Speicherdichte im Datacenter erhöhen. Fokus auf Datenschutz und die Disaggregation von Rechenzentren beschleunigen die Speichernachfrage bei lokalen und hybriden Rechenzentren…
Hintergrund
Seagate Technology Holdings gibt die weltweite Verfügbarkeit der neuen Exos M und IronWolf Pro Festplatten mit bis zu 30 TB (für Vertriebspartner) bekannt. Die Festplatten basieren auf der Mozaic3+ Plattform des Anbieters mit Heat Assisted Magnetic Recording (HAMR)-Technologie.
Hochkapazitive HDDs bleiben danach ein zentrales Speicherelement für die Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle. Seagate hat nach eigenen Angaben inzwischen über eine Million Mozaic-Festplatten ausgeliefert und "damit die Zuverlässigkeit seiner Speichertechnologie unter Beweis gestellt." Weitere Angaben des Herstellers zum KI-Einsatz betreffen (s.a. Quelleangabe unten):
"Dell hat über 3.000 „AI Factory“-Projekte für Unternehmen weltweit umgesetzt. (1)
HPE erwartet, dass der Markt für unternehmensinterne KI-Lösungen mit 90 Prozent pro Jahr wächst und binnen drei Jahren ein Volumen von 42 Milliarden US-Dollar erreicht. (2)
NVIDIA beschreibt „AI Factories“ als komplett neu konzipierte Rechenzentren, die darauf ausgelegt sind, intelligente Lösungen in großem Maßstab zu produzieren – ein Schlüssel für datenbasierte Echtzeitanalysen entlang des gesamten KI-Lebenszyklus." (3)
Konsequenz: Da Künstliche Intelligenz zunehmend zum Kern von Unternehmensstrategien wird, ist die Modernisierung der Speicherinfrastruktur eine notwendige Voraussetzung für den Erfolg.
Beispiel KI-Anwendungen am Edge
Die beschleunigte Einführung entkoppelter Speicherarchitekturen, die Rechen- und Speicherressourcen bereitstellen (disaggregated).
Seagate Exos M 30 TB bietet für Realtime-Edge-Analysen die Möglichkeit, die dazu notwenigen Speicherkapazitäten flexibler zu skalieren. Mit der beschleunigten Verbreitung KI-gestützter Anwendungen wie z.B. vorausschauende Wartung oder Betrugserkennung entwickeln sich lokale NAS-Systeme zu intelligenten Datenzentren, die Workloads wie Videoanalysen, Bilderkennung, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Inferenz am Edge unterstützen.
Das Zusammenspiel von KI, IoT und hybrider Cloud sorgt für eine steigende Nachfrage an skalierbaren und zuverlässigen NAS-Lösungen, die große, unstrukturierte Datenmengen mit niedriger Latenz und hoher Performance verarbeiten können. Marktanalysen dazu prognostizieren, dass der globale NAS-Markt bis 2034 jährlich um über 17 Prozent wächst, angetrieben durch Digitalisierung sowie den zunehmenden Einsatz von KI und Big Data Analytics. (4)
Anwenderkommentar Dhaval Panara, Produktmanager bei QNAP: „Unsere QNAP-NAS-Systeme werden immer häufiger für lokale KI-Workloads genutzt. Unternehmen können so KI-Modelle vor Ort einsetzen und mit RAG- sowie LLM-Technologien lokale Datensätze effizient analysieren. Durch die Integration der neuen IronWolf Pro 30 TB-Festplatten von Seagate bieten wir Speicherlösungen im Petabyte-Bereich, die schnellen Zugriff, hohe Zuverlässigkeit und eine flexible Infrastruktur an der Edge ermöglichen.“
Abb.: Aus Seagate Mosaic3+ Whitepaper (Bildquelle: Seagate).
Anmerkung zur Abbildung: Der Upgrade einer normalen Perpendicular Magnetic Recording (PMR)-Festplatte mit 16 TB auf eine Festplatte mit Exos Mozaic 3+-Technologie mit 30 TB verdoppelt effektiv die Kapazität bei gleichem Platzbedarf (Quelle: Seagate).
Quellenangabe:
1 Dell Technologies Fuels Enterprise AI Innovation with Infrastructure, Solutions and Services | Dell USA
2 HPE and NVIDIA: A partnership driving the next generation of AI innovation | HPE
3 Data Center Solutions: AI Factories | NVIDIA
4 GMI Global Market Insights Inc., Network Attached Storage (NAS) Market - By Architecture, By Design, By Deployment Model, By Application & Forecast, 2025 - 2034. Report ID: GMI2570. Published Date: November 2024. Externer Link > https://www.gminsights.com/industry-analysis/network-attached-storage-nas-market
Eine bereits Anfang dieses Jahres von Seagate Technology Holdings in Auftrag gegebene globale Umfrage von Recon Analytics hat gezeigt, dass die verstärkte Nutzung von KI-Anwendungen zu einem beispiellosen Anstieg an Daten führen wird, auch in der Cloud. Ferner zeigten die Umfrageergebnisse einen klaren Trend: Unternehmen speichern Daten länger, um die Datenintegrität zu sichern und das optimale Training ihrer KI-Modellen zu gewährleisten. Stichwort: Einführung von ‚Trustworthy AI‘.
Querverweis:
Unser Beitrag > Untersuchung zum Einsatz von KI-Agenten in Deutschland und 13 weiteren Ländern von Cloudera
Unser Beitrag > KI- und Cloudkosten mit ITFM bestimmen: IBM Apptio stellt AI TCO & Usage und Hybrid IT TCO Impact vor
Unser Beitrag > Scale Computing- mit Bitdefender-Kooperation zum Schutz verteilter Daten und Workloads