Eine gemeinsame Datenebene vereinfacht Hybrid Cloud und KI

Ermöglichung von KI und modernen Daten-Workloads

KI-Initiativen verstärken die Notwendigkeit einer gemeinsamen Datenebene.

Training- und Inferenz-Pipelines sind auf einen schnellen, zuverlässigen Zugriff auf verteilte Datensätze angewiesen, die sich oft über mehrere Umgebungen erstrecken. Ohne einen einheitlichen Ansatz stoßen Unternehmen auf Engpässe wie Latenzzeiten, Datenduplizierung und inkonsistente Governance. Diese Herausforderungen verlangsamen Innovationen und erhöhen das operationelle Risiko.

Eine gemeinsame Datenebene bildet das von KI benötigte Fundament, indem sie konsistenten Zugriff, Richtliniendurchsetzung und Datenverschiebung über Umgebungen hinweg ermöglicht – und so sicherstellt, dass Daten genau dann und dort verfügbar sind, wenn und wo sie gebraucht werden.

Vom „zufälligen Hybrid-Modell“ zu einer einheitlichen Datenstrategie

Moderne Datenplattformen entwickeln sich weiter, um dieses Modell zu unterstützen. Auf softwaredefiniertem Speicher basierende Lösungen können beispielsweise eine gemeinsame Datenebene auf lokale und Cloud-Umgebungen ausdehnen, indem sie Richtlinien standardisieren, Mobilität ermöglichen und Abläufe vereinfachen, ohne dass Änderungen an Anwendungen erforderlich sind.

Ansätze wie VSP One von Hitachi Vantara spiegeln diesen Wandel wider und erweitern eine gemeinsame Datenebene durch einen einheitlichen Satz von Datendiensten über Block-, Datei- und Objektumgebungen hinweg. Durch die Kombination von softwaredefinierter Flexibilität mit zweckgebundener Infrastruktur versetzt VSP One Unternehmen in die Lage, konsistente Richtlinien anzuwenden, unabhängig voneinander zu skalieren und die Leistung und Resilienz auf Unternehmensniveau in der Hybrid Cloud aufrechtzuerhalten.

Branchenstudien unterstreichen die Dringlichkeit dieses Wandels: Laut dem Flexential 2025 State of AI Infrastructure Report nennen 44 % der Unternehmen Infrastrukturbeschränkungen in der IT als größte Hürde bei der Skalierung von KI. Gleichzeitig zeigt ein Bericht von ITPro, dass viele Unternehmen nach wie vor in Umgebungen arbeiten, die „zufällig hybrid“ sind und durch fragmentierte Tools, eingeschränkte Sichtbarkeit sowie betriebliche Ineffizienzen gekennzeichnet sind – was die Notwendigkeit eines einheitlichen Ansatzes für Datenzugriff, -kontrolle und -verwaltung über Umgebungen hinweg zusätzlich unterstreicht.

Hier differenzieren sich moderne Datenplattformen – indem sie ein konsistentes Betriebsmodell für Block-, Datei- und Objektdaten bereitstellen und gleichzeitig eine disaggregierte Skalierbarkeit sowie Ausfallsicherheit auf Unternehmensniveau über die Hybrid Cloud hinweg ermöglichen.

Das Ziel ist nicht nur die Modernisierung der Infrastruktur, sondern die Abstimmung zwischen Datenstrategie und Geschäftsprioritäten – zur Unterstützung von Agilität, Resilienz und Innovationsumgebungen.

Ein verlässliches Datenfundament

Infrastruktureinschränkungen, fragmentierte Datenumgebungen und inkonsistente Abläufe verlangsamen nach wie vor den Fortschritt von Unternehmen bei der Skalierung von KI- und Hybrid-Cloud-Strategien – all dies sind systemische Herausforderungen in modernen IT-Landschaften. Mit dem richtigen Datenfundament können Unternehmen ihre Abläufe vereinfachen, die Sichtbarkeit verbessern und KI-Initiativen sicher skalieren.

Eine gemeinsame Datenebene ermöglicht:

• Konsistente Governance über Umgebungen hinweg
• Bessere Einblicke in Daten und Kosten
• Vereinfachte Abläufe mit weniger Tools
• Schnelleren Zugriff auf Daten für KI und Analysen

Das Ergebnis ist eine agilere, resilientere und skalierbarere Datenstrategie, die den Realitäten von Hybrid Cloud und KI gewachsen ist.

Finden Sie heraus, wie eine gemeinsame Datenebene die Transparenz, Governance und Leistung in Ihrer Umgebung verbessern kann – mit VSP One.