Wenn Daten explodieren: Object Storage für AI im Exabyte-Zeitalter

AI verändert nicht nur, wie Daten genutzt werden – sie definiert neu, wie Daten in bislang ungekanntem Maßstab gespeichert und verwaltet werden. Jedes neue Modell, jede Simulation und jeder Checkpoint lässt das Volumen unstrukturierter Daten weiter anwachsen – schneller, als es klassische Systeme bewältigen können. Analysten prognostizieren, dass das globale Datenvolumen bis 2028 auf über 393 Zettabytes anwachsen wird, wobei AI-Workloads einen Großteil dieses Wachstums treiben.

Object Storage, früher vor allem für Backups und Archive genutzt, ist heute ein zentraler Bestandteil moderner AI- und HPC-Infrastrukturen. Dasselbe S3-Protokoll, das einst Cold Storage bediente, trägt heute den gesamten AI-Datenpfad – von Ingestion über Training bis hin zu Inference. Zusätzlich wird das Wachstum von Object Storage durch IoT-Geräte, Kameras, Sensoren, autonome Fahrzeuge und mobile Endgeräte beschleunigt, die enorme Mengen an Bildern, Videos, Audiodaten und Logs erzeugen – unter anderem in Branchen wie Finance, Healthcare und Logistik.

Der Großteil dieser neuen Daten entsteht nativ als Objekt, was Object Storage zur natürlichen Basis für unstrukturierte Daten macht. Neben S3 bieten auch Plattformen wie Azure Blob Storage oder Google Cloud Storage vergleichbare Konzepte, wodurch Object Storage zu einem flexiblen und breit kompatiblen Fundament moderner Datenpipelines wird.

Warum Object Storage für moderne AI-Workloads unverzichtbar wird

AI-Pipelines lesen, schreiben, checkpointen und verschieben Daten über Tausende GPUs hinweg. Dabei entstehen Milliarden von Metadaten-Operationen pro Sekunde. Klassische Systeme kommen hier schnell an ihre Grenzen – GPUs warten auf Daten, Performance verpufft.

Object Storage löst dieses Problem durch native Parallelität und Skalierbarkeit. Viele Plattformen setzen jedoch weiterhin auf Object als aufgesetzte Schicht über Legacy-Services. Pure Storage hat diesen Wandel früh erkannt. Mit FlashBlade® wurde das Konzept des Fast Object eingeführt – Object Storage als performancekritische, gleichwertige Technologie statt als Archivschicht.

Mit FlashBlade//EXA™ wurde Storage neu gedacht – für eine Welt, in der Performance, Dichte und Einfachheit Grundvoraussetzungen sind. FlashBlade//EXA erweitert diese Architektur nun um nativen Object Support (aktuell in Limited Preview) und überträgt die bewährte Effizienz aus File-Workloads in die nächste Stufe der AI-Infrastruktur.

Im Gegensatz zu klassischen Parallel-File-Systemen oder isolierten Object-Plattformen skaliert FlashBlade//EXA Kapazität und Performance linear – von Petabytes bis Exabytes – ohne Tuning-Aufwand oder Komplexitäts-Overhead.

Wenn AI-Daten explodieren: Skalierung jenseits von Petabytes

AI-Datenpipelines wachsen rasant – von Terabytes zu Petabytes und bald zu Exabytes. Modelle, die früher mit wenigen Terabytes trainiert wurden, benötigen heute Petabytes an Daten. Diese Workloads verlangen hohen Durchsatz, Milliarden Metadaten-Operationen pro Sekunde und flexible Trade-offs zwischen Performance und Kapazität.

Traditionelle File-Systeme wurden dafür nie entwickelt. Object Storage hingegen ist von Natur aus verteilt, parallel und frei von architektonischen Engpässen.

Diese Entwicklung ist längst Realität. Analysten erwarten ein jährliches Wachstum von über 20 % für Object Storage bis 2028 – maßgeblich getrieben durch AI-Workloads. Hyperscaler nutzen Object Storage bereits als Rückgrat ihrer Infrastruktur. AWS S3 verwaltet heute mehr als 350 Billionen Objekte und entwickelt kontinuierlich neue Features wie S3 Express One Zone oder S3 Vectors für generative AI.

Auch Unternehmen, die RAG- oder Foundation-Model-Umgebungen aufbauen, folgen diesem Ansatz. Object Storage ermöglicht es, unstrukturierte Daten zu speichern, Modelle zu checkpointen und Inference-Workloads bereitzustellen – ohne mehrere Storage-Tiers managen zu müssen. S3 steht nicht umsonst für Simple Scalable Storage.

