory ist ein warnendes Beispiel: Obwohl der Datenspeicheranbieter die schnellste Hardware entwickelte, fehlte ihm die robuste Speicherlösung, die Unternehmen für langfristigen Erfolg benötigen, und so gelang es letztendlich nicht, eine nachhaltige Wirkung zu erzielen. Leider blieben die Kunden mit architektonischen Altlasten zurück, deren Beseitigung Jahre dauerte.

Die Flash-Technologie hat in den letzten zehn Jahren einen tiefgreifenden Wandel vorangetrieben. Die heute jedoch als revolutionär angepriesenen Lösungen, wie Flash-/Festplatten-Hybridarchitekturen, haben trotz niedriger Anschaffungskosten durchweg nur mittelmäßige Leistung erbracht und sind gescheitert. Auch Storage-Class Memory (SCM) in Kombination mit QLC-Hybrid-Tiering hat nur wenig echte Innovation gebracht. Anbieter, die auf diese Technologien gesetzt haben, stehen vor erheblichen architektonischen Herausforderungen und schmerzhaften Upgrades für Kunden. In Verbindung mit wenigen bedeutenden Fortschritten bei der Leistung und Dichte von Standard-SSDs verlassen sich einige Anbieter stark auf Marketingversprechen, in der Hoffnung, dass die Technik irgendwie liefern kann.

Obwohl die Leistung – insbesondere, um die GPUs voll auszulasten – von entscheidender Bedeutung ist, ist sie nur ein Teil der Lösung. Während der KI-Hype der praktischen Einführung in Unternehmen weicht, werden Plattformen, die eine breite Palette von Anwendungsfällen mit Effizienz, Zuverlässigkeit und Nachhaltigkeit unterstützen, unverzichtbar. Die Leistung muss über die Geschwindigkeit hinausgehen und mehrdimensionale Funktionen wie gleichzeitige Lese- und Schreibvorgänge, Metadatenskalierung, Ausfallsicherheit und Nachhaltigkeit umfassen, um den vielfältigen Anforderungen der realen Welt gerecht zu werden.

Vor diesem Hintergrund folgt ein Blick auf die aktuellen Optionen und wie sie zu bewerten sind. Es wird deutlich, dass all diese Systeme nicht den Anforderungen eines echten As-a-Service-Modells entsprechen, da es an Leistungsgarantien für die volle Auslastung der GPUs, einem Kapazitätsspielraum von 25 Prozent und der für eine Zuverlässigkeit von 99,9999 Prozent erforderlichen Verfügbarkeitsgarantie fehlt. Effizienz und Nachhaltigkeit? Auch diese Aspekte bleiben unberücksichtigt.

Parallele Dateisysteme: Diese Systeme bieten zwar eine hohe Leistung, sind jedoch mit einer komplexen Verwaltung, häufigen Aktualisierungen und fehlenden garantierten SLAs verbunden. Sie eignen sich hervorragend für bestimmte Anwendungsfälle, scheitern jedoch häufig bei der Skalierung auf Enterprise-Umgebungen, in denen der Verwaltungsaufwand schnell die Leistungsvorteile überwiegen kann. Soll ein hochqualifiziertes KI-Team wirklich durch Wartungsarbeiten aufgehalten werden? Ist es überhaupt finanziell und betrieblich machbar, diese Systeme in großem Maßstab zu warten?
Disaggregierte DIY-Hybridarchitekturen: Disaggregierte Hybridarchitekturen mögen vielversprechend klingen, aber in der Praxis halten sie oft nicht, was sie versprechen. Storage-Class Memory (SCM), einst als revolutionär gefeiert, hat sich als kostspielig und in seinen Fähigkeiten eingeschränkt erwiesen. Die Kombination von SCM mit QLC-Flash erzeugt nur eine vorübergehende Illusion von Geschwindigkeit – die Leistung sinkt, wenn die Kapazität gefüllt wird und Flash altert, was im Laufe der Zeit zu Inkonsistenzen führt. KI-Workloads erfordern eine zuverlässige, schnell verfügbare Leistung, die Caching-Systeme nur schwer bereitstellen können. Die Komplexität nimmt noch weiter zu, wenn man sich für »Bring-your-own-Hardware«-Ansätze, benutzerdefinierte Linux-Distributionen und Netzwerkkomplexitäten entscheidet, was die Betriebserfahrung potenziell zum Albtraum werden lässt. Diese Systeme gilt es gründlich »im großen Maßstab« zu testen, bevor man den Marketingversprechen Glauben schenkt. Ironischerweise entfernen viele dieser Produkte jetzt SLM (Subsystem Local Memory) aus ihren Designs und schreiben direkt auf Flash, ein Konzept aus dem Jahr 2016.
Hyperkonvergenz – Hoffnungen und Träume: Wenn zu viele Nicht-Storage-Aufgaben auf Storage-Systeme verlagert werden, führt dies zu CPU-Konflikten, sodass der Traum, Nicht-Storage-Vorgänge auf Storage-Hardware auszuführen, zum Wunschtraum wird. Außerdem werden Kunden dadurch an das Unternehmen gebunden. Der zuverlässigste Ansatz besteht darin, sich bei Nicht-Storage-Aufgaben auf dedizierte Software zu verlassen, um eine gleichbleibende Leistung zu gewährleisten und die Abhängigkeit von verwässerten Lösungen zu vermeiden, die von Storage-Anbietern gebündelt werden.

Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit: Schnelle Anpassung und Innovation erfordern sowohl Zuverlässigkeit als auch Skalierbarkeit. Dennoch hat man das Gefühl, dass sich der Markt rückwärts bewegt. Die GPU-Auslastung ist zwar entscheidend, aber viele Plattformen können immer noch keine schnellen, unterbrechungsfreien Firmware-Upgrades ohne Ausfallzeiten bewältigen. Kapazitätserweiterungen beeinträchtigen oft die Leistung oder erfordern Ausfallzeiten. Schlimmer noch: Das Hinzufügen von Performance-Nodes erfordert eine Daten-Resharding, was zu weiteren Unterbrechungen führt. Unternehmen berichten von Leistungseinbußen von bis zu 80 Prozent oder sogar von kompletten Ausfallzeiten, wenn ein einzelnes Laufwerk, ein Node oder ein SLC-Caching-Gerät ausfällt. Es fühlt sich an, als wäre die Branche in Bezug auf die Benutzererfahrung wieder in den frühen 2000er Jahren.

Das führt zur nächsten logischen Frage: Wie lassen sich die Herausforderungen im Bereich Enterprise-KI lösen?

Die Zukunft der KI-Infrastruktur

Die Storage-Plattform bietet eine einheitliche, mehrdimensionale Lösung, die auf 15 Jahren unermüdlicher Softwareinnovation und Flash-Technologie basiert. Sie ermöglicht es Unternehmen, jede Phase der KI-Pipeline nahtlos auszuführen, von der Datenkuratierung und dem Modelltraining bis hin zur Bereitstellung und Inferenz, mit autonom abgestimmtem, hochleistungsfähigem Speicher. Dies alles erfolgt effizient und einfach auf einer einzigen, leistungsstarken Plattform. Dieser Ansatz ist mehr als nur ein Speicher, er wurde entwickelt, um KI-Ergebnisse auf Enterprise-Niveau zu beschleunigen, und bietet eine nahtlose, Cloud-ähnliche Erfahrung. Eine integrierte Datenplattform unterstützt hierbei viele Zugriffsmuster von vielen Clients auf dieselben Daten gleichzeitig, mit integrierter Datenversionierung.

Eine Datenplattform, kein Speicher-Array

Während in der Datenspeicherbranche oft die Leistung, Merkmale und Funktionalität von Speicher-Arrays im Vordergrund stehen, berichten Unternehmenskunden immer wieder, worauf es wirklich ankommt. Das eigentliche Problem besteht darin, dass sie sich nicht mehr um die Verwaltung ihres Speichers kümmern müssen. Eine Plattform, die diese Anforderung erfüllt, unterscheidet sich in einigen grundlegenden Punkten von anderen Produkten.

