Der Übergang von KI zu einer Cloud-Workload

In der sich ständig weiterentwickelnden Technologielandschaft geraten wirklich nützliche und effektive Innovationen oft in Vergessenheit, da sie sich nahtlos in unseren Alltag integrieren. Man denke nur an die Rechtschreibprüfung im Textverarbeitungsprogramm oder die Bildschirmaktualisierungsfunktion am PC – diese Technologien sind so selbstverständlich geworden, dass wir kaum noch darüber nachdenken. 

Künstliche Intelligenz (KI) durchläuft derzeit jedoch eine gegenteilige Entwicklung. Anstatt in den Hintergrund zu treten, steht KI dank des Aufkommens generativer KI (Gen-KI) und der weitverbreiteten Nutzung großer Sprachmodelle im Rampenlicht. Dennoch birgt KI das Potenzial, sich zu einer selbstverständlichen, konsumierten und integrierten Funktion zu entwickeln, die die Intelligenz unserer Anwendungen unauffällig erweitert.

KI als Systemlast

Das Konzept von KI als „Workload“ gewinnt in der IT-Branche zunehmend an trac. Dieser Begriff beschreibt KI als Systemaufgabe, auf die Unternehmen und Verbraucher für intelligente, vorausschauende, generative oder reaktive Aktionen angewiesen sind. Die Rolle der KI beschränkt sich nicht nur auf die Verbesserung von Anwendungen, sondern umfasst auch die Modernisierung der IT-Infrastruktur von Organisationen, um KI-Workloads besser zu unterstützen und zu skalieren.

Sammy Zoghlami, SVP EMEA bei Nutanix, erklärt: „Innerhalb nur eines Jahres hat die KI der ersten Generation unsere Sichtweise auf den Einfluss von Technologie auf unser Leben grundlegend verändert. Unternehmen versuchen nun mit Hochdruck zu verstehen, wie sie davon profitieren können.“ Dieser Wandel hat zu einer steigenden Nachfrage nach Daten-Governance und Datenmobilität in Rechenzentren, Cloud-Umgebungen und Edge-Infrastrukturen geführt. Daher ist es für Unternehmen unerlässlich, eine Plattform einzuführen, die alle Anwendungen und Daten in verschiedenen Clouds ausführen kann.

Unsichtbare Cloud-Dienste und die Verlagerung von Arbeitslasten

Das Konzept der „unsichtbaren Cloud“, das Nutanix letztes Jahr vorstellte, wird zunehmend Realität. Unternehmen planen nun die Modernisierung ihrer KI-Anwendungen und -Infrastruktur, haben aber oft Schwierigkeiten mit der Workload-Verschiebung, insbesondere zwischen Hyperscalern von Cloud-Service-Providern (CSPs). Hybrid- und Multi-Cloud-Bereitstellungen sind mittlerweile Standard, und KI-Technologien mit ihrem Bedarf an Geschwindigkeit und Skalierbarkeit rücken Edge-Strategien und Infrastrukturbereitstellungen in den Mittelpunkt der IT-Modernisierung.

Greg Diamos, ein Entwickler von Systemen für maschinelles Lernen (ML) und KI-Experte, hebt die Herausforderungen hervor, denen sich Rechenzentrumsmanager gegenübersehen: „Egal, wer man ist, die Rechenkapazität im eigenen Rechenzentrum reicht nie aus.“ KI treibt den Bedarf an verstärkten Cloud-Diensten und größerer Agilität beim Verschieben von Workloads innerhalb der Cloud-Landschaft voran, um Kosten-Nutzen-Verhältnisse zu optimieren, diverse Dienste zu nutzen, regionale Compliance-Vorschriften einzuhalten und vieles mehr.

Ein einheitliches Cloud-Betriebsmodell

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, setzen Unternehmen auf Lösungen wie Nutanix Cloud Clusters (NC2) auf AWS, die ein einheitliches Cloud-Betriebsmodell bieten. Dieses Modell ermöglicht die nahtlose Verwaltung und Steuerung von Workloads über mehrere Clouds hinweg, unterstützt die Portabilität von Lizenzen und erleichtert die Cloud-Nutzung ohne umfangreiche Umstrukturierungen der Anwendungsarchitektur.

Sicherheit, Zuverlässigkeit und Notfallwiederherstellung sind für Unternehmen bei ihren KI-Strategien von größter Bedeutung. Auch die effiziente Skalierung und Verwaltung von KI-Workloads ist unerlässlich. Darüber hinaus veranlassen Vorgaben zur KI-Datengovernance Unternehmen dazu, ein umfassenderes Verständnis von Datenquellen, Datenalter und anderen wichtigen Datenattributen zu erlangen.

Debojyoti „Debo“ Dutta, VP of Engineering für KI bei Nutanix, betont den Bedarf an neuen Backup- und Datenschutzlösungen im KI-Umfeld. Unternehmen planen die Implementierung geschäftskritischer Datenschutz- und Disaster-Recovery-Lösungen (DR), um die Datenverwaltung im KI-Umfeld zu unterstützen. Sicherheitsexperten nutzen KI-basierte Lösungen zur Verbesserung von Bedrohungserkennung, -prävention und -behebung, während Angreifer KI-basierte Tools für böswillige Zwecke einsetzen.

Die Rolle der generativen KI

Generative KI (Gen-KI) steht an der Spitze der aktuellen KI-Entwicklungen. Da Gen-KI jedoch zunehmend in verschiedene Anwendungen und Dienste integriert wird, steigen die Anforderungen an die Cloud-Infrastruktur. Diese Entwicklung veranlasst uns, KI nicht nur als Technologie, sondern als Cloud-Workload zu betrachten, der ein durchdachtes Management und eine Optimierung erfordert.

Da künstliche Intelligenz die Zukunft der Technologie weiterhin prägt, wird ihre nahtlose Integration in unser digitales Ökosystem sie zu einem unverzichtbaren, aber nahezu unsichtbaren Bestandteil unseres täglichen Lebens machen.

Die Entwicklung der KI von einer bahnbrechenden Innovation hin zu einer allgegenwärtigen, Cloud-basierten Anwendung belegt ihr transformatives Potenzial. Angesichts der Komplexität des Managements von KI-Workloads in Multi-Cloud-Umgebungen werden ein einheitliches Cloud-Betriebsmodell und eine robuste Daten-Governance zu entscheidenden Bestandteilen der KI-Strategien. In diesem dynamischen Umfeld wird die Rolle der KI als stille, aber wirkungsvolle Kraft, die unsere digitale Welt prägt, weiter an Bedeutung gewinnen.