AI-Inferenz steht gegenüber AI-Training im Vordergrund; Speicher wird zum substanziellen Bestandteil von AI-Architekturen. Überblick mit aktuellen Entwicklungstrends und einem Recap zur (US) FMS 2026...

Um was geht es in diesem Podcast?

Inzwischen sind fast alle zentralen Infrastrukturbereiche (Hardware, Software, Prozesse) von KI betroffen. Dies betrifft Datenbanken, aktive Archive, Netzwerke, die plattformübergreifende Datenverwaltung, Echtzeit-Datenzugriffe, usw.

Dem gegenüber steht eine zunehmende Infrastruktur-Komplexität mit steigende Kosten, getrieben durch entsprechende Sicherheits-, Verfügbarkeit und Leistungsanforderungen.

Der KI-Wertbeitrag hängt heute wesentlich von datengetriebenen Innovationen und damit auch der vorhandenen Speicherebene ab. Beispiel: Applikationen mit massiven Datensätzen benötigen konstant hohe I/O-Leistungswerte (IOPS, GB-/TB/s) und je nach Profil extrem niedrige Latenzen. Hochparallele I/O-Architekturen für Server und Storage im Verbund mit HDDs, NAND Flash und Memory stellen dazu die Basis.

Gesteuert wird die Hardware über Software-definierte Systeme auf Server- bzw. Appliance-Ebene. Hochleistungs-Filesysteme integrieren NVMe-basierten Flash-Speicher und HDDs auf I/O-level mit GPU-/CPUs von Servern, Objektspeicher und Interconnects mit geringer Latenz, dies innerhalb von Fabric-Architekturen mit NVMeoF oder Infiniband.

Welche Speichertechnologien und Trends in diesem Zusammenhang relevant sind, werden im Podcast näher erläutert...

Zum Inhalt dieser Podcast-Episode #179:

Bekanntlich haben sich Container-Technologien wie Kubernetes & Co. in den vergangenen Jahren zum Standard für moderne Cloud-native Anwendungen entwickelt.

Hintergrund: Sie ermöglichen es, Anwendungen in kleine, voneinander unabhängige Dienste – sogenannte Microservices – aufzuteilen. Dadurch lassen sich Anwendungen einfacher entwickeln, aktualisieren und effektiv skalieren. Eine wichtige Rolle kommt dabei der Speicherinfrastruktur zu:

Container-Plattformen benötigen persistente Speicherressourcen für Datenbanken, KI-Anwendungen oder andere zustandsbehaftete Workloads.

Mit Hilfe des Container Storage Interface (CSI) können Kubernetes-Cluster auf unterschiedlichste Speicherlösungen zugreifen...