RDMA steigert AI‑Speicherleistung bei S3‑kompatiblen Systemen

Die heutigen KI‑Workloads verlangen nach Speicherlösungen, die nicht nur skalierbar, sondern auch kosteneffizient sind. Prognosen zufolge werden Unternehmen bis 2028 jährlich fast 400 Zettabyte an Daten erzeugen – 90 % davon unstrukturiert in Form von Audio, Video, PDFs, Bildern und mehr. Dieser enorme Datenstrom erfordert neue Technologien, die Daten schnell und zuverlässig zwischen On‑Prem‑Infrastruktur und Cloud‑Umgebungen bewegen können.

Remote Direct Memory Access (RDMA) bietet genau diese Lösung. Durch direkte Speicherzugriffe zwischen Servern und Speichergeräten werden Latenzzeiten drastisch reduziert und die CPU‑Last gesenkt. Das Ergebnis: höhere Durchsatzraten, geringere Betriebskosten und eine verbesserte Reaktionsfähigkeit für KI‑Anwendungen.

In Kombination mit S3‑kompatiblen Speichersystemen, die die weit verbreitete Amazon‑S3‑API unterstützen, entsteht ein flexibles Ökosystem. Unternehmen können ihre Datenobjekte nahtlos zwischen lokalen Rechenzentren und öffentlichen Cloud‑Speichern verschieben, ohne sich um proprietäre Schnittstellen kümmern zu müssen. RDMA‑beschleunigte S3‑Kompatibilität sorgt dabei für maximale Performance, ohne die Interoperabilität zu opfern.

Für die Zukunft bedeutet das: KI‑Entwickler erhalten schnellere Datenzugriffe, Unternehmen profitieren von reduzierten Kosten und einer höheren Skalierbarkeit, und die gesamte Dateninfrastruktur wird robuster gegenüber dem stetig wachsenden Datenvolumen. RDMA in Verbindung mit S3‑kompatiblen Speicherlösungen ist damit ein entscheidender Schritt, um die nächste Generation von KI‑Workloads effizient zu unterstützen.