AI Storage bezieht sich auf spezialisierte Storage-Systeme und -Architekturen (sowohl Hardware als auch Software), die darauf ausgelegt sind, die anspruchsvollen Anforderungen von Workloads mit künstlicher Intelligenz (AI) zu erfüllen. Diese Workloads umfassen oft massive Datensätze, Hochgeschwindigkeitsverarbeitung und Echtzeitanalysen, wodurch herkömmliche Storage-Lösungen unzureichend sind. AI Storage-Systeme sind für Skalierbarkeit, Performance und Integration mit Workflows für maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) optimiert.
Warum AIStorage wichtig ist
Jedes AIProjekt, vom Training großer Sprachmodelle bis hin zur Entwicklung fortschrittlicher Bilderkennung, hängt von riesigen Datenmengen ab. Der Erfolg dieser AI-Initiativen erfordert eine robuste und zuverlässige Dateninfrastruktur, um die erforderlichen Daten zu verwalten, zu speichern und bereitzustellen. Eine kürzlich durchgeführte IDC-Umfrage ergab, dass Unternehmen ihre Infrastruktur als oberste Priorität für den Wechsel von GenAI-Experimenten zu einer breiten AIEinführung in ihrem gesamten Unternehmen und IT-Stack betrachten.
Aber selbst die Konzentration auf infrastrukturelle Veränderungen bringt immer noch Herausforderungen mit sich. Viele Unternehmen konzentrieren sich auf die Konfiguration und Optimierung von GPUs für rechenintensive, AI-basierte Aufgaben. Während sie mit ihren AI-Projekten vorankommen, stehen sie in der Regel vor Storage-bezogenen Herausforderungen in Bezug auf Datenzugänglichkeit, Durchsatz und Skalierbarkeit. Ihre Storage-Systeme können Performance-Engpässe aufweisen und nicht in der Lage sein, GPUs für schnelles AI-Training und -Implementierung voll auszulasten. Diese Systeme können Schwierigkeiten haben, eine hohe Performance über gemischte Medien-Workloads hinweg zu bieten, was erforderlich ist, um einen schnellen Datenabruf für AI zu gewährleisten, ohne die Geschwindigkeit zu beeinträchtigen. Möglicherweise sind sie auch zu komplex, um sie zu verwalten, und es fehlt ihnen an energieeffizienter Skalierung, die es ihnen ermöglichen würde, mit AIAnforderungen zu wachsen, ohne den Stromverbrauch zu erhöhen.
AI Storage bietet die Kapazität, Performance und Flexibilität, die für die Unterstützung AI-gesteuerter Anwendungen erforderlich sind. Seine Bedeutung liegt darin, es Unternehmen zu ermöglichen, die Leistungsfähigkeit von AI zu nutzen, indem sie die großen und komplexen Datensätze, die Training, Inferenz und andere AIProzesse vorantreiben, effizient verwalten.
Wie AI Storage sich von herkömmlichem Storage unterscheidet
AI Storage unterscheidet sich in vielerlei Hinsicht von herkömmlichem Data Storage:
- Datenvolumen und -vielfalt: AI-Anwendungen erfordern die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten wie Bilder, Videos und Sensordaten, während herkömmlicher Storage sich hauptsächlich auf strukturierte Daten wie Datenbanken und Dateien konzentriert.
- Hohe Performance: AI Storage priorisiert hohe IOPS und geringe Latenz, um die Datenverarbeitung in Echtzeit zu unterstützen, im Gegensatz zu herkömmlichem Storage, bei dem Kosten oder Kapazität der Geschwindigkeit vorgezogen werden können.
- Parallelität: AI Systeme müssen Daten parallel über verteilte Knoten hinweg verarbeiten und fortschrittliche Architekturen wie Objekt-Storage oder parallele Dateisysteme erfordern.
- Nahtlose Integration: AI Storage-Lösungen sind so konzipiert, dass sie eng mit AI-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch) und Beschleunigern (z. B. GPUs, TPUs) zusammenarbeiten.
So funktioniert AI-Storage
AI Storage verwendet skalierbare Architekturen wie Objekt-Storage und parallele Dateisysteme, um das exponentielle Wachstum von Daten zu verwalten. Diese Systeme verteilen Daten über mehrere Storage-Knoten und stellen so sicher, dass Daten immer verfügbar sind und parallel von AI-Anwendungen verarbeitet werden können.
AI-Storage verwendet auch Technologien wie nichtflüchtigen Speicherexpress (NVMe) und Solid-State-Laufwerke (SSDs) für den schnellen Datenabruf, die Latenz bei Trainings- oder Inferenzaufgaben reduziert und die Datenbewegung mit hoher Bandbreite unterstützt, was für das Training großer AI-Modelle entscheidend ist.
