Daten sind das neue Gold und Künstliche Intelligenz (KI) gilt als der Schlüssel zur Innovation, hier sind Unternehmen gefordert, ihre Cloud-Infrastruktur für Compute-Ressourcen und Storage effizient zu nutzen. Die Kombination aus Cloud und KI bietet immense Potenziale, birgt jedoch auch erhebliche Risiken hinsichtlich Kosten und Effizienz. Eine gezielte Optimierung dieser Infrastrukturen ist daher unerlässlich.
Cloud und KI: Eine symbiotische Partnerschaft
Die enge Verknüpfung von Cloud-Technologien mit KI hat sich als entscheidend für die Innovationsfähigkeit von Unternehmen erwiesen. KI-Modelle erfordern eine enorme Menge an Rechenleistung (Compute) und Speicherkapazität (Storage), um die umfangreichen Datenmengen, die für das Training und die Implementierung dieser Modelle benötigt werden, effizient zu verarbeiten. Die Cloud bietet dabei die notwendige Flexibilität und Skalierbarkeit, um diese Anforderungen zu erfüllen, ohne dass Unternehmen in kostspielige eigene Hardware-Infrastrukturen investieren müssen.
Aus unserer Praxiserfahrung wissen wir, dass Unternehmen, die Cloud-basierte KI-Lösungen nutzen, ihre Markteinführungszeit erheblich verkürzen können. Diese Effizienzsteigerung geht jedoch oft mit erheblichen Kosten einher, wenn die Cloud-Infrastruktur für Compute-Ressourcen und Storage nicht optimal genutzt wird. Die Optimierung dieser Ressourcen wird daher zu einem entscheidenden Faktor für den langfristigen Erfolg.
Kostenfallen vermeiden: Warum Optimierung unerlässlich ist
Die Fähigkeit der Cloud, Ressourcen flexibel zu skalieren, ist einer ihrer größten Vorteile, birgt jedoch auch das Risiko, dass die Kosten schnell außer Kontrolle geraten können. Schätzungen zufolge geben Unternehmen durchschnittlich 30 Prozent mehr für Cloud-Dienste aus als notwendig – oft aufgrund ungenutzter oder ineffizient eingesetzter Compute- und Storage-Ressourcen. Besonders im Bereich der KI, wo komplexe Modelle große Datenmengen verarbeiten und spezialisierte Hardware benötigen, können die Kosten schnell explodieren.
Die Optimierung der Cloud-Infrastruktur und des KI-Stacks zielt darauf ab, diese Herausforderungen zu bewältigen. Es kommt entscheidend darauf an, sicherzustellen, dass Cloud-Ressourcen nicht nur den Anforderungen der KI-Workloads gerecht werden, sondern dies auch auf die kosteneffizienteste Weise geschieht. Durch gezielte Maßnahmen können unnötige Ausgaben vermieden und Compute- und Storage-Ressourcen optimal genutzt werden.
Effizientes Datenmanagement und skalierbare Speicherlösungen
Ein weiterer entscheidender Aspekt der Cloud-Optimierung betrifft das Management von Daten. KI-Modelle benötigen nicht nur erhebliche Rechenleistung, sondern auch schnellen und zuverlässigen Zugriff auf große Datenmengen. Dies erfordert eine durchdachte Speicherarchitektur, die sowohl die Leistung maximiert als auch die Kosten minimiert.
Laut der IDC-Studie "Data Age 2025: The Digitization of the World from Edge to Core" wird das weltweite Datenvolumen bis 2025 etwa 175 Zettabyte erreichen, wobei ein erheblicher Teil dieser Daten durch KI-Anwendungen verarbeitet wird. Ohne eine effektive Speicherstrategie könnten die Kosten für Speicherung und Abruf dieser Daten erheblich steigen. Eine mehrstufige Speicherarchitektur, die schnellen Zugriff auf kritische Daten ermöglicht und weniger wichtige Daten kostengünstig archiviert, kann hier von großem Vorteil sein.
Maßgeschneiderte Optimierungsstrategien
Jedes Unternehmen hat einzigartige Anforderungen an seine Cloud- und KI-Infrastruktur. Daher sind maßgeschneiderte Optimierungsstrategien erforderlich, die genau auf diese spezifischen Bedürfnisse abgestimmt sind. Wir schlagen zur Orientierung unser Cloud- und KI-Optimierungsframework vor:
- Detaillierte Analyse der Cloud- und KI-Infrastruktur: Eine umfassende Analyse der aktuellen Cloud-Infrastruktur für Compute-Ressourcen und Storage sowie des KI-Stacks kann ungenutzte Ressourcen, Engpässe und Optimierungspotenziale identifizieren, um sicherzustellen, dass die Infrastruktur effizient und kostengünstig arbeitet.
- Automatisierte Ressourcenoptimierung: Der Einsatz fortschrittlicher Automatisierungstools kann dazu beitragen, dass Cloud- und KI-Infrastrukturen dynamisch und effizient genutzt werden. Diese Lösungen passen sich in Echtzeit den Anforderungen der KI-Modelle an, um die optimale Leistung zu den geringsten Kosten sicherzustellen.
- Skalierbare Speicherlösungen: Eine effiziente Speicherstrategie kann Speicherkosten senken, ohne die Datenverfügbarkeit zu beeinträchtigen. Durch den Einsatz schneller, aber kosteneffizienter Speicherlösungen kann die Leistungsfähigkeit der KI-Anwendungen gewährleistet und eine optimale Nutzung der Cloud-Storage-Ressourcen erreicht werden.
- Kontinuierliche Überwachung und Anpassung: Die Anforderungen an Cloud- und KI-Infrastrukturen können sich schnell ändern. Eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung der Infrastruktur ist daher entscheidend, um sicherzustellen, dass Cloud-Ressourcen stets effizient genutzt werden.
- KI-Governance und Ressourcen-Lifecycle-Management: Definition von Regeln für die Entwickler von KI-Anwendungen. Hier gilt es, klarzustellen, welche Ressourcen aktuell benötigt werden, welche sinnvoll hinzugefügt werden können und wie ein strukturierter Ablauf zum Abschalten und Entfernen irrelevanter Ressourcen aussieht. Darüber hinaus kommt es darauf an, die DSGVO zu berücksichtigen (Regeln zur Löschung bzw. Nicht-Löschung von Daten) und ein Backup-Management einzurichten (wie werden Backups aufgeräumt? Wann dürfen alte Backup-Versionen entfernt werden?).
Ihr Vorteil: Mehr Effizienz und geringere Kosten
Gerne unterstützen wir Sie bei der Optimierung Ihrer Cloud-Infrastruktur für Compute-Ressourcen und Storage sowie Ihres KI-Stacks und helfen Ihnen dabei, Ihre Betriebskosten zu senken und gleichzeitig die Effizienz und Leistung Ihrer KI-Anwendungen zu steigern.
