Was ist intelligenter Speicher?

Anders ausgedrückt, sie ist eine intelligente Software-Ebene, die ein umfassendes Speichermanagement im gesamten Unternehmens-Ökosystem ermöglicht. Zu den wichtigsten Funktionen gehören prädiktive Analyse, autonomes Datentiering, automatische Software-Updates und proaktive Fehlerbehebung.

Unternehmen sehen sich heute mit immer umfangreicheren datenintensiven Workloads konfrontiert, insbesondere da sich der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) immer weiter beschleunigt. Sie modernisieren ihre Datenspeicherinfrastruktur , um diese fortschrittlichen Analyse-Workloads zu unterstützen und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen.

Der Bedarf an intelligenter Speicherung wächst schnell. Laut Fortune Business Insights wird erwartet, dass der globale Datenspeichermarkt von 298,54 Milliarden USD im Jahr 2026 auf 984,56 Milliarden USD bis 2034 wachsen wird, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 16,10 %.¹

Diese Expansion wird durch riesige Datenmengen von Internet der Dinge-(IoT-)Geräten, Cloud Computing- und KI-Anwendungen sowie von Daten am Edge, die lokale Datenverarbeitungsfähigkeiten erfordern, angetrieben. Als Reaktion darauf greifen Unternehmen auf fortschrittliche Lösungen wie Software-definierter Speicher (SDS) und intelligente Speichersysteme zurück, um diese Komplexität zu bewältigen.

Es gibt drei Haupttypen der Datenspeicherung:

• File Storage organisiert die Daten in einer hierarchischen Struktur aus Dateien, Ordnern und Verzeichnissen. Diese Technologie eignet sich gut für die Zusammenarbeit, die Dokumentenverwaltung und Situationen, in denen Daten einfach zwischen Benutzern geteilt werden müssen. File Storage wird in der Regel mit Festplatten und NAS-Geräten Network-Attached Storage verwendet.

• Block Storage teilt Daten in feste Blöcke auf, von denen jeder eine eindeutige Kennung besitzt, und speichert diese unabhängig voneinander. Block Storage bietet hohe Leistung und geringe Latenz, wodurch es sich ideal für geschäftskritische Workloads wie Datenbanken, Container und Backend-Speicher für virtuelle Maschinen eignet.

• Object Storage verwaltet die Daten als diskrete Objekte mit eindeutigen Identifikatoren und reichhaltigen Metadaten. Objektspeicherung ist für enorme Skalierbarkeit konzipiert und zeichnet sich durch die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten (zum Beispiel Bilder, Videos, Sensordaten) über verteilte, cloudbasierte Umgebungen hinweg aus. Sie eignet sich besonders gut für KI/ML-Workloads, Data Lakes und generative KI-Anwendungen.

Traditionelles Datenspeichermanagement besteht aus den Prozessen, die zur sicheren Aufbewahrung, Organisation und zum Zugriff auf Datenbestände verwendet werden, während gleichzeitig die Speicherressourcen optimiert und Datenschutz gewährleistet werden. Es basiert auf manueller Bereitstellung, Überwachung und Optimierung, was zunehmend herausfordernd wird, da das Datenvolumen wächst und die Arbeitslasten sich über hybride Cloud-Umgebungen hinweg diversifizieren.

Intelligenter Speicher baut auf diesem Ansatz auf, indem KI, ML und Automatisierung direkt in die Speicherinfrastruktur integriert werden. Anstatt manuelle Eingriffe zu erfordern, verwaltet ein intelligentes Speichersystem die Datenplatzierung, prognostiziert den Kapazitätsbedarf, optimiert die Leistung und schützt vor Bedrohungen – und das alles innerhalb eines einheitlichen Verwaltungssystems.

Intelligenter Speicher und KI-Speicher sind zwar eng miteinander verwandt, aber nicht dasselbe.

KI-Speicher bezeichnet Datenspeichersysteme, die für die großen Datensätze, den schnellen Datenzugriff und die intensive Rechenleistung ausgelegt sind, die für KI/ML-Workloads erforderlich sind. Diese Systeme wurden speziell für KI-Training, Inferenz und Data-Lake-Funktionen entwickelt, um den Leistungsanforderungen von KI-Anwendungen gerecht zu werden.