AI Workloads erfordern in der Regel mehrstufige Storage-Lösungen, um Kosten und Performance auszugleichen. Häufig aufgerufene Daten werden auf Hochgeschwindigkeits-Storage gespeichert, während selten aufgerufene Daten auf kostengünstigem, langsamerem Storage archiviert werden.
Die Rolle von AI und ML bei der Optimierung von Storage-Lösungen
So optimieren AI und ML Storage-Lösungen genau:
Vorausschauende Analysen
AI- und ML-Algorithmen analysieren Nutzungsmuster, um den zukünftigen Storage-Bedarf vorherzusagen und eine proaktive Skalierung und Ressourcenzuweisung zu ermöglichen. Dies minimiert die Überversorgung und stellt die optimale Nutzung von Storage-Ressourcen sicher.
Datenplatzierung und Caching
Intelligente Datenplatzierungsalgorithmen optimieren, wo Daten in einem System gespeichert werden (z. B. näher an Berechnungsknoten oder in schnelleren Storage-Tiers). AI kann Caching-Systeme verwalten, um sicherzustellen, dass die am häufigsten aufgerufenen Daten leicht verfügbar sind.
Erkennung von Anomalien
AI-gestützte Systeme überwachen Storage-Umgebungen auf Unregelmäßigkeiten wie potenzielle Hardwareausfälle oder Engpässe, was vorausschauende Wartung und reduzierte Ausfallzeiten ermöglicht.
Komprimierung und Deduplizierung
Maschinelle Lernalgorithmen verbessern die Datenkomprimierung und -deduplizierung, verringern den Storage-Fußabdruck und erhalten gleichzeitig die Datenintegrität und -zugänglichkeit.
Vorteile von AIStorage
AI Storage bietet zahlreiche Vorteile gegenüber herkömmlichen Storage-Systemen und ist daher eine wesentliche Komponente moderner AI- und ML-Workflows. Nachfolgend finden Sie eine detaillierte Untersuchung der wichtigsten Vorteile.
Effizienz
AI Storage automatisiert Datenmanagementprozesse wie Metadaten-Tagging, Tiering und Abruf, eliminiert manuelle Eingriffe und reduziert die betriebliche Komplexität. Hochgeschwindigkeits-Storage-Architekturen (z. B. NVMe und SSDs) und intelligente Caching-Mechanismen sorgen für eine niedrige Latenz für Trainings- und Inferenzaufgaben.
Maschinelle Lernalgorithmen verbessern Komprimierung und Deduplizierung und optimieren den Storage-Platz, ohne die Performance zu beeinträchtigen.
Skalierbarkeit
AI Storage-Systeme sind für horizontale Skalierbarkeit konzipiert, sodass Unternehmen bei wachsendem Datenvolumen nahtlos Kapazität hinzufügen können. AI Storage kann strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten verwalten und eignet sich daher ideal für heterogene Datensätze. AI ordnet Ressourcen dynamisch auf der Grundlage der Workload-Bedarfsanforderung zu und stellt so eine optimale Auslastung sicher.
Sicherheit und Zuverlässigkeit
AI Storage-Systeme überwachen kontinuierlich Datenzugriffsmuster und erkennen ungewöhnliche Aktivitäten, was frühzeitig vor potenziellen Sicherheitsverletzungen warnt. AI kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass Daten sicher gespeichert werden und gesetzlichen Anforderungen wie DSGVO oder HIPAA entsprechen, indem sie Compliance-Prüfungen automatisiert. AI identifiziert potenzielle Hardwareausfälle, bevor sie auftreten, schützt Daten und reduziert Ausfallzeiten. Ein Technologieunternehmen kann beispielsweise Storage-Ausfälle vermeiden, indem AI-gestützte Diagnosen verwendet, um ausfallende Laufwerke proaktiv zu ersetzen.
Innovation
AI Storage lässt sich nahtlos in AI-Frameworks und Hardware-Beschleuniger integrieren und ermöglicht schnelles Modelltraining und Experimentieren. Die Vorverarbeitung, Erweiterung und Verteilung von Daten über Rechenressourcen hinweg wird effizienter.
AI Storage-Anwendungen und Anwendungsfälle
Die folgenden Branchen profitieren stark von AI Storage:
Gesundheitswesen
AI Storage revolutioniert das Gesundheitswesen, indem es die effiziente Handhabung riesiger Datensätze ermöglicht, die Diagnose verbessert und den Betrieb rationalisiert.
