Rechenzentren für Unternehmen und Cloud-Netzwerke für den Erfolg im Bereich KI
Eine neue Studie von Omdia zeigt, wie Unternehmen ihre Hybrid-Cloud- und Rechenzentrumsnetzwerke modernisieren, um KI-Workloads zu unterstützen, die KI-Infrastruktur zu skalieren und die betriebliche Ausfallsicherheit zu verbessern.
Die wichtigsten ErkenntnisseDiese Kernaussage wurde dadurch generiert, dass große Sprachmodelle die Seite durchsuchten und einen Überblick über den Inhalt erstellten.Eine Omdia-Studie beschreibt, wie Unternehmen Hybrid-Cloud- und Rechenzentrumsnetzwerke modernisieren müssen, um KI-Workloads mit hohen Anforderungen an Bandbreite, Latenz und Ausfallsicherheit zu unterstützen. Die Forschung zeigt, dass fehlende Netzwerktransparenz, unzureichende Automatisierung und Limitierungen bei Überwachung/Beobachtbarkeit die Skalierung von KI-Initiativen behindern und IT-Teams Prioritäten wie DDI, Multicloud-Management und KI-gestützte Analysen setzen. BlueCat positioniert sein Intelligent NetOps-Portfolio als Lösung, die DDI, Multicloud-Management, Observability und KI-Analysen kombiniert, um Betrieb, Sicherheit und Leistung in verteilten KI-Umgebungen zu verbessern.
KI verändert die Anforderungen an Unternehmensnetzwerke grundlegend. Während Unternehmen ihre KI-Initiativen von Pilotprojekten in Produktionsumgebungen überführen, haben traditionelle Cloud- und Rechenzentrumsnetzwerke Mühe, mit den steigenden Bandbreitenanforderungen, der zunehmenden betrieblichen Komplexität, den Sicherheitsanforderungen und den Lücken in der Transparenz Schritt zu halten. Diese neue, von BlueCat mitfinanzierte Omdia-Studie befragte 400 IT-Fachleute, die für die Netzwerkinfrastruktur in Rechenzentren und der Cloud verantwortlich sind, um zu verstehen, wie Unternehmen ihre Netzwerke auf den Erfolg mit KI vorbereiten. Die Ergebnisse zeigen, dass hybride Umgebungen nach wie vor das vorherrschende Betriebsmodell sind, vielen Unternehmen jedoch die Automatisierung, Observabilität und KI-fähige Infrastruktur fehlt, die für eine effektive Skalierung erforderlich sind. Die Studie hebt zudem hervor, warum Netzwerküberwachung, Sicherheit, Multicloud-Management und KI-gesteuerter Betrieb zu strategischen Prioritäten werden – insbesondere da KI-Workloads extrem niedrige Latenzzeiten, höheren Durchsatz, dynamisches Datenverkehrsmanagement und intelligente Automatisierung in verteilten Umgebungen erfordern.
Was die Studie aufzeigt
KI beschleunigt einen der bedeutendsten Infrastrukturwandel, mit denen Unternehmen seit Jahrzehnten konfrontiert sind. Die Studie ergab, dass hybride Netzwerkumgebungen mittlerweile die Norm sind, wobei sich die Workloads auf Public Cloud, SaaS, Colocation und traditionelle Rechenzentren verteilen. Unternehmen nannten uneinheitliche Netzwerkleistung, unvollständige Transparenz, uneinheitliche Sicherheitskontrollen und die Komplexität des Datenverkehrsmanagements als größte Herausforderungen in hybriden Umgebungen.
