{"id":176153,"date":"2025-11-15T14:17:00","date_gmt":"2025-11-15T22:17:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=176153"},"modified":"2025-12-06T15:07:23","modified_gmt":"2025-12-06T23:07:23","slug":"why-storage-is-the-unsung-hero-for-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/de\/perspectives\/why-storage-is-the-unsung-hero-for-ai\/","title":{"rendered":"Warum Storage der unerreichte Held f\u00fcr AI ist"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-7387b849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column has-medium-font-size is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:70%\">\n<div class=\"wp-block-group has-border-color has-pure-orange-100-border-color has-primary-background-color has-background is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"border-width:2px;border-top-left-radius:16px;border-top-right-radius:16px;border-bottom-left-radius:16px;border-bottom-right-radius:16px;padding-top:30px;padding-right:30px;padding-bottom:30px;padding-left:30px\">\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-summary\">Zusammenfassung<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Storage ist das R\u00fcckgrat der AI, aber mit zunehmender Modellkomplexit\u00e4t und Datenintensit\u00e4t k\u00f6nnen herk\u00f6mmliche Storage-Systeme nicht Schritt halten. Agile, leistungsstarke Storage-Plattformen sind entscheidend, um die einzigartigen und sich entwickelnden Anforderungen von AI zu unterst\u00fctzen.\u00a0\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group pdf-print-hide is-content-justification-right is-nowrap is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-f726d978 wp-block-group-is-layout-flex\"><div class=\"pdfprnt-buttons\"><a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/176153?print=pdf\" class=\"pdfprnt-button pdfprnt-button-pdf\" target=\"_blank\" ><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/plugins\/pdf-print-pro\/images\/pdf.png?1953174090\" alt=\"image_pdf\" title=\"PDF anzeigen\" \/><\/a><a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/176153?print=print\" class=\"pdfprnt-button pdfprnt-button-print\" target=\"_blank\" ><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/plugins\/pdf-print-pro\/images\/print.png?245231721\" alt=\"image_print\" title=\"Inhalt drucken\" \/><\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div id=\"CONTENT\" class=\"wp-block-group is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Wettlauf um k\u00fcnstliche allgemeine Intelligenz (AGI) setzt die Storage-Technologie neue Ma\u00dfst\u00e4be. W\u00e4hrend Algorithmen und Rechenleistung im Mittelpunkt stehen, unterst\u00fctzt Storage AI-Durchbr\u00fcche. W\u00e4hrend der Flash-Revolution stagnierten 15K0 Festplatten, da sich die Rechenleistung alle zwei Jahre verdoppelte, aber Flash-f\u00e4hige Virtualisierung und heute GPU-gesteuerte Workloads treiben neben den Anforderungen an Effizienz, Nachhaltigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit weitere Storage-Innovationen voran.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Fr\u00fche AIBem\u00fchungen waren durch algorithmische Komplexit\u00e4t und Datenknappheit begrenzt, aber als Algorithmen weiterentwickelt wurden, traten Speicher- und Storage-Engp\u00e4sse auf. Hochleistungs-Storage erm\u00f6glichte bahnbrechende Entwicklungen wie ImageNet, das Visionsmodelle unterst\u00fctzte, und GPT-3, das Petabyte an Storage ben\u00f6tigte. Da <a href=\"https:\/\/explodingtopics.com\/blog\/data-generated-per-day\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">t\u00e4glich 400 Millionen Terabyte an Daten generiert<\/a> werden, muss Storage Workloads im Exabyte-Bereich mit einer Latenz von weniger als Millisekunden verwalten, um AGI und maschinelles Quantenlernen zu unterst\u00fctzen. Im Laufe der AI stellte jede Innovationswelle neue Anforderungen an Storage und trieb die Fortschritte bei Kapazit\u00e4t, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit voran, um immer komplexere Modelle und gr\u00f6\u00dfere Datens\u00e4tze aufzunehmen.