Ingenieur löst KI-Datenengpass mit Cloudian

Kluge Ingenieure vom MIT entdeckten etwas Frustrierendes über künstliche Intelligenz. Die Technologie bleibt immer wieder stecken und wartet darauf, dass Informationen sich bewegen. Stellen Sie sich vor, Sie haben einen superschnellen Rennwagen, der die meiste Zeit im Stau steht. Cloudians frischer Ansatz ermöglicht es KI-Systemen, Daten sofort von überall dort zu erfassen, wo sie sich befinden. Dieser Fortschritt könnte verändern, wie schnell Maschinen lernen und Entscheidungen treffen, aber die eigentliche Frage ist, ob Unternehmen diese Lösung tatsächlich übernehmen werden.

Das Datenstau-Problem

Geschwindigkeit ist der heilige Gral der Entwicklung künstlicher Intelligenz geworden. Dennoch kommen viele KI-Projekte nur im Schneckentempo voran, nicht wegen langsamer Computer, sondern wegen etwas viel Grundlegenderem: dem Transport riesiger Datenmengen. Stellen Sie sich vor, Sie versuchen ein Festmahl zu kochen, während Sie für jede einzelne Zutat zu einer weit entfernten Speisekammer hin und her laufen müssen.

Dieser Datenengpass hat unzählige Ingenieure und Wissenschaftler frustriert. Sie beobachten, wie ihre leistungsstarken KI-Systeme untätig bleiben und darauf warten, dass Informationen von Speicher- zu Verarbeitungseinheiten gelangen. Es ist, als hätte man einen Formel-Eins-Rennwagen im Stau stehen.

Hier kommt Cloudian ins Spiel, eine Speicherlösung, die dieses Problem direkt angeht. Anstatt Daten zu langen Reisen zu zwingen, bringt Cloudian die Verarbeitungsleistung direkt dorthin, wo die Daten sich befinden. Dieser Ansatz ist wie eine Speisekammer direkt in der Küche zu haben – alles was Sie brauchen ist in Reichweite.

Die Plattform verarbeitet wirklich enorme Datensätze und skaliert bis auf Exabyte-Ebenen. Das ist genug Speicherplatz für Millionen von hochauflösenden Filmen. Noch wichtiger ist, dass sie mehreren KI-Teams ermöglicht, gemeinsam an denselben Datensätzen zu arbeiten, ohne sich gegenseitig in die Quere zu kommen. Jede Gruppe kann auf das zugreifen, was sie braucht, während ihre Arbeit getrennt und sicher bleibt.

Was Cloudian besonders clever macht, ist die Art, wie es Informationen organisiert. Das System verwendet reichhaltige Metadaten und Markierungen, was wie ein unglaublich detailliertes Ablagesystem ist. Wissenschaftler können schnell genau die Datensätze finden, die sie für ihre Projekte benötigen, egal ob sie neue Modelle trainieren oder Experimente durchführen.

Die Plattform funktioniert gut mit beliebten KI-Tools, die Ingenieure bereits kennen und schätzen, wie TensorFlow und PyTorch. Diese Kompatibilität bedeutet, dass Teams nicht völlig neue Systeme erlernen oder ihre bestehenden Arbeitsabläufe neu aufbauen müssen. Es ist wie ein neues Küchengerät zu bekommen, das perfekt mit all Ihren aktuellen Geräten funktioniert.

Vielleicht am beeindruckendsten ist, dass Cloudian direkte Verbindungen zwischen Speicher und Grafikverarbeitungseinheiten unterstützt. Diese Verbindungen können Datenübertragungen mit Geschwindigkeiten von bis zu 30 Gigabyte pro Sekunde bewältigen. Für das KI-Training kann dieser Geschwindigkeitsschub den Unterschied zwischen tagelangem und stundenlangem Warten auf Ergebnisse bedeuten.

Die Schönheit dieses Ansatzes liegt in seiner Einfachheit. Durch die Eliminierung der ständigen Hin-und-Her-Bewegung von Daten können sich KI-Systeme auf das konzentrieren, was sie am besten können: lernen und Vorhersagen treffen. Die Technologie unterstützt etwa 1.000 globale Unternehmen aus verschiedenen Branchen von der Automobilproduktion bis zur medizinischen Forschung. Es ist eine unkomplizierte Lösung für ein kompliziertes Problem, die KI-Entwicklern die Freiheit gibt, zu erschaffen, ohne sich Sorgen über Datenstaus machen zu müssen, die sie ausbremsen.

Häufige Implementierungsfragen

Mit welchen KI-Frameworks und Tools verbindet sich Cloudian?

