KI-Daten brauchen Platz und Stabilität: Cluster bieten beides

Beispiele für den Einsatz von Storage-Clustern in KI

Unternehmen, die große Mengen an Kundendaten analysieren, können Storage-Cluster verwenden, um diese riesigen Datensätze zu speichern. Der Cluster ermöglicht es, die Daten gleichzeitig zu speichern und in Echtzeit abzurufen, wodurch Analysen und Berichterstattungen beschleunigt werden.

In Forschung und Entwicklung werden oft komplexe Modelle des maschinellen Lernens erstellt, die mit großen, unstrukturierten Datensätzen trainiert werden. Ein Storage-Cluster kann den Prozess beschleunigen, indem er schnellen Zugriff auf diese Daten bietet und durch parallele Verarbeitung die Trainingszeit verkürzt. In der Medizintechnik werden häufig hochauflösende Bilder für Diagnosezwecke verwendet. Ein Storage-Cluster kann die effiziente Speicherung und schnelle Verarbeitung dieser Bilddaten ermöglichen, was die Zeitspanne für eine Diagnose erheblich reduziert.

Worauf sollten Unternehmen achten?

Unternehmen sollten sicherstellen, dass der Storage-Cluster einfach erweiterbar ist. Mit dem Wachstum des Datenbedarfs sollte das System einfach und kosteneffektiv skaliert werden können. Die Leistungsfähigkeit des Clusters ist entscheidend für effiziente KI-Anwendungen. Unternehmen sollten auf hohe I/O-Raten und geringe Latenzzeiten achten. Die Integritätund Vertraulichkeit der Daten müssen durch geeignete Verschlüsselungs- und Sicherheitsmechanismen gewährleistet sein. Redundante Speicherung und Ausfallsicherheitsmechanismen sind wichtig, um den kontinuierlichen Betriebsicherzustellen.

Es gibt unterschiedliche Anforderungen an Speicherlösungen, je nachdem, ob es um Training oder Inferenz von Modellen geht. SSDs mit NVMe-Schnittstellen sind für die schnelle Datenübertragung und -abfrage ausgezeichnet geeignet und werden oft für das Training komplexer KI-Modelle empfohlen. Bei Storage-Clustern kann hier eine hyperkonvergente Infrastruktur nützlich sein, die Speicher, Rechenleistung und Netzwerkfunktionen in einer einzigen Lösung vereint. Auf Softwareebene können Lösungen wie Ceph oder Hadoop Distributed File System (HDFS) die horizontale Skalierbarkeitund Ausfallsicherheit verbessern. Für Unternehmen, die bereits in die Cloud investiert haben oder eine Hybrid-Cloud-Lösung anstreben, bieten auch große Anbieter wie AWS, Azure und Google Cloud spezielle KI-optimierte Storage-Optionen an. Hier sollte besonders auf die Kompatibilität mit bestehenden Analyse- und ML-Frameworks geachtet werden, damit die Integration reibungslos verläuft. 

Integration von Speichertechnologien in KI-Systeme

Objektspeicher ist besonders nützlich für unstrukturierte Daten wie Bilder, Videos und Dokumente, die oft in KI-Projekten verwendet werden. Da jedes Objekt Metadaten und eindeutige Identifier enthält, kann der Zugriff schnell und hochskalierbar sein. Im Kontext von KI ist es wichtig, dass der Objektspeicher eine API-Unterstützung, zum Beispiel RESTful APIs bietet, um eine einfache Integration mit KI-Anwendungen und -Frameworks zu ermöglichen.

Blob-Storage (Binary Large Object) eignet sich gut für die Speicherung von großen Dateien und wird oft in Cloud-Umgebungen angeboten. Dies ist besonders nützlich für KI-Anwendungen, die auf Cloud-Ressourcen angewiesen sind, beispielsweise für das Training von Modellen in der Cloud. Da Blob-Storage oft in hierarchischen Strukturen organisiert werden kann, ist es für Entwickler einfacher, relevante Daten schnell zu identifizieren und abzurufen.

File Storage ist nützlich für KI-Anwendungen, die eine Dateiordnerstruktur benötigen, während Block-Storage besonders bei datenintensiven, I/O-sensitiven Operationen wie Datenbankanwendungen effizient ist. Beide können im KI-Kontext genutzt werden, aber sie sind oft weniger flexibel als Objekt- oder Blob-Speicher. Für Echtzeitanwendungen wie maschinelles Lernen in Echtzeit oder komplexe Event-Verarbeitung kann ein In-Memory-Speichersystem wie Redis sehr nützlich sein. Diese Technologie bietet extrem schnelle Lese- und Schreibvorgänge, was die Latenzzeiten reduziert.

