Storage Consortium Podcasts

Norbert Deuschle, Storage Consortium

Das Storage Consortium fokussiert aktuelles technisches & wirtschaftliches Wissen für IT Organisationen und Unternehmen – Verlagsunabhängig und unter Mitarbeit sowie Themenauswahl des erfahrenen Industrieexperten Norbert E. Deuschle. Die Schwerpunkte des Online-Angebotes - neben dem Hauptgebiet Datenmanagement und Speicherverwaltung (file, block, object) im Zusammenhang mit IT-Infrastrukturlösungen - bilden praxisnahe Informationen & Entwicklungstrends zu aktuellen Themen wie Künstliche Intelligenz, Big Data Analytics, Data Protection, Datensicherheit, hybrid Cloud Computing, Storage Performance etc. - ergänzt um Server- und Netzwerkinfrastruktur-Lösungen für professionelle Rechenzentren und Cloud-Services-Anbieter.

  1. 25. Aug.

    Mögliche Engpässe von KI-Systemen mit modernen Speichersystemen vermeiden. Aktuelle Trends und Entwicklungen

    AI-Inferenz steht gegenüber AI-Training im Vordergrund; Speicher wird zum substanziellen Bestandteil von AI-Architekturen. Überblick mit aktuellen Entwicklungstrends und einem Recap zur (US) FMS 2026... Um was geht es in diesem Podcast? Inzwischen sind fast alle zentralen Infrastrukturbereiche (Hardware, Software, Prozesse) von KI betroffen. Dies betrifft Datenbanken, aktive Archive, Netzwerke, die plattformübergreifende Datenverwaltung, Echtzeit-Datenzugriffe, usw.  Dem gegenüber steht eine zunehmende Infrastruktur-Komplexität mit steigende Kosten, getrieben durch entsprechende Sicherheits-, Verfügbarkeit und Leistungsanforderungen. Der KI-Wertbeitrag hängt heute wesentlich von datengetriebenen Innovationen und damit auch der vorhandenen Speicherebene ab. Beispiel: Applikationen mit massiven Datensätzen benötigen konstant hohe I/O-Leistungswerte (IOPS, GB-/TB/s) und je nach Profil extrem niedrige Latenzen. Hochparallele I/O-Architekturen für Server und Storage im Verbund mit HDDs, NAND Flash und Memory stellen dazu die Basis. Gesteuert wird die Hardware über Software-definierte Systeme auf Server- bzw. Appliance-Ebene. Hochleistungs-Filesysteme integrieren NVMe-basierten Flash-Speicher und HDDs auf I/O-level mit GPU-/CPUs von Servern, Objektspeicher und Interconnects mit geringer Latenz, dies innerhalb von Fabric-Architekturen mit NVMeoF oder Infiniband. Welche Speichertechnologien und Trends in diesem Zusammenhang relevant sind, werden im Podcast näher erläutert...

    Mögliche Engpässe von KI-Systemen mit modernen Speichersystemen vermeiden. Aktuelle Trends und Entwicklungen
  2. 29. Apr.

    Storage für KI: Wie kann Speicherplatz im KV-Cache beim Einsatz großer Sprachmodelle optimiert werden

    Die kritische Ressource „Storage für KI“ weiter optimieren. Neu: Google PolarQuant mit extremer Kompression zur Lösung des Speicherbedarfs bei der Vektor-Quantisierung und WEKA AI Storage mit Augmented Memory Grid und Token-Warehouse zusammen mit NVIDIA's Inference Context Memory Storage Platform und GPUDirect Storage (GPU-Speicher mit GPUDirect Storage und RDMA erweitern). Zum Inhalt dieses nicht KI-erzeugten Podcasts (Hörzeit 8:25 min): Interaktionen bei agentischen KI-Systemen werden komplexer und betreffen sowohl die Inferenzleistung selbst, als auch deren Wirtschaftlichkeit. Der Grund: Anwendungen wie große Sprachmodelle (LLMs) benötigen immer mehr Speicherplatz, um KeyValue Einträge im Cache zu speichern. Dies gilt insbesondere bei der Verarbeitung von Kontext mit großer Reichweite und Vector Search Engines. Damit steigt parallel die Nachfrage nach schnellen Speicherchips und NAND Flash weiter an. Nicht nur auf Grund aktueller Engpässe bei der Versorgung mit Memory- und Flashstorage entsteht damit ein potentiell kritischer Flaschenhals. Das alles macht Anwenderseitig verschiedene Maßnahmen zur möglichst effektiven Reduzierung des Speicherbedarfs notwendig und rückt als Priorität bei KI-Projekten mit in den Vordergrund. Inference Context ist im Zeitalter von Agents und deren komplexen Interaktionen inzwischen nicht länger eine reine Optimierungs-, sondern zunehmend eine gesamte IT-Infrastruktur-Herausforderung.  Im folgenden Überblick finden Sie zwei aktuelle Beispiele zu Lösungen, um die geschilderten Anforderungen IT-Infrastruktur-, Storage- und datenseitig zu adressieren...