Mehrdimensionale Leistung in großem Maßstab: KI-Workloads erzeugen unterschiedliche I/O-Profile, sodass eine konsistente, mehrdimensionale Speicherinfrastruktur für skalierbare, konsolidierte Daten und Leistung unerlässlich ist. Der »AND, not OR«-Ansatz kombiniert Scale-out-Lösungen für Skalierbarkeit mit Scale-up-Architekturen, die für transaktionale Workloads mit geringer Latenz wie Vektordatenbanken erforderlich sind. Unified FlashArray und FlashBlade konsolidieren Block-, Datei- und Objektspeicher für hohe Skalierbarkeit und Leistung. Die DirectFlash-Technologie beseitigt SSD-Ineffizienzen und zentralisiert das I/O-Path-Management für hohe Leistung, während DirectFlash-Module (DFMs) eine hohe Dichte (150 TB heute, 300 TB in Kürze) mit erstklassiger Ausfallsicherheit (<0,2 Prozent jährliche Rücklaufquote) und null Ausfallzeiten bieten.
Flexibilität, die sich mit dem Unternehmen weiterentwickelt: Die Evergreen//One-Storage-as-a-Service-Lösung ist ein langfristiger, umfassender Service, der auf der besonderen Evergreen-Architektur basiert und kontinuierliche Innovation, nahtlose Upgrades und vorhersehbare Kosten bietet. Mit branchenweit ersten SLAs, die Leistung, Kapazität, Effizienz und Betriebszeit abdecken, kümmert sich Pure Storage um Strom, Kühlung und Rack-Platz, sodass Kunden nur für den Service und nicht für die Hardware-Wartung bezahlen. KI-optimierte SLAs sorgen für eine einfache Durchsatzdimensionierung, damit die GPUs voll ausgelastet sind, und alles ist in einem einfachen, weniger als fünf Seiten umfassenden Vertrag geregelt.
Keine Feinjustierung nötig und immer effizient und leistungsstark: Einfachheit soll nicht nur ein Marketingversprechen sei. Die Storage-Plattform ist tatsächlich für den autonomen Betrieb konzipiert und bietet selbstabstimmende Leistung und kontinuierlich optimierte Datenlayouts ohne menschliches Eingreifen. Aufbauend auf dem eigens entwickelten Betriebssystem, der Betriebsumgebung Purity, und der DirectFlash-Hardware gewährleistet es höchste Effizienz und Nachhaltigkeit und lässt sich mühelos und nahezu ohne Verwaltungsaufwand skalieren. Es bietet außerdem Spitzenleistung, ohne dass komplexe HPC-Wissenschaftsprojekte oder die Komplikationen von Hybridsystemen erforderlich sind, und unterstützt nahtlos mehrere Zugriffsmuster gleichzeitig.

Einfache Automatisierung, Lebenszyklusverwaltung und Orchestrierung: Die integrierte AIOps-Lösung Pure1 vereinfacht die Automatisierung, Lebenszyklusverwaltung und Orchestrierung, indem sie unternehmensweite Transparenz und Verwaltung in einer einzigen Schnittstelle bietet, mit einem KI-Co-Piloten, der Rätselraten überflüssig macht. Einmal festgelegte Richtlinien verwalten die Einhaltung von Vorschriften, automatisierte Upgrades und die Echtzeit-Verfolgung von Sicherheit und Nachhaltigkeit. Eine einzige Steuerungsebene – Pure Fusion – ermöglicht den sofortigen Zugriff auf Ressourcen, sodass Administratoren Dienste einmal konfigurieren können, damit Entwickler und Geschäftsanwender ohne IT-Verzögerungen darauf zugreifen können. Dadurch werden Wartezeiten von Monaten auf Sekunden reduziert, sodass Teams innovativ sein und sich auf ihre Kernaufgaben konzentrieren können.
Keine Ausfallzeiten: Evergreen ist ein kontinuierliches Innovationsmodell, das auf der einzigartigen Architektur basiert. Das Herzstück der Storage-Arrays ist Purity, es sind nicht die Controller. Die Sateless-Architektur von Storage ermöglicht unterbrechungsfreie Hardware-Upgrades, sodass Migrationen oder Forklift-Upgrades überflüssig werden. Mit Stateless-Controllern und einfacher Plug-and-Play-Funktionalität ermöglicht Evergreen einfache Dichte- und Leistungs-Upgrades, wodurch die Plattform anpassungsfähig und auf dem neuesten Stand bleibt, ohne dass Ausfallzeiten geplant werden müssen.
Container-Orchestrierung und optimierte Kubernetes-Unterstützung: Die Orchestrierung einer KI-Pipeline erfordert eine nahtlose Koordination, wobei Kubernetes im Mittelpunkt steht. Portworx ist eine Cloud-native Datenlösung, die für Kubernetes und containerisierte Anwendungen entwickelt wurde, auf einer einheitlichen, skalierbaren und sicheren Speicherplattform. Sie bietet persistenten Speicher für Stateful-Workloads, Disaster Recovery ohne Ausfallzeiten und nahtlose Datenportabilität und ermöglicht es Unternehmen, datenintensive Anwendungen in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen flexibel zu verwalten. Diese flexible Plattform lässt sich in jede Kubernetes-fähige Lösung integrieren, von Kubeflow auf Red Hat OpenShift bis hin zu Milvus auf Rancher, sodass Kunden den Kubernetes-Stack ihrer Wahl optimieren können.
Nachhaltige Plattform: KI ist energieintensiv. Viele KI-Innovatoren suchen nach Möglichkeiten, den Stromverbrauch zu senken, damit mehr GPU-Leistung im Rechenzentrum gestapelt werden kann. Pure Storage hat eine nachgewiesene Erfolgsbilanz in Bezug auf Effizienz und Nachhaltigkeit. Dies zeigt die hochgradige Effizienz, mit nur zehn Prozent des Stromverbrauchs herkömmlicher HDD-Systeme. Pure Storage reduziert den Platzbedarf hinsichtlich Stellfläche und im Rack um bis zu 95 Prozent und senkt die Kühlkosten um bis zu 75 Prozent. Modernste Design- und Recyclingverfahren reduzieren zudem den Elektroschrott um das Dreifache und fördern eine nachhaltige Zukunft.