- Medizinische Bildgebung: AI Storage unterstützt die Echtzeitverarbeitung von Röntgenaufnahmen, MRTs und CT-Scans und ermöglicht so schnellere Diagnosen.
- Genomforschung: Die Hochdurchsatzsequenzierung erzeugt riesige Datenmengen, die skalierbaren Storage für die Analyse erfordern.
- Telemedizin: AI Storage sorgt für eine sichere und effiziente Handhabung von Patientendaten für Remote-Beratungen.
Finanzen
AI Storage verbessert die Datensicherheit, Betrugserkennung und betriebliche Effizienz bei Finanzdienstleistungen.
- Betrugserkennung: AI-gestützte Storage-Systeme analysieren Transaktionsmuster in Echtzeit, um Anomalien zu erkennen.
- Risikomanagement: Vorausschauende Modelle verwenden historische Daten, die in AI-Systemen gespeichert sind, um die Kreditwürdigkeit und die Marktrisiken zu bewerten.
- Algorithmischer Handel: Hochgeschwindigkeits-AI-Storage-Systeme ermöglichen Marktanalysen und die Ausführung von Trades in Echtzeit.
Unterhaltung und Medien
AI Storage verändert die Art und Weise, wie Inhalte erstellt, verteilt und genutzt werden, und ermöglicht so personalisierte Erfahrungen und effiziente Workflows.
- Inhaltsempfehlungen: AI Storage unterstützt Algorithmen, die Benutzerpräferenzen analysieren, um relevante Inhalte vorzuschlagen.
- Videobearbeitung und -produktion: AI-gesteuerte Systeme kennzeichnen und indexieren Medienressourcen und vereinfachen so den Bearbeitungsprozess.
- Gaming: AI Storage verbessert Echtzeitanalysen beim Gaming und speichert Spielerdaten, um das Gameplay dynamisch anzupassen.
Automobilindustrie
AI Storage unterstützt die Entwicklung autonomer Fahrzeuge und fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme (ADAS).
- Selbstfahrende Autos: AIStorage verarbeitet riesige Datensätze, die von Sensoren, Kameras und Lidar für Trainingsmodelle generiert werden.
- Vorausschauende Wartung: AI-Storage verfolgt Fahrzeug-Performance-Daten, um Ausfälle vorherzusagen und zu verhindern.
Produktion
AI Storage fördert Effizienz und Innovation in intelligenten Fabriken.
- IoT-Datenmanagement: AIStorage verarbeitet Daten von Sensoren und Maschinen, um die Produktion zu optimieren.
- Qualitätskontrolle: AIModelle vergleichen Live-Produktionsdaten mit Standards, die in AISystemen gespeichert sind, um Fehler zu erkennen.
Herausforderungen bei AI Storage
Die Herausforderungen im Zusammenhang mit AI-Storage sind zahlreich und ergeben sich aus der ständig wachsenden Nachfrage nach effizienten, skalierbaren und sicheren Lösungen.
Hierzu gehören:
Kosten
Technologien wie NVMe-SSDs und -GPUs, die für Hochleistungssysteme von entscheidender Bedeutung sind, können erhebliche Kosten mit sich bringen, die für kleine und mittlere Unternehmen unerschwinglich sein können, die oft Schwierigkeiten haben, die Anfangsinvestition mit den laufenden Betriebskosten in Einklang zu bringen.
Komplexität
Eine weitere kritische Herausforderung besteht in der Komplexität der Integration. Die Kombination von AI-Storage-Systemen mit bestehender IT-Infrastruktur und AI/ML-Workflows kann technisch anspruchsvoll sein. Bei schlechter Ausführung können Integrationsbemühungen zu suboptimalen Performance- und Workflow-Störungen führen.
Qualifikationslücken
Eine Qualifikationslücke verschärft diese Herausforderungen noch weiter. Die Implementierung und Verwaltung von AI-Storage erfordert Fachwissen sowohl in fortschrittlichen Storage-Technologien als auch in AI/ML-Workflows. Ohne qualifiziertes Personal riskieren Unternehmen ineffiziente Implementierungen und eine unzureichende Auslastung ihrer Ressourcen.
Wie man AI-Storage-Herausforderungen angeht
Bewerten Sie zunächst Ihre Datenanforderungen, indem Sie die Art, das Volumen und die Häufigkeit der Datennutzung innerhalb Ihrer AIWorkflows verstehen. Die Auswahl von Storage-Lösungen, die unstrukturierte Daten aufnehmen und gleichzeitig Tiering für weniger kritische Informationen bieten, ist unerlässlich.
