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...

Die kritische Ressource „Storage für KI“ weiter optimieren.

Neu: Google PolarQuant mit extremer Kompression zur Lösung des Speicherbedarfs bei der Vektor-Quantisierung und WEKA AI Storage mit Augmented Memory Grid und Token-Warehouse zusammen mit NVIDIA's Inference Context Memory Storage Platform und GPUDirect Storage (GPU-Speicher mit GPUDirect Storage und RDMA erweitern).

Zum Inhalt dieses nicht KI-erzeugten Podcasts (Hörzeit 8:25 min):

Interaktionen bei agentischen KI-Systemen werden komplexer und betreffen sowohl die Inferenzleistung selbst, als auch deren Wirtschaftlichkeit. Der Grund: Anwendungen wie große Sprachmodelle (LLMs) benötigen immer mehr Speicherplatz, um KeyValue Einträge im Cache zu speichern. Dies gilt insbesondere bei der Verarbeitung von Kontext mit großer Reichweite und Vector Search Engines.

Damit steigt parallel die Nachfrage nach schnellen Speicherchips und NAND Flash weiter an. Nicht nur auf Grund aktueller Engpässe bei der Versorgung mit Memory- und Flashstorage entsteht damit ein potentiell kritischer Flaschenhals.

Das alles macht Anwenderseitig verschiedene Maßnahmen zur möglichst effektiven Reduzierung des Speicherbedarfs notwendig und rückt als Priorität bei KI-Projekten mit in den Vordergrund.

Inference Context ist im Zeitalter von Agents und deren komplexen Interaktionen inzwischen nicht länger eine reine Optimierungs-, sondern zunehmend eine gesamte IT-Infrastruktur-Herausforderung.

Im folgenden Überblick finden Sie zwei aktuelle Beispiele zu Lösungen, um die geschilderten Anforderungen IT-Infrastruktur-, Storage- und datenseitig zu adressieren...

Eine cyberresiliente Speicherumgebung gehört mit zu den zentralen Anforderungen, um die Sicherheit von kritischen Daten zu gewährleisten und Angriffe auf die Storage-Infrastruktur verhindern zu können.

Hinweis: Unternehmen in Deutschland sind ab dem nationalen Stichtag (6. Dez. 2025) verpflichtet, die erhöhten Cybersicherheitsstandards und Meldepflichten der NIS2-Richtlinie zu erfüllen. Laut BSI müssen diese selbständig prüfen, ob sie von der NIS-2-Richtlinie betroffen sind.

Gesucht sind im Speicher- und Datenverwaltungs-Umfeld Lösungen & Services, um die schädliche Auswirkungen eines Cyberangriffs oder andere Katastrophen so weit wie möglich zu minimieren oder im Idealfall unmöglich machen zu können.

Welche Maßnahmen und aktuellen Technologien dafür in Frage kommen, wird in dieser Podcast-Episode zusammengefasst. Weiterführende Informationen zu dem Themenkomplex finden Sie unter www.storageconsortium.de

Im Schnittpunkt zwischen KI und modernen Anwendungen stehen die Daten. Wo liegen potentielle IT-Infrastruktur-Engpässe und wie kann man sie vermeiden? Überblick zu Storageanforderungen inklusive Update zur NVIDIA Spectrum-X Ethernet Platform…

Hintergrund

KI-Applikationen und deren Entwicklung stellt andere Anforderungen an die Speicherinfrastruktur als klassische transaktionsorientierte Enterprise-Workloads. Aus KI-Sicht soll eine hohe "Ingest"-Bandbreite für Zugriffsmuster von kleinen bis großen Files zur Verfügung stehen.

Bei vielen und sehr großen Datensätzen ergeben sich verschiedene Herausforderungen in Bezug auf den „richtigen“ Storage, d.h. Protokolle, Filesysteme, Server-Technologien, disaggregierte Architekturen vs. Hyperconverged sowie den geeigneten Netzwerkkomponenten.

