Speicherplatz ist kostbar, deshalb lohnt es sich, sorgsam mit diesem umzugehen. KI- und ML unterstützte Funktionen können Unternehmen dabei helfen, Ressourcen zu schonen und eine maximale Effizienz bei der Nutzung ihrer vorhandenen Speicherkapazitäten zu erreichen.
Künstliche Intelligenz und GenAI sind für Unternehmen die größte Chance seit der Cloud – und wahrscheinlich auch die größte Herausforderung. Das liegt vor allem an den enormen Datenmengen, die mit dem KI-Einsatz einhergehen. Deshalb müssen Unternehmen unbedingt auch an ihre Storage-Infrastruktur denken, wenn es um Investition in KI geht.
Netapp integriert künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen direkt in den Primärspeicher, um Ransomware in Echtzeit zu bekämpfen. Die neuen Funktionen sollen primäre und sekundäre Daten im Unternehmen vor Ransomware schützen, sowohl On-Premises als auch in der Cloud.
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Trotz eigentlich besseren Wissens, herrscht vielerorts die Denke, das Backup ist auch ein gutes Archiv bzw. andersherum. Doc Storage erklärt, warum es sich um komplett unterschiedliche Vorgänge handelt und deswegen auch getrennt voneinander zu behandeln sind.
Mit einem Open-Source-Tool unterstützt Cloudian die Machine-Learning-Community: Die ML-Bibliothek Pytorch erhält mit S3-Objektspeichern mehr Rechenleistung und Flexibilität und profitiert von ML-Ausführung in AWS Outposts und lokale Zonen. Mit der Verbindung dieser Plattformen wird der Workflow nicht nur schneller, sondern vor allem effizienter.
Zum Jahresende 2023 wurden weniger Client-SSDs verkauft, aber eine steigende Anzahl an SSDs für den Enterprise-Einsatz. Die ausgelieferte Speicherkapazität steigt laut Trendfocus im Q4/2023 um fast zehn Prozent auf über 85 EByte. Samsung führt das Segment weiter an.
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