Wettbewerbsvorteile durch künstliche Intelligenz mit NetApp Data Fabric

Unter wissenschaftlicher Leitung von Cambridge Consultants entstand aus Nvidia- und Net­App-Komponenten ein neues Produkt: NetApp Ontap AI. Diese Hardware ist der weltweit erste, AI-unterstützte Beschleuniger für das Datenmanagement und den Datentransport.

Die Überlegung dahinter: Umso schneller neuronale Netze für das Ma­chine/Deep Learning mit Daten versorgen werden können, desto schneller und besser funktionieren diese AI-Algorithmen.

Ein Deep-Learning-Algorithmus zur optimalen Preisfindung macht naturgemäß nur dann Sinn, wenn die Ergebnisse in Echtzeit vorliegen, also zu dem Zeitpunkt, wenn der Preispunkt gesetzt wird. Ein System, das den optimalen Preis für einen Saisonartikel bestimmen muss, sollte vor Ende der Saison mit dem Lernalgorithmus durch sein.

Der Flaschenhals bei vielen neuronalen Netzen ist in der Lern- und Testphase die Datenbereitstellung. In einem E-Commerce-System können die Verkaufsdaten on- und off-premise vorliegen. Eine „Data-Lake“-Konsolidierung und ein schneller Transport zum Deep-Learning-System sind Grundvoraussetzung für nachhaltigen Erfolg.

In einer Kooperation des AI-Spezialisten Nvidia mit dem Datenspeicher-Spezialisten NetApp entstand unter wissenschaftlicher Beratung durch Cambridge Consulting ein Hardware-Rack, das Komponenten von Nvidia und NetApp enthält.

Diese Hardware-Kombination übernimmt das Datentransportmanagement unter anderem für die Lern- und Testphase von neuronalen Netzen. Christian Lorentz, Senior Product und Solution Marketing Manager bei NetApp EMEA, präsentierte im September dieses Jahres die Nvidia/NetApp-Hardware bei Cambridge Consultants (UK). Die Entwicklung steht am Beginn und alle Beteiligten evaluieren momentan weitere Einsatzmöglichkeiten und zukünftige Ausbaustufen.

Somit soll der Aufbau einer Hybrid- Cloud-Architektur für IoT gelingen. Net­App bietet Datenmanagement-Funktionen und Lösungssupport, um den stetig wachsenden Datenquellen mit nahezu unbegrenzter Skalierbarkeit und Leistung zu begegnen.

So können datenintensive Applikationen im Bereich KI/AI, Machine ­Learning und Deep Learning mit Daten versorgt, trainiert und ausgeführt werden. Im Rahmen einer SAP-ERP- und SAP-Leonardo-Installation ergeben sich jetzt schon zahlreiche Einsatzmöglichkeiten.

Aus dem Leonardo-Bereich IoT gibt es die aktuelle Anforderung nach mehr Datendurchsatz und niedrigen Latenzzeiten. An den Rändern des Netzwerks bei den Millionen von IoT-Sensoren entstehen Terabyte von Daten. Momentan wird versucht, mit Edge-Computing diese Datenflut zu bändigen.

Zukünftige AI-Algorithmen zur Datenauswertung, Kompression und Weiterleitung basierend auf NetApp Ontap AI könnten eine wesentliche Entspannung einer heute kritischen Situation bedeuten.

Am anderen Ende eines End-to-End-Datenszenarios finden sich Multi Cloud und Hybrid Cloud. In einem On- und Off-pre­mise-ERP-System erlangt der schnelle, effiziente, ressourcenschonende Datenverkehr einen ganz besonderen Stellenwert, denn nicht immer sind ausreichende Bandbreiten vorhanden. Hier könnte Net­App Ontap AI die Datenlast nicht nur reduzieren, sondern mit AI-Algorithmen auch den Datenverkehr optimieren.

NetApp unterstützt Unternehmen ganz allgemein beim zielgerichteten Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI/AI) durch einfach einsetzbare Datenservices, eben vom Entstehungsort der Daten über das Rechenzentrum bis in die Cloud.

Net­App ist einer der führenden Spezialisten für Datenmanagement in der Hybrid Cloud und stellte weiters fünf neue Lösungen und Services vor: Ontap 9.5, Max-Data, StorageGrid SG6060 und die Flash-Performance-Garantie.

