Rechenzentren für Unternehmen und Cloud-Netzwerke für den Erfolg der 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 Betriebsresilienz zu verbessern.
Die wichtigsten ErkenntnisseDie wichtigsten Erkenntnisse werden mithilfe von KI generiert. Da automatisierte Zusammenfassungen gelegentlich Fehler enthalten oder wichtige Zusammenhänge auslassen können, sollten Sie für vollständige Informationen stets den vollständigen Blogbeitrag lesen.Die Omdia-Studie beschreibt, wie Unternehmen ihre Hybrid-Cloud- und Rechenzentrumsnetzwerke modernisieren müssen, um KI-Workloads mit hohen Bandbreiten-, Latenz- und Resilienzanforderungen zu unterstützen und betriebliche Ausfallsicherheit zu gewährleisten. Forschungsergebnisse zeigen, dass Netzwerktransparenz, KI-gesteuerte Automatisierung, Observability und DDI zentrale Prioritäten sind, um Multicloud-Szenarien und verteilte KI-Trainingsscales handhabbar zu machen. BlueCat positioniert sein „Intelligent NetOps“-Portfolio als Lösung, die DDI, Multicloud-Management, Observability und KI-Analysen kombiniert, um Betriebskomplexität zu reduzieren und Einblick in KI-Datenverkehr, Anwendungsleistung und Netzwerkzustand zu liefern.
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 Netzwerk-Infrastruktur 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, die Beobachtbarkeit und die KI-fähige Infrastruktur fehlen, 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 eine der bedeutendsten Infrastrukturtransformationen, 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 der Einsatz von KI in Unternehmen keine experimentelle Initiative mehr ist … er 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 ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit, Leistung, Transparenz und betrieblicher Effizienz herzustellen. 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 veränderte 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 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 treiben Unternehmen rasch in Richtung von 400G- und 800G-Netzwerkanforderungen für KI-Trainingscluster, Cloud-Konnektivität und die Vernetzung zwischen Rechenzentren. Diese Anforderungen gestalten die Netzwerkarchitekturen und betrieblichen Prioritäten von Unternehmen neu.
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 Observability in Hybrid- 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