Mehr als nur Clouds: Warum Ihre KI-Strategie eine Edge-Perspektive benötigt

Wir sind in das Zeitalter des intelligenten Datenmanagements eingetreten, in dem riesige Datenmengen mithilfe von KI verarbeitet werden, um Produkte zu verbessern, die Effizienz zu steigern, das Gesundheitswesen und den Verkehr zu optimieren und weiter personalisierte Erfahrungen zu ermöglichen. Neue KI-Anwendungsszenarien wie autonome Fahrzeuge, Gesundheitsüberwachung, intelligente Fertigung und Präzisionslandwirtschaft haben das Potenzial, unser Leben und unsere Welt zu verbessern.

Im Zuge der zunehmenden Erschwinglichkeit und Verfügbarkeit von GPUs wird KI wahrscheinlich überall Einzug halten und Unternehmen jeder Größe zugutekommen. Doch um alle Vorteile KI-gestützter Erkenntnisse und Effizienzsteigerungen zu nutzen, benötigen Unternehmen die richtige IT-Infrastruktur an den richtigen Stellen. Für hochmoderne KI-Anwendungsfälle ist die Echtzeit-Datenverarbeitung mit geringer Latenz ein Muss. Und dafür ist Rechenleistung an Edge-Standorten erforderlich, nahe an dem Ort, an dem die Daten generiert und genutzt werden.

IT-Modelle, die zu sehr auf die öffentliche Cloud angewiesen sind, können die Anforderungen vieler KI-Anwendungen an die Echtzeitverarbeitung einfach nicht erfüllen. Die Verlagerung von Daten in weit entfernte öffentliche Cloud-Rechenzentren erhöht nicht nur die Latenz, sondern kann auch Datenschutz- und Sicherheitsbedenken aufwerfen. Um KI erfolgreich einzusetzen, benötigen Unternehmen miteinander verbundene Hubs an Edge-Standorten, die ihre Nutzung der öffentlichen Cloud ergänzen. Eine robuste hybride Multicloud-Infrastruktur, die an Edge-Standorten über eine gute Anbindung an globale Ökosysteme verfügt, sorgt dafür, dass Unternehmen in der KI-gesteuerten Zukunft nicht mehr aufzuhalten sind.

Daten haben ewig Bestand, nicht jedoch, wer sie besitzt

Heute werden mehr Daten gesammelt als je zuvor. Jeden Tag kommen weltweit Hunderte Millionen Terabyte zusammen. KI und maschinelles Lernen zeigen bereits, welch vielfältige Möglichkeiten in diesen Daten stecken.

Auf der anderen Seite sind Unternehmen mit zahlreichen datenbezogenen Risiken konfrontiert:

• Datenschutzverletzungen
• Eigentümerwechsel durch Fusionen, Übernahmen, Insolvenz und Private-Equity-Übernahmen
• Eine weltweit steigende Anzahl von Datenschutzbestimmungen
• Proprietäre und sensible Daten, die vertraulich behandelt werden müssen

Unternehmen prüfen daher eingehend, wie sie ihre wertvollste Ressource am besten schützen können. In Branchen wie dem Gesundheitswesen und den Biowissenschaften, Finanzdienstleistungen sowie im öffentlichen Dienst und im Verteidigungsbereich bilden hochsensible Daten die Grundlage für Forschung, Entwicklung und Wettbewerbsvorteile von Unternehmen. Aus diesem Grund ist es von entscheidender Bedeutung, Daten lokal in einer sicheren Umgebung zu verarbeiten, in der Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten behalten und die Gefährdung durch externe Bedrohungen minimieren können.

Wenn Daten unvergänglich sind und Ihr Unternehmen sich von der Konkurrenz abheben möchte, sind Datenpflege, Datenschutz, Datensicherheit und Datenherkunft von entscheidender Bedeutung. Und deshalb sollten Sie möglicherweise überdenken, wo Ihre Daten aufbewahrt und wie sie übertragen werden.

Das Problem, wenn man alles auf die Cloud setzt

Eine Zeit lang waren Unternehmen ganz auf die Einführung der Cloud fokussiert. Unternehmen schienen sich gegenseitig darin zu überbieten, möglichst viele Workloads in die Cloud zu verlagern. Und das war zum damaligen Zeitpunkt sinnvoll: Unternehmen versuchten, Risiken zu verringern, indem sie ihre IT-Infrastruktur flexibler und skalierbarer machten. Sie wollten sich von 60-monatigen Kaufzyklen für Hardware befreien und Zugang zu Ressourcen wie Hochleistungsrechnern erhalten.

Im Laufe der Zeit haben viele erkannt, dass die vollständige Umstellung auf die Cloud nicht die erhofften Kosteneinsparungen und Risikominderungen gebracht hat. Selbst Unternehmen, die in der Cloud entstanden sind, erkennen zunehmend, dass sie im Zuge ihrer Weiterentwicklung eine umfassendere Kontrolle über ihre Daten benötigen. Viele führen Initiativen zur Neuausrichtung ihrer Cloud-Strategie durch.

Im Zeitalter der KI arbeiten Unternehmen mit so großen Datenmengen und sind auf eine so umfangreiche Echtzeitverarbeitung angewiesen, dass ein Cloud-First-Ansatz für die IT nicht mehr die beste Strategie ist.

