Die Anforderungen an Storage für KI verstehen

KI-Anwendungen sind in hohem Maße auf die Speicherung großer Datenmengen für Trainings- und Schlussfolgerungszwecke angewiesen, was die Bedeutung von Speichernetzwerken für diese Anwendungen unterstreicht.

Speichernetzwerke erleichtern effiziente Verwaltungspraktiken für die Organisation, die Speicherung und den sicheren Zugriff auf Datensätze und gewährleisten gleichzeitig Konsistenz und Integrität während des gesamten Prozesses. Ein latenzarmer Datenzugriff eignet sich am besten für hochintensive Schulungsaufgaben, bei denen große Mengen gespeicherter Informationen mit hoher Effizienz und nahtloser Skalierbarkeit verarbeitet werden müssen.

Die Bedeutung der Verwendung von skalierbaren Speichersystemen für KI-Datensätze unterstreicht die Notwendigkeit von verteilten Dateisystemen oder objektbasierten Speichersystemen. Sie ermöglichen es, die Leistungsanforderungen von Workloads mithilfe von Multi-Node-Plattformen zu erfüllen, ohne die Gesamteffizienz in den Phasen der Datenkonsolidierung zu beeinträchtigen.

Der Schlüssel zur Ausschöpfung des maximalen Potenzials der KI-Anwendungen eines Unternehmens liegt in der Optimierung der Workflow-Prozesse. Angemessene Investitionen in die Speichernetzwerkinfrastruktur helfen dabei, dieses Ziel zu erreichen, da das Unternehmen die Gesamtleistung verbessert und die nahtlose Entwicklung und Bereitstellung von Modellen erleichtert. Dies ist also ein entscheidender Faktor, der für die Erschließung relevanter KI-Möglichkeiten von großer Bedeutung ist.

Anforderungen an KI-Speichernetzwerke

KI-Workloads stellen besondere Anforderungen an das Speichernetzwerk, die sich aufgrund ihrer spezifischen Merkmale von anderen Anwendungen unterscheiden.

Verbindungen mit hoher Bandbreite und geringer Latenz sind unerlässlich, um eine schnelle Datenübertragung zwischen Speichersystemen und Rechenressourcen während der Verarbeitung von KI-Workloads zu ermöglichen. Dies trägt dazu bei, Engpässe beim Datenzugriff zu verringern und ermöglicht eine höhere Effizienz beim Training und bei der Inferenz.

KI-Anwendungen arbeiten mit riesigen Datensätzen, die im Laufe der Zeit wachsen und skalierbare Speicher wie verteilte Dateisysteme oder Objektspeicher erfordern. In der Regel sind horizontal skalierbare Infrastrukturen erforderlich, um sowohl die Kapazität als auch die Leistung skalieren zu können.

Paralleler Datenzugriff ist eine Voraussetzung für KI-Workloads, da diese häufig von parallelen Verarbeitungstechnikenund verteiltem Computing profitieren. Die Speichernetzwerke sollten den Datenzugriff durch mehrere Speichergeräte oder -knoten gleichzeitig nahtlos verarbeiten, um den Durchsatz und die Effizienz bei umfangreichen Operationen wie dem Modelltraining zu verbessern.

Effiziente Mechanismen sind für die Datenmigration, -replikation oder -synchronisation zwischen verschiedenen Speicherplattformen oder -standorten unerlässlich, um einen reibungslosen Datentransfer zwischen lokalen Speichersystemen, Cloud-basierten Umgebungen oder hybriden Setups zu gewährleisten. Mechanismen zur Datensicherung wie Snapshots und Backups schützen wertvolle Datensätze, die für das Modelltraining verwendet werden, im Falle einer Serviceunterbrechung oder eines katastrophalen Verlusts.

Außerdem müssen verschiedene Datentypen – strukturierte, unstrukturierte, Multimedia- und Sensordaten – unterstützt werden, die in KI-Anwendungen zum Einsatz kommen. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass das Speichernetzwerksystem eine breite Palette verschiedener Dateiformate unterstützt und die Anforderungen für jeden spezifischen Typ von gespeicherten Inhalten erfüllt. Dieser umfassende Ansatz trägt großen Dateigrößen Rechnung und bietet effiziente Möglichkeiten zur Speicherung von Multimedia-Inhalten, die speziell auf Industriestandards wie Bild- oder Videocodecs zugeschnitten sind.

