Verfasst von: Talabuev Ya.
Laut dem IBM-Bericht „The Data Story: The Power of Hybrid Cloud and Artificial Intelligence“ ist generative KI zur wichtigsten strategischen Priorität für die meisten IT-Abteilungen in den größten Unternehmen der Welt geworden. Nahezu alle dieser Unternehmen, so IBM, haben Hybrid Cloud als Grundlage für ihre digitale Transformation gewählt. Diese Entscheidung basiert auf der Tatsache, dass Hybrid Cloud ideal geeignet ist, die Flexibilität, Sicherheit und Skalierbarkeit der IT-Infrastruktur zu verbessern und gleichzeitig das Potenzial der generativen KI freizusetzen. Lassen Sie uns die Gründe für das Entstehen dieses mächtigen Tandems erkunden und untersuchen, wie Unternehmen dessen Vorteile maximieren können.
- Wie Unternehmen generative KI einführen
- Warum Unternehmen Hybrid Cloud für KI-Workloads wählen
- Hybrid Cloud im Zeitalter der generativen KI neu denken
Wie Unternehmen generative KI einführen
Die Geschwindigkeit, mit der generative KI in Unternehmen integriert wird, ist bemerkenswert: Der globale Markt für generative KI wird laut Prognosen von Statista und Bloomberg Intelligence bis zum Jahresende 66,62 Milliarden Dollar erreichen und bis 2032 auf über 1,3 Billionen Dollar anwachsen. McKinsey schätzt weiter, dass der wirtschaftliche Einfluss der Implementierung dieser Technologie jährlich zwischen 6,1 und 7,9 Billionen Dollar liegen könnte.
Unternehmen weltweit sind bestrebt, KI-Tools so schnell wie möglich in ihre Abläufe zu integrieren, sind jedoch nicht immer auf das rapide Wachstum der Datenmengen vorbereitet, das damit einhergeht. Daher erfordert die Implementierung einer KI-Strategie oft eine Neubewertung der aktuellen IT-Infrastruktur – beginnend mit der Bewertung der Rechenleistung und Speicherkapazitäten. Es ist entscheidend, nicht nur zu berücksichtigen, wo die Daten gespeichert werden – ob in einem lokalen Rechenzentrum oder bei einem zuverlässigen Cloud-Anbieter –, sondern auch, wie schnell sie zugänglich sind und wie sicher sie sind. Hier kommt die Hybrid Cloud ins Spiel: Sie verbessert nicht nur die Leistung und Zuverlässigkeit der Infrastruktur, sondern bietet auch die Flexibilität, die für die Bewältigung von KI-Workloads unerlässlich ist.
Laut Radix haben bis 2024 mehr als die Hälfte (56 %) der großen Unternehmen entweder mit einer Hybrid-Cloud-Strategie begonnen oder diese bereits implementiert.
Warum Unternehmen Hybrid Cloud für KI-Workloads wählen
Nachfolgend haben wir die Hauptgründe aufgeführt, warum Hybrid-Cloud-Infrastrukturen zunehmend zur bevorzugten Wahl für das Hosting von Workloads im Zusammenhang mit generativer künstlicher Intelligenz werden.
Verbesserte Sicherheit und Compliance
Sicherheit und Compliance sind entscheidende Anliegen beim Einsatz von KI-Workloads in der Cloud, und das aus gutem Grund. Einerseits verarbeitet Künstliche Intelligenz enorme Datenmengen, die sensible Informationen wie persönliche, biometrische oder medizinische Daten enthalten können. Andererseits können Cloud-Umgebungen, ähnlich wie lokale Rechenzentren, verschiedenen Bedrohungen ausgesetzt sein. Laut einer von IBM durchgeführten Umfrage nannten 45 % der Befragten Bedenken hinsichtlich der Cybersicherheit als Haupthemmnis für die Einführung generativer KI.
Hybrid-Cloud-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, Workloads zwischen On-Premises- (oder privaten) und Cloud-Umgebungen so zu verteilen, dass die Risiken von Datenverlusten oder -verletzungen minimiert werden. Dieser Ansatz bietet eine ausgewogene Strategie, die die Stärken sowohl der privaten als auch der öffentlichen Infrastrukturen nutzt, um sicherzustellen, dass sensible Daten sicher bleiben und gleichzeitig von der Skalierbarkeit und Flexibilität der Cloud profitieren.
