{"id":177712,"date":"2026-01-27T13:20:27","date_gmt":"2026-01-27T21:20:27","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=177712"},"modified":"2026-01-27T13:32:40","modified_gmt":"2026-01-27T21:32:40","slug":"wenn-daten-explodieren-object-storage-fuer-ai-im-exabyte-zeitalter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/de\/products\/wenn-daten-explodieren-object-storage-fuer-ai-im-exabyte-zeitalter\/","title":{"rendered":"Wenn Daten explodieren: Object Storage f\u00fcr AI im Exabyte-Zeitalter"},"content":{"rendered":"\n
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Zusammenfassung<\/h3>\n\n\n\n

Pure Storage FlashBlade\/\/EXA liefert S3-nativen, hochperformanten Object Storage, der von Petabytes bis Exabytes skaliert und GPUs in AI- und HPC-Umgebungen vollst\u00e4ndig auslastet \u2013 ohne Tuning-Aufwand oder zus\u00e4tzliche Komplexit\u00e4t.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\"image_pdf\"<\/a>\"image_print\"<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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AI ver\u00e4ndert nicht nur, wie Daten genutzt werden \u2013 sie definiert neu, wie Daten in bislang ungekanntem Ma\u00dfstab gespeichert und verwaltet werden. Jedes neue Modell, jede Simulation und jeder Checkpoint l\u00e4sst das Volumen unstrukturierter Daten weiter anwachsen \u2013 schneller, als es klassische Systeme bew\u00e4ltigen k\u00f6nnen. Analysten prognostizieren, dass das globale Datenvolumen bis 2028 auf \u00fcber 393 Zettabytes<\/strong> anwachsen wird, wobei AI-Workloads einen Gro\u00dfteil dieses Wachstums treiben.<\/p>\n\n\n\n

Object Storage, fr\u00fcher vor allem f\u00fcr Backups und Archive genutzt, ist heute ein zentraler Bestandteil moderner AI- und HPC-Infrastrukturen. Dasselbe S3-Protokoll, das einst Cold Storage bediente, tr\u00e4gt heute den gesamten AI-Datenpfad \u2013 von Ingestion \u00fcber Training bis hin zu Inference. Zus\u00e4tzlich wird das Wachstum von Object Storage durch IoT-Ger\u00e4te, Kameras, Sensoren, autonome Fahrzeuge und mobile Endger\u00e4te beschleunigt, die enorme Mengen an Bildern, Videos, Audiodaten und Logs erzeugen \u2013 unter anderem in Branchen wie Finance, Healthcare und Logistik.<\/p>\n\n\n\n

Der Gro\u00dfteil dieser neuen Daten entsteht nativ als Objekt, was Object Storage zur nat\u00fcrlichen Basis f\u00fcr 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.<\/p>\n\n\n\n

Warum Object Storage f\u00fcr moderne AI-Workloads unverzichtbar wird<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

AI-Pipelines lesen, schreiben, checkpointen und verschieben Daten \u00fcber Tausende GPUs hinweg. Dabei entstehen Milliarden von Metadaten-Operationen pro Sekunde. Klassische Systeme kommen hier schnell an ihre Grenzen \u2013 GPUs warten auf Daten, Performance verpufft.<\/p>\n\n\n\n

Object Storage l\u00f6st dieses Problem durch native Parallelit\u00e4t und Skalierbarkeit. Viele Plattformen setzen jedoch weiterhin auf Object als aufgesetzte Schicht \u00fcber Legacy-Services. Pure Storage hat diesen Wandel fr\u00fch erkannt. Mit FlashBlade\u00ae wurde das Konzept des Fast Object<\/strong> eingef\u00fchrt \u2013 Object Storage als performancekritische, gleichwertige Technologie statt als Archivschicht.<\/p>\n\n\n\n

Mit FlashBlade\/\/EXA\u2122<\/strong> wurde Storage neu gedacht \u2013 f\u00fcr 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 \u00fcbertr\u00e4gt die bew\u00e4hrte Effizienz aus File-Workloads in die n\u00e4chste Stufe der AI-Infrastruktur.<\/p>\n\n\n\n

Im Gegensatz zu klassischen Parallel-File-Systemen oder isolierten Object-Plattformen skaliert FlashBlade\/\/EXA Kapazit\u00e4t und Performance linear \u2013 von Petabytes bis Exabytes \u2013 ohne Tuning-Aufwand oder Komplexit\u00e4ts-Overhead<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Wenn AI-Daten explodieren: Skalierung jenseits von Petabytes<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