Neue KI-Anwendungsfälle und Möglichkeiten im Markt verlangen die Einbeziehung der Edge

In Bezug auf KI befindet sich die Welt derzeit in einer interessanten historischen Phase. Wir stehen am Anfang einer Entwicklung, die zweifellos zu einer technologischen Umwälzung führen wird. Das Internet war bahnbrechend, aber von der anfänglichen Idee des Hypertexts in den 1960er-Jahren bis zum HTTP und dem World Wide Web in den 1990er-Jahren vergingen Jahrzehnte. Die Welt der KI entwickelt sich sehr schnell, aber wir stehen noch am Anfang dessen, was wahrscheinlich eine Neuausrichtung unserer Lebens- und Arbeitsweise mit sich bringen wird.

Laufend werden neue KI-Modelle trainiert, die an den unterschiedlichsten Orten zum Einsatz kommen: in Smartphones, Autos, Wearables und Selbstbedienungskassen. IoT-Sensoren erfassen überall Daten, die über wachsende 5G-Netze übertragen werden. Während wir als Branche immer noch nach der besten Anwendung dieser Technologie suchen, fließen täglich clevere und neuartige Ideen in die Produktion ein.

Unternehmen sind sich bereits des Potenzials von KI zur Lösung ihrer Probleme bewusst:

• Im Gesundheitswesen verbessern die Fernüberwachung von Patienten und KI-gestützte Diagnostik die Behandlungsergebnisse.
• In der Fertigung verändern digitale Zwillinge und Lösungen für das Lieferkettenmanagement den Fabrikbetrieb.
• Im Transportwesen steigern selbstfahrende Fahrzeuge und Flottenmanagementlösungen die Sicherheit und Effizienz.
• Im Rahmen von Smart-City-Initiativen verringern Verkehrsmanagement und öffentliche Sicherheitsdienste Staus und beschleunigen die Notfallreaktion.

Mit zunehmendem KI-Erfolg werden Unternehmen erkennen, dass maschinelles Lernen der einzige Weg in die Zukunft ist. Diese KI-Anwendungen erfordern jedoch eine Echtzeit-Datenverarbeitung in unmittelbarer Nähe zu dem Ort, an dem die Daten generiert und verwendet werden. Für datengestützte Entscheidungen können es sich Unternehmen nicht leisten, Daten in eine weit entfernte Cloud oder ein lokales Rechenzentrum zu übertragen – nicht einmal mit Lichtgeschwindigkeit. Sie benötigen eine Infrastruktur an der Edge.

KI erfordert eine Neugestaltung der Infrastruktur

Um Latenzen sinnvoll und sicher zu verringern und so die Reaktionszeiten vieler KI-Anwendungsfälle zu verbessern, entwickeln Unternehmen ihre Infrastrukturstrategie weiter und setzen künftig auf eine Mischung aus Cloud und Edge.

Es gibt mehrere Möglichkeiten für Unternehmen, ihre Edge-Computing-Anforderungen zu erfüllen, beispielsweise durch die Nutzung von Cloud-Verfügbarkeitszonen, firmeneigenen Standorten und Niederlassungen oder Colocation-Einrichtungen. Unabhängig davon, wie sie dies bewerkstelligen, benötigen sie weiterhin Zugriff auf öffentliche Clouds und ein robustes Netzwerk, das alle ihre Ressourcen sicher miteinander verbinden kann.

Für KI ist das Netzwerk sogar von entscheidender Bedeutung, denn es spielt keine Rolle, wie hochentwickelt Ihre KI-Ausrüstung ist, wenn Sie nicht mit einem guten Netzwerk verbunden sind. Wenn Sie mit sensiblen oder streng regulierten Daten arbeiten, ist es umso wichtiger, dass Ihnen private Verbindungsoptionen zur Verfügung stehen.

Bei Equinix können Unternehmen ihre private Infrastruktur mit allen führenden Clouds, Netzwerkdienstleistern und anderen Anbietern von IT-Diensten über jede gewünschte  Konnektivitätsoption verbinden, unabhängig davon, ob diese öffentlich oder privat, physisch oder virtuell sind. Mit über 260 Rechenzentren in 74 Märkten können wir Ihnen helfen, Ihre Edge zu finden, wo auch immer auf der Welt sie sich befinden mag. Dabei profitieren Sie weiterhin von der Flexibilität einer Cloud-Infrastruktur, sodass Sie Workloads organisch verschieben, Bereitstellungen replizieren und Benutzergruppen an neue Standorte folgen können. Equinix unterstützt Unternehmen dabei, ihre bevorzugte Kombination aus privaten und von Partnern betriebenen Geräten zusammenzustellen und diese über unser Netzwerk mit Clouds, SaaS-Anbietern und allen anderen Komponenten ihres KI-Ökosystems an der Edge zu verbinden.

Um mehr über die Leistungsfähigkeit von Edge-Computing zu erfahren, laden Sie unser Whitepaper KI an der Edge herunter.

[1] „AI is upending edge strategies for some enterprises – Highlights from VotE: Edge Infrastructure & Services,” S&P Global Market Intelligence, 14. Februar 2025.