DATA Storage & Analytics Technology Conference 2019 Neue Ökosysteme für KI und Analytics

Ulrich Walter, AI-Spezialist bei IBM und Keynotespeaker bei der kommenden DATA-Konferenz, geht davon aus, dass sich bei KI-Projekten eine neue Partnerstruktur bildet, die über den IT-Channel herausgeht.

Anbieter zum Thema

Fsas Technologies GmbH

Boston Server & Storage Solutions GmbH

Zadara Ltd.

ITB: Künstliche Intelligenz (KI) und Analytics werden zu allgegenwärtigen Schlüsseltechnologien. Wo liegen hier Herausforderungen und Chancen für den IT-Channel?

Walter: Eine Herausforderung im Channel ist die sich bildende neue Partnerstruktur. Aber speziell im Channel ergeben sich dadurch auch neue Vertriebsmöglichkeiten. Die Themen AI und Analytics adressieren nicht nur den klassischen IT Channel, sondern in diesem Bereich formieren und bilden sich neue Unternehmen sowie thematische Ökoysteme, die sich speziell auf die Transformation und Digitalisierung in diesen Bereichen fokussieren werden. Das gilt aber auch für traditionelle Kunden, die ihrerseits z.B. zum Anbieter von Spezialsoftware oder Hostingpartner etwa in den Bereichen Automotive, Industrie und Forschung entwickeln. Insgesamt eine große Chance für den Channel, neue Märkte zu erschließen und Teil dieser Ökosysteme zu werden.

ITB: Sehen Sie KI-Projekte besser bei spezialisierten KI-Dienstleistern angesiedelt, die mit Systemhäusern kooperieren, oder können Sie auch auf eigener Hardware im Rechenzentrum der Kunden durchgeführt werden?

Walter: Man kann KI-Projekte nicht generalisieren wie es z.B. in der klassischen IT oft der Fall ist. Sie sind häufig äußerst individuell, erfordern viel Detail- oder Spezialwissen und dadurch auch eine umfangreiche Projektplanung. Aber auch hier ist die große Chance der traditionellen Partner im Channel mit spezialisierten KI-Anbietern zu kooperieren. Traditionelle Channel-Partner haben die Erfahrung der Planung und Umsetzung der IT-Architektur und Infrastruktur, die für einen Produktionsbetrieb notwendig ist, während spezialisierte KI-Dienstleister auf dieser Plattform aufsetzen können.

Ergänzendes zum Thema

Infos & Anmeldung „DATA Storage & Analytics Technology Conference 2019“

Die „DATA Storage & Analytics Technology Conference 2019“ findet dieses Jahr im Hamburg (2. April; Deep Dive am 3. April), Hanau (30. April) München (2. Mai) und Köln (7. Mai) statt. Neben spannenden Keynotes unabhängiger Big-Data- und Storage-Experten erwartet Teilnehmer ein abwechslungsreiches Programm aus Fachvorträgen und Workshops mit Umsetzungsbeispielen aus der Praxis.

Für den direkten Kontakt und vertiefenden Wissensaustausch gibt es zudem eine Reihe an Experten-Roundtables und die Möglichkeit von persönlichen One-to-One-Meetings mit anwesenden Firmenvertretern.

Treffen Sie sich zum Informationsaustausch mit Experten vor Ort auf der „DATA Storage & Analytics Technology Conference 2019“

• am 2.4.2019 in Hamburg (Deep Dive am 3.4.),

• am 30.4.2019 in Hanau,

• am 2.5.2019 in München und

• am 7.5.2019 in Köln.

Die reguläre Registrierungsgebühr beträgt 290 Euro (zzgl. MwSt.) und 149 Euro (zzgl. MwSt.) für den Deep Dive, jeweils inkl. Verpflegung. Unser Tipp: Bewerben Sie sich hier für ein VIP-Ticket.

Mehr Informationen rund um die Konferenz finden Sie unter www.data-techcon.de oder unter dem Hashtag #datatechcon auf Twitter.
Twitter, Facebook & Instagram: @vogelitakademie

ITB: Welche Anforderungen müssen speziell Speichersysteme bei erfolgreichen KI-Projekten erfüllen?

Walter: Bei der Konzeption und Planung einer ganzheitlichen KI-Infrastruktur ergeben sich ähnliche Anforderungen der Speicherinfrastruktur wie in der klassischen IT nach Effizienz, Leistung und Kapazität jedoch in unterschiedlich ausgeprägten Stufen. Eine wichtige Herausforderung ist neben der Kapazitätsplanung für die Rohdatenerfassung, welche die Basis der Trainingsdaten stellt, die konstante und hohe Leistungsfähigkeit im Datendurchsatz zu den Trainingssystemen, die auf eine kontinuierlichen Datendurchsatz angewiesen sind. Hier kommen auch Technologien wie z.B. Infiniband ins Spiel, die man üblicherweise aus HPC Projekten kennt, um sowohl Latenzen für IO als auch Datendurchsatz zu optimieren. Insofern kann eine KI-Plattform das gesamte Spektrum von Storage-Systemen umfassen, vom Object Store bis zum hochleistungsfähigen Flash-Speicher mit NVMe-Interface. Diese Speichersysteme bilden zwar eine technische Basis, werden aber über Filesysteme wie zum Beispiel IBM Spectrum Scale zu einer logischen Einheit verbunden, um so für jede Stufe im KI-Prozess die optimale Storage Architektur nutzen zu können.

Mehr Infos zur DATA STORAGE & ANALYTICS Technology Conference 2019

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