Colobridge-Experte:
„Ein Drittel unserer Kunden ist im Fintech- und Investmentsektor tätig, der zu den am stärksten regulierten Branchen gehört. Daher zielen wir darauf ab, Workloads optimal zu verteilen – nicht nur, um die Unterbrechung kritischer Prozesse zu verhindern, sondern auch, um zusätzlichen Schutz für sensible Daten zu bieten. Unsere Kunden haben die Flexibilität zu entscheiden, welche Geschäftsanwendungen auf physischer IT-Infrastruktur (sei es Eigentum oder gemietet), in einer öffentlichen oder privaten Cloud laufen. Dieser Ansatz wird auch auf Workloads angewendet, die mit generativer KI verbunden sind.“
Nachhaltige Entwicklung
Der Aufstieg der generativen KI hat zu einem Anstieg der Datenmengen geführt, was für Unternehmen, die ihre Umweltbelastung reduzieren möchten, insbesondere im Hinblick auf Treibhausgasemissionen, eine Herausforderung darstellen kann. Mit den richtigen Werkzeugen kann Hybrid Cloud die Nachhaltigkeitsbemühungen eines Unternehmens unterstützen. Beispielsweise kann das Auslagern weniger kritischer Workloads in die Public Cloud dazu beitragen, den Stromverbrauch in Zeiten geringer IT-Dienstanforderungen zu senken. Darüber hinaus verbessert das Platzieren von Daten so nah wie möglich an den Orten, an denen sie verarbeitet werden, die Logistik, indem die Notwendigkeit entfällt, große Datenmengen über weite Entfernungen zu übertragen, was ebenfalls den Energieverbrauch reduziert.
Hybrid Cloud im Zeitalter der generativen KI neu denken
Shawn D’Souza von IBM Consulting betont, dass nicht alle Unternehmen die erwarteten Ergebnisse aus der Cloud-Transformation erzielen, selbst wenn sie anfangs eine Hybrid-Cloud-Strategie gewählt haben. Dies geschieht oft aufgrund eines Drangs nach „schnellen Erfolgen“, was zu einer erhöhten Komplexität der IT-Infrastruktur und höheren Wartungskosten führt. In Kombination mit den immer größer werdenden Workloads, die durch generative KI-Anwendungen erzeugt werden, kann dies für Unternehmen erhebliche Herausforderungen darstellen.
Um solche Probleme zu vermeiden, rät Shawn D’Souza Unternehmen, die Platzierung von Workloads in einer Hybrid Cloud mit Bedacht zu planen. Dabei sollten unternehmensspezifische Anwendungsfälle für generative KI, die Zuverlässigkeits- und Skalierbarkeitsanforderungen von Cloud-Anwendungen und die finanziellen Möglichkeiten des Unternehmens berücksichtigt werden, da die Kosten für IT-Infrastrukturen schnell ansteigen können.
IBM gibt mehrere Empfehlungen für den Aufbau einer Hybrid Cloud, die KI-Workloads effektiv unterstützt:
- Investieren Sie in leistungsstarke Grafikprozessoren, die eine hohe Leistung für KI-Anwendungen sicherstellen.
- Implementieren Sie robuste Sicherheitsprotokolle, bewerten Sie Risiken und regulatorische Anforderungen sorgfältig und standardisieren Sie den Einsatz von IT-Sicherheitswerkzeugen über verschiedene Umgebungen hinweg.
- Vereinheitlichen Sie Werkzeuge, Umgebungen und IT-Stacks, um den effizienten Betrieb und die weitere Skalierung von KI-Anwendungen in der Hybrid Cloud zu ermöglichen.
Colobridge-Experte:
„Für Unternehmen, die die Fähigkeiten der generativen KI nutzen, schnelle Ergebnisse erzielen und der Konkurrenz einen Schritt voraus sein wollen, bieten wir eine schlüsselfertige Lösung auf der Colobridge-Plattform – AIaaS oder ‚Artificial Intelligence as a Service‘. Diese Hochleistungsinfrastruktur ermöglicht die Echtzeit-Analyse von Batch-Daten und versetzt Unternehmen in die Lage, fundierte Entscheidungen auf Basis von Datenanalysen zu treffen und den Return on Investment durch die Steigerung der Effektivität von Marketingaktivitäten und Verkaufsprozessen zu erhöhen.“
Um mehr über die Möglichkeiten von Hybrid Cloud, den Einsatz von generativen KI-Lösungen und Datenmanagement zur Stärkung der Kundenbeziehungen zu erfahren, wenden Sie sich an die Experten von Colobridge.