<br\/><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Klassisches maschinelles Lernen (1980s-2015):<\/strong> Spracherkennung und \u00fcberwachte Lernmodelle f\u00fchrten zu einem Wachstum von Datens\u00e4tzen von Megabyte auf Gigabyte, was den Datenabruf und die Organisation immer wichtiger machte.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Deep-Learning-Revolution (2012-2017): <\/strong>Modelle wie AlexNet und ResNet haben die Storage-Anforderungen gesteigert, w\u00e4hrend Word2Vec und GloVe die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache vorangetrieben haben und zu Hochgeschwindigkeits-NVMe-Storage f\u00fcr Datens\u00e4tze im Terabyte-Bereich wechselten.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Grundlagenmodelle (2018\u2013heute): <\/strong>BERT f\u00fchrte Datens\u00e4tze im Petabyte-Bereich ein, wobei GPT-3 und Llama 3 skalierbare Systeme mit niedriger Latenz wie Meta Tectonic erfordern, um Billionen von Tokens zu verarbeiten und einen Durchsatz von 7TB\/s aufrechtzuerhalten.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Chinchilla-Skalierungsgesetze (2022): <\/strong>Chinchilla betonte wachsende Datens\u00e4tze gegen\u00fcber der LLM-Modellgr\u00f6\u00dfe und ben\u00f6tigte Parallelzugriffs-Storage, um die Performance zu optimieren.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Storage unterst\u00fctzt nicht nur AI, sondern ist f\u00fchrend und pr\u00e4gt die Zukunft der Innovation, indem es die st\u00e4ndig wachsenden Daten der Welt effizient und skalierbar verwaltet. KIAIAnwendungen im <a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/news-events\/ai-and-automotive-a-conversation-with-nvidia-and-pure-storage\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">autonomen Fahren<\/a> sind beispielsweise auf <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/ai\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Storage-Plattformen<\/a> angewiesen, die in der Lage sind, Petabyte an Sensordaten in Echtzeit zu verarbeiten, w\u00e4hrend <a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/perspectives\/modern-flash-storage-genomics-2\/\">die Genomforschung<\/a> einen schnellen Zugriff auf riesige Datens\u00e4tze erfordert, um Entdeckungen zu beschleunigen. Da AI die Grenzen des Datenmanagements immer weiter ausreizt, stehen herk\u00f6mmliche Storage-Systeme vor wachsenden Herausforderungen, um mit diesen sich weiterentwickelnden Anforderungen Schritt zu halten, was die Notwendigkeit speziell entwickelter L\u00f6sungen unterstreicht.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-how-ai-workloads-strain-traditional-storage-systems\">Wie AI-Workloads herk\u00f6mmliche Storage-Systeme behindern<\/h2>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-secondary-color has-text-color has-link-color wp-elements-8450a1d3d95fc3f1bdbfbf205a50809a\" id=\"h-data-consolidation-and-volume-management\"><strong>Datenkonsolidierung und Volume-Management<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AIAnwendungen verwalten Datens\u00e4tze im Bereich von Terabytes bis hin zu Hunderten von Petabytes und \u00fcbertreffen damit bei weitem die Funktionen herk\u00f6mmlicher Storage-Systeme wie NAS, SAN und herk\u00f6mmlichem Direct-Attached-Storage. Diese Systeme, die f\u00fcr pr\u00e4zise, transaktionale Workloads wie das Erstellen von Berichten oder das Abrufen bestimmter Datens\u00e4tze entwickelt wurden, k\u00e4mpfen mit den aggregationsintensiven Anforderungen der Datenwissenschaft und den umfassenden Hochgeschwindigkeitszugriffsmustern von AI\/ML-Workloads. Modellschulungen, die einen massiven Batch-Datenabruf \u00fcber ganze Datens\u00e4tze hinweg erfordern, unterstreichen diese Fehlausrichtung. Die starren Architekturen, Kapazit\u00e4tsbeschr\u00e4nkungen und der unzureichende Durchsatz einer herk\u00f6mmlichen Infrastruktur machen sie f\u00fcr die Skalierbarkeit und Geschwindigkeit von AI ungeeignet und unterstreichen die Notwendigkeit speziell entwickelter Storage-Plattformen.