KI-Storage Was ist KI-Storage?
KI-Storage ist eine spezialisierte Infrastruktur, die für ML- und KI-Workloads entwickelt ist. Die Infrastruktur bietet leistungsstarke, skalierbare Speicheroptionen zur Verwaltung der enormen Datenmengen, die KI-Anwendungen erzeugen, und garantiert schnellen Zugriff auf die Daten sowie deren rasche Verarbeitung. Diese Datenspeichersysteme umfassen häufig Technologien wie Datenreduktion, einschließlich Deduplizierung und Kompression, sowie Tiering, um maximale Effizienz zu erzielen und Kosten zu senken. Außerdem steht beim KI-Storage die Datensicherheit im Vordergrund, sodass Zugriffskontrollen und Verschlüsselung zum Schutz vertraulicher Daten eingesetzt werden. Die Integration eines KI-Frameworks optimiert den Datenzugriff und die Datenverarbeitung und ermöglicht die Entwicklung von KI- und ML-Anwendungen.
Lesezeit: 5 Minuten 39 Sekunden | Aktualisiert: 29. Oktober 2025
Inhaltsverzeichnis
Die Bedeutung von KI-Storage
KI-Technologie erstreckt sich in alle Bereiche, und so wächst der Bedarf an Datenspeicherlösungen für KI-Workloads. Hier betonen wir den Wert von KI-Storage bei der Verwaltung datenintensiver Jobs, zur Unterstützung bei Modell-Inferenz und -Training sowie bei der Lösung damit verbundener Probleme.
- KI-Storage und datenintensive Workloads: Die Datensammlungs- und Datenaufbereitungsphasen von KI beinhalten enorme Datenmengen und erfordern hohe Datenspeicherkapazität. Effektive Datenspeicherlösungen sind unerlässlich, um diese enormen, von den KI-Workloads generierten Datenmengen zu verwalten und reibungslosen Zugriff und Verarbeitung zu bieten.
- Datenspeicher in KI-Modellinferenz und -training: Die Trainings-, Optimierungs- und Inferenzphasen von KI stellen die höchsten Leistungsanforderungen. In diesen Phasen der KI-Datenpipeline sind effektive Datenspeicherlösungen erforderlich, die hohe Leistung sowohl für Lese- als auch für Schreibvorgänge bieten. Große Datensätze für KI-Modelltraining müssen schnell abgerufen und gespeichert werden können, um Modelle wiederholt, unter anderem auf Prüfpunktausführung, zu trainieren. Echtzeitdaten werden für genaue Inferenz-Vorhersagen und Beurteilungen benötigt. Da effektive KI-Storage-Lösungen ein schnelles Abrufen und eine rasche Verarbeitung der Daten ermöglichen, verbessern sie die Leistung von Trainings- und Inferenzaktivitäten.
- Besondere Anforderungen an den Datenspeicher im Zusammenhang mit KI-Workloads: Skalierbarkeit, Leistung und Datamanagement sind einige der Herausforderungen, die mit der Datenspeicherung für KI einhergehen. Um die wachsenden KI-Datensätze unterstützen zu können, müssen Datenspeichersysteme mühelos erweiterbar sein. Für die Verarbeitung von KI-Workloads ist ein leistungsstarker Datenspeicher erforderlich. KI-Datenspeicherbereitstellungen müssen auch Datenreduktion, einschließlich der Deduplizierung und Kompression, umfassen, um die Storage-Effizienz optimal nutzen und Kosten sparen zu können – zugleich stellen Datensicherheit und Compliance weitere Hürden dar. Um das volle Potenzial von KI- und ML-Anwendungen auszuschöpfen, müssen diese Herausforderungen angegangen werden.
Die Wahl des richtigen KI-Storage
Da Unternehmen zunehmend KI in ihre Prozesse integrieren, ist die Wahl der richtigen Datenspeicherlösung extrem wichtig. Die Wahl eines KI-Storage beinhaltet die Analyse der KI-Workload-Anforderungen und die Bewertung von Datenspeicherlösungen.
