Hewlett Packard Enterprise (HPE)
Hewlett Packard Enterprise (HPE) ist ein globales Edge-to-Cloud-Unternehmen, das umfassende KI-, Hybrid-Cloud-, Netzwerk- und Datenlösungen für Unternehmen anbietet. …
Hewlett Packard Enterprise (HPE) ist ein globales Edge-to-Cloud-Unternehmen, das umfassende KI-, Hybrid-Cloud-, Netzwerk- und Datenlösungen für Unternehmen anbietet. Durch seine HPE GreenLake-Plattform, strategische Partnerschaften mit führenden Unternehmen wie NVIDIA und ein robustes Portfolio an Hardware und Dienstleistungen ermöglicht HPE Organisationen, Innovationen zu beschleunigen, den Betrieb zu optimieren und Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln.
Über Datenspeicherung
KI-gesteuerte Datenspeicherung bezieht sich auf spezialisierte Speicherlösungen, die entwickelt wurden, um die einzigartigen und anspruchsvollen Anforderungen von Künstlicher Intelligenz- und maschinellen Lern-Workloads zu erfüllen. Diese Systeme bieten eine skalierbare, hochleistungsfähige und kostengünstige Infrastruktur zur Verwaltung der riesigen, vielfältigen Datensätze, die für das Training, die Inferenz und die Analyse von KI-Modellen unerlässlich sind. Als grundlegende Komponente innerhalb der breiteren KI-Infrastruktur gewährleisten sie schnelle Datenzugänglichkeit, Integrität und Sicherheit für komplexe Rechenaufgaben.
Kernfunktionen
- Hochleistungs-I/O: Optimiert für extrem schnellen Datenzugriff und hohen Durchsatz, entscheidend für das Training großer KI-Modelle.
- Massive Skalierbarkeit: Entwickelt, um Kapazität und Leistung einfach zu erweitern, um Petabyte oder Exabyte an KI-Datenwachstum aufzunehmen.
- Intelligente Daten-Tiering: Verschiebt Daten automatisch zwischen verschiedenen Speichertypen (z.B. Hot, Warm, Cold) basierend auf Zugriffsmustern, um Kosten und Leistung zu optimieren.
- Nahtlose AI/ML-Plattformintegration: Bietet native Konnektoren und APIs für gängige AI/ML-Frameworks und -Plattformen, wodurch Datenpipelines vereinfacht werden.
- Robuste Daten-Governance & Sicherheit: Umfasst Funktionen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Unveränderlichkeit und Compliance-Zertifizierungen für sensible KI-Daten.
Anwendungsszenarien
KI-gesteuerte Datenspeicherung ist entscheidend für Organisationen, die datenintensive KI-Initiativen verfolgen. Dazu gehören Machine-Learning-Ingenieure, die tiefe neuronale Netze auf Petabyte unstrukturierter Daten trainieren, Datenwissenschaftler, die Echtzeitanalysen an Streaming-Sensordaten durchführen, und Forscher, die riesige Bild- und Videodatensätze für Computer-Vision-Projekte verwalten.
Auswahlkriterien
Bei der Auswahl einer KI-Datenspeicherlösung sollten Sie Leistungsmetriken wie IOPS und Durchsatz priorisieren und sicherstellen, dass diese den Anforderungen Ihrer KI-Workloads entsprechen. Bewerten Sie die Skalierbarkeit, um zukünftiges Datenwachstum zu berücksichtigen, und ziehen Sie die Kosteneffizienz, einschließlich intelligenter Tiering-Optionen, in Betracht. Bewerten Sie die Integrationsfähigkeiten mit Ihren bestehenden AI/ML-Plattformen und -Frameworks und überprüfen Sie robuste Daten-Sicherheits-, Governance- und Compliance-Funktionen.
DatenspeicherungAnwendungsfälle
Beschleunigung des groß angelegten KI-Modelltrainings
Maschinelles Lernen-Ingenieure und Datenwissenschaftler trainieren oft Deep-Learning-Modelle auf riesigen Datensätzen, die Petabyte an Informationen umfassen können. KI-gesteuerte Datenspeicherung bietet den erforderlichen Hochdurchsatz- und Latenzarmen Zugriff, um diese Modelle effizient zu versorgen und I/O-Engpässe zu minimieren. Dies ermöglicht schnellere Iterationszyklen, wodurch Teams mit größeren Datensätzen und komplexeren Architekturen experimentieren können, was letztendlich zu genaueren und robusteren KI-Modellen in kürzerer Zeit führt.
