KI-Infrastruktur: Fünf Hebel, um Datenfesseln zu sprengen
Veraltete IT-Systeme bremsen KI-Projekte aus. Dell Technologies zeigt, wie eine moderne KI-Infrastruktur Datenflüsse verbessert, Risiken begrenzt und Anwendungen skalierbar macht.
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KI-Infrastruktur modernisieren: Dell Technologies nennt fünf Voraussetzungen für Datenzugriff, Governance und Skalierung.Symbolbild - KI-generiert
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Summary: Dell Technologies beschreibt fünf Voraussetzungen für eine leistungsfähige KI-Infrastruktur. Moderne Datenplattformen, Governance und skalierbare Systeme sollen KI-Projekte schneller in den Produktivbetrieb bringen. Legacy-Infrastrukturen gelten dabei als zentrales Hindernis.
Viele IT-Umgebungen wurden nicht für die Anforderungen Künstlicher Intelligenz entwickelt. Müssen Unternehmen Systeme manuell anpassen, Integrationen entwickeln oder Workarounds einsetzen, deutet das laut Dell Technologies auf Modernisierungsbedarf hin. Gefordert ist eine leistungsfähige, agile und robuste Basis.
In Datensilos erhält eine KI nur einen Ausschnitt der verfügbaren Informationen. Das kann Prognosen, Antworten und Entscheidungen beeinträchtigen. Abhilfe schafft eine moderne Data Fabric: eine integrierte Architektur vom Edge über das Rechenzentrum bis in die Cloud. Sie macht Daten zugänglich, ohne sie zwingend zentral zu speichern oder zu kopieren.
Einheitliche Datenpipelines vereinfachen zudem ETL-Prozesse. Data Scientists müssen Informationen dadurch nicht für jedes Projekt erneut sammeln, prüfen, bereinigen und anreichern. Stattdessen lassen sich hochwertige Datenprodukte für konkrete Anwendungsfälle bereitstellen und Pilotprojekte schneller in den Produktivbetrieb überführen.
Governance begrenzt Risiken
KI benötigt klare Regeln, Kontrollen und Prozesse. Andernfalls drohen Sicherheits- und Datenschutzverletzungen sowie unfaire oder nicht nachvollziehbare Entscheidungen. Auch Verstöße gegen DSGVO oder EU AI Act können Reputationsschäden und Strafzahlungen nach sich ziehen. Erforderlich sind konsistente Sicherheits- und Compliance-Richtlinien, geeignete Plattformen und die Zusammenarbeit von IT, Daten- und KI-Fachleuten, Fachbereichen und Rechtsabteilung. Risk Assessments und Audits sollen Schwachstellen frühzeitig sichtbar machen.
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Erfolgsfaktoren für Entwicklung und Einführung von KI.Dell Technologies
Wie wird Datenverarbeitung beschleunigt?
Alte Server, Storage-Systeme und Netzwerke erreichen häufig nicht den Datendurchsatz und die niedrigen Latenzen, die KI benötigt. Das verzögert Modelltraining und Anwendungen im Arbeitsalltag. Speziell für KI entwickelte Architekturen sollen Engpässe zwischen Prozessoren, Arbeitsspeicher und Storage reduzieren und Hardwarebeschleunigung nutzen.
Modular aufgebaute Infrastrukturen ermöglichen es, Compute-, Storage- und Netzwerkressourcen schrittweise zu erweitern. Dadurch können Unternehmen KI-Piloten schneller skalieren und ihre Systeme an wachsende Datenmengen oder Nutzerzahlen anpassen.
Moderne Systeme für reibungslose Datenflüsse
„KI weckt hohe Erwartungen, doch die Entwicklung und Einführung scheitert oft an Legacy-Infrastrukturen“, betont Christian Winterfeldt, Senior Director Datacenter Sales DACH bei Dell Technologies. „Erst mit modernen Systemen und Plattformen, die schnelle und reibungslose Datenflüsse ermöglichen, sicher und resilient sind und bei Bedarf mitwachsen, kann KI das Experimentierstadium verlassen und zum festen Bestandteil des Geschäfts werden.“
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Quelle: Mit Material von Dell Technologies
FAQ zur KI-Infrastruktur
1. Warum ist eine moderne KI-Infrastruktur wichtig?
Sie ermöglicht schnelle Datenflüsse, geringe Latenzen und eine skalierbare Nutzung von KI.
2. Welche Rolle spielt eine Data Fabric für die KI-Infrastruktur?
Sie verbindet Daten über Edge, Rechenzentrum und Cloud hinweg, ohne eine zentrale Speicherung vorauszusetzen.
3. Wie unterstützt Governance die KI-Infrastruktur?
Sie schafft Regeln für Sicherheit, Datenschutz, Compliance und nachvollziehbare Entscheidungen.
4. Wie lässt sich eine KI-Infrastruktur skalieren?
Durch modulare Compute-, Storage- und Netzwerkressourcen, die schrittweise erweitert werden können.
5. Warum scheitern viele KI-Projekte an der Infrastruktur?
Veraltete Legacy-Systeme können Datenflüsse, Verarbeitungsgeschwindigkeit und Skalierbarkeit begrenzen und so den produktiven Einsatz von KI erschweren.
