Das zunehmende Datenvolumen und die Anforderungen an dessen Sicherheit treiben Unternehmen dazu, es in Rechenzentren zu speichern. Allerdings verändert auch die Technologie, insbesondere die künstliche Intelligenz (KI), die Rechenzentren. Wie sich der Markt verändert, erklärt Filip Olujić, CEO von DataBox.
Bemerkst du, dass Unternehmen neue Anforderungen an die Datenspeicherung haben, über welche Trends sprechen wir?
– Die Bedürfnisse der Benutzer lenken die Entwicklung der Datenspeichertechnologie. Die Menge an Daten, die Benutzer erstellen und sammeln, nimmt schnell zu. Eine zunehmende Anzahl von Geräten, Sensoren und Anwendungen, die mit dem Internet verbunden sind, erzeugt riesige Datenmengen, die größere Speicherkapazitäten erfordern. Unabhängig von der Datenmenge ist einer der Hauptanforderungen der Benutzer auch der Hochgeschwindigkeitszugriff auf Daten, da dies für die Entscheidungsfindung in Echtzeit grundlegend ist. Dies hat die Entwicklung neuer Datenspeichertechnologien wie Flash-Speicher und das NVMe (Non-Volatile Memory Express)-Protokoll beschleunigt. Mit der zunehmenden Menge an zu speichernden Daten sind Benutzer auch einem größeren Risiko von Datendiebstahl und anderen Sicherheitsbedrohungen ausgesetzt, da wir einen signifikanten Anstieg der Cyber-Kriminalität beobachten. Dies hat zur Entwicklung neuer Sicherheitstechnologien wie Datenverschlüsselung und fortschrittliche Authentifizierungstechniken geführt. Das Wachstum des Datenvolumens, der Bedarf an schnellem Zugriff auf Daten und deren erhöhte Sicherheit sind wichtige Trends und Benutzeranforderungen.
Wie wirkt sich die Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) auf die Dienstleistungen von DataBox und Rechenzentren im Allgemeinen aus?
– KI hat einen zunehmenden Einfluss auf Rechenzentren durch schnellere und effizientere Datenverarbeitung und -analyse sowie durch die Automatisierung und Optimierung des Betriebs einzelner infrastruktureller Komponenten des Rechenzentrums. Angesichts der Schätzung, dass der Verbrauch von Rechenzentren zwei Prozent des gesamten globalen Stromverbrauchs ausmacht, liegt ein erheblicher Fokus auf der Anwendung von KI-Technologien zur Überwachung und Verwaltung des Energieverbrauchs. Basierend auf einer schnelleren und effizienteren Verarbeitung und Analyse von Daten, die aus infrastrukturellen Systemen gewonnen werden, führt die Echtzeitoptimierung zu einem reduzierten Energieverbrauch und damit zu geringeren Kosten. Darüber hinaus kann KI verwendet werden, um Benutzerbedürfnisse vorherzusagen, Netzwerkoperationen zu optimieren und Probleme in Echtzeit zu identifizieren und zu lösen. Andererseits verbraucht die Recheninfrastruktur für KI-Systeme erheblich mehr Strom als die durchschnittliche traditionelle Recheninfrastruktur, sodass die Energiekapazitäten von Rechenzentren pro Quadratmeter exponentiell wachsen werden.