Ermöglichung von Echtzeit-KI-Inferenz und -Analyse
Für KI-Anwendungen, die sofortige Antworten erfordern, wie Betrugserkennung, personalisierte Empfehlungen oder autonome Systeme, ist ein latenzarmer Datenzugriff von größter Bedeutung. KI-gesteuerte Datenspeicherung stellt sicher, dass trainierte Modelle die erforderlichen Daten für die Echtzeit-Inferenz schnell abrufen können. Diese Fähigkeit ermöglicht es Unternehmen, KI-Lösungen bereitzustellen, die sofort auf neue Informationen reagieren, kritische Erkenntnisse oder Aktionen ohne Verzögerung liefern und die Betriebseffizienz sowie die Benutzererfahrung erheblich verbessern.
Verwaltung riesiger Computer-Vision-Datensätze
Computer-Vision-Projekte, von autonomen Fahrzeugen bis zur medizinischen Bildanalyse, basieren auf riesigen Sammlungen von Bildern und Videos. KI-gesteuerte Datenspeicherung bietet skalierbare Objektspeicherlösungen mit robuster Metadatenverwaltung und Versionskontrollfunktionen. Dies ermöglicht Computer-Vision-Forschern und -Entwicklern, Petabyte visueller Daten effizient zu speichern, zu organisieren, zu annotieren und abzurufen, was die Entwicklung und Verfeinerung ausgeklügelter Bilderkennungs- und Verarbeitungsmodelle erleichtert.
Aufbau von KI-gesteuerten Data Lakehouses
Unternehmen setzen zunehmend auf Data-Lakehouse-Architekturen, um ihre strukturierten und unstrukturierten Daten sowohl für traditionelle Analysen als auch für fortgeschrittene KI/ML-Workloads zu vereinheitlichen. KI-gesteuerte Datenspeicherlösungen bilden die Grundlage dieser Lakehouses und bieten flexible, kostengünstige Speicherung für Rohdaten in großem Maßstab. Sie ermöglichen Datenarchitekten, eine einzige Quelle der Wahrheit aufzubauen, die verschiedene Datenverarbeitungs-Engines unterstützt, wodurch Datensilos reduziert und die Zeit bis zur Erkenntnis für KI-gesteuerte Business Intelligence beschleunigt wird.
Sicherstellung von Compliance und Archivierung für KI-Daten
Regulatorische Compliance und Daten-Governance sind für viele Branchen entscheidend, insbesondere beim Umgang mit sensiblen KI-Trainingsdaten, Modellversionen und Audit-Trails. KI-gesteuerte Datenspeicherlösungen bieten Funktionen wie unveränderlichen Speicher, langfristige Aufbewahrungsrichtlinien und robuste Verschlüsselung, um strenge Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Dies ermöglicht es Organisationen, historische KI-Daten sicher zu archivieren, die Datenintegrität für die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten und überprüfbare Audit-Trails bereitzustellen, wodurch Risiken gemindert und die Einhaltung von Vorschriften unterstützt wird.
Edge-KI-Datenerfassung und -Synchronisation
Mit der Verbreitung von IoT-Geräten und Edge Computing werden KI-Modelle zunehmend näher an den Datenquellen eingesetzt. KI-gesteuerte Datenspeicherlösungen erleichtern die effiziente Erfassung, lokale Verarbeitung und sichere Synchronisation von Daten von Edge-Geräten (z.B. Sensoren, Kameras) zu zentralen Cloud- oder Rechenzentren. Dies stellt sicher, dass lokalisierte KI-Anwendungen sofortigen Zugriff auf relevante Daten haben und ermöglicht gleichzeitig, aggregierte Daten für zentralisiertes Training und tiefere Analysen zu senden, wodurch eine nahtlose Datenpipeline von Edge zu Cloud entsteht.