Die Ergebnisse einer weltweiten IDC-Umfrage im Auftrag von Everpure unter mehr als 1.300 Unternehmen zeichnen ein einheitliches Bild: Herkömmliche Speicherinfrastrukturen werden den Anforderungen moderner KI-Workloads weitgehend nicht gerecht.

Engpässe auf Speicher- und Netzwerkebene beeinträchtigen die GPU-Auslastung, verlängern Projektlaufzeiten und verschwenden die Zeit jener Data Scientists, deren Gewinnung und Bindung für die Unternehmen mit großem Aufwand verbunden war.

Künstliche Intelligenz hat sich weltweit zur wichtigsten Investitionspriorität für Unternehmen entwickelt. Diese treiben KI-Initiativen aufgrund der erheblichen potenziellen Vorteile – wie verbesserte Kundenerlebnisse, effizientere Mitarbeiter, beschleunigte Geschäftsprozesse und letztlich eine stärkere finanzielle Performance – mit Nachdruck voran.

Doch trotz der großen Erwartungen und der Dynamik rund um KI liefern diese Projekte allzu oft keinen greifbaren geschäftlichen Mehrwert. Die aktuelle Untersuchung von IDC im Auftrag von Everpure zeigt, dass mehr als die Hälfte (54 %) der KI-Proof-of-Concept-Projekte nicht den Sprung in die Produktionsphase schaffen. Das bedeutet, dass der Großteil der Budgets für KI-Projekte keinerlei Kapitalrendite (ROI) erzielt.

KI ist zur entscheidenden Technologieinvestition unserer Zeit geworden, doch Investitionen allein garantieren noch keine Ergebnisse. Die Forschungsergebnisse von IDC und Everpure sind eindeutig: Der Unterschied zwischen erfolgreichen und gescheiterten KI-Projekten hängt in bemerkenswertem Maße von den Daten ab. Datenqualität, Datenzugriff, Data Governance und die Infrastruktur, die all dies ermöglicht, bestimmen den Ausgang von KI-Projekten.

Um KI-Projekte erfolgreich zu machen müssen Unternehmen: 

• Ihren aktuellen AI Readiness-Stand ermitteln und eine strukturierte Roadmap zur Reifegradsteigerung erstellen.
• In eine durchdachte, leistungsstarke Speicherinfrastruktur investieren, die den Anforderungen von KI-Workloads hinsichtlich Durchsatz, Latenz und Verfügbarkeit gerecht wird.
• Systematische Data-Governance-Programme implementieren, die Datenqualität, Datenherkunft (Provenance) und Vertrauenswürdigkeit als zentrale operative Prioritäten behandeln.
• Datensilos durch strategische Konsolidierung und – wo sinnvoll – den Einsatz intelligenter Datenplattformen abbauen.
• Auf Flexibilität setzen und Systeme so konzipieren, dass sie sich an die Weiterentwicklung der KI-Technologie und veränderte Geschäftsanforderungen anpassen können.

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(Fotos: Everpure)

Supermicro Computer startet in Zusammenarbeit mit Red Hat und Everpure die Einführung von Kubernetes-Edge-KI-Appliances.

Supermicro hat eine Full-Stack-Edge-Kubernetes-Lösung validiert, die auf der branchenführenden Kubernetes-basierten Hybrid-Cloud-Anwendungsplattform Red Hat OpenShift sowie der ersten speziell auf KI-Workloads zugeschnittenen Kubernetes-Datenmanagement-Plattform Portworx von Everpure basiert. Diese schlüsselfertige Appliance, komplett mit vorinstallierter Software und Hardware, wird den Kunden über Supermicro zur Verfügung gestellt.

„KI-Inferenz am Edge erfordert mehr als nur Hardware – sie erfordert eine validierte, skalierbare Plattform, die Kunden vertrauensvoll einsetzen können", sagte Vik Malyala, Chief Business Officer bei Supermicro. „Gemeinsam mit Red Hat und Everpure bieten wir eine schlüsselfertige Kubernetes-Edge-AI-Appliance an, die die Bereitstellung vereinfacht, die Zeit bis zum Umsatz beschleunigt und es Kunden ermöglicht, KI-Workloads in verteilten Edge-Umgebungen effizient zu skalieren."

Ki-Anwendungen einfach verwalten

Durch die Kombination von Red Hat OpenShift mit der Edge-Computing-Infrastruktur von Supermicro und der Datenmanagement-Plattform „Portworx by Everpure" für KI-Workloads können Unternehmen KI-Anwendungen in verteilten Edge-Umgebungen einfacher bereitstellen, verwalten, skalieren und absichern.

Portworx von Everpure stellt die Kubernetes-native Speicher- und Datenmanagement-Ebene für die Edge-AI-Appliances von Supermicro bereit. Dies ermöglicht es Unternehmen, KI-Inferenz, Container und virtuelle Maschinen an Edge-Standorten mit denselben Datenverarbeitungsdiensten der Enterprise-Klasse auszuführen, die auch in ihren zentralen Rechenzentren zur Verfügung stehen. Im Gegensatz zu Array-basierten Speicherlösungen, die an jedem Standort dedizierte Hardware erfordern, bietet Portworx softwaredefinierten, aggregierten lokalen Speicher auf den kompakten Edge-Servern von Supermicro – als ausfallsichere, selbstheilende Datenplattform, die auch bei Netzwerkausfällen autonom weiterarbeitet. Das Ergebnis ist Hochverfügbarkeit und Datensicherheit auf Unternehmensniveau an jedem Edge-Standort, mit einheitlichen Speicherrichtlinien und einer einheitlichen Benutzererfahrung, die sich nahtlos vom Edge über den Core bis in die Cloud erstreckt.

Schlüsselfertige Lösung

„Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, stehen vor einer kritischen Infrastrukturlücke: Sie benötigen Speicherlösungen und Datensicherheit auf Unternehmensniveau, können jedoch in Umgebungen wie Einzelhandelsgeschäften oder in Fabrikhallen keine herkömmlichen Arrays betreiben", sagte Greg Muscarella, General Manager von Portworx by Everpure. „Gemeinsam mit Supermicro und Red Hat bieten wir eine geprüfte, schlüsselfertige Lösung an, die die von Kunden geschätzten Portworx-Dienste wie einheitliches Management, integrierte Ausfallsicherheit und einfache Bedienbarkeit vereint und eine Skalierung auf Tausende von Standorten ermöglicht, ohne dass IT-Fachwissen vor Ort erforderlich ist."

„Da KI-gesteuerte Anwendungen die Arbeitsweise von Unternehmen am Edge weiterhin grundlegend verändern, ist der Bedarf an einer robusten, einheitlichen und skalierbaren Plattform von entscheidender Bedeutung. Red Hat OpenShift bietet diese Grundlage und stellt eine einheitliche Hybrid-Cloud-Anwendungsumgebung bereit, die die Komplexität bei der Bereitstellung, Orchestrierung und Verwaltung von KI-Workloads vereinfacht. In Zusammenarbeit mit Supermicro und Everpure setzen wir uns dafür ein, unseren Kunden eine unterstützte, integrierte und leistungsstarke Lösung an die Hand zu geben, die ihre Amortisationszeit für KI-Inferenz am Edge verkürzt", sagte Kelly Switt, Senior Director und Leiter des Bereichs Intelligent Edge and Industrial Business bei Red Hat.

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(Foto: Supermicro)