Cloudians KI-Data-Lake bietet nahtlose Verbindungen mit beliebten KI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Apache Spark durch native S3-API-Kompatibilität. Die Plattform unterstützt Datenstreaming über Kafka und hochleistungsfähige Analysen durch Apache Arrow, wodurch Teams umfassende End-to-End-KI-Workflows erstellen können. Diese S3-kompatible Speicherung ermöglicht direkte Konnektivität mit Machine-Learning-Tools ohne zusätzliche Middleware und vereinfacht die Bereitstellung bei gleichzeitiger Beibehaltung vertrauter Entwicklungsumgebungen.

Wie verbessert Cloudian die GPU-Leistung für KI-Workloads?

Cloudian unterstützt NVIDIA GPUDirect Storage, das direkten Datenzugriff vom Objektspeicher zum GPU-Speicher über RDMA-Technologie bietet. Dieser Ansatz umgeht CPU- und HTTP-Protokollschichten und eliminiert Dateisystem-Overhead, wodurch die Latenz erheblich reduziert wird. Durch das Entfernen kostspieliger Dateispeicherschichten und das Vermeiden komplizierter Datenmigrationen zwischen Speicherstufen erreichen Organisationen eine höhere GPU-Verarbeitungsleistung mit geringeren Datenzugriffsverzögerungen, was für großangelegte KI-Training- und Inferenzoperationen unerlässlich ist.

Kann Cloudian die Anforderungen für Echtzeit-KI-Inferenz bewältigen?

Ja, Cloudian adressiert Echtzeit-KI-Inferenz durch ultra-niedrige Latenz-Datenzugriffe und hohe Bandbreitenfähigkeiten. Die Plattform unterstützt massive Vektordatensätze, die Petabytes erreichen, zusammen mit begleitenden Indexdateien und Betriebslogs. Durch die Verbindung von KI-Inferenzfähigkeiten mit Objektspeicher und die Unterstützung von Vektordatenbanken wie Milvus eliminiert Cloudian Engpässe, die traditionell die Inferenzgeschwindigkeiten in Anwendungen beeinträchtigen, die sofortige Entscheidungen erfordern, wie autonome Fahrzeuge und Betrugserkennung.

Welche Speicherkapazität kann Cloudian für KI-Anwendungen unterstützen?

Cloudian kann skalieren, um Petabyte-große Vektordatensätze zu unterstützen und ist positioniert, um das erhebliche Wachstum in KV-Cache-Volumina zu bewältigen, die voraussichtlich bis 2026 2-5TB pro gleichzeitigem Benutzer erreichen werden. Die skalierbare Objektspeicherarchitektur der Plattform wächst mit zunehmender KI-Modellkomplexität und Datensatzgrößen und stellt sicher, dass die Speicherinfrastruktur den expandierenden KI-Workload-Anforderungen ohne Leistungseinbußen oder erforderliche Infrastrukturüberholungen entsprechen kann.

Wie vereinfacht Cloudian das KI-Datenmanagement?

Cloudian eliminiert Speicherkomplexität durch die Konsolidierung von KI-Daten aus mehreren Silos in eine einheitliche Speicherumgebung. Dieser einheitliche Plattformansatz reduziert die Notwendigkeit komplizierter Datenmigrationen und mehrerer Speicherstufen und unterstützt gleichzeitig den gesamten KI-Workflow vom Training bis zur Inferenz. Die einheitliche Data-Lake-Architektur vereinfacht die Bereitstellung, reduziert den Hardware-Footprint und ermöglicht es KI-Teams, sich auf die Modellentwicklung zu konzentrieren, anstatt unterschiedliche Speichersysteme zu verwalten. Organisationen können die CPU-Auslastung erheblich reduzieren, indem sie die GPUDirect für Objektspeicher-Lösung implementieren.

Unterstützt Cloudian aufkommende KI-Workflows wie RAG?

Cloudian unterstützt aufkommende KI-Workflows einschließlich Retrieval-Augmented Generation (RAG), das dynamische Dokumenteneinbettung und Abruffähigkeiten erfordert. Die verbundene Vektordatenbankunterstützung der Plattform und der ultra-niedrige Latenzzugriff ermöglichen effiziente RAG-Implementierungen. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Speicher- und Inferenzplattform erleichtert Cloudian diese fortgeschrittenen KI-Workflows bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der für produktionsreife Anwendungen notwendigen Leistung und Skalierbarkeit.

Was unterscheidet Cloudian von traditionellen Speichern für KI?

Im Gegensatz zu traditionellen Speichersystemen, die oft aufgrund langsamerer Datenabrufe zu Engpässen werden, bietet Cloudian direkten GPU-Zugriff, eliminiert Dateisystem-Overhead und bietet konsistente Leistung unter dynamischen KI-Workloads. Die S3-kompatible Architektur der Plattform verbindet sich nativ mit KI-Tools, während die GPUDirect Storage-Technologie direkten Speicherzugriff ermöglicht, den traditionelle Speicher nicht bieten können, was zu erheblich verbesserter Leistung für KI-Anwendungen führt.

