- Datenmengen und Speicherkapazitäten vervielfachen sich in immer schnellerem Tempo, was die Organisation dieser Komplexität erschwert.
- Big-Data-Tools und -Technologien sind interoperabel und nahtlos.
- Wissenschaftler verbringen den Großteil ihrer Zeit mit der Vorverarbeitung und Erkundung von Daten.
Obwohl Datenmengen und Speicherkapazitäten in immer schnellerem Tempo zunehmen, kann die Notwendigkeit, diese Komplexität zu organisieren, immer schwieriger werden – ebenso wie die ökologischen Auswirkungen. Dennoch bereiten Infrastrukturentscheidungen, die auf die Senkung des Energieverbrauchs ausgelegt sind und die Bedürfnisse der KI adressieren, Organisationen darauf vor, diese Herausforderungen zu bewältigen.
Was den technischen Aspekt von Big Data betrifft, sollten Sie sich daran erinnern, dass Big-Data-Tools und -Technologien interoperabel und nahtlos sind. Daher existiert der Begriff ‚kalte Daten' nicht mehr. Optimistischer ausgedrückt sprechen wir jedoch von ‚warmen' Daten, die je nach Bedarf für Data Science sofort verfügbar sein sollten.
Befähigung von Data Scientists durch Containerisierung
Flash-Speicher wird als alleinige Lösung dienen, um die Verfügbarkeit sicherzustellen, die KI-Betriebssysteme für ihren Erfolg benötigen. Dies liegt daran, dass die Anbindung von KI-Modellen an die Daten die Einführung einer Speicherlösung erfordert, die eine schnelle Verfügbarkeit und einen raschen Zugriff auf die Daten gewährleistet – selbst über unterschiedliche Server hinweg. Mit herkömmlichen HDD-Speicherlösungen ist dies üblicherweise eine mühsame Aufgabe.
Die Zahl der Unternehmen, die sich wissenschaftsbasierten Nachhaltigkeitszielen anschließen, ist nur einer der Treiber, die sie dazu zwingen, die Umweltauswirkungen der Datenspeicherung neu zu überdenken. Das neue Problem, mit dem Datenbesitzer derzeit konfrontiert sind, ist der speicherhungrige KI-Einsatz, der durch energieeffiziente Technologien angegangen wird; deren Implementierung hilft, diese Herausforderung zu bewältigen.
Für viele Organisationen wird es übergreifend unverzichtbar sein, ihre Scope-3-Emissionen zu überwachen und zu berichten, die alles von den vor- bis hin zu den nachgelagerten Umweltkosten umfassen. Die KI-Entwicklung geht mit einem erheblichen Datenzufluss einher, der die Belastung der Speichersysteme erhöht. Die Zusammenarbeit mit Anbietern, die Lösungen für Energie- und Kühlungsbedürfnisse bieten und gleichzeitig Platzprobleme adressieren, ist der beste Weg, um dieser Herausforderung zu begegnen.
Die Reise der KI-Daten
Data Scientists verbringen oft den Großteil ihrer Zeit mit der Vorverarbeitung und Exploration von Daten. Nun benötigen sie alle erforderlichen Geräte, Materialien und Workstations, um diese Arbeiten jederzeit effizient ausführen zu können.
Python und Jupyter Notebooks haben sich zur täglichen Sprache und zu den Standardwerkzeugen für Data Scientists entwickelt. Allen Daten-Ingestion-, Verarbeitungs- und Visualisierungsaufgaben ist gemeinsam, dass sie in sogenannte Container passen. Um das Ziel zu erreichen, muss eine Plattform entstehen, die die Teams bei der Implementierung unterstützt, sodass sie alles ohne die Notwendigkeit, ihre Arbeit auf separate Tools zu verteilen, erledigen können.
451 Research gibt an, dass 95 % aller mobilen Anwendungen heute mit Containern entwickelt werden. Es ist daher für Data Scientists entscheidend, über eine solche Infrastruktur zu verfügen, die Back-End-Lösungen schnell und effizient bereitstellt. Wenn das Management dies jedoch nicht gewährleistet, verlangsamen sich die Prozesse. In manchen Fällen kann die digitale Transformation als gescheitert betrachtet werden. Da sie alle Aspekte eines Unternehmens umfasst, wirkt sich ein Problem im Bereich Data Science auf sämtliche Geschäftsbereiche aus.
Eine der größten Herausforderungen für IT-Abteilungen im Zusammenhang mit KI ist das unangemessen schnelle Tempo der Marktentwicklung, was dazu führt, dass Lernzyklen in Unternehmen obsolet werden. Das regelmäßige Erscheinen neuer KI-Modelle, Frameworks, Tools und Methoden kann erhebliche Auswirkungen auf die internen Software- und Hardware-Komponenten von KI haben, einschließlich des Risikos massiver Technologiekosten.
Die KI-Daten Reise, eine beträchtliche Reise der Datenvervielfältigung, ist eine Phase im Datenlebenszyklus. Mit jedem Schritt auf dem Weg zur KI entstehen Metadaten. Um dies zu bewältigen, muss erheblich neue Infrastruktur hinzugefügt werden, um mit dem Tempo der KI-Entwicklung Schritt zu halten.
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James Kinoti
James ist ein Krypto-Enthusiast, der es liebt, Wissen über Fintech, Kryptowährungen sowie Blockchain und Zukunftstechnologien zu teilen. Die neuesten Innovationen in der Krypto-Branche, Crypto-Gaming, KI, Blockchain-Technologie und weitere Technologien sind seine Leidenschaft. Seine Mission: stets auf dem Laufenden zu bleiben bei transformativen Anwendungen in verschiedenen Branchen.
