Während Daten- und Speicherkapazitäten immer schneller wachsen, wird es zunehmend schwieriger, diese Komplexität zu organisieren – und damit auch die Umweltauswirkungen. Die Wahl einer Infrastruktur zur Senkung des Energieverbrauchs, die auf die Bedürfnisse von KI zugeschnitten ist, versetzt Unternehmen jedoch in die Lage, diese Herausforderungen zu meistern.
Was den technischen Aspekt von Big Data , ist zu beachten, dass Big-Data-Tools und -Technologien interoperabel und nahtlos miteinander kompatibel sind. Daher ist der Begriff „kalte Daten“ überholt. Optimistisch betrachtet sprechen wir vielmehr von „warmen“ Daten, die je nach Bedarf für Data Science sofort verfügbar sein sollten.
Datenwissenschaftler durch Containerisierung stärken
Flash-Speicher wird die einzige Lösung darstellen, um die für den Erfolg von KI-Operationen notwendige Verfügbarkeit zu gewährleisten. Dies liegt daran, dass die Anbindung der KI-Modelle an die Daten den Einsatz einer Speicherlösung erfordert, die eine schnelle Verfügbarkeit und einen zügigen Zugriff auf die Daten auch über verschiedene Server hinweg sicherstellt – mit einer herkömmlichen HDD-Speicherlösung ist dies in der Regel ein mühsames Unterfangen.
Die zunehmende Zahl von Unternehmen, die sich wissenschaftlich fundierten Nachhaltigkeitszielen verpflichten, ist nur einer der Faktoren, die sie dazu zwingen, die Umweltauswirkungen der Datenspeicherung neu zu bewerten. Das neue Problem, mit dem Dateninhaber aktuell konfrontiert sind, ist der hohe Speicherbedarf von KI. Dieser wird durch energieeffiziente Technologien angegangen, deren Implementierung zur Bewältigung des Problems beiträgt.
Für viele Organisationen wird es unerlässlich sein, ihre Scope-3-Emissionen zu überwachen und zu melden, die alle Umweltkosten von der Wertschöpfungskette bis hin zu den nachgelagerten Bereichen umfassen. Die Entwicklung von KI ist mit einem erheblichen Datenzuwachs verbunden, der die Belastung von Speichersystemen erhöht. Die Zusammenarbeit mit Anbietern, die Lösungen für den Energie- und Kühlungsbedarf anbieten und gleichzeitig die Herausforderungen der Speicherplatzerzeugung bewältigen können, ist der beste Weg, dieser Herausforderung zu begegnen.
KI-Datenreise
Data Scientists verbringen oft den Großteil ihrer Zeit mit der Vorverarbeitung und Analyse von Daten. Jetzt benötigen sie die gesamte Ausrüstung, alle Materialien und Workstations, um diese Arbeit jederzeit effizient erledigen zu können.
Python und Jupyter Notebooks sind für Data Scientists zur alltäglichen Sprache und zum Standardwerkzeug geworden. Datenerfassung, -verarbeitung und -visualisierung haben eines gemeinsam: Sie alle lassen sich in einem sogenannten Container zusammenfassen. Um dieses Ziel zu erreichen, wird eine Plattform benötigt, die die Entwickler in der Implementierungsphase optimal unterstützt und es ihnen ermöglicht, ihre Arbeit ohne die Notwendigkeit, verschiedene Tools zu verwenden, zu erledigen.
451 Research behauptet, dass mittlerweile rund 95 % aller mobilen Anwendungen mit Containern entwickelt werden. Daher ist es für Data Scientists unerlässlich, eine solche Infrastruktur bereitzustellen, die eine schnelle und effiziente Bereitstellung im Backend gewährleistet. Vernachlässigt das Management diese Vorgaben, verlangsamen sich die Prozesse. In manchen Fällen kann die digitale Transformation dann als gescheitert gelten. Da sie alle Geschäftsbereiche umfasst, wirkt sich ein Problem im Bereich Data Science auf alle Geschäftsbereiche aus.
Eine der größten Herausforderungen für IT-Abteilungen im Bereich KI ist das rasante Tempo der Marktentwicklung. Dies führt dazu, dass die Lernprozesse im Unternehmen oft verworfen werden. Die regelmäßig auf den Markt kommenden neuen KI-Modelle, Frameworks, Tools und Methoden können die internen Software- und Hardware-Systeme der KI stark belasten und unter anderem massive Technologiekosten verursachen.
Die Reise , eine beträchtliche Datenvergrößerung, ist eine Phase im Datenlebenszyklus. Mit jedem Schritt auf dem Weg zur KI werden Metadaten generiert. Um dies zu ermöglichen, muss die Infrastruktur erheblich erweitert werden, um mit der rasanten Entwicklung der KI Schritt halten zu können.