AI-Datenpipelines wachsen rasant \u2013 von Terabytes zu Petabytes und bald zu Exabytes. Modelle, die fr\u00fcher mit wenigen Terabytes trainiert wurden, ben\u00f6tigen heute Petabytes an Daten. Diese Workloads verlangen hohen Durchsatz, Milliarden Metadaten-Operationen pro Sekunde und flexible Trade-offs zwischen Performance und Kapazit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n

Traditionelle File-Systeme wurden daf\u00fcr nie entwickelt. Object Storage hingegen ist von Natur aus verteilt, parallel und frei von architektonischen Engp\u00e4ssen.<\/p>\n\n\n\n

Diese Entwicklung ist l\u00e4ngst Realit\u00e4t. Analysten erwarten ein j\u00e4hrliches Wachstum von \u00fcber 20 % f\u00fcr Object Storage bis 2028 \u2013 ma\u00dfgeblich getrieben durch AI-Workloads. Hyperscaler nutzen Object Storage bereits als R\u00fcckgrat ihrer Infrastruktur. AWS S3 verwaltet heute mehr als 350 Billionen Objekte<\/strong> und entwickelt kontinuierlich neue Features wie S3 Express One Zone oder S3 Vectors f\u00fcr generative AI.<\/p>\n\n\n\n

Auch Unternehmen, die RAG- oder Foundation-Model-Umgebungen aufbauen, folgen diesem Ansatz. Object Storage erm\u00f6glicht es, unstrukturierte Daten zu speichern, Modelle zu checkpointen und Inference-Workloads bereitzustellen \u2013 ohne mehrere Storage-Tiers managen zu m\u00fcssen. S3 steht nicht umsonst f\u00fcr Simple Scalable Storage<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

FlashBlade\/\/EXA mit Object Support kombiniert diese Skalierbarkeit mit extremer Performance und konsistenter Metadaten-Leistung \u00fcber den gesamten AI-Lifecycle hinweg \u2013 in direkter \u00dcbereinstimmung mit NVIDIA AI Factory Referenzarchitekturen, die High-Performance Object Storage explizit als essenzielle Ebene vorsehen.<\/p>\n\n\n\n

Warum Legacy-Architekturen den Anforderungen von AI nicht mehr gerecht werden<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

AI-Workloads sind dynamisch, unvorhersehbar und hochgradig komplex. Mit wachsender Modellgr\u00f6\u00dfe explodieren Daten- und Metadaten-Volumen. Performance bricht ein, GPUs bleiben ungenutzt und Kosten steigen, w\u00e4hrend Teams versuchen, mit zus\u00e4tzlicher Hardware und manuellem Tuning gegenzusteuern.<\/p>\n\n\n\n

Klassische File-Systeme sind auf vorhersehbare Workloads ausgelegt \u2013 nicht auf das chaotische Zusammenspiel aus Reads, Writes und Checkpoints moderner AI-Pipelines. Gleichzeitig sind viele Object-Services zu langsam, um GPUs zuverl\u00e4ssig mit Daten zu versorgen.<\/p>\n\n\n\n

Die Folge: zus\u00e4tzliche Caching-Layer, steigende Komplexit\u00e4t und h\u00f6here TCO.<\/p>\n\n\n\n

FlashBlade\/\/EXA eliminiert diese zus\u00e4tzliche Ebene vollst\u00e4ndig<\/strong>, indem Object-Daten nativ mit hoher Performance bereitgestellt werden.<\/p>\n\n\n\n

Typische Herausforderungen klassischer Systeme sind:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Begrenzte Object-Reife, da Object h\u00e4ufig nur auf bestehende File-Systeme aufgesetzt wird
    <\/li>\n\n\n\n
  • Unflexible Skalierung, bei der Metadaten und Kapazit\u00e4t gemeinsam wachsen m\u00fcssen
    <\/li>\n\n\n\n
  • Ineffiziente GPU-Auslastung durch Metadaten-Hotspots
    <\/li>\n\n\n\n
  • Energie- und Platzbeschr\u00e4nkungen
    <\/li>\n\n\n\n
  • Hoher operativer Aufwand durch manuelles Tuning
    <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    FlashBlade\/\/EXA mit Object Support: Einfach skalieren statt optimieren<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    AI stellt Anforderungen an Skalierung, Performance und Effizienz \u2013 und verlangt nach intelligenter Architektur statt nach mehr Hardware. FlashBlade\/\/EXA mit nativem Object Support<\/strong> vereint File- und Object-Workloads in einer einzigen Plattform.<\/p>\n\n\n\n