Diese neuen Datenservices und -lösungen erweitern das Spektrum des Net­App-Data-Fabric-Konzepts für das Management von Daten übergreifend zwischen ihrem Entstehungsort, der zentralen Datenplattform bis hin zur Cloud.

So können Unternehmen das gesamte Potenzial der künstlichen Intelligenz voll ausschöpfen. Laut Gartner wird sich der weltweite KI-Geschäftswert dieses Jahr auf insgesamt 1,2 Milliarden US-Dollar belaufen, und dies entspricht einem Anstieg von 70 Prozent gegenüber 2017.

IDC prognostiziert, dass fast 75 Prozent der kommerziellen Unternehmensanwendungen bis 2021 KI/AI nutzen werden. Viele Unternehmen möchten künstliche Intelligenz für neue und innovative Geschäftschancen in Verbindung mit vielfältigen, verteilten und dynamischen Datensätzen nutzen.

Dabei stellen sie jedoch häufig fest, dass die wertvollsten Daten in Silos eingeschlossen sind. Dadurch wird der Zugriff für ressourcenintensive KI/AI-Applikationen wie SAP Leonardo meist zu komplex und kostenintensiv.

„Heutzutage werden enorme Datenmengen von IoT-Geräten und -Sensoren in On-premises-Rechenzentren und in Hy­brid-Cloud-Umgebungen generiert und verwaltet. Daher ist eine Data-Fabric-Architektur, die den Entstehungsort, die zentrale Datenplattform und die Cloud abdeckt, für den erfolgreichen Einsatz von KI unerlässlich“

so Joel Reich, EVP, Storage Systems and Software bei NetApp.

„Inte­grieren Unternehmen die neuen Datenservices und -lösungen nach dem Konzept NetApp Data Fabric, können sie die Datenprozesse für das gesamte Unternehmen beschleunigen.“

Storage-Optimierung für das Datenmanagement der KI

Die NetApp-Ontap-9.5-Software unterstützt Unternehmen bei der Modernisierung ihrer Datendienste. Die Software bietet führende Cloud-Integration, optimale All-Flash-Performance sowie gesteigerte Effizienz und einfache Anwendung.

Ontap 9.5 bietet Vielseitigkeit mit hoher Performance sowie konstant niedriger Latenz. Kritische Workloads können mit End-to-End-NVMe-Funktionen beschleunigt werden.

Weiters automatisiert Ontap 9.5 das Tiering von Datensätzen im Petabyte-Bereich bis hin zu Objektspeichern in der Cloud oder on-premises und reduziert die Implementierungskosten für Business-Continuity-Lösungen an mehreren Standorten.

Max-Data ermöglicht es Kunden, die Performance ihrer Applikationen zu beschleunigen, ohne dabei den Code verändern zu müssen. Max-Data ist die branchenweit erste Lösung, die persistenten Speicher in Servern nutzt, um arbeits­speicherähnliche niedrige Latenzen und Flash-ähnliche Kapazitäten zu liefern.

Max Data erzielt demnach eine höhere Performance für Daten auf Applikations­ebene und ermöglicht dadurch die schnellere Verarbeitung von Daten für KI/AI-Applikationen sowie Datenanalysen in Echtzeit.

Weiters beschleunigt Max-Data das Recovery von Applikationsdaten mit Datensicherungsservices für persistenten Speicher auf Servern und erhöht die Effizienz, da weniger Server für eine gleichwertige oder sogar bessere Performance benötigt werden.

Die Flash-Performance-Garantie von NetApp bietet die branchenweit erste Latenzgarantie, die es Kunden ermöglicht, KI/AI-Anwendungen in einer kalkulierbaren niedrigen Latenz auszuführen.

Diese Performance-Garantie ist branchenweit einzigartig und bietet eine konstante Latenzzeit von maximal 0,5 Millisekunden. Dies ermöglicht es Unternehmen, Kosten und Risiken zu minimieren, indem sie Flash einsetzen.

NetApp StorageGRID SG6060 als Objekt-Storage mit Flash-Beschleunigung erfüllt die Anforderungen leistungsintensiver, parallel ausgeführter Workloads für IoT- und Big-Data-Analytics-Umgebungen sowie von Systemen für maschinelles Lernen.

In Kombination mit den Ontap-Fabric-Pool-Funktionen verfügen Unternehmen über ausgezeichnete Datenmanagement-Funktionen. Gleichzeitig profitieren sie von der Wirtschaftlichkeit von Object-Storage.