Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?
Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?
Künstliche Intelligenz (KI) umfasst eine Vielzahl von Technologien, Anwendungen und Systemen, die darauf abzielen, Computern und Maschinen menschenähnliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Entscheidungsfindung und Problemlösung zu verleihen. Die KI stützt sich dabei auf verschiedene Disziplinen wie fortgeschrittene Informatik, Datenanalyse, Softwareentwicklung, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Sehen, Spracherkennung und neuronale Netze sowie auf Bereiche wie Psychologie und Philosophie.
KI funktioniert durch die Verwendung von Algorithmen und Daten. Algorithmen leiten Computer an, wie sie Daten analysieren, wie sie Entscheidungen treffen und wie sie sich verhalten sollen. Beispielsweise können Machine-Learning-Algorithmen Textunterhaltungen analysieren, um menschliche Interaktionen zu verstehen, oder einem Programm helfen, bestimmte Bilder zu identifizieren. Hier eine kurze Erklärung, wie KI funktioniert:
- Eingabe – Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen, wie Kundendaten oder Daten aus der Vergangenheit.
- Verarbeitung – Sortieren und Analysieren dieser Daten im Hinblick auf das Erkennen von Mustern und Zusammenhängen.
- Ergebnis – Verwendung der identifizierten Muster, um Ergebnisse vorherzusagen, z. B. den Personalbedarf im Einzelhandel auf der Grundlage historischer Verkaufsdaten.
- Anpassung – Aus Trainingsfehlern wird gelernt, indem Szenarien wiederholt getestet werden, bis die richtigen Ergebnisse erzielt werden.
- Bewertung – Evaluieren der Vorhersagen oder Mustererkennungen durch Vergleich mit den erwarteten Ergebnissen oder Benchmarks, um sich der Genauigkeit zu vergewissern.
Im Wesentlichen lernt und verbessert sich die KI im Laufe der Zeit, indem sie auf der Grundlage umfangreicher Daten trainiert wird, Informationen verarbeitet, um Vorhersagen zu treffen, und ihre Genauigkeit durch Feedback und Vergleiche ständig optimiert.
Warum ist KI beim Cloud-Computing wichtig?
KI ist für das Cloud-Computing von entscheidender Bedeutung, da sie Geschäftsabläufe und das tägliche Leben revolutioniert, indem sie Muster und Zusammenhänge mit einer Geschwindigkeit erkennt, die über die menschlichen Fähigkeiten hinausgeht. In Finanzinstituten beispielsweise verbessert KI das Risikomanagement, indem sie unzählige Datenpunkte schnell analysiert, um das Risiko von Kreditanträgen von Einzelhändlern zu bewerten – ein Prozess, der für Menschen viel länger dauern würde. Diese Schnelligkeit und Effizienz können die Entscheidungsfindung und Problemlösung erheblich verbessern und Unternehmen mit wertvollen Einblicken versorgen, die Innovationen vorantreiben.
Beim Cloud-Computing ist KI hervorragend geeignet, um Prozesse und IT-Aufgaben zu automatisieren, so dass sich IT-Fachkräfte auf strategische Projekte konzentrieren können, die das Unternehmenswachstum fördern. Große Cloud-Anbieter wie AWS, Azure und Google Cloud investieren stark in KI, um innovative Funktionen anbieten zu können. Angesichts des enormen Datenbedarfs der KI sind Cloud-Plattformen ideal, da sie über genügend Storage und Skalierbarkeit verfügen, um die riesigen Datenmengen aufzunehmen, die die KI benötigt, aber gleichzeitig auch Flexibilität und Effizienz bieten.
Diese Vorteile der KI im Cloud-Computing-Umfeld steigern die Effizienz, Produktivität und Innovationsfähigkeit von Unternehmen und machen sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug in modernen geschäftlichen Ökosystemen.
Vorteile der Kombination von KI und Cloud-Computing
- Kosteneinsparungen – Dank der Virtualisierungstechnologie sind die Kosten für Machine Learning erheblich gesunken, und Unternehmen können KI-Programme in der Cloud mit einer Standardinfrastruktur trainieren.
- Erhöhte Produktivität – Das Testen von KI-Algorithmen ist in der Cloud effizienter, da die IT keine On-Premises-Infrastruktur aufbauen und verwalten muss.
- Einfache Automatisierung – KI-Fähigkeiten können direkt in Cloud-Services und -Anwendungen integriert werden; sie können auch zur Überwachung, Verwaltung und Optimierung von Cloud-Umgebungen eingesetzt werden.
- Einfacher Zugang für Analysen – Da immer mehr Unternehmen die Cloud für Data Storage nutzen, können KI-Funktionen Anwendungen dabei unterstützen, Online-Daten in Echtzeit zu analysieren und schneller Erkenntnisse zu gewinnen.
- Effizienteres Datenmanagement – KI-Funktionen in Cloud-Managementsystemen können Managementprozesse optimieren und automatisieren, um einen effizienteren Betrieb zu gewährleisten.
- Verbesserte Cloud-Services – Die Integration von KI-Funktionen in bestehende Cloud-Services oder Software-as-a-Service-Angebote kann die Anwendererfahrung verbessern und innovative Mehrwertdienste ermöglichen.
Hybrid Cloud und KI
In Hybrid Cloud-Umgebungen erleichtert KI die nahtlose Integration zwischen On-Premises-Infrastruktur und Cloud-Services und ermöglicht es Organisationen, die Skalierbarkeit und Flexibilität der Cloud zu nutzen und gleichzeitig die Kontrolle über sensible Daten und Anwendungen zu behalten. KI-gestützte Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen über die Platzierung von Workloads, die Nutzung von Ressourcen und die Optimierung von Kosten zu treffen und so die Vorteile von Hybrid Cloud-Bereitstellungen zu maximieren.
KI und Cloud-Services
KI-Anwendungen lassen sich sehr gut in Cloud-Services und -Anwendungen integrieren. Tatsächlich dürften KI-Entwickler es vorziehen, KI-Lösungen in der Cloud zu realisieren, da sie keine separate On-Premises-Infrastruktur aufbauen und verwalten müssen, um die KI-Plattform zu hosten. Sie können vorhandene Cloud-Konfigurationen und -Modelle einfach nutzen, um ihre neuen KI-Anwendungen zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.
Unternehmen nutzen auch zunehmend KI-basierte Funktionen in ihren Cloud-Services. Einige Beispiele für Use Cases sind u. a.:
- Chatbots – Dies ist ein