Die Zusammenarbeit mit Algorithmen des maschinellen Lernens erfordert einen nahtlosen Zugriff auf gemeinsame Informationen. Daher muss die Speichernetzwerkinfrastruktur Funktionen unterstützen, die erforderlich sind, wenn Teammitglieder gleichzeitig gemeinsame Datensätze verwenden.

Viele KI-Anwendungen arbeiten mit einer Kombination aus lokaler Infrastruktur, Cloud-Ressourcen und hybriden oder Multi-Cloud-Architekturen. Storage Networking ist für KI-Anwendungen wichtig, um eine optimale Integration zwischen diesen verschiedenen Umgebungen zu ermöglichen. Außerdem sollte es eine zuverlässige Datensynchronisierung ermöglichen, die gut entwickelte Governance-Maßnahmen in kompatibler Weise über alle diese Bereitstellungen hinweg einbezieht.

Vergleichen Sie Speicher-Arrays und disaggregierte Speicherarchitekturen

Für KI-Anwendungen, die eine effiziente Speicherarchitektur erfordern, ist es wichtig, die zentralen Unterschiede zwischen Speicher-Arrays und disaggregiertem Speicher zu verstehen. Diese unterschiedlichen Ansätze bieten spezifische Vorteile und Merkmale.

Speicher-Arrays

Speicher-Arrays sind zentralisierte Speichersysteme, die aus mehreren Laufwerken oder Festplattengehäusen bestehen, die mit einem Speicher-Controller verbunden sind. Der Controller verwaltet die Speicherressourcen effizient und ermöglicht den Zugriff auf mehrere Server oder Rechenknoten. Er ist auf optimale Leistung ausgelegt und bietet schnellen Datenzugriff, geringe Latenzzeiten und hohe IOPS. Speicher-Arrays vereinfachen die Verwaltung, indem sie eine zentrale Kontrolle über die Konfiguration, Überwachung und Verwaltung der Speicherinfrastruktur ermöglichen.

Speicher-Arrays bieten eine umfassende Palette von Datendiensten, die einen effektiven Schutz und eine effiziente Verwaltung der Daten innerhalb des Systems ermöglichen. Zu diesen Diensten gehören RAID-Konfigurationen, Snapshots, Replikation, Backup-Funktionen, Deduplizierung und Komprimierung. Speicher-Arrays können durch Hinzufügen weiterer Laufwerke, Erweiterungseinschübe oder Module skaliert werden, um sowohl die Kapazität als auch die Leistung zu erhöhen. Es ist jedoch wichtig, die Einschränkungen zu berücksichtigen, die sich aus den Kapazitäts- und Leistungsfähigkeiten des jeweiligen Modells ergeben.

Arrays können Ressourcensilos bilden, bei denen der Speicher ausschließlich Servern oder Rechenknoten zugewiesen wird. Dies kann die Flexibilität und die gemeinsame Nutzung von Speicherressourcen durch verschiedene KI-Anwendungen oder Rechenknoten einschränken, was zu einer unzureichenden Nutzung der Speicherkapazität führen kann. Darüber hinaus ist der Datenzugriff in Speicher-Arrays meist von der Kapazität und Leistung des Speicher-Controllers oder der verwendeten Laufwerke abhängig. Dies kann insbesondere bei KI-Anwendungen, die eine parallele Verarbeitung und einen schnellen Datenzugriff erfordern, zu Leistungsengpässen führen.

Disaggregiertes Storage

Bei disaggregiertem Storage werden die Speicherressourcen von den Rechenressourcen getrennt, indem eine separate Speicherebene geschaffen wird, die mehrere Server oder Rechenknoten gemeinsam nutzen können. Durch den Zugriff auf die Speicherressourcen über ein Netzwerk wird der Speicher effektiv von den einzelnen Servern entkoppelt.

Die Hauptvorteile des disaggregierten Speichers sind seine größere Skalierbarkeit und Flexibilität. Bei diesem Ansatz können Speicherkapazität und Leistung unabhängig von den Rechenressourcen skaliert werden. Dies ermöglicht eine effiziente Ressourcenzuweisung und eine dynamische Anpassung auf der Grundlage der KI-Workload-Anforderungen. Außerdem wird die Ressourcennutzung optimiert, indem sichergestellt wird, dass Unternehmen den Speicher so effektiv wie möglich nutzen.