    Storage für KI: Wie kann Speicherplatz im KV-Cache beim Einsatz großer Sprachmodelle optimiert werden
  3. 25.11.2025

    IT-Infrastrukturanforderungen aus Speicher- und Netzwerksicht

    Im Schnittpunkt zwischen KI und modernen Anwendungen stehen die Daten. Wo liegen potentielle IT-Infrastruktur-Engpässe und wie kann man sie vermeiden? Überblick zu Storageanforderungen inklusive Update zur NVIDIA Spectrum-X Ethernet Platform… Hintergrund KI-Applikationen und deren Entwicklung stellt andere Anforderungen an die Speicherinfrastruktur als klassische transaktionsorientierte Enterprise-Workloads. Aus KI-Sicht soll eine hohe "Ingest"-Bandbreite für Zugriffsmuster von kleinen bis großen Files zur Verfügung stehen. Bei vielen und sehr großen Datensätzen ergeben sich verschiedene Herausforderungen in Bezug auf den „richtigen“ Storage, d.h. Protokolle, Filesysteme, Server-Technologien, disaggregierte Architekturen vs. Hyperconverged sowie den geeigneten Netzwerkkomponenten. NVIDIA hat seine Spectrum-X-Netzwerkplattform funktional auf die Datenspeicher-Struktur und damit das entstehende Storage-Ökosystem ausgeweitet. Spectrum-X führte dazu Neuerungen ein, die von InfiniBand übernommen wurden. Anbieter wie DDN, Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise, Hitachi Vantara, IBM, NetApp, Nutanix, Pure Storage, VAST Data und WEKA arbeiten mit NVIDIA hier verstärkt zusammen. Fazit Bei KI ist es wichtig, die Speicherarchitektur stets im Auge zu behalten und wo nötig, gezielt zu modernisieren. Organisationen sind dann in der Lage, das Potenzial und die damit verbundenen Vorteile und Versprechen für die Anwendungsebene schneller auszuschöpfen. Weitere Details dazu finden Sie auch unter www.storageconsortium.de unter den Stichworten KI und Storage...

    IT-Infrastrukturanforderungen aus Speicher- und Netzwerksicht
  4. 02.09.2025

    Kriterien zum Betrieb resilienter Unternehmensspeicher

    Die Speicher- und Dateninfrastruktur im Unternehmen steht weiter im Fokus. Für mehr Resilienz und Datenschutz reichen Snapshots alleine nicht aus… Um was geht es in dieser Episode? Während Themen wie GenAI oder Quantum Computing gerade viel Aufmerksamkeit erhalten, drückt IT- und Anwenderseitig in der Praxis meist an anderer Stelle der Schuh. Denn Cyberangriffe nehmen an Raffinesse und Umfang immer weiter zu und beschäftigen damit die ohnehin angespannte Personallage vieler Rechenzentren und Unternehmen. Um die ständigen Angriffe abzuwehren ist es unumgänglich, die Widerstandsfähigkeit - sprich Ausfallsicherheit, Problemerkennung und rasche Wiederherstellungsfähigkeit - von kritischen Speicherumgebungen weiter zu erhöhen. Vereinfacht gesagt müssen die Systeme nach einem Angriff so schnell wie möglich wieder arbeiten können und die Sicherheit der im Betrieb gespeicherten kritischen Daten gewährleistet sein. Angriffe auf Storage-Produktivumgebungen sind pro-aktiv im Vorfeld bereits zu verhindern. Dafür stehen eine Reihe von modernen KI-gestützten Technologien zur Verfügung, die konsequent eingesetzt werden sollten (Stichwort: IT-Infrastruktur-Modernisierung). Grundsätze zum Aufbau einer Cyber-resistenten Enterprise Storage Infrastruktur: Damit kritische Daten vor dem Ablauf ihres Lifecyles nicht kompromittiert werden, ist ein pro-aktiver Ansatz zur Widerstandsfähigkeit gegen Angriffe notwendig. Verantwortliche sind gut beraten, dazu mehrere Schutzmaßnahmen zu kombinieren, um Angriffe sowie Penetrationen möglichst frühzeitig zu erkennen und die Systeme und Daten bei Bedarf schnell wiederherstellen zu können.  Aus Storage- und Data Management-Sicht haben sich folgende Technologien sowie Verfahren bewährt: Diesen Beitrag als Podcast hören...

    Kriterien zum Betrieb resilienter Unternehmensspeicher

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