Wie gewährleistet Cloudian konsistente Leistung für variierende KI-Workloads?

Cloudian erhält Leistungskonsistenz durch seine einheitliche Objektspeicherarchitektur, die speziell für dynamische KI-Workloads entwickelt wurde. Die Plattform eliminiert traditionelle Speicherengpässe durch die Bereitstellung direkter Datenzugriffspfade und reduziert Latenz durch Technologien wie GPUDirect Storage. Diese konsistente Leistung ist wesentlich für die Aufrechterhaltung der Zuverlässigkeit in KI-Anwendungen, wo variierende Workload-Anforderungen andernfalls die Modellgenauigkeit und Antwortzeiten beeinträchtigen könnten.

Kann sich bestehende KI-Infrastruktur ohne größere Änderungen mit Cloudian verbinden?

Ja, Cloudians native S3-API-Kompatibilität ermöglicht die Verbindung mit bestehender KI-Infrastruktur ohne größere architektonische Änderungen oder zusätzliche Middleware. KI-Teams können weiterhin vertraute Tools und Frameworks verwenden und gleichzeitig von Cloudians skalierbaren, hochleistungsfähigen Speicherfähigkeiten profitieren. Diese Kompatibilität reduziert die Implementierungskomplexität und ermöglicht es Organisationen, ihre KI-Infrastruktur schrittweise zu verbessern, anstatt komplette Systemüberholungen zu erfordern.

Welche Bandbreitenanforderungen unterstützt Cloudian für KI-Inferenz?

Cloudian bietet hohe Bandbreitenfähigkeiten, die notwendig sind, um den massiven Datendurchsatz von großen KI-Modellen und Datensätzen zu bewältigen. Die Architektur der Plattform unterstützt die anspruchsvollen Bandbreitenanforderungen der Echtzeit-KI-Inferenz bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung von ultra-niedrigem Latenzzugriff. Dieser hochleistungsfähige Datenzugriff ist kritisch für Anwendungen, die sofortige Verarbeitung großer Datenmengen erfordern, und stellt sicher, dass die Speicherbandbreite nicht zu einem limitierenden Faktor in der KI-Anwendungsleistung wird.

Markteinführungs-Zeitplan-Vorhersagen

Wann werden Unternehmen Cloudians KI-Speicherlösungen vollständig übernehmen? Die Zeichen deuten auf schnelles Wachstum hin. Seit 2016 stiegen die Buchungen um 300%, während sich die Kundenzahl verdoppelte. Diese Dynamik baut sich weiter auf.

Große Einzelhändler betreiben bereits Multi-Petabyte-Datenseen mit Cloudians Plattform. Diese realen Erfolge beweisen, dass die Technologie in großem Maßstab funktioniert. Andere Unternehmen sehen diese Erfolgsgeschichten und wollen ähnliche Ergebnisse.

Die nächsten Jahre sehen vielversprechend aus. Edge Computing wird sich ausweiten, da mehr Unternehmen KI in der Nähe ihrer Datenquellen benötigen. Partnerschaften mit HPE und Lenovo öffnen weltweit neue Türen. Außerdem machen strenge Datenvorschriften lokale Speicherung attraktiver als reine Cloud-Optionen.

Experten prognostizieren, dass compliance-schwere Branchen diese Lösungen am schnellsten willkommen heißen werden. Gesundheitswesen, Finanzwesen und Regierung benötigen Kontrolle über sensible Informationen. Cloudian gibt ihnen diese Freiheit und halbiert gleichzeitig die Speicherkosten. Die S3-API-Kompatibilität des Unternehmens gewährleistet nahtlose Integration mit bestehenden Cloud-Umgebungen und beseitigt technische Hindernisse für die Einführung.

Quellenangabe

• https://news.mit.edu/2025/cloudian-helps-data-storage-keep-up-with-ai-revolution-0806
• https://www.exclusive-networks.com/se/cloudian-solutions-for-ai/
• https://cloudian.com/guides/ai-infrastructure/ai-storage-optimized-storage-for-the-ai-revolution/
• https://cloudian.com/ai-workflows/
• https://cloudian.com
• https://cloudian.com/blog/cloudian-delivers-groundbreaking-performance-with-nvidia-gpudirect-support/
• https://cloudian.com/press/cloudian-delivers-integrated-ai-inferencing-solution/
• https://cloudian.com/blog/ai-inferencing-how-cloudian-delivers-low-latency-for-real-time-ai-applications/
• https://cloudian.com/blog/cloudian-ai-inferencing-platform/
• https://cloudian.com/guides/ai-infrastructure/6-types-of-ai-workloads-challenges-and-critical-best-practices/