- KI-Storage auswählen: Skalierbarkeit, Leistung, Datamanagement- und Sicherheits-Funktionen sind allesamt wichtige Überlegungen bei der Auswahl von KI-Datenspeicherlösungen. Bei der Wahl der idealen Speicheroption ist sehr wichtig, die besonderen Anforderungen Ihrer KI-Workloads zu verstehen.
- Datenspeicheranforderungen von KI-Workloads: KI-Workloads benötigen Storage-Systeme, die enorme Datenvolumen verwalten, verarbeiten und abrufen können, hohe Leistung bieten und sich erweitern lassen, um wachsende Datensätze zu bewältigen. Für eine optimale Effizienz und Datensicherheit sollten Speicherlösungen auch Funktionen wie beispielsweise Datendeduplizierung, Kompression und Verschlüsselung umfassen.
- KI-Storage-Lösungen: Es gibt verschiedene KI-Storage-Optionen, unter anderem Cloud-basierte Datenspeicherservices, spezialisierte KI-Storage-Lösungen und konventionelle Speichersysteme. Die Skalierbarkeit, Leistung, Kosteneffizienz und Kompatibilität mit dem KI-Framework helfen Ihnen bei der Wahl der idealen Datenspeicherlösung für Ihre KI-Anforderungen.
KI-Storage optimieren
Um die KI-Storage-Leistung und -Effizienz zu optimieren, kommen moderne Datenverwaltungsmethoden und KI-gestützte Analysen zur Anwendung:
- Strategien für das KI-Speicherdatenmanagement: Optimierte Storage-Nutzung und geringere Kosten in KI-Systemen können durch effektive Datenverwaltungsmethoden wie Datendeduplizierung, Kompression und Tiering erzielt werden. Die Priorisierung des Datenspeichers nach Relevanz und Zugriffshäufigkeit ist ein weiterer Vorteil von Data-Lifecycle-Management-Strategien in der Praxis.
- Implementierung von KI-Storage-Techniken: Die Leistung und Skalierbarkeit von KI-Datenspeicherlösungen kann durch Strategien wie Hardwarebeschleunigung, verteilte Datenspeichersysteme und Parallelverarbeitung verbessert werden. Dank dieser Strategien können Unternehmen wachsende Mengen an KI-Daten erfolgreich bewältigen und Datenverarbeitungszeiten verkürzen.
- Verwendung KI-gestützter Datenspeicheranalysen: Mithilfe KI-basierter Speicheranalysen können Unternehmen Storage-Anforderungen vorhersagen und Leistungsprobleme erkennen. Durch den Einsatz von KI für das Speichermanagement können Unternehmen die Ressourcenzuweisung verbessern, Prozesse optimieren und den effektiven Betrieb ihrer KI-Infrastruktur gewährleisten.
Datensicherung mit KI-Storage
Die Bedeutung von KI-Storage bei der Datensicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften wird angesichts von Datensicherheits- und Compliance-Herausforderungen zunehmend wichtiger:
- Datensicherung und Verschlüsselung: Die Verschlüsselung und Kontrolle des Zugriffs auf vertrauliche KI-Daten ist wichtig, um unerwünschten Zugriff und Sicherheitslücken zu verhindern. Damit wird die Vertraulichkeit und Integrität der Daten über deren gesamten Speicherlebenszyklus sichergestellt.
- Compliance und gesetzliche Anforderungen: Die Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften und Datenschutzgesetze erfordert Funktionen wie Audit-Trails, Kontrollen der Datenhoheit und die Verwaltung von Verschlüsselungsschlüsseln, die für die Bereitstellung von KI-Storage grundlegend sind.
- Sicherheit für KI-Daten: Die Verbesserung von Sicherheitsmaßnahmen für KI-Daten umfasst proaktive Erkennung von Sicherheitsbedrohungen, Anomalieerkennung und Schwachstellenbewertungen. Kontinuierliche Überwachung und umgehende Reaktionsmechanismen sind ebenfalls sehr wichtig, um Risiken zu mindern und Schutz vor möglichen Cyberangriffen oder Datenlücken zu gewährleisten.
