Welche Datenspeicher sind für KI-Systeme geeignet?

Bei der Speicherung von Daten für KI-Systeme spielt zunächst eine Rolle, wo diese abgelegt werden sollen. Dabei besteht die Auswahl zwischen On-Premises-Speicher, Storage in der Cloud und hybriden Systemen. Wir gehen im Folgenden darauf ein, worauf IT-Verantwortliche dabei achten sollten. 

On-Premises- oder Cloud-Storage: Die wichtigsten Kriterien

On-Premises-Storage, also ein Speichersystem am eigenen Standort, bietet vor allem in Sachen Datensicherheit und Kontrolle Vorteile. Die Daten sind physisch in den Räumlichkeiten des Unternehmens gespeichert, was eine direkte Kontrolle und geringere Abhängigkeit von Drittanbietern sicherstellt. Das kann besonders in Branchen, die unter strengen regulatorischen Auflagen operieren, wie zum Beispiel im Gesundheits- oder Finanzsektor, ein wichtiger Faktor sein. 

Außerdem entfallen bei On-Premises-Systemen weitgehend die Latenzzeiten, die beim Zugriff auf Cloud-Speicherauftreten können Das ist in Echtzeitanwendungen entscheidend für die Verwendung des Speichers. Die Nachteile von lokalen Storage-Systemen liegen hingegen in den hohen Anfangsinvestitionen für Hardware und die Notwendigkeit, eigene IT-Teams für die Wartung und Skalierung der Infrastruktur zu beschäftigen.

Im Gegensatz dazu ist Cloud-Storage eine flexiblere und oft kostengünstigere Option, insbesondere für Startups und mittelständische Unternehmen. Die Skalierbarkeit ist nahezu unbegrenzt und kann schnell an steigende Anforderungen angepasst werden. Cloud-Anbieter stellen in der Regel eine Vielzahl von zusätzlichen Dienstleistungen zur Verfügung, wie zum Beispiel Datenanalyse-Tools, KI-Algorithmen oder Netzwerklösungen, die einfach integriert werden können. 

Allerdings müssen hier Abstriche in der Datensicherheit gemacht werden und Unternehmen müssen sich auf die Sicherheitsmaßnahmen des Cloud-Anbieters verlassen. Angesichts der jüngsten Vorfälle von gestohlenen Sicherheitsschlüsseln bei Microsoft ist das durchaus ein relevantes Thema.

Außerdem können Datenübertragungen in die Cloud ein Problem darstellen, und die langfristigen Kosten können, je nach Nutzungsumfang, höher ausfallen als bei einer On-Premises-Lösung. Die Wahl zwischen On-Premises- und Cloud-Storage hängt daher von verschiedenen Faktoren wie Datenvolumen, Sicherheitsanforderungen, verfügbarem Budget und benötigter Flexibilität ab. 

On-Premises-Systeme bieten mehr Kontrolle und sind oft in spezialisierten oder regulierten Branchen die erste Wahl. Cloud-Lösungen hingegen bieten eine schnelle, flexible und oft kosteneffiziente Möglichkeit, die besonders für wachsende Unternehmen attraktiv ist. In vielen Fällen kann auch eine hybride Lösung, welche die Vorteile beider Welten kombiniert, eine überlegenswerte Alternative darstellen.

Die Art der Datenzugriffe ist ein wichtiger Faktor für die Wahl von Storage-Systemen für KI

Die Art des Datenzugriffs spielt bei der Auswahl des passenden Storage-Systems ebenfalls eine wichtige Rolle. On-Premises-Systeme erlauben in der Regel eine tiefere und individuellere Konfiguration, was in Szenarien, in denen komplexe Abfragen und Operationen auf den Daten durchgeführt werden müssen, sehr nützlich sein kann. Cloud-Speicher sind zwar ebenfalls sehr leistungsfähig, allerdings können sie in Bezug auf individuelle Konfigurationen eingeschränkter sein. Das hängt natürlich vom Anbieter und des jeweiligen Datenspeichers ab.

Die geografische Verteilung eines Unternehmens kann ebenfalls ein entscheidender Faktor sein. Bei global verteilten Teams und Kunden kann Cloud-Storage die einfache Datenverfügbarkeit an mehreren Standorten weltweit erleichtern. Bei On-Premises-Systemen ist dies nur mit einer komplexeren, eigenen Infrastruktur möglich, die sowohl teuer als auch schwierig zu managen sein kann.

KI-Projekte sind oft explorativ und experimentell. Daher ist es vorteilhaft, wenn die Speicherlösung einfach und schnell erweiterbar ist, um mit den Veränderungen und dem Wachstum Schritt zu halten. Cloud-Systeme haben hier in der Regel die Nase vorn, da Ressourcen nahezu in Echtzeit hinzugefügt oder entfernt werden können. Bei On-Premises-Systemen kann eine Erweiterung der Kapazitäten deutlich zeitaufwendiger sein und eine Vorabinvestition erfordern.

Ein weiterer Aspekt ist die Kostentransparenz. Cloud-Services haben oft nutzungsabhängige Kostenmodelle, die leicht nachvollziehbar sind. Bei On-Premises-Lösungen können die Gesamtkosten durch Faktoren wie Wartung, Energieverbrauch und Personalaufwand schwerer zu kalkulieren sein. Schließlich ist es auch eine Frage der unternehmensinternen Kompetenzen. Verfügt ein Unternehmen über Experten, welche die On-Premises-Infrastruktur effizient betreiben, kann dies die Kosten-Nutzen-Rechnung zugunsten einer eigenen Lösung verschieben. Fehlt dieses Know-how, ist der externe Expertise-Vorteil von Cloud-Anbietern ein wichtiges Entscheidungskriterium.

In Summe bleibt festzustellen, dass die Wahl der Speicherlösung immer von den spezifischen Anforderungen des Einzelfalls abhängig ist. In einer sich rasch verändernden Technologielandschaft kann es zudem sinnvoll sein, die Entscheidung regelmäßig zu überdenken und gegebenenfalls eine Migrationsstrategie zu entwickeln, um von neuen Technologien und Preismodellen zu profitieren.

Sind hybride Szenarien für KI-Storage sinnvoll?

Hybride Speicherszenarien, die sowohl Cloud-Storage als auch On-Premises-Elemente nutzen, gewinnen zunehmend an Bedeutung und bieten das Beste aus beiden Welten. In einer solchen Konfiguration können sensible oder kritische Daten im hauseigenen Rechenzentrum gespeichert werden, während weniger sensible Daten und Anwendungen, die höhere Skalierbarkeit erfordern, in der Cloud liegen. 

Das ermöglicht nicht nur eine flexible Datenverwaltung, sondern auch eine effiziente Nutzung der Ressourcen. Allerdings bringt ein hybrides Modell auch eine erhöhte Komplexität mit sich. Es erfordert ein sorgfältiges Datenmanagement, um sicherzustellen, dass alle Daten konsistent und synchron sind. Darüber hinaus müssen Sicherheitsprotokolle sowohl für die On-Premises- als auch für die Cloud-Komponenten etabliert werden, und es ist möglicherweise etwas schwieriger, die Gesamtkosten genau zu kalkulieren. 

Verantwortliche müssen daher eine klare Strategie für die Datenklassifizierung, Zugriffssteuerung und Compliance-Richtlinien haben. Außerdem ist es wichtig, das Know-how für beide Speicherumgebungen im Unternehmen zu etablieren oder zumindest Zugang zu diesem Expertenwissen zu haben, um das hybride Modell effizient zu managen und das volle Potenzial auszuschöpfen.