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-secondary-color has-text-color has-link-color wp-elements-5a1307cd8a9ec5959d7bf40ba4bca4f5\" id=\"h-performance-bottlenecks-for-high-speed-data-access\"><strong>Performance-Engp\u00e4sse f\u00fcr schnellen Datenzugriff<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Echtzeitanalysen und Entscheidungsfindung sind f\u00fcr AI-Workloads unerl\u00e4sslich, aber herk\u00f6mmliche Storage-Architekturen verursachen oft Engp\u00e4sse mit unzureichenden IOPS, da sie f\u00fcr moderate Transaktionsaufgaben und nicht f\u00fcr die intensiven, parallelen Lese-\/Schreibanforderungen von AI entwickelt wurden. Dar\u00fcber hinaus verz\u00f6gert eine hohe Latenz von rotierenden Festplatten oder veralteten Caching-Mechanismen den Datenzugriff, verl\u00e4ngert die Zeit bis zum Einblick und reduziert die Effizienz von AIProzessen.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-secondary-color has-text-color has-link-color wp-elements-d0eea2ff8026fefcacd37dd0df9d0708\" id=\"h-handling-diverse-data-types-and-workloads\"><strong>Umgang mit unterschiedlichen Datentypen und Workloads<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AISysteme verarbeiten sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten \u2013 einschlie\u00dflich Text, Bilder, Audio und Video \u2013, aber herk\u00f6mmliche Storage-L\u00f6sungen haben mit dieser Vielfalt zu k\u00e4mpfen. Sie sind oft f\u00fcr strukturierte Daten optimiert, was zu einem langsamen Abruf und einer ineffizienten Verarbeitung unstrukturierter Formate f\u00fchrt. Dar\u00fcber hinaus erschweren eine schlechte Indexierung und ein schlechtes Metadaten die effektive Organisation und Suche verschiedener Datens\u00e4tze. Herk\u00f6mmliche Systeme sehen sich auch mit Performance-Problemen bei kleinen Dateien konfrontiert, wie sie in Trainingssprachenmodellen \u00fcblich sind, da ein hoher Metadaten-Overhead zu Verz\u00f6gerungen und l\u00e4ngeren Verarbeitungszeiten f\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-secondary-color has-text-color has-link-color wp-elements-ae8869a08e98161893ba204eeb2eb88c\" id=\"h-legacy-architecture-limitations\"><strong>Einschr\u00e4nkungen bei veralteten Architekturen<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der kumulative Effekt dieser Herausforderungen besteht darin, dass herk\u00f6mmliche Storage-Architekturen nicht mit den Anforderungen moderner AIWorkloads Schritt halten k\u00f6nnen. Sie verf\u00fcgen nicht \u00fcber die Agilit\u00e4t, Performance und Skalierbarkeit, die erforderlich sind, um die vielf\u00e4ltigen und hochvolumigen Datenanforderungen von AI zu unterst\u00fctzen. Diese Einschr\u00e4nkungen unterstreichen die Notwendigkeit fortschrittlicher Storage-L\u00f6sungen, die darauf ausgelegt sind, die einzigartigen Herausforderungen von AI-Anwendungen zu bew\u00e4ltigen, wie z. B. schnelle Skalierbarkeit, hoher Durchsatz, geringe Latenz und vielf\u00e4ltige Datenverarbeitung.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-key-storage-challenges-in-ai\">Wichtige Storage-Herausforderungen in der AI<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AIWorkloads stellen besondere Anforderungen an Storage-Systeme, und die Bew\u00e4ltigung dieser Herausforderungen erfordert erweiterte Funktionen in den folgenden Bereichen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Einheitliche Datenkonsolidierung:<\/strong> Datensilos fragmentieren wertvolle Informationen und erfordern eine Konsolidierung in einer einheitlichen Plattform, die verschiedene AIWorkloads f\u00fcr eine nahtlose Verarbeitung und Schulung unterst\u00fctzt.