    Dank disaggregiertem Design k\u00f6nnen Metadaten und Daten unabh\u00e4ngig skaliert werden. Performance und Kapazit\u00e4t wachsen bedarfsgerecht \u2013 ohne Overprovisioning. Das Ergebnis ist eine Plattform, die f\u00fcr AI- und HPC-Workloads entwickelt wurde und Performance, Effizienz und Dichte liefert \u2013 ganz ohne Kompromisse.<\/p>\n\n\n\n

    Zentrale F\u00e4higkeiten von FlashBlade\/\/EXA:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Einfache Abl\u00e4ufe im gro\u00dfen Ma\u00dfstab:<\/strong> Bew\u00e4hrter Metadata-Core und vollst\u00e4ndiger S3-Funktionsumfang
      <\/li>\n\n\n\n
    • Passgenaue Performance und Kosten:<\/strong> Konfigurationen f\u00fcr Performance- oder Kapazit\u00e4ts-Optimierung
      <\/li>\n\n\n\n
    • Energie- und Platzeffizienz:<\/strong> DirectFlash\u00ae Modules f\u00fcr hohe Dichte und niedrigen Energieverbrauch
      <\/li>\n\n\n\n
    • Disaggregierte Architektur:<\/strong> Eliminierung von Metadaten-Bottlenecks
      <\/li>\n\n\n\n
    • Future-ready I\/O:<\/strong> TCP heute, RDMA in Zukunft f\u00fcr schnellere GPU-Datenpfade
      <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      FlashBlade\/\/EXA h\u00e4lt GPUs auch bei Exabyte-Skalierung konstant ausgelastet \u2013 mit vorhersehbarer Performance und minimalem Betriebsaufwand.<\/p>\n\n\n\n

      Was FlashBlade\/\/EXA im Markt einzigartig macht<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

      FlashBlade\/\/EXA mit Object Support beseitigt Engp\u00e4sse moderner AI-Workloads und liefert konsistenten Durchsatz und IOPS \u2013 von Petabytes bis Exabytes. Kapazit\u00e4t und Performance lassen sich unabh\u00e4ngig skalieren, getragen von der Einfachheit und Zuverl\u00e4ssigkeit, f\u00fcr die Pure Storage steht.<\/p>\n\n\n\n

      Basierend auf jahrelanger FlashBlade-S3-Reife ist dies keine neue Architektur, sondern die konsequente Weiterentwicklung bew\u00e4hrter Technologie.<\/p>\n\n\n\n

      Die FlashBlade\/\/EXA Differenz:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Maximale Performance-Dichte bei minimalem Energieverbrauch
        <\/li>\n\n\n\n
      • Bew\u00e4hrter, vollst\u00e4ndiger S3-Stack
        <\/li>\n\n\n\n
      • Lineare, unabh\u00e4ngige Skalierung
        <\/li>\n\n\n\n
      • Operative Einfachheit ohne manuelles Tuning
        <\/li>\n\n\n\n
      • Volle GPU-Auslastung \u00fcber den gesamten AI-Datenpfad
        <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Der Weg nach vorn: Object Storage im Exabyte-Zeitalter<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

        Mit der weiteren Entwicklung von AI und dem exponentiellen Wachstum unstrukturierter Daten wird Pure Storage die Innovation mit FlashBlade\/\/EXA weiter vorantreiben \u2013 mit Fokus auf Performance, Effizienz und Einfachheit im Exabyte-Ma\u00dfstab.<\/p>\n\n\n\n

        AI-Storage muss genauso schnell skalieren wie Innovation.<\/strong>
        <\/strong> FlashBlade\/\/EXA ist daf\u00fcr gebaut.<\/p>\n\n\n<\/div>\n\n\n\n

        <\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Herk\u00f6mmliche Systeme haben Schwierigkeiten, mit unvorhersehbaren, dynamischen und komplexen KI-Workloads Schritt zu halten. 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