Was ist wichtig bei der Integration?

Bei der Integration von Storage-Clustern in KI-Infrastrukturen sind verschiedene Bereiche wichtig, die bei der Einführung zu beachten sind:

• Kompatibilität: Die gewählte Speichertechnologie muss mit den verwendeten KI-Frameworks und -Tools kompatibel sein.
• Performance: Achten Sie auf die I/O-Performance und die Latenzzeiten, insbesondere wenn es um Echtzeit-KI-Anwendungen geht.
• Skalierbarkeit: Die Möglichkeit zur vertikalen und horizontalen Skalierung ist wichtig, um mit wachsenden Datenmengen und komplexeren Modellen umgehen zu können.
• Kostenmanagement: Verschiedene Speichertechnologien haben unterschiedliche Kostenstrukturen. Eine Kosten-Nutzen-Analyse ist daher entscheidend.

Ein Storage-Cluster profitiert vom Einsatz der KI ebenfalls

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz kann auch die Effizienz und Leistung eines Storage-Clusters erheblich steigern. Durch KI-gesteuerte Algorithmen können Storage-Systeme zum Beispiel vorausschauende Analysen durchführen, um mögliche Ausfälle zu erkennen und proaktiv Maßnahmen zu ergreifen. Dies erhöht die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit des Clusters. Des Weiteren können KI-Algorithmen dazu verwendet werden, den Datenfluss und die Speichernutzung zu optimieren. Unternehmen können zum Beispiel Muster im Zugriffsverhalten erkennen und daraufhin häufig abgerufene Daten näher an den Rechenknoten positionieren, um Latenzzeiten zu minimieren. Ebenfalls kann KI bei der Automatisierung von Backup-Prozessen und der Datenarchivierung assistieren, indem sie erkennt, welche Daten weniger häufig verwendet werden und sie entsprechend verschiebt. So kann ein KI-gestütztes Storage-Cluster intelligenter, effizienter und robuster gemacht werden, was letztlich zu einer verbesserten Performance und Kosteneffizienz führt.

Die Kombination eines KI-gestützten Storage-Clusters mit der Speicherung von KI-Daten im gleichen Cluster kann durchaus sinnvoll sein, insbesondere wenn der Cluster sowohl für die Datenspeicherung als auch für Rechenoperationen optimiert ist. Ein solches Setup kann Synergien schaffen, die sowohl die Performance als auch die Effizienz steigern.

Ein KI-gestütztes Storage-Cluster kann lernen, wie die Ressourcen am besten zugeteilt werden, um die Datenverarbeitung und das Modelltraining zu beschleunigen. Da die KI-Daten und die KI-gestützte Steuerung auf demselben Cluster liegen, können Daten schneller verarbeitet werden, was die Latenzzeiten erheblich reduziert. Ein einheitliches System kann einfacher gesichert und überwacht werden. KI-Algorithmen können dabei helfen, Anomalien im Datenzugriff zu erkennen und frühzeitig Alarm zu schlagen. Durch die Konsolidierung beider Funktionen in einem Cluster können Hardwarekosten und Betriebskosten reduziert werden.

Open-Source-Beispiele für Storage-Cluster und KI-Lösungen

Ceph ist ein Open-Source-Speichersystem, das für seine Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit bekannt ist. Die Lösung bietet ein Plug-in-System, das die Integration von KI-Algorithmen für vorausschauende Analysen und Ressourcenzuweisungen ermöglicht. TensorFlow, ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, kann mit HDFS (Hadoop Distributed File System) kombiniert werden, um sowohl die Speicherung als auch die Verarbeitung von KI-Daten zu optimieren.

Bei Kubeflow handelt es sich um ein Open-Source-Projekt, das darauf abzielt, den Einsatz von Machine-Learning-Workflows in Kubernetes zu vereinfachen. Kubernetes kann mit verschiedenen Speicherlösungen integriert werden und bietet die Möglichkeit, KI-Modelle zur Optimierung von Storage-Clustern zu nutzen. Durch die Integration von KI sowohl auf der Speicher- als auch auf der Anwendungsseite können Storage-Cluster insgesamt effizienter und leistungsfähiger gestaltet werden.