Datenspeicherung dank KI optimieren

Speicherplatz ist kostbar, deshalb lohnt es sich, sorgsam mit diesem umzugehen. KI- und ML unterstützte Funktionen können Unternehmen dabei helfen, Ressourcen zu schonen und eine maximale Effizienz bei der Nutzung ihrer vorhandenen Speicherkapazitäten zu erreichen.

Effizientes Management von Speicherkapazitäten wird in Zeiten exponentiell wachsender Datenmengen immer wichtiger – und zwar bei Unternehmen jeder Größe und Branche: Produktionsbetriebe stehen beispielsweise vor der Herausforderung, große Mengen an Sensordaten aus der eigenen IoT-Infrastruktur zu speichern und zu analysieren, um die Effizienz und Qualität von Prozessen zu verbessern. Kleine Firmen mit begrenztem Budget müssen Wege finden, um wachsende Datenmengen besonders kosteneffizient zu speichern.

E-Commerce-Händler sehen sich mit der Herausforderung konfrontiert, rapide ansteigende Mengen an Kundendaten effizient zu speichern und zu verarbeiten, um personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln. Und alle treibt zudem das Thema Datensicherheit ihrer Speicher um. Auch wenn dies nur einige Szenarien sind – das Thema effiziente Datenspeicherung ist mit der Digitalisierung fest verbunden und betrifft alle Unternehmen. Die Frage ist also: Wie können Betriebe sicherstellen, dass sie ihre Speicherkapazitäten optimal nutzen? Die Antwort liegt in der Nutzung intelligenter Technologien.

Speicherkapazitäten optimieren – ohne Nebenwirkungen

Daten-Tiering, Deduplizierung und Komprimierung leisten weit mehr als nur herkömmliches Speichermanagement. Mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen können sie im Speicher direkt eingesetzt werden, um ihn besser und effektiver zu nutzen und vorhandene Kapazitäten zu optimieren.

Grundsätzlich funktioniert Daten-Tiering, auch als Auto-Tiering bekannt, indem es Daten dynamisch zwischen den vorhandenen Speicherklassen (Tiers) verschiebt. So stellt es sicher, dass die am häufigsten verwendeten auf den leistungsfähigsten und teuersten Hochleistungs-Speichermedien wie Solid State Drives (SSDs) oder NVMe Flash-Speicher liegen, während weniger häufig verwendete Daten auf kostengünstigeren, festplattenbasierten Speichern wie Hard Disk Drives (HDDs) abgelegt werden. Dieser Prozess optimiert die Ressourcennutzung und sorgt dafür, dass wichtige Daten schnell zugänglich sind, während gleichzeitig die Gesamtspeicherkosten minimiert werden.

Die Funktionsweise von Auto-Tiering basiert im Wesentlichen auf zwei Hauptkomponenten, bei denen Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel kommen können: Überwachung und Verschiebung. KI-Algorithmen werden beispielsweise verwendet, um Muster im Zugriffsverhalten auf Datensätze zu erkennen. Auf dieser Basis erstellen sie Datenprofile, die wiederrum dazu eingesetzt werden, Daten entsprechend ihrer Nutzung in nahezu Echtzeit zu platzieren. So wird das System in die Lage versetzt, intelligentere Entscheidungen darüber zu treffen, welche Datensätze auf die teureren Hochleistungsspeicher verschoben werden sollen und welche auf kostengünstigem Speicher vorgehalten werden. Die permanente Speicherplatzoptimierung sorgt für maximale Leistungsfähigkeit und Effizienz.

Eine Möglichkeit, die Effizienz weiter zu steigern, ist der Einsatz von Datenreduzierungstechnologien, wie Deduplizierung und Komprimierung. Beide Verfahren zeichnen sich dadurch aus, dass Informationsdichte pro Speichermedium verlustfrei erhöht wird. Allerdings haben diese Reduktionsverfahren ihren Preis und gehen zu Lasten der Performance. Mit anderen Worten: Man kann mehr Daten auf derselben Speicherkapazität speichern, aber langsamer.

