Object Storage für KI-Anwendungen:
skalierbarer Speicher für datenintensive Workloads

Die KI-Revolution erfordert neue Datenstrategien

KI-Modelle verschlingen riesige, oft unstrukturierte Datensätze – von Bildern und Videos über Sensordaten bis hin zu Texten. Mittlerweile machen unstrukturierte Daten rund 80 bis 90 % des Gesamtvolumens in einem Unternehmen aus. Die Konsequenz: Immense Anforderungen an die Datenspeicherung und stetig wachsende Herausforderungen für Firmen.

Die Datenflut der Künstlichen Intelligenz

Stell dir vor: Dein Unternehmen möchte einen intelligenten Chatbot einführen, der Kundenanfragen rund um die Uhr beantwortet – dieser muss aus Tausenden von Kundengesprächen, E-Mails und Produktdaten lernen, um präzise und hilfreiche Antworten zu geben. Oder: Du nutzt KI, um das Kaufverhalten deiner Kunden zu analysieren und personalisierte Empfehlungen in deinem Online-Shop auszuspielen – dafür müssen riesige Mengen an Transaktionsdaten, Klicks und Präferenzen verarbeitet werden. 

Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: Ein modernes Large Language Model wie GPT-o3 benötigt für das Training bis zu 45 Terabyte an Textdaten. Bilderkennungsmodelle wie DALL-E verarbeiten Hunderte Millionen Bilder – das entspricht mehreren Petabytes an Rohdaten. Selbst „kleine“ Unternehmens-KIs für Chatbots oder Empfehlungssysteme verschlingen schnell mehrere Hundert Gigabyte an Daten pro Monat. Die Möglichkeiten traditioneller Speichersysteme sind hier schnell ausgeschöpft. 

Die Grenzen traditioneller Speichersysteme

Herkömmliche Speicherlösungen, wie wir sie aus dem Büroalltag kennen, sind für strukturierte Daten und überschaubare Dateimengen optimiert. Dazu gehören:

• Dateisysteme (z.B. auf einem NAS – Network Attached Storage): Hier werden Daten in einer Baumstruktur, ähnlich den Ordnern auf deinem Computer, abgelegt. Das ist intuitiv für Menschen, aber für KI-Anwendungen, die auf Millionen von Einzeldateien oder Datensätzen zugreifen müssen, wird es schnell unübersichtlich. Jeder Zugriff erfordert das Durchsuchen langer Pfade durch diese Ordnerhierarchie, was wertvolle Zeit kostet.
• Blockbasierte Speicher (z.B. in einem SAN – Storage Area Network): Diese Systeme speichern Daten in festen Blöcken, ähnlich wie Sektoren auf einer Festplatte. Sie sind sehr schnell für einzelne, klar definierte Datenpakete, aber weniger flexibel, wenn es um die Verwaltung riesiger Mengen unstrukturierter KI-Daten geht.

Beide Ansätze sind meist „hierarchisch“ aufgebaut und skalieren „vertikal“. Das bedeutet: Sie werden leistungsfähiger, indem man einzelne Komponenten (zum Beispiel größere Festplatten oder schnellere Prozessoren) aufrüstet. Ist die maximale Kapazität erreicht, leidet die Performance. 

Engpässe bei Parallelzugriff und Metadatenmanagement

Die Realität ist ernüchternd. Ein Consumer‑NAS erreicht seine Leistungsgrenze bereits bei 50 bis 200 parallelen Zugriffen – deine KI‑Cluster brauchen aber Tausende simultane Streams. Scale‑out‑NAS oder NVMe‑SAN sind schneller, kosten aber deutlich mehr.

Ein weiteres Defizit: File- und Block-Storage unterstützen nur sehr grundlegende Metadaten – Dateiname, Erstellungsdatum, Zugriffsrechte. KI-Anwendungen benötigen mehr Kontext. Sie müssen wissen, was ein Bild zeigt, wo ein Sensorwert gemessen wurde oder welcher Patient zu einer medizinischen Aufnahme gehört. Die reichhaltigen, benutzerdefinierten Metadaten sind der Schlüssel, um riesige Datenmengen für KI nutzbar zu machen. Neue Lösungen sind gefragt.

Object Storage: Die Speicherarchitektur für das KI-Zeitalter

Objektspeicher bricht mit den alten Regeln: Statt Daten in Ordner zu zwängen, speichert es sie als einzelne Objekte in einem riesigen, flachen Adressraum, einem sogenannten „Bucket“. Jedes Objekt besteht aus den Daten selbst, einer global eindeutigen ID und – das ist der Clou – beliebig erweiterbaren, reichhaltigen Metadaten. 

Ein Segen für KI-Anwendungen. Die detaillierte Beschreibung der Daten vereinfacht das Auffinden, Kategorisieren und Verarbeiten riesiger Datensätze, die flache Architektur ermöglicht zudem eine nahezu unbegrenzte horizontale Skalierbarkeit. 

KI-Modelle benötigen beim Training oder der Inferenz oft gleichzeitigen Zugriff auf riesige Datenmengen – da Object Storage von Natur aus verteilt und hochgradig parallelisierbar ist, können viele KI-Clients simultan auf verschiedene Datenobjekte zugreifen. 

Und das Beste: Object Storage ist im Vergleich zu traditionellen Speichersystemen die kosteneffizientere Lösung – insbesondere für unstrukturierte Daten. Viele Objektspeicherlösungen können auf Standard-Servern betrieben werden, was die Gesamtbetriebskosten (TCO) weiter senkt.

Der direkte Vergleich: NAS, SAN und Object Storage

Hinweis: Die Angaben sind Pauschalwerte. Skalierung, Parallelität und Kosten hängen von der spezifischen Implementierung und dem Anbieter ab.