Die richtigen Daten, am richtigen Ort, zur richtigen Zeit

KI verändert die Art und Weise, wie effiziente Datensysteme aufgebaut werden.

Zwei Drittel der Unternehmen erwarten, dass GenAI die Menge der gespeicherten Daten erhöhen wird. Aber nur etwa ein Drittel gibt an, dass ihre Infrastruktur „vollständig für GenAI optimiert“ sei. Es ist entscheidend, Rechenzentrumsarchitekturen zu entwerfen, die in der Lage sind, KI-Workloads und die immer größeren Datenmengen, die sie benötigen, zu unterstützen.

Jedes trainierte Modell, jedes analysierte Video und jede verbesserte Simulation erzeugt eine Datenflut, die gespeichert und wiederverwendet werden muss. Können Architekturen und Geschäftsmodelle mit dem Tempo der Datenerzeugung mithalten? Dank Tiering, ja.

Wie Data Tiering die KI-Leistung und -Skalierbarkeit optimiert

Durch Data Tiering werden Informationen zur richtigen Zeit am richtigen Ort bereitgestellt. So wird bei der Infrastruktur ein Gleichgewicht zwischen Leistung, Skalierbarkeit und Kosten geschaffen, ohne dass ständige manuelle Anpassungen nötig sind.

• Echtzeit-Zugriffsstufen bewältigen aktive, leseintensive Spitzen, wobei Speicher und Flash diese oft unterstützen.
• Häufig genutzte Zugriffsstufen dienen der Verarbeitung gemischter Aktivitäten und Festplattenspeichercluster unterstützen sie effizient in großem Umfang.
• Massenspeicherstufen speichern große Datensätze, sodass diese für die Wiederverwendung und Analyse zur Verfügung stehen, während Festplatten mit großer Kapazität sie für die niedrigsten Kosten pro Terabyte und eine optimale Leistung verankern.

Bei der Einteilung in Stufen geht es nicht um Hierarchie, sondern um Harmonie. Jede Schicht erfüllt eine bestimmte Funktion und zusammen machen sie das System schneller, effizienter, skalierbarer und nachhaltiger.

Die von KI-gesteuerten Anwendungen erzeugten Daten folgen keinem geradlinigen Weg – sie durchlaufen mehrere Ebenen, während sie erfasst, verarbeitet, trainiert, verbessert und erneut trainiert werden, um ihr volles Potenzial freizusetzen. Durch die Einteilung in Stufen wird dieser unendliche Datenfluss zu einem Vorteil: Mehr Daten bleiben produktiv, anstatt ungenutzt. So wird sichergestellt, dass wertvolle Ergebnisse nicht verloren gehen. Teams kodieren Daten mithilfe von Richtlinienplatzierung, Lebenszyklus-Tags und Telemetrie. Das Ziel: den Arbeitsdatensatz nah am Rechner zu halten und den Tiefendatensatz erschwinglich, langlebig und bei Bedarf einsatzbereit zu halten.

Wie Tiered Storage das KI-Training schnell und effizient hält

GPUs lohnen sich nur dann, wenn sie schnell genug mit großen Datenmengen versorgt werden, um ausgelastet zu bleiben. Moderne Festplattensysteme liefern Reaktionszeiten im Millisekundenbereich – schnell genug, um das Training und die Inferenz von KI-Systemen in Gang zu halten. Arbeitsspeicher und Flash-Speicher übernehmen den Cache, während Festplatten für die Datenspeicherung sorgen. Deshalb befinden sich immer noch etwa 85 % der Cloud-Daten auf Festplatten¹: Skalierbarkeit hängt von einer hohen und gleichzeitig erschwinglichen Speicherkapazität ab.

Durch die Stufeneinteilung wird sichergestellt, dass Petabytes an Ausgaben nicht die teure Infrastruktur überlasten oder verschwinden, bevor sie das nächste Modell trainieren können. Dadurch wird die Wiederverwendung praktikabel: Dieselbe Datenbank kann heute für Schulungen, morgen für Feinabstimmungen und in Zukunft für Governance-Audits genutzt werden. Kapazitätsplanung wird zum Türöffner, nicht zur Einschränkung.

Effizienz ist die neue Leistung

Die Stufeneinteilung hilft Unternehmen dabei, die bestehende Infrastruktur optimal zu nutzen. Sie verhindert Überdimensionierung, reduziert den Stromverbrauch im Leerlauf und verlängert die Lebensdauer der Assets. Auf Systemebene bieten festplattenbasierte Stufen einen deutlichen Kostenvorteil hinsichtlich der Gesamtbetriebskosten.

Höhere Speicherdichten – Festplatten, die für datenintensive Anwendungen entwickelt wurden – bedeuten mehr Terabytes pro Spindel, weniger zu versorgende und zu kühlende Racks und einen geringeren Energieverbrauch pro Terabyte. Das Ergebnis ist eine höhere Effizienz ohne Einbußen bei Geschwindigkeit oder Belastbarkeit.

Wie Tiered Storage den Energieverbrauch senkt und nachhaltige KI unterstützt

Im großen Maßstab bedeutet Effizienz oft Nachhaltigkeit. Durch die Verlagerung selten genutzter Daten auf energieeffiziente Speicherebenen mit hoher Kapazität werden die betrieblichen Emissionen reduziert.

Aktuelle Systemmodellierungen bestätigen dies: Festplatten-Racks verbrauchen etwa viermal weniger Strom und verursachen etwa zehnmal weniger graue CO₂-Emissionen als SSD-Racks mit gleicher Kapazität.²

Kreislaufwirtschaftliche Praktiken – wie die Aufarbeitung und Wiederverwendung von Festplatten oder die Wiedereinführung von Materialien mit seltenen Erden in die Lieferkette – reduzieren den grauen Kohlenstoff und verlängern die Nutzungsdauer.

Weniger Festplatten, längere Lebenszyklen und weniger Abfall: Das sind die konkreten Vorteile, die Tiered Storage³ ermöglicht.

Wie Unternehmen erfolgreich sind

Der Datenbestand der KI wird sich immer weiter ausdehnen. Durch die Stufeneinteilung bleiben Unternehmen wettbewerbsfähig: Geschwindigkeit wird dort geboten, wo sie benötigt wird, Skalierbarkeit dort, wo sie gefordert wird, und Nachhaltigkeit ist durchgängig gewährleistet.

Im sehr großen Maßstab bleiben Festplatten das Rückgrat dieses Gleichgewichts: Sie ermöglichen Leistung, Wirtschaftlichkeit und Effizienz zugleich.

So erzielt man durch die Einteilung in verschiedene Stufen Vorteile in großem Umfang. Dadurch bleiben die richtigen Daten am richtigen Ort zur richtigen Zeit.

Das volle Potenzial der KI erfordert Daten – und den Speicher, der diese speichert.

Fußnoten

1. Seagate-Analyse mehrerer Branchenanalystenberichte.
2. HotCarbon 2024, „Ein Aufruf zur Forschung über Speicheremissionen.”
3. Geschäftsjahr 2024: über 1,8 Millionen Festplatten wieder in Betrieb genommen (Seagate Circularity); Geschäftsjahr 2023: 1,19 Millionen Festplatten wurden wieder in Betrieb genommen (Seagate Planet-Seite, „Kreislaufwirtschaft“).