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Skalierbare Performance und Kapazit\u00e4t:<\/strong> Eine robuste Storage-Plattform muss verschiedene I\/O-Profile verwalten und von Terabytes bis Exabytes skalieren, um einen Zugriff mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz zu gew\u00e4hrleisten. Durch die unterbrechungsfreie Skalierung erm\u00f6glicht die Plattform eine nahtlose Erweiterung von AI-Workloads, wenn die Datenanforderungen wachsen, und sorgt so f\u00fcr einen reibungslosen und ununterbrochenen Betrieb.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Scale-up- und Scale-out-Flexibilit\u00e4t: <\/strong>F\u00fcr den Transaktionszugriff mit niedriger Latenz f\u00fcr Vektordatenbanken und Workloads mit hoher Parallelit\u00e4t f\u00fcr Training und Inferenz ist eine Plattform erforderlich, die beide Funktionen bietet.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Zuverl\u00e4ssigkeit und kontinuierliche Betriebszeit:<\/strong> Da AI f\u00fcr Unternehmen entscheidend wird, ist eine Verf\u00fcgbarkeit von 99,9999 % unerl\u00e4sslich. Eine Storage-Plattform muss unterbrechungsfreie Upgrades und Hardwareaktualisierungen unterst\u00fctzen und so einen unterbrechungsfreien Betrieb ohne Ausfallzeiten f\u00fcr Endbenutzer sicherstellen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-optimizing-storage-across-the-ai-pipeline\">Optimierung von Storage in der gesamten AIPipeline<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Effektive Storage-L\u00f6sungen sind in jeder Phase der AI-Pipeline von entscheidender Bedeutung, von der Datenkuration bis hin zum Training und der Inferenz, da sie es AIWorkloads erm\u00f6glichen, effizient und skalierbar zu arbeiten. AI-Pipelines ben\u00f6tigen Storage, der latenzempfindliche Aufgaben nahtlos bew\u00e4ltigen, skalieren kann, um hohe Parallelit\u00e4tsanforderungen zu erf\u00fcllen, verschiedene Datentypen unterst\u00fctzen und die Performance in verteilten Umgebungen aufrechterhalten kann.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXfpGtQHeFat1Lsld0nPQfkQ5Ee1znjhHAPb_0YyxqdkQTZ7rS_AAAuIvcZEGX0H7fUTqpBGw1Fs6HgS0MGq0ZlRdtsjWUaXDeKSOwq6x9ddHwQMlxZJ2GhpD_68zlw08M5SPI7ftuQdn4wax21TthhVVKY?key=Z9svlj5qAS1uXFkcPyX93A\" alt=\"Datenkuratierung\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading has-text-align-center\" id=\"h-figure-1-storage-patterns-for-ai-are-varied-and-require-a-platform-built-for-multi-dimensional-performance\"><em>Abbildung 1: Storage-Muster f\u00fcr AI sind vielf\u00e4ltig und erfordern eine Plattform, die f\u00fcr mehrdimensionale Performance entwickelt wurde.<\/em><\/h6>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In der Datenkurationsphase beginnt die Verwaltung von Datens\u00e4tzen im Petabyte- bis Exabyte-Bereich mit der Aufnahme, bei der Storage nahtlos skaliert werden muss, um riesige Datenmengen zu verarbeiten und gleichzeitig einen hohen Durchsatz zu gew\u00e4hrleisten. Echtzeitanwendungen wie autonomes Fahren erfordern Storage mit niedriger Latenz, der in der Lage ist, eingehende Daten sofort zu verarbeiten. <a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/perspectives\/escaping-the-ssd-trap-pure-storage-directflash-module\/\">DirectFlash\u00ae-Module (DFMs)<\/a> zeichnen sich in diesen Szenarien durch die Umgehung herk\u00f6mmlicher SSD-Architekturen aus, um direkt auf NAND-Flash zuzugreifen, und bieten eine schnellere, konsistentere Performance bei erheblich reduzierter Latenz. Im Vergleich zu herk\u00f6mmlichen SSDs und SCM bieten DFMs auch eine h\u00f6here Energieeffizienz, sodass Unternehmen die Anforderungen gro\u00dfer AI-Workloads erf\u00fcllen und gleichzeitig den Stromverbrauch optimieren und bei hoher Parallelit\u00e4t eine vorhersehbare Performance aufrechterhalten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W\u00e4hrend der Persistenz m\u00fcssen Daten-Storage-L\u00f6sungen eine langfristige Aufbewahrung und schnellen Zugriff auf h\u00e4ufig aufgerufene Daten unterst\u00fctzen. Der Verarbeitungsschritt ist der Schl\u00fcssel zur Vorbereitung von Daten f\u00fcr das Training, bei dem Storage eine Reihe von Datentypen und -gr\u00f6\u00dfen effizient verwalten und strukturierte und unstrukturierte Daten in Formaten wie NFS, SMB und Objekt verarbeiten muss.