Deduplizierungsanwendungen identifizieren und entfernen redundante Daten innerhalb eines Speichersystems. Dazu analysiert die Software alle Datenblöcke und erstellt jeweils einen sogenannten Hash-Wert, der wie ein digitaler Fingerabdruck funktioniert. Anhand der Hash-Werte vergleicht die Technologie die Datenblöcke miteinander und entfernt Redundanzen, indem die Originaldaten pro Hash nur einmal gespeichert und mehrfach referenziert werden. Durch die Löschung von Redundanzen sinkt die absolute Datenmenge bei Erhaltung des Informationsgehalts und Speicherplatz wird freigegeben. Die Anwendung dieser Technologie kann variieren. Je nach System können Daten bereits während des Schreibvorgangs dedupliziert werden (Inline-Deduplizierung) oder erst nach dem Schreibvorgang als separate Aufgabe (Post-Process-Dedpulizierung).

Bei der Komprimierung verringert ein Algorithmus automatisiert die Datengröße. Dabei werden zu Beginn identische Datensequenzen, in einer Reihe identifiziert, von denen nur die erste in ihrem tatsächlichen Zustand gespeichert wird. Alle weiteren werden lediglich durch die Information ersetzt, wie häufig sie in der Reihe erscheinen. Hierbei sind die Datensequenzen in der Regel deutlich kleiner als die Datenblöcke bei der Deduplizierung. Die gleichen Daten werden also dank Komprimierung auf deutlich weniger Platz bereitgehalten. Der Leistungsverlust ist hier geringer als bei Deduplizierung, dafür hat diese ein höheres Einsparpotential.

Aufgrund der Leistungseinbußen der reinen Kapazitätsoptimierungstechnologien ist es entscheidend, diese zielgerichtet auf selten genutzte Daten anzuwenden, um eine optimale Anwendungsleistung zu garantieren. Hier können die aus dem Auto-Tiering bekannten KI- und ML-Mechanismen Abhilfe schaffen. Die Daten können ohne Nutzereingriff innerhalb desselben logischen Datenträgers entsprechend ihrer Nutzungshäufigkeit angemessen und gegebenenfalls speicherplatzoptimiert platziert werden.

Intelligentes Speichermanagement lohnt sich

All diese Funktionen tragen dazu bei, Ressourcen zu schonen und für eine möglichst effiziente Nutzung der vorhandenen Kapazitäten zu sorgen. Oft haben Unternehmen bereits leistungsfähige Technologien und Ressourcen, die aber nicht ideal eingesetzt werden. Die Optimierung sorgt also nicht nur für eine bessere Nutzung, sie macht auch die Anschaffung neuer Hardware unnötig oder verzögert diese. Dazu gehört auch, dass geringere Hardware-Standfläche automatisch weniger Platz und einen geringeren Energiebedarf zur Folge haben. Gerade in Zeiten, in denen vielerorts nur knappe Budgets zur Verfügung stehen, sind das schnelle und unkomplizierte Sparmaßnahmen.

Auch Flexibilität und Agilität gewinnen durch intelligentes Speichermanagement: Wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern, ermöglicht es eine optimierte IT-Infrastruktur, sich zügig anzupassen, weil sie einfach skalierbar ist. Benötigte Speicherressourcen, beispielsweise zum Entwickeln neuer Funktionen, Produkte oder Dienstleistungen können unproblematisch freigeschaltet und genutzt werden. Ressourceneffizientes Speichermanagement lohnt sich also. KI-Unterstützung dafür einzusetzen, ist nur folgerichtig, denn all dies manuell zu überwachen und zu pflegen, bedeutet hohen Administrationsaufwand und bindet personelle Kapazitäten, die an anderer Stelle dringend gebraucht werden.