Disaggregierter Speicher ermöglicht die effiziente gemeinsame Nutzung von Ressourcen durch mehrere Rechenknoten oder KI-Anwendungen, wodurch Ressourcensilos beseitigt werden und eine bessere Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams oder Projekten gefördert wird. Disaggregierter Speicher bietet auch verbesserte Leistungs- und Bandbreitenfunktionen. Durch den Einsatz von Hochgeschwindigkeits-Netzwerktechnologien wie dem RDMA werden ein schneller Datenzugriff und parallele Datenverarbeitungsfunktionen ermöglicht. Dies ist besonders wichtig für KI-Arbeitslasten, die eine intensive Datenverarbeitung erfordern.

Der disaggregierte Ansatz ermöglicht Flexibilität bei der Auswahl von Hardwarekomponenten für die Speicherung. Er gibt die Freiheit, Speicherlaufwerke oder -geräte, Netzwerkinfrastruktur und Speicher-Controller auszuwählen, die den Anforderungen des Unternehmens in Bezug auf Leistung, Kapazität oder Kosten am besten entsprechen.

Darüber hinaus erleichtert disaggregiertes Storage eine dynamische Ressourcenzuweisung auf der Grundlage der Arbeitslastanforderungen. Speicherkapazität und -leistung können im Handumdrehen an die sich ändernden Anforderungen von KI-Anwendungen angepasst werden, was die Ressourceneffizienz und -flexibilität insgesamt verbessert. Und schließlich optimiert disaggregierter Speicher die Hardwareauslastung, indem er den gemeinsamen Zugriff auf Speicherressourcen über mehrere Rechenknoten hinweg ermöglicht. Dadurch wird ein Overprovisioning auf einzelnen Servern vermieden und die Nutzung der verfügbaren Speicherkapazität und Leistung maximiert.

Alles zusammenfügen

KI-Anwendungen erfordern hochleistungsfähige Speichernetzwerke, um große Datensätze und intensive Datenverarbeitung zu bewältigen. Achten Sie auf Speichernetzwerkplattformen, die Verbindungen mit hoher Bandbreite, geringer Latenz und parallelem Datenzugriff bieten, um einen schnellen und effizienten Datenabruf zu gewährleisten.

Da KI-Datensätze und -Workloads schnell wachsen können, sind skalierbare Speichernetzwerkarchitekturen erforderlich. Ziehen Sie Speicherlösungen in Betracht, die Skalierbarkeit unterstützen, wie zum Beispiel verteilte Dateisysteme oder Objektspeicher, die den wachsenden Datenmengen und Leistungsanforderungen von KI-Anwendungen gerecht werden können.

Die Sicherstellung des Datenzugriffs für KI-Anwendungen ist bei Speichernetzwerken entscheidend. Achten Sie auf Funktionen wie Hochgeschwindigkeitsdatenabruf, parallelen Datenzugriff, Caching-Mechanismen und Unterstützung für verteilte Speichersysteme. Diese Funktionen verbessern die Datenzugänglichkeit und ermöglichen eine schnellere KI-Verarbeitung.

KI-Anwendungen stellen besondere Anforderungen an die Datenverwaltung. Es ist ratsam, Speichernetzwerke in Betracht zu ziehen, die eine effiziente Datenbewegung, Virtualisierungsfunktionen, Unterstützung für Datenreplikation und Backup sowie die Integration mit Tools für die Zusammenarbeit bieten. Dies trägt zur Rationalisierung der Datenverwaltungsprozesse bei und erleichtert die Zusammenarbeit zwischen KI-Teams.

Viele KI-Anwendungen verwenden hybride oder Multi-Cloud-Architekturen. Wählen Sie daher ein Speichernetzwerk, das sich nahtlos sowohl in die lokale Infrastruktur als auch in Cloud-Speicherdienste integrieren lässt. Diese Integration ermöglicht eine effiziente Datenbewegung, Synchronisierung und Zusammenarbeit.

Da KI-Datensätze häufig sensible oder wertvolle Informationen enthalten, sollten Sie sich für Speichernetzwerke entscheiden, die starke Sicherheitsmaßnahmen umfassen. Achten Sie auf Funktionen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrolle sowie auf Mechanismen wie Replikation, Snapshots und Backup, die die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der gespeicherten Informationen gewährleisten.

Über den Autor: Saqib Jang ist Gründer und Leiter von Margalla Communications, einem Marktanalyse- und Beratungsunternehmen mit Fachkenntnissen in den Bereichen Cloud-Infrastruktur und -Services. Er ist eine Führungskraft in den Bereichen Marketing und Geschäftsentwicklung mit über 20 Jahren Erfahrung in der Festlegung von Produkt- und Marketingstrategien und der Bereitstellung von Infrastrukturdiensten für Cloud- und Unternehmensmärkte.