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In der AITrainings- und Inferenzphase erzeugt das Modelltraining intensive Lese-\/Schreibanforderungen, die Scale-out-Architekturen erfordern, um die Performance \u00fcber mehrere Knoten hinweg sicherzustellen. Effiziente Checkpointing- und Versionskontrollsysteme sind in dieser Phase entscheidend, um Datenverluste zu vermeiden. Zus\u00e4tzlich zum Checkpointing stellen neue Architekturen wie die <a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/perspectives\/optimize-genai-apps-with-rag-from-pure-storage-and-nvidia\/\">abfrageaugmentierte Generation (RAG) einzigartige Herausforderungen f\u00fcr Storage-<\/a>Systeme dar. RAG verl\u00e4sst sich auf den effizienten Abruf externer Wissensdatenbanken w\u00e4hrend der Inferenz und fordert Storage mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz, der in der Lage ist, gleichzeitige, parallele Abfragen zu verarbeiten. Dies setzt das <a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/products\/unlocking-the-power-of-metadata-management-with-flashblade\/\">Metadaten <\/a> und die skalierbare Indexierung zus\u00e4tzlich unter Druck und erfordert fortschrittliche Storage-Architekturen, um die Performance ohne Engp\u00e4sse zu optimieren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durch die Abstimmung von Storage-L\u00f6sungen mit den spezifischen Anforderungen jeder Pipeline-Phase k\u00f6nnen Unternehmen die AI-Performance optimieren und die Flexibilit\u00e4t beibehalten, die erforderlich ist, um sich weiterentwickelnde AI-Anforderungen zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-i-ntroducing-the-data-stream-solution\"><strong>Einf\u00fchrung der Datenstream-L\u00f6sung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um den anhaltenden Engpass bei der Vorbereitung von Rohdaten f\u00fcr AI-Workflows zu bew\u00e4ltigen, hat Pure Storage <strong>k\u00fcrzlich<a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/products\/driving-the-future-of-ai-data-readiness-pure-storage-data-stream\/\">Data Stream<\/a><\/strong> eingef\u00fchrt \u2013 einen GPU-zentrierten, integrierten Hardware- und Software-Stack, der speziell f\u00fcr AIDatenbereitschaft entwickelt wurde.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen Storage-Systemen, die einfach Daten speichern, automatisiert Data Stream aktiv die Aufnahme, Transformation und Optimierung. Sie verwandelt dann unstrukturierte Assets (Dokumente, Bilder, Tabellen) in AI-f\u00e4hige Vektoren und Metadaten in gro\u00dfem Ma\u00dfstab.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Datenstream nimmt riesige Datenmengen aus Multiprotokollquellen (NFS, SMB, S3) auf, f\u00fchrt semantisches \u201eChunking\u201c (z. B. S\u00e4tze, Abs\u00e4tze) durch, um den Kontext zu erhalten, und bereichert und liefert dann die Ausgabe in Formaten, die f\u00fcr Vektordatenbanken und GPU-Inferenzpipelines optimiert sind.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durch die Einbettung dieser Verarbeitung in die Storage-Ebene selbst schlie\u00dft der Data Stream die L\u00fccke zwischen Rohdatentr\u00e4gheit und KI-AI Inferenz in Echtzeit und erm\u00f6glicht es Unternehmen, monatelange Datenvorbereitungen in Minuten zu reduzieren. Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie sicherstellen, dass ihre GPUs gef\u00fcttert bleiben, ihre Modelle frisch bleiben und ihre Inferenzpipelines ununterbrochen laufen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusion\">Fazit<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Storage ist das R\u00fcckgrat der AI, wobei die zunehmende Modellkomplexit\u00e4t und Datenintensit\u00e4t die exponentiellen Anforderungen an die Infrastruktur steigen lassen. Herk\u00f6mmliche Storage-Architekturen k\u00f6nnen diese Anforderungen nicht erf\u00fcllen, weshalb die Einf\u00fchrung agiler, leistungsstarker Storage-L\u00f6sungen unerl\u00e4sslich ist.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die symbiotische Beziehung zwischen AI- und Storage-Plattformen f\u00fchrt zu Fortschritten bei Storage, die nicht nur den AIFortschritt unterst\u00fctzen, sondern auch beschleunigen. F\u00fcr Unternehmen, die gerade erst damit beginnen, AI zu erkunden, ist Flexibilit\u00e4t entscheidend: Sie ben\u00f6tigen Storage, der mit wachsenden Daten- und Rechenanforderungen skaliert werden kann, der mehrere Formate (z. B. Datei, Objekt) unterst\u00fctzt und sich leicht in vorhandene Tools integrieren l\u00e4sst.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Unternehmen, die in moderne Storage-Plattformen investieren, positionieren sich an der Spitze der Innovation. Dies erfordert:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Bewertung der Infrastruktur:<\/strong> Ermitteln Sie aktuelle Einschr\u00e4nkungen und Bereiche, in denen sofortige Verbesserungen m\u00f6glich sind.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Einf\u00fchrung skalierbarer L\u00f6sungen:<\/strong> Implementieren Sie Plattformen, die Flexibilit\u00e4t, hohe Performance und nahtloses Wachstum bieten.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Planung f\u00fcr zuk\u00fcnftige Anforderungen: <\/strong>Bleiben Sie neuen Trends voraus, um sicherzustellen, dass sich die Plattform mit KIAIEntwicklungen weiterentwickelt.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Indem Storage-Plattformen als Kernkomponente der AI-Strategie priorisiert werden, k\u00f6nnen Unternehmen neue M\u00f6glichkeiten erschlie\u00dfen, kontinuierliche Innovationen vorantreiben und einen Wettbewerbsvorteil in der datengesteuerten Zukunft erhalten.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">M\u00f6chten Sie mehr erfahren?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\">Besuchen Sie die <a href=\"https:\/\/www.google.com\/url?sa=t&amp;source=web&amp;rct=j&amp;opi=89978449&amp;url=https:\/\/www.purestorage.com\/solutions\/ai.html&amp;ved=2ahUKEwjGjMWHhZuKAxVJBdAFHUCeBIEQFnoECBEQAQ&amp;usg=AOvVaw0KVGJxecPqC5aHWSSLFQ0K\">Seite \u201eAIL\u00f6sungen<\/a>\u201c<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\">Laden Sie das Whitepaper herunter: \u201e<a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/content\/dam\/pdf\/en\/white-papers\/bwp-the-pure-data-storage-platform-for-ai.pdf\">Die Pure Storage-Plattform f\u00fcr AI<\/a>\u201c<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group has-global-padding is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-group box-shadow is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-cover is-light\" style=\"min-height:300px;aspect-ratio:unset;\"><span aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-cover__background has-background-dim-0 has-background-dim\"><\/span><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"305\" class=\"wp-block-cover__image-background wp-image-152548\" alt=\"AI Data Platform\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AI-Data-Platform-1024x305.png\" style=\"object-position:82% 49%\" data-object-fit=\"cover\" data-object-position=\"82% 49%\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AI-Data-Platform-1024x305.png 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AI-Data-Platform-728x217.png 728w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AI-Data-Platform-768x229.png 768w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AI-Data-Platform-1536x458.png 1536w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AI-Data-Platform-2048x611.