AI-Daten, mehr Performance für Objektspeicher, besseres Datenmanagement, Datenverwaltung über API und Risk-Management bei der Datenspeicherung werden im kommenden Jahr wichtige Trends. Den inoffiziellen Titel “Sexiest Technology 2023” gewinnt zweifelsohne KI. Und so wie es aussieht, wird sich das auch in 2024 nicht groß ändern.
Sascha Hempe von Datadobi ist als Storage-Experte vielleicht etwas parteiisch. Er versucht dennoch zu erklären, warum die Datenspeicherung diesen Titel verdient hätte.
Zugegeben, Data-Storage war noch nie wirklich sexy. Ob auf Band, Festplatte oder Flash, in der Cloud, im Rechenzentrum oder Hybrid, die Datenspeicherung war für die IT immer eher die Pflicht als die Kür. Die Kür ist derzeit fraglos das aktuelle Top-Thema KI - Künstliche Intelligenz. Wie so üblich, wäre KI nichts, ohne die Daten, die Unternehmen seit Jahrzehnten auf ihren Speichersystemen horten.
Sexy oder nicht, auf der Skala der Wichtigkeit im Rechenzentrum ist Storage aufgrund des Kostenfaktors, der Komplexität und der großen Bedeutung von Daten hingegen bei Unternehmen immer ganz weit oben zu finden. Grund genug, sich die Kräfte im Markt einmal genauer anzusehen, um die wichtigsten Trends im Bereich Storage für das Jahr 2024 zu prognostizieren.
1. Um das Potenzial von KI ausschöpfen zu können, benötigen Unternehmen mehr Einsicht in ihre Daten
Künstliche Intelligenz (KI) basiert auf Daten. Analog hängt die Qualität der KI-Lösungen direkt mit der Qualität der Daten zusammen, auf denen sie aufgebaut ist. Die meisten Unternehmen halten sehr viele Daten vor. Tatsächlich haben die meisten Unternehmen noch nie irgendwelche ihrer Daten gelöscht. Nach langer Wartezeit und hohen Kosten für die Speicherung der Daten ist für viele Unternehmen nun endlich der Zeitpunkt gekommen, die Daten gewinnbringend nutzen zu können.
Doch um KI-Lösungen strategisch mit den richtigen Daten zu füttern, und sicherzustellen, dass die wertvollsten und relevantesten Informationen für die Analyse verwendet werden, muss man die Daten im Detail kennen. Dafür benötigt man granularen Einblick in den angehäuften Datenberg. Gleichzeitig wird die Mobilität der Daten zu einem kritischen Faktor, da große und zahlreiche Datensätze effizient an KI-Systeme übertragen werden müssen, um sie eingehend zu analysieren und Modelle zu verfeinern. In dieser Ära der KI-Einführung wird es nicht nur darum gehen, riesige Datenmengen zu besitzen, sondern auch darum, deren wahren Wert durch sorgfältige Auswahl und agile Bewegung zu erschließen.
2. Sinkender Preis für Flash hat weitreichende Folgen
Die Speicherbranche steht 2024 vor einem bedeutenden Umbruch: Der Preis pro Terrabyte für Flash ist erstmals günstiger als für HDDs. Da Flash deutlich höhere Performance bei geringerem Energiebedarf bietet, wird der Einsatz von Flash sehr wahrscheinlich zur Norm werden. Die Vorteile von Flash werden im Rechenzentrum auch dringend benötigt. Nicht zuletzt, um den hohen Anforderungen neuer KI-Systeme gerecht zu werden und die Ziele für Nachhaltigkeit zu erreichen. Als Folge werden Unternehmen auf All-Flash-Objektspeichersysteme setzen.
All-Flash-Objektspeicher bietet das Beste aus beiden Welten: Er bietet die schnelle Leistung traditioneller HDD-basierter Objektspeicher, und die Skalierbarkeit, die NAS-Systemen fehlt. Dieser systematische Wechsel auf eine neue, modernere Speicherart wird zu einer Welle von Datenmigrationen führen, bei der Datensätze und Workloads von veralteten und langsamen Speicherarchitekturen auf hochmoderne All-Flash-Objektspeicherlösungen übertragen werden.
