Künstliche Intelligenz und Storage

Speichern mit Grips

von Norbert Deuschle

Anwendungen für maschinelles Lernen und Deep Learning erfordern nicht nur die Verarbeitung, Verwaltung sowie Speicherung von zum Teil großen Datenmengen für Trainings, Tests und Validierung. Vielmehr generieren sie auch Informationen mit unterschiedlichen Dateigrößen und Workload-Profilen. Der vorliegende Beitrag beschreibt einige kritische Parameter der KI-gestützten Datenbereitstellung aus Sicht der IT-Infrastruktur im Zusammenhang mit Storage.

Aus IT-Administrator 06/2022

Nicht zuletzt aufgrund der andauernden Bedrohung durch Ransomware stellt ein sicheres Backup die letzte Verteidigungslinie dar. Und Storage als physischer ... (mehr)

KI-Anwendungen für Unternehmen gewinnen aktuell verstärkt an Bedeutung. Ihre Einsatzgebiete betreffen vordringlich die Prozessautomatisierung und -optimierung bis hin zur Identifikation und Analyse neuer Geschäftsmodelle. KI-gesteuerte Systeme und Datenanalysen machen es Unternehmen zudem leichter, Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und Strategien danach auszurichten. Wenn etwa aufgrund beschädigter oder falscher Artikel mehr Reklamationen eingehen, können sich Chatbots darum kümmern und nicht mehr teure Fachkräfte, die dafür eigentlich keine Zeit haben. Mittels KI sind Anbieter in der Lage, Muster zu erkennen, um mit der Zeit präziser und automatisiert vorhersagen zu können, welche Anfragen besonders häufig vorkommen.

Als Basis dieser KI-Anwendungen dienen Geschäftsdaten, die mittlerweile fast in jedem Betrieb in größerer Menge vorhanden sind. ML-Algorithmen erkennen Muster und können darin Verknüpfungen bilden, um Probleme zu identifizieren und zu lösen. Der optimale Weg, um Daten in ML-Modelle zu laden, hängt dabei davon ab, ob die Rechenleistung vor Ort oder in der Cloud erfolgen soll. Weitere Randbedingungen betreffen die Größe der Datensätze, Verarbeitungs- und Durchsatzraten, geeignete Speichertechnologien sowie betriebsspezifische Sicherheitsanforderungen. Daraus leiten sich wiederum die verschiedenen IT-System-anforderungen ab.

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