Intelligente Speicherlösungen integrieren KI und ML in Speichersysteme, um die Verwaltung zu automatisieren und die Leistung über alle Daten eines Unternehmens hinweg zu optimieren. Solche Systeme analysieren Datenmuster, automatisieren die Datenklassifizierung, prognostizieren den Speicherbedarf und reduzieren die betriebliche Komplexität im gesamten IT-Ökosystem.

Diese Technologien arbeiten oft mit intelligenten Speicher zusammen, die ebenfalls für KI-Workloads optimiert sind, sowie mit KI-Speichersystemen, die über intelligente Managementfunktionen verfügen.

Traditionelle Unternehmensspeichertechnologie konzentriert sich auf monolithische Storage Area Networks (SANs) zur Archivierung von Daten und Dateien. Die Wartung von SANs wurde für Unternehmen jedoch immer teurer, da ihr Bedarf an Datenspeicher zunahm und mehr physische Server und andere IT-Infrastrukturen erforderlich waren, um ihren Anforderungen gerecht zu werden.

Cloud-Speicher wurden mit der Flexibilität entwickelt, die erforderlich ist, um Datenmengen je nach Geschäftsanforderungen nach oben oder unten zu skalieren. Durch die Speicherung von Daten in der Cloud profitieren Unternehmen von nutzungsabhängigen Abrechnungsmodellen und optimieren so ihre Kosten. Die heutigen cloudbasierten Lösungen umfassen hybride Multicloud-Ansätze, bei denen Unternehmen Speicher mehrerer Cloud-Anbieter kombinieren können, um verschiedene Anforderungen wie Leistung, Kosten und Compliance zu erfüllen.

Mit der Weiterentwicklung der KI- und ML-Technologien und ihrer zunehmenden Zugänglichkeit wurde es möglich, diese Intelligenz direkt in die Speicherinfrastruktur einzubetten. Intelligenter Speicher hat sich als optimierte Lösung für skalierbare, datenintensive Umgebungen entwickelt.

Intelligente Speicherung geht über traditionelle Cloud-Lösungen hinaus und bietet Funktionen wie kontinuierliche Datenmusteranalyse, automatisches Data Tiering und prädiktive Wartung. Sie hat sich zu einer unverzichtbaren Komponente für die Unterstützung der heutigen IT-Anforderungen entwickelt, darunter KI-Trainingsworkloads, Edge Computing und die massive Datengenerierung von IoT-Geräten.

Intelligenter Speicher verwaltet Daten während ihres gesamten Lebenszyklus mithilfe mehrerer Technologien:

• Software-definierter Speicher (SDS): SDS spielt eine Schlüsselrolle im intelligenten Speicher, indem es Speichersoftware von physischer Hardware entkoppelt und so ein flexibles, automatisiertes Ressourcenmanagement ermöglicht. Diese Softwareschicht verwaltet zentrale Speicherfunktionen (z. B. RAID-Konfigurationen, Ressourcenzuweisung) und ermöglicht es Unternehmen, Speicherressourcen unabhängig von der zugrunde liegenden Hardware zu skalieren.

• Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML): KI und ML analysieren Datenzugriffsmuster, Leistungsmetriken und Nutzungstrends unter Verwendung umfangreicher Metadaten, um intelligente Vorhersagen über den Speicherbedarf zu treffen. ML-Algorithmen prognostizieren den Kapazitätsbedarf, erkennen potenzielle Hardwareausfälle und optimieren automatisch Datenplatzierung, Klassifizierung und Richtliniendurchsetzung.

• Echtzeit-Analysen: Echtzeit-Analysen überwachen kontinuierlich die Leistung und Arbeitsbelastungsmuster von Speichersystemen, ermöglichen dynamische Anpassungen und identifizieren Anomalien, die auf Sicherheitsbedrohungen oder Leistungsprobleme hinweisen könnten.

• Automatisches Tiering und Caching: Intelligente Hochgeschwindigkeits- und Caching-Algorithmen speichern häufig aufgerufene Daten für einen schnelleren Abruf und reduzieren die CPU-Wartezeiten, während die Daten auf der Grundlage der Zugriffsmuster automatisch zwischen den Speicherebenen verschoben werden. „Heiße“ Daten befinden sich auf Flash-Speicher mit hoher Leistung, während „kalte“ Daten auf kostengünstige Optionen umgestellt werden.

