Künstliche Intelligenz führt zu einem Paradigmenwechsel im gesamten Data-Stack. KI stellt nicht nur neue Anforderungen an die Infrastruktur, sondern auch die Technologieverantwortlichen vor erhebliche Herausforderungen.

Eine der zentralen Fragen ist, wie die massiven Datenmengen, die für das Trainieren von Large Language Models (LLMs) und Deep Learning-Modellen benötigt werden, kosteneffizient verarbeitet und bereitgestellt werden können. War in den vergangenen Jahren die Cloud oft die Antwort auf alle Fragen, findet bei vielen Unternehmen bereits ein Umdenken statt und hybride Architekturen rücken immer stärker in den Fokus.

Sicherheit, Performance, Skalierbarkeit und die Kontrolle der Kosten gewinnen wieder mehr an Bedeutung.

• Datenplattform-Architekturen und deren weiter Entwicklung im Überblick
• Welche Herausforderungen stellen AI Data Pipelines an die Infrastruktur?
• Optimierungspotenziale durch einen hybriden Architektur Ansatz