Validierte Lösungen und Referenzarchitekturen

Pure Storage konzentriert sich auf die Bereitstellung von erstklassigem Speicher und bietet validierte, zertifizierte Referenzarchitekturen für Leistung und Zuverlässigkeit. Pure Storage arbeitet mit führenden Unternehmen wie Arista, Cisco, NVIDIA und Supermicro zusammen, um Flexibilität und nahtlose Interoperabilität zu gewährleisten. Im Gegensatz zu restriktiven hyperkonvergenten Plattformen bietet die offene Architektur Wahlfreiheit ohne Anbieterbindung und stellt sicher, dass sich der Speicher mit den KI-Anforderungen weiterentwickelt.

Zu diesen Lösungen gehören:

GenAI RAG mit NVIDIA
AIRI – KI-fähige Infrastruktur mit NVIDIA DGX BasePOD
NVIDIA OVX-Validierung – OEM-Server mit NVIDIA L40s-Grafikprozessoren
Zertifizierter Speicher für NVIDIA DGX SuperPOD:
FlashStack for AI – Cisco Validated Designs für GenAI, Inferenz und MLOps.
GenAI-Pods um KI-gestützte Innovationen zu beschleunigen und den Zeit- und Kostenaufwand zu reduzieren.
Validierte KI-Designbibliothek – umfassendes Portfolio an validierten Designs

Wie geht es weiter mit der Storage-Plattform?

Die Storage-Plattform setzt den Branchenstandard für Leistung, Zuverlässigkeit, Effizienz und Nachhaltigkeit. Pure Storage arbeitet dennoch kontinuierlich an Innovationen, um Grenzen zu verschieben, und ermöglicht es Hunderten von KI-Kunden, von kleinen Bereitstellungen bis hin zu einigen der größten GPU-Clouds der Welt, transformative KI-Ergebnisse zu erzielen. Insbesondere die jüngste Ankündigung von Investitionen und Partnerschaften mit CoreWeave unterstützt Kunden, die mit Zehntausenden von GPUs arbeiten, und Hyperscale-Kunden wie Metas AI Research SuperCluster. Während sich die KI-Innovation weiterentwickelt, ist Pure Storage bestrebt, weiterhin Lösungen der nächsten Generation zu entwickeln, die die Grenzen des Möglichen neu definieren.

KI-Innovationen

KI-Workloads brauchen mehr als nur Geschwindigkeit. Sie erfordern eine Plattform, die für alle Workloads belastbar, skalierbar und effizient ist, insbesondere, wenn sich die KI-Anforderungen weiterentwickeln. Die Storage-Plattform bietet durch die Evergreen-Architektur, Software-Innovation und DirectFlash eine konstante Leistung, eine unschlagbare Dichte und null Ausfallzeiten. Ganz gleich, ob Unternehmen transaktionale KI oder massive Pipelines mit hoher Parallelität ausführen, sorgt Pure Storage für eine hohe Leistung ohne Abstriche bei der Skalierbarkeit. Mit einer Flexibilität, die der Cloud ähnelt, und als Partner, der sich für den Erfolg einsetzt, hilft Pure Storage Unternehmen, das Potenzial von KI voll auszuschöpfen.

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