3. Automatisierung im großen Maßstab erfordern neue Lösungen für das Datenmanagement
Seit Jahren wird darüber diskutiert, wie die exponentiell steigende Datenmenge zukünftig sinnvoll verwaltet werden kann. Der Beginn der KI-Ära gibt nun endlich eine Antwort darauf. Denn wollen Unternehmen Wert aus ihren Daten ziehen, müssen moderne Lösungen für das Datenmanagement eingesetzt werden, um Datenbestände zu klassifizieren, Erkenntnisse daraus zu gewinnen und sie zu optimieren. Das wird die Landschaft des Datenmanagement tiefgreifend verändern, da die meisten aktuellen Lösungen nicht für diese komplexen Aufgaben konzipiert wurden.
Ein wichtiger Teil solcher Lösungen werden beispielsweise Funktionen zur Automatisierung des Datenmanagement sein, da das Wachstum der Datenmengen die Geschwindigkeit übersteigt, mit der Unternehmen ihr IT-Personal aufstocken können. Prognosen von Gartner zufolge werden bis 2027 nicht weniger als 40 Prozent von Unternehmen neue Lösungen für Datenmanagement einsetzen.
4. Datenverwaltung über API für vernetzte Anwendungen
Kunden verlangen zunehmend, dass Lösungen für das Datenmanagement einen API-Zugang zu ihren Funktionen anbieten. Über kurz oder lang werden sich API-zentrierte Architekturen für vernetzte Anwendungen durchsetzen und wir werden wahrscheinlich ein Netz von miteinander verbundenen Anwendungen sehen, die nahtlos miteinander kommunizieren. Man kann sich beispielsweise vorstellen, dass ITSM- (IT Service Management) und/oder ITOM-Software (IT Operations Management) als Reaktion auf Tickets über API-Aufrufe Aktionen in anderen Anwendungen auslösen.
Eine solche Vernetzung wird alltäglich werden. Dieser Trend zu API-first-Strategien wird sich wahrscheinlich noch beschleunigen, um das Datenmanagement stärker in das breitere IT-Ökosystem einzubinden. Infolgedessen wird die Entwicklung von Self-Service-Anwendungen florieren, die automatisierte Arbeitsabläufe ermöglichen und den Zugang zu Datenverwaltungsdiensten erleichtern – ohne dass eine manuelle Kontrolle erforderlich ist. Diese Entwicklung hin zu einer stärker integrierten, automatisierten IT-Umgebung ist nicht nur absehbar, sondern steht unmittelbar bevor und spiegelt eine breitere Verlagerung hin zu Effizienz und Interkonnektivität in der technologischen Landschaft wider.
5. Risikomanagement wird zur Notwendigkeit
Risikomanagement für Unternehmen wird zu einer strategischen Notwendigkeit werden. Es wird erwartet, dass Governance-, Risiko- und Compliance-Praktiken (GRC) rund um die Datenspeicherung erhöhte Aufmerksamkeit erhalten werden. Unternehmen setzen sich zunehmend mit der Komplexität der Verwaltung von Datenzugriff sowie mit veralteten, verwaisten und illegalen/unerwünschten Daten auseinander und erkennen diese als potenzielle Schwachstellen.
Darüber hinaus werden unveränderliche Objektspeicher und Offline-Archivierungsspeicher weiterhin wichtige Instrumente sein, um die verschiedenen Anforderungen an das Risikomanagement und den Datenlebenszyklus zu erfüllen.
Fazit
Unternehmen sitzen auf einem Datenberg, den sie seit Jahrzehnten angehäuft haben. Mit KI bietet sich Unternehmen nun die Chance, diesen Datenberg endlich gewinnbringend zu nutzen, anstatt nur jedes Jahr für dessen teure Speicherung zu bezahlen. Dieser Makro-Trend hat zahlreiche Micro-Trends zur Folge: Mehr Einsicht in den Datenberg, All-Flash-Objektspeicher für mehr Performance und bessere Skalierbarkeit, mehr Automatisierung bei der Verwaltung, idealerweise über APIs, und besseres Risikomanagement.
Allesamt sehr spannende Themen, die die Speicherbranche nächstes Jahr beschäftigen werden. Noch ein paar solch spannende Jahre, und wer weiß, vielleicht wird Storage ja irgendwann einmal doch noch zur Sexiest Technology Alive gewählt.