• Technologien zur Datenreduktion: Deduplizierung, Kompression und andere Techniken minimieren den Speicherbedarf und senken die Kosten, während der Zugriff mit hoher Leistung erhalten bleibt. Diese Technologien identifizieren und eliminieren redundante Daten, indem sie nur einzigartige Datenblöcke im Datenspeicher speichern, um die Speichereffizienz zu maximieren.

• Vorausschauende Wartung: Intelligente Speicher nutzen ML-Modelle zur Analyse von Systemzustandsindikatoren und zur Vorhersage potenzieller Ausfälle. Dies ermöglicht eine proaktive, vorausschauende Wartung, die Ausfallzeiten minimiert. Das System löst Warnmeldungen aus, leitet Failover-Verfahren ein oder plant Wartungsarbeiten automatisch.

• Integrierte Sicherheit und Resilienz: Diese Speicherlösung vereint automatisierte Bedrohungserkennung und -reaktion mit Notfallwiederherstellung und integrierter Redundanz für robuste Sicherheit und Resilienz. Ein intelligentes Speichersystem kann kompromittierte Daten isolieren, Zugriffspfade sichern und unveränderliche Backup-Kopien verwalten, um eine schnelle Cyber-Wiederherstellung zu ermöglichen.

Intelligente Speicherlösungen bieten Vorteile, die Unternehmen bei der Erreichung ihrer Geschäfts- und IT-Ziele unterstützen, darunter die folgenden:

• Bietet schnelleren Datenzugriff: Ermöglicht es Unternehmen, Daten zu skalieren und dabei hohe Durchsatzleistung, geringe Latenz und verwalteten Datenzugriff mit begrenzter bis gar keiner Ausfallzeit zu gewährleisten.

• Optimiert die Betriebsabläufe: Beseitigt Silos, reduziert die Komplexität und beschleunigt die Zeit bis zum Mehrwert für digitale Transformations-Initiativen mit nahtloser Kompatibilität zwischen verschiedenen Umgebungen.

• Steigert die Produktivität: Automatisiert das gesamte Management und entfernt Silos, um Teams dabei zu helfen, Arbeitsabläufe zu verbessern und den Fokus auf manuelle Aufgaben zu reduzieren.

• Optimiert die Kosten: Reduziert die Ausbreitung von Anwendungen und Daten, um die Kosteneffizienz zu steigern, indem selten genutzte Daten auf günstigere Speicherebenen verschoben werden.

• Reduziert das Risiko: Schützt Apps und Daten mit KI-gestützter Bedrohungserkennung und automatisierter Verschlüsselung, was eine schnelle Wiederherstellung von Data Breaches und Angriffen mit integrierten Ransomware-Schutzfunktionen für Cyber-Resilienz ermöglicht.

• Gewährleistet die Geschäftskontinuität: Nutzt Datenreplikation und -synchronisation, um die Geschäftskontinuität zu erreichen und konsistente, verfügbare Kopien an verschiedenen Standorten für eine schnelle Wiederherstellung aufrechtzuerhalten.

• Unterstützt die Compliance: Verwaltet Datensouveränität und Compliance-Anforderungen automatisch, sodass Unternehmen Anforderungen wie die DSGVO erfüllen können.

Unternehmen können über mehrere Bereitstellungsoptionen auf intelligenten Speicher zugreifen. Große öffentliche Cloud-Provider (zum Beispiel Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, IBM Cloud, Microsoft Azure) bieten intelligente Speicherfunktionen als vollständig verwaltete Dienste an. Enterprise-Speicheranbieter wie Dell, Hewlett-Packard Enterprise und NetApp bieten intelligente Speicherplattformen, die in einem lokalen Rechenzentrum bereitgestellt oder in Cloud-Umgebungen integriert werden können.

Viele Unternehmen wenden eine Strategie an, um die Datenplatzierung in verteilten Hybrid-Infrastrukturen auf der Grundlage von Leistungs-, Compliance- und Kostenanforderungen zu optimieren. Diese Lösungen unterstützen eine Reihe von Geschäftsanwendungen, darunter Data Lake, High-Performance Computing (HPC), Virtual Desktop Infrastructure (VDI) und Edge Computing.