Wichtigste Erkenntnisse
Die Untersuchung zeigt, dass die Einführung von KI in Unternehmen keine experimentelle Initiative mehr ist … sie entwickelt sich rasch zu einer betrieblichen Anforderung im Produktionsmaßstab. Unternehmen entwickeln ihre Netzwerkstrategien weiter, um verteilte KI-Workloads in Cloud-, Colocation- und On-Premises-Umgebungen zu unterstützen und dabei Sicherheit, Leistung, Transparenz und betriebliche Effizienz in Einklang zu bringen. Eine der wichtigsten Erkenntnisse ist die wachsende Bedeutung eines intelligenten Netzwerkbetriebs. Unternehmen legen den Schwerpunkt auf Netzwerküberwachung, Observability, KI-gestützte Analysen und Automatisierung, um zunehmend dynamische Umgebungen zu verwalten. Traditionelle Ansätze für den Netzwerkbetrieb erweisen sich als unzureichend für die Anforderungen einer KI-gesteuerten Infrastruktur, insbesondere da die Bandbreitenanforderungen in den Bereich von 400 G, 800 G und sogar 1,6 Tbit/s steigen. Die Ergebnisse unterstreichen zudem die strategische Rolle von integrierter Sicherheit und Multicloud-Transparenz. Unternehmen erkennen, dass der Erfolg von KI von einer sicheren, widerstandsfähigen und beobachtbaren Infrastruktur abhängt, die sich in Echtzeit an wechselnde Workloads und Anwendungsanforderungen anpassen kann.
Was die Daten zeigen
KI-Bereitschaft in Unternehmensnetzwerken
Der Bericht zeigt, dass viele Unternehmen nach wie vor unzureichend auf die Netzwerkanforderungen im KI-Maßstab vorbereitet sind und dass in Cloud- und Rechenzentrumsumgebungen noch erhebliche Modernisierungsmaßnahmen an der Infrastruktur erforderlich sind. Sicherheit, Zuverlässigkeit und Leistung erwiesen sich als die wichtigsten Indikatoren für die KI-Bereitschaft.
KI treibt ein massives Bandbreitenwachstum voran
KI-Workloads zwingen Unternehmen zunehmend dazu, Netzwerkanforderungen von 400G und 800G für KI-Trainingscluster, Cloud-Konnektivität und die Vernetzung zwischen Rechenzentren zu erfüllen. Diese Anforderungen verändern die Netzwerkarchitekturen und betrieblichen Prioritäten von Unternehmen grundlegend.
Überwachung und Sicherheit stehen bei KI-Netzwerkinvestitionen an erster Stelle
Netzwerküberwachung, Observability und Sicherheitstechnologien sind die obersten Prioritäten bei der Modernisierung für Unternehmen, die sich auf KI vorbereiten. Die Ergebnisse unterstreichen eine wachsende Nachfrage nach intelligenter Automatisierung, Bedrohungserkennung und operativer Transparenz in Echtzeit über hybride Umgebungen hinweg.
Was dies für Netzwerke bedeutet
Der Übergang zu einer KI-fähigen Infrastruktur zwingt Unternehmen dazu, die Art und Weise zu überdenken, wie Netzwerke konzipiert, gesichert, überwacht und automatisiert werden. Unternehmen, die auf fragmentierte Tools, eingeschränkte Transparenz oder manuelle Abläufe setzen, riskieren Infrastrukturengpässe, die KI-Initiativen verlangsamen und die betriebliche Komplexität erhöhen.
- Verbesserung der Beobachtbarkeit in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen
- Skalierung der Netzwerkleistung und Bandbreite für KI-Workloads
- Automatisierung des Netzwerkbetriebs und des Konfigurationsmanagements
- Stärkung integrierter Sicherheits- und Bedrohungserkennungsfunktionen
- Reduzierung der betrieblichen Komplexität durch intelligente NetOps-Plattformen
Laden Sie den Forschungsbericht von Omdia herunter
Erfahren Sie, wie Unternehmen ihre Netzwerke für den Erfolg mit KI umgestalten
Was Sie erfahren werden:
- Welche Investitionen in die Netzwerkinfrastruktur Unternehmen priorisieren, um KI-Workloads zu unterstützen
- Warum Observability, Automatisierung und Sicherheit für eine KI-fähige Infrastruktur von zentraler Bedeutung sind
- Wie Unternehmen ihre Hybrid-Cloud- und Rechenzentrumsnetzwerke auf die Skalierbarkeit von KI vorbereiten