Budget- und Kostenmanagement spielen ebenfalls eine entscheidende Rolle. Die Bewertung der Gesamtbetriebskosten – einschließlich Hardware, Software und Wartung – kann Sie zu hybriden Modellen führen, die Hochleistungs-Storage für aktive Daten mit Cloud-Storage für Archivierungszwecke in Einklang bringen.
Kompatibilität und Integration sind ebenso wichtig. Die Sicherstellung einer nahtlosen Integration in die bestehende Infrastruktur und der Support für beliebte AI/ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch kann Performance-Probleme verhindern.
Robuste Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Audits sollten implementiert werden. Die Auswahl von Anbietern mit starken Sicherheitszertifizierungen und Unterstützung bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bietet eine zusätzliche Schutzebene.
Für latenzempfindliche Anwendungen müssen Unternehmen ihre spezifischen Anforderungen bewerten und in optimierte Storage-Lösungen wie NVMe sowie Caching-Mechanismen investieren, um den Datenzugriff zu beschleunigen.
Schließlich kann die Partnerschaft mit namhaften Anbietern und die Nutzung ihrer Expertise in AI-Storage-Technologien die Implementierung optimieren und die Skalierbarkeit fördern. Pure Storage ist ein solcher Anbieter, aber mehr dazu unten.
Für die Zukunft entwickelt
AIStorage verändert schnell die Art und Weise, wie Unternehmen Daten speichern, verwalten und nutzen. Die Zukunft von AI-Storage liegt in der Fähigkeit, sich an neue Technologien anzupassen, wachsende Datenkomplexitäten anzugehen und Innovationen branchenübergreifend voranzutreiben.
AIStorage geht über herkömmliche Lösungen hinaus, indem er künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen integriert, um Datenmanagementprozesse zu optimieren, die Performance zu verbessern und moderne Workloads zu unterstützen.
Das Verständnis und die Einführung von AI-Storage-Lösungen ist für Unternehmen, die bestrebt sind, wettbewerbsfähig zu bleiben, nicht mehr optional. Da Daten mit einer beispiellosen Geschwindigkeit wachsen, können herkömmliche Storage-Systeme nicht mit den Anforderungen von AI-gesteuerten Anwendungen Schritt halten. AIStorage stellt sicher, dass Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen können, was Agilität, Innovation und langfristigen Erfolg ermöglicht.
Warum Pure Storage für AIStorage
Jedes Unternehmen, das Storage in seinen AIWorkflows verbrauchen möchte, kann von Pure Storage profitieren.
Die Pure Storage-Plattform unterstützt Unternehmen dabei,
Maximieren Sie Performance und Effizienz:
- Beschleunigen Sie AI-Datenpipelines mit paralleler Architektur und mehrdimensionaler Performance.
- Nutzen Sie 85 % bis 95 % weniger Strom und Platz für Storage.
- Verbessern Sie die Datenvorbereitung mit dem 64-mal schnelleren Dateimanagement über das RapidFile Toolkit.
Vereinheitlichen Sie Ihre Daten für AI:
- Konsolidieren Sie Datensilos auf einer gemeinsamen, einheitlichen Plattform.
- Verwalten Sie Ihre Storage-Abonnements und -Assets ganzheitlich von einer einzigen Oberfläche aus.
- Integrieren Sie verschiedene Datenquellen, unabhängig von Protokoll, Dateigröße oder Datei-/Objektanzahl.
- Verwenden Sie eine einzige konsistente Plattform für Ihr gesamtes AIÖkosystem.
Vereinfachen Sie das Daten-Storage-Management:
- Verbessern Sie die Storage-Auslastung mit dynamischer Workload-Bewegung und AI-basierten Empfehlungen.
- Steigern Sie die Produktivität mit einfacher, automatisierter Verwaltung und Bereitstellung.
- Vereinfachen Sie die Kapazitätsplanung mit AI-gesteuerten Erkenntnissen.
- Schnellere Implementierung mit validierten Designs.
Lösen Sie die Unvorhersehbarkeit des AI-Wachstums:
- Mit SLA-gesteuertem Storage-as-a-Service können Sie einfach wachsen.
- Erfüllen Sie AIWachstumsanforderungen mit unterbrechungsfreier Kapazität und Performance-Erweiterung.
- Genießen Sie die Bereitstellung ohne Ausfallzeiten für neue Software-Upgrades.
- Erhalten Sie Unternehmensdatenservices für containerisierte Apps.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie mit Pure Storage die Performance maximieren, eine unübertroffene Effizienz erreichen, das volle Potenzial Ihrer AI-Initiativen ausschöpfen und die Zukunft der KI vorantreiben können. AI Pure Storage