Trends bei KI-Storage
Die KI entwickelt sich stetig weiter. Daher hat die Erforschung von KI-Speichertrends oberste Priorität, um bei Fortschritten im Speicherbereich auf dem Laufenden zu bleiben.
- Entwicklungen bei KI-Storage: Innovationen im Bereich der Speichertechnologie wie unter anderem NVMe SSDs, Storage Class Memory (SCM) und Persistent Memory, um nur einige zu nennen, haben die Speichergeschwindigkeit und -kapazität verbessert. Dadurch sind der Datenzugriff, die Verarbeitung und Speicherung von Daten für KI schneller geworden.
- KI-Storage und Edge Computing: Edge Computing erfordert dezentralisierte KI-Speicherlösungen für Edge-Umgebungen. Mit diesen Lösungen sind Echtzeit-Datenverarbeitung und Analysen näher an der Quelle möglich, wodurch die Anforderungen an Latenz und Bandbreite geringer werden.
- Innovativer Storage für KI: KI-optimierte Datenspeicherarchitekturen, Storage-as-a-Service-Anbieter und KI-gestützte Speichermanagementplattformen sind speziell für KI-Workloads entwickelte Speicherlösungen. Diese Lösungen erfüllen die Anforderungen von KI-Anwendungen wie Datamanagement, Skalierbarkeit und Leistung.
HPE und KI-Storage
HPE Alletra Storage MP X10000: Der X10000 ist ein einzigartiges, softwaredefiniertes Scale-Out-Datensystem, das automatisierte Metadata Enrichment-Services, leistungsstarke All-Flash-Object-Storage, enorme Kapazität und müheloses Management vereint. Der X10000 beschleunigt die Time-to-Value Ihrer datenintensiven Projekte, unabhängig davon, ob Sie aktive Data Lakes für Analysen erstellen, generative KI und Large Language Models (LLMs) implementieren oder eine schnelle Wiederherstellung aus Backups möglich machen wollen. Dieser Speicher nutzt die Vorteile der branchenweit ersten disaggregierten Multiprotokoll-Architektur voll aus, die auf derselben Hardware eine Skalierung von Terabytes auf Exabytes ermöglicht. Die Kosteneffizienz wird dadurch erreicht, dass Kapazität und Leistung unabhängig voneinander erweitert werden können.
HPE Alletra Storage MP X10000 wird über die GreenLake Cloud verwaltet und bietet vereinfachtes und einheitliches Cloud-Management von Block-, Datei- und Objektspeicher-Services. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Hybrid-Umgebung optimieren, um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen.
GreenLake for File Storage: Diese Lösung bietet Leistung der Enterprise-Klasse im KI-Maßstab, um alle Phasen der KI abzudecken und selbst die datenintensivsten KI-Anwendungen zu beschleunigen, damit Sie Ihr volles Datenpotenzial nutzen können – enorme Einfachheit im KI-Maßstab für ein intuitives Cloud-Erlebnis, das die Produktivität steigert; und verbesserte Effizienz im KI-Maßstab für einen höheren ROI und mehr Nachhaltigkeit.
GreenLake for File Storage bietet Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit für KI-Storage und unterstützt Unternehmen beim Bewältigen enormer Datenmengen. Diese Storage-Lösung wird über die GreenLake Edge-to-Cloud-Plattform umfassend verwaltet, sodass Unternehmen Datenspeicher-Ressourcen on demand erstellen und erweitern können, und nur für das bezahlen, was sie tatsächlich nutzen. GreenLake for File Storage optimiert die Leistung, Effizienz und Sicherheit von KI-Workloads. Durch die Datenreduktion mit dem Ähnlichkeitsalgorithmus, der der Deduplizierung und Kompression sowie Verschlüsselung überlegen ist, können Unternehmen mit dieser Lösung zuverlässig und schnell umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen.
Häufig gestellte Fragen zu KI-Storage
Warum benötigen KI-Workloads so viel Speicherleistung?
Beim Training und der Feinabstimmung werden immer wieder riesige Datensätze gelesen; selbst Inferenzpipelines scannen Einbettungen und Merkmale viele Male neu. Die Engpässe verlagern sich von CPU/GPU auf Daten-I/O, wenn der Speicher keine dauerhafte Bandbreite und Parallelität gewährleisten kann.