NVIDIA hat seine Spectrum-X-Netzwerkplattform funktional auf die Datenspeicher-Struktur und damit das entstehende Storage-Ökosystem ausgeweitet. Spectrum-X führte dazu Neuerungen ein, die von InfiniBand übernommen wurden.

Anbieter wie DDN, Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise, Hitachi Vantara, IBM, NetApp, Nutanix, Pure Storage, VAST Data und WEKA arbeiten mit NVIDIA hier verstärkt zusammen.

Fazit

Bei KI ist es wichtig, die Speicherarchitektur stets im Auge zu behalten und wo nötig, gezielt zu modernisieren. Organisationen sind dann in der Lage, das Potenzial und die damit verbundenen Vorteile und Versprechen für die Anwendungsebene schneller auszuschöpfen.

Weitere Details dazu finden Sie auch unter www.storageconsortium.de unter den Stichworten KI und Storage...

Die Speicher- und Dateninfrastruktur im Unternehmen steht weiter im Fokus. Für mehr Resilienz und Datenschutz reichen Snapshots alleine nicht aus…

Um was geht es in dieser Episode?

Während Themen wie GenAI oder Quantum Computing gerade viel Aufmerksamkeit erhalten, drückt IT- und Anwenderseitig in der Praxis meist an anderer Stelle der Schuh.

Denn Cyberangriffe nehmen an Raffinesse und Umfang immer weiter zu und beschäftigen damit die ohnehin angespannte Personallage vieler Rechenzentren und Unternehmen.

Um die ständigen Angriffe abzuwehren ist es unumgänglich, die Widerstandsfähigkeit - sprich Ausfallsicherheit, Problemerkennung und rasche Wiederherstellungsfähigkeit - von kritischen Speicherumgebungen weiter zu erhöhen.

Vereinfacht gesagt müssen die Systeme nach einem Angriff so schnell wie möglich wieder arbeiten können und die Sicherheit der im Betrieb gespeicherten kritischen Daten gewährleistet sein. Angriffe auf Storage-Produktivumgebungen sind pro-aktiv im Vorfeld bereits zu verhindern.

Dafür stehen eine Reihe von modernen KI-gestützten Technologien zur Verfügung, die konsequent eingesetzt werden sollten (Stichwort: IT-Infrastruktur-Modernisierung).

Grundsätze zum Aufbau einer Cyber-resistenten Enterprise Storage Infrastruktur:

Damit kritische Daten vor dem Ablauf ihres Lifecyles nicht kompromittiert werden, ist ein pro-aktiver Ansatz zur Widerstandsfähigkeit gegen Angriffe notwendig.

Verantwortliche sind gut beraten, dazu mehrere Schutzmaßnahmen zu kombinieren, um Angriffe sowie Penetrationen möglichst frühzeitig zu erkennen und die Systeme und Daten bei Bedarf schnell wiederherstellen zu können.

Aus Storage- und Data Management-Sicht haben sich folgende Technologien sowie Verfahren bewährt:

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Künstliche Intelligenz, Container und Edge-Computing sind für die IT-Infrastruktur potentiell eine Herausforderung...

Um was geht es in dieser Episode?

Wenn Rechenleistung und Datenkapazitäten wachsen, ist eine Speicherinfrastruktur gefordert, die damit flexibel Schritt halten kann. Auch die leistungsfähigsten Compute-Ressourcen werden nur so schnell arbeiten, wie sie auf die gespeicherten Daten zugreifen können.

Ein skalierbarer, softwaredefinierte Speicher im KI-Umfeld ist ein aktives Element zur Beschleunigung von datenintensiven Workloads. Traditionelle Speicherlösungen können hingegen verschiedene Engpässe erzeugen, die anspruchsvolle datenbezogene Anwendungen ausbremsen.

Wichtig ist die Fähigkeit, Rechen- und Speicherkapazität unabhängig voneinander zu skalieren. Auch sollte die starre Abhängigkeit von einem Hypervisor-System vermieden werden.

Auf Storage- und Data Management-Ebene sind dabei die folgende Aspekte kritisch zu beachten...