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><div class=\"wp-block-cover__inner-container has-global-padding is-layout-constrained wp-container-core-cover-is-layout-52e20806 wp-block-cover-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns is-not-stacked-on-mobile is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-1c666923 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-container-core-column-is-layout-9053edae wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:60%\">\n<div class=\"wp-block-group is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"margin-top:0px;margin-bottom:0px;padding-top:0px;padding-bottom:0px\">\n<p class=\"has-contrast-color has-text-color has-link-color wp-elements-2df20c22611e2622ef0f391036d104c8 wp-block-paragraph\" style=\"font-size:0.6rem\">Pure Storage Business White Paper<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-contrast-color has-text-color has-link-color wp-elements-a059560b5c857bb44d8ec98e6f0eed3e\" id=\"h-the-pure-storage-platform-for-ai-accelerates-and-simplifies-ai-deployments\" style=\"margin-top:0px;margin-bottom:20px;font-size:clamp(1.352rem, 1.352rem + ((1vw - 0.2rem) * 1.413), 2.2rem);line-height:1.2\">Pure Storage<br\/>Plattform f\u00fcr AI beschleunigt <br\/>und vereinfacht KIAIImplementierungen<\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-left is-nowrap is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-0fdbba7e wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button has-custom-font-size\" style=\"font-size:clamp(0.875rem, 0.875rem + ((1vw - 0.2rem) * 0.208), 1rem);line-height:1.2\"><a class=\"wp-block-button__link has-background wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/content\/dam\/pdf\/en\/white-papers\/bwp-the-pure-data-storage-platform-for-ai.pdf\" style=\"background:linear-gradient(190deg,rgba(252,185,0,1) 0%,rgba(255,105,0,1) 100%);padding-top:10px;padding-right:14px;padding-bottom:10px;padding-left:14px\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">White Paper lesen<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:30%\">\n<div class=\"wp-block-group sticky-content has-mint-green-500-background-color has-background is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"border-radius:20px;padding-top:20px;padding-right:20px;padding-bottom:20px;padding-left:20px\">\n<h2 class=\"wp-block-heading has-text-align-center has-ash-gray-500-color has-text-color has-link-color wp-elements-6cba6dc0a49af9d240e1e0430b1319a5\" id=\"h-title\" style=\"font-size:px\">Ein bahnbrechender Faktor f\u00fcr AI<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-ash-gray-500-color has-text-color has-link-color wp-elements-c5997231fe16e09c878de1a46b4353e6 wp-block-paragraph\" style=\"font-size:clamp(0.875rem, 0.875rem + ((1vw - 0.2rem) * 0.208), 1rem);\">Beschleunigen Sie Ihre AIInitiativen mit der Pure Storage-Plattform.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-f8bdad00 wp-block-buttons-is-layout-flex\" style=\"margin-top:1em;margin-bottom:1em\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline button-sticky is-style-outline--2\"><a class=\"wp-block-button__link has-cloud-white-500-color has-basil-green-500-background-color has-text-color has-background has-link-color has-inter-font-family has-custom-font-size wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/solutions\/ai.html\" style=\"border-style:none;border-width:0px;border-radius:4px;padding-top:14px;padding-right:16px;padding-bottom:14px;padding-left:16px;font-size:clamp(14px, 0.875rem + ((1vw - 3.2px) * 0.208), 16px);\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Learn More<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Von autonomen Fahrzeugen bis hin zur Genomforschung: AI erweitert die Grenzen des M\u00f6glichen. 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