Wie sorgt der Storage dafür, dass GPUs ausgelastet bleiben?
Durch die Aufrechterhaltung von Multi-GB/s pro Node, die Minimierung des Overheads bei kleinen Dateien, die Nutzung von breitem Parallelismus (Scale-Out-Datei/Objekt), die Platzierung von Hot Shards auf schnelleren Tiers und die Ermöglichung einer unabhängigen Skalierung von Kapazität und Durchsatz, sodass GPU-Cluster nicht im Leerlauf sind.
Kann ich den Storage für KI unabhängig von der Rechenleistung skalieren?
Ja – disaggregierte Scale-Out-Designs werden jetzt empfohlen, um eine Über- oder Unterbereitstellung von GPU-Nodes zu vermeiden.
Benötige ich All-Flash für KI?
Flash wird häufig für Phasen mit hohem Bedarf an häufigen und zufälligen Lesezugriffen bevorzugt (Feature-Speicher, Vektordatenbanken, Scratch-Speicher). Viele Teams speichern selten genutzte Trainingsdaten im Object-Storage und laden sie nur bei Bedarf auf den Flash-Speicher hoch.
Wie kann ich Datengovernance und Datenschutz für KI-Datensätze gewährleisten?
Verwenden Sie Klassifizierungsmethoden, um personenbezogene Daten/vertrauliche Daten zu finden, wenden Sie vor dem Training richtlinienbasierte Maskierung oder Ausschlussverfahren an und scannen Sie kontinuierlich neue Daten.
Wie verwalte ich Hybrid- oder Multi-Cloud-KI-Storage?
Um die Kosten der „Datengravitation“ zu reduzieren, sollten große Datenkorpora in der Nähe von GPU-Clustern gespeichert werden. Teilmengen sollten dort repliziert oder zwischengespeichert werden, wo das Training/die Inferenz ausgeführt wird. Nutzen Sie einheitliche Data Services (Versionierung, Snapshots, Lebenszyklusrichtlinien) über On-Premises- und Cloud-Umgebungen hinweg, um MLOps zu vereinfachen.
Wie wirkt sich der Storage auf die Ausfallsicherheit von KI und die Cyber-Wiederherstellung aus?
Planen Sie unveränderliche Snapshots, logische Air-Gaps und schnelle, parallele Wiederherstellungen ein, damit Sie Trainingsdatensätze, Features und Artefakte nach einem Vorfall schnell wiederherstellen können – KI-Teams können sich keine langen GPU-Ausfallzeiten leisten.
Wie lassen sich die Kosten für KI-Storage am besten kontrollieren?
Kategorisieren Sie kalte Daten nach Objekten, automatisieren Sie Lebenszyklusrichtlinien (Hochstufen → Trainieren → Herabstufen), komprimieren Sie Daten, wo möglich, und entfernen Sie Duplikate aus Trainings-Snapshots. Durch die Entkopplung von Kapazität und Leistung wird ein Überkauf von GPU oder Datenspeicher vermieden.
Wie kann ich Storage für KI-Anwendungen benchmarken?
Führen Sie repräsentative Datenlader gegen reale Datensätze aus. Messen Sie die nachhaltige Lesebandbreite pro Mitarbeiter, Metadatenvorgänge/Sekunde, die Latenz am Ende bei gleichzeitiger Verarbeitung und die Zeit bis zur ersten Epoche. Vergleichen Sie das mit der GPU-Auslastung, um sicherzustellen, dass Sie nicht durch den I/O-Betrieb eingeschränkt sind.
Welche Sicherheitsvorkehrungen sollte ein KI-Storage umfassen?
Verschlüsselung von Daten bei Inaktivität/im laufenden Betrieb, robuste Identitäts- und Rollenkontrollen, unveränderliche Snapshots, WORM-Optionen für Datensätze und Eingabeaufforderungen sowie schnelle Wiederherstellungstests. Kombinieren Sie das mit einer Datenklassifizierung, um eingeschränkte Daten vom Training auszuschließen.