Videoblog: „Die Performance eines KI-Systems ist nur ein Aspekt von vielen“

geschätzter Leseaufwand: 2 Minuten

Was haben denn die Themen Storage und Künstliche Intelligenz direkt oder indirekt miteinander zu tun? Das beantwortet IBM-Experte Ralf Colbus in diesem Video „en detail“.

Was ist denn so wichtig an den Storage-Komponenten innerhalb der IBNM KI-Referenzarchitektur? Nun, das ist aus Sicht von Ralf Colbus ganz klar: Die richtige Speichereinheit stellt das Fundament für all die Daten dar, die während eines KI-Projektes entstehen und verarbeitet werden.

Dazu zählt zunächst einmal der Aufbau eines sogenannten Data Lakes mit seinen passenden Schnittstellen, mit deren Hilfe die Daten in das KI-System transferiert werden können. Anschließend gelangen diese Daten mittels passender Algorithmen und Verbindungen möglichst schnell in das Rechensystem.

Dann dreht sich alles um die Frage, wie genau die Daten denn aufbereitet werden sollen, damit sie in geeigneter Art und Weise vorliegen. Eine Aufgabe, die vielen Datenwissenschaftlern die größte Mühe bereitet. Hierbei findet unter anderem die Klassifizierung der vorhandenen Daten statt. Und am Ende dieses Prozesses kommt das Thema Rechenleistung ins Spiel, da die aufbereiteten Daten möglichst schnell in das KI-System gelangen sollen.

Dabei sollte mehr und mehr die bestmögliche Datensicherheit und -konformität berücksichtigt werden. Denn in Zeiten von DSGVO und anderen Regularien spielt dieser Aspekt eine immer größere Rolle. Hier geht es unter anderem um eine starke Verschlüsselung der Daten, damit diese nachträglich nicht mehr verändert werden können.

Bei dem richtigen KI-System kommt es nicht nur auf die Performance an

Neben dem Schlüsselkriterium „Performance“ gibt es natürlich eine ganze Reihe anderer Aspekte, die bei KI-Systemen wichtig sind. Dazu gehören Themen wie Datenmanagement, Datenaufbereitung, Metadatenanalyse, und einiges anderes mehr. An dieser Aufzählung erkennt man gut: Die Leistungsfähigkeit eines KI-Systems macht nur ungefähr ein Drittel des gesamten Spektrums aus.

Die Datenmanagementplattform von IBM erfüllt mehrere Kriterien

Die Datenmanagementplattform, die IBM zu KI-Zwecken entwickelt hat, erfüllt mehrere Kriterien. Sie stellt die Abstraktionsebene der darunter liegenden Speicherkomponenten dar. Dazu gehören Flash-Speichersysteme, aber auch Cloud-basierte Systeme und Bandlaufwerke für die Langzeitarchivierung. Das Besondere daran: All dieser Storagesysteme werden in demselben globalen Namespace verwaltet. Zudem können alle Speicherkomponenten auf die vorhandenen CPU- und CPU-Ressourcen zugreifen, was enorme Vorteile bei der Rechenleistung bringt.

Der weitere Vorteil, den die IBM Datenmanagementplattform bietet: Es sind keinerlei Kopien erforderlich. Der komplette KI-Prozess von der Datenerfassung bis hin zur -verarbeitung findet also auf einer einzigen Plattform statt. Das wirkt sich äußert günstig auf die Gesamtkosten des KI-Projekts aus.

Das vollständige Videointerview mit Ralf Colbus

Disclaimer: Für das Erstellen des Video(blogbeitrags) hat mich die Firma IBM beauftragt. Bei der Ausgestaltung der Inhalte hatte ich nahezu freie Hand.

Weitere Videointerviews zum Thema IBM Storage

Videoblog: „‚ Enhanced Availability Cluster‘ sind für KMUs konzipiert“

Videoblog: „Die IBM KI-Referenzarchitektur stellt eine perfekte Grundlage dar“