FlashBlade//EXA mit Object Support kombiniert diese Skalierbarkeit mit extremer Performance und konsistenter Metadaten-Leistung über den gesamten AI-Lifecycle hinweg – in direkter Übereinstimmung mit NVIDIA AI Factory Referenzarchitekturen, die High-Performance Object Storage explizit als essenzielle Ebene vorsehen.

Warum Legacy-Architekturen den Anforderungen von AI nicht mehr gerecht werden

AI-Workloads sind dynamisch, unvorhersehbar und hochgradig komplex. Mit wachsender Modellgröße explodieren Daten- und Metadaten-Volumen. Performance bricht ein, GPUs bleiben ungenutzt und Kosten steigen, während Teams versuchen, mit zusätzlicher Hardware und manuellem Tuning gegenzusteuern.

Klassische File-Systeme sind auf vorhersehbare Workloads ausgelegt – nicht auf das chaotische Zusammenspiel aus Reads, Writes und Checkpoints moderner AI-Pipelines. Gleichzeitig sind viele Object-Services zu langsam, um GPUs zuverlässig mit Daten zu versorgen.

Die Folge: zusätzliche Caching-Layer, steigende Komplexität und höhere TCO.

FlashBlade//EXA eliminiert diese zusätzliche Ebene vollständig, indem Object-Daten nativ mit hoher Performance bereitgestellt werden.

Typische Herausforderungen klassischer Systeme sind:

• Begrenzte Object-Reife, da Object häufig nur auf bestehende File-Systeme aufgesetzt wird
• Unflexible Skalierung, bei der Metadaten und Kapazität gemeinsam wachsen müssen
• Ineffiziente GPU-Auslastung durch Metadaten-Hotspots
• Energie- und Platzbeschränkungen
• Hoher operativer Aufwand durch manuelles Tuning

FlashBlade//EXA mit Object Support: Einfach skalieren statt optimieren

AI stellt Anforderungen an Skalierung, Performance und Effizienz – und verlangt nach intelligenter Architektur statt nach mehr Hardware. FlashBlade//EXA mit nativem Object Support vereint File- und Object-Workloads in einer einzigen Plattform.

Dank disaggregiertem Design können Metadaten und Daten unabhängig skaliert werden. Performance und Kapazität wachsen bedarfsgerecht – ohne Overprovisioning. Das Ergebnis ist eine Plattform, die für AI- und HPC-Workloads entwickelt wurde und Performance, Effizienz und Dichte liefert – ganz ohne Kompromisse.

Zentrale Fähigkeiten von FlashBlade//EXA:

• Einfache Abläufe im großen Maßstab: Bewährter Metadata-Core und vollständiger S3-Funktionsumfang
• Passgenaue Performance und Kosten: Konfigurationen für Performance- oder Kapazitäts-Optimierung
• Energie- und Platzeffizienz: DirectFlash® Modules für hohe Dichte und niedrigen Energieverbrauch
• Disaggregierte Architektur: Eliminierung von Metadaten-Bottlenecks
• Future-ready I/O: TCP heute, RDMA in Zukunft für schnellere GPU-Datenpfade

FlashBlade//EXA hält GPUs auch bei Exabyte-Skalierung konstant ausgelastet – mit vorhersehbarer Performance und minimalem Betriebsaufwand.

Was FlashBlade//EXA im Markt einzigartig macht

FlashBlade//EXA mit Object Support beseitigt Engpässe moderner AI-Workloads und liefert konsistenten Durchsatz und IOPS – von Petabytes bis Exabytes. Kapazität und Performance lassen sich unabhängig skalieren, getragen von der Einfachheit und Zuverlässigkeit, für die Pure Storage steht.

Basierend auf jahrelanger FlashBlade-S3-Reife ist dies keine neue Architektur, sondern die konsequente Weiterentwicklung bewährter Technologie.

Die FlashBlade//EXA Differenz:

• Maximale Performance-Dichte bei minimalem Energieverbrauch
• Bewährter, vollständiger S3-Stack
• Lineare, unabhängige Skalierung
• Operative Einfachheit ohne manuelles Tuning
• Volle GPU-Auslastung über den gesamten AI-Datenpfad

Der Weg nach vorn: Object Storage im Exabyte-Zeitalter

Mit der weiteren Entwicklung von AI und dem exponentiellen Wachstum unstrukturierter Daten wird Pure Storage die Innovation mit FlashBlade//EXA weiter vorantreiben – mit Fokus auf Performance, Effizienz und Einfachheit im Exabyte-Maßstab.

AI-Storage muss genauso schnell skalieren wie Innovation.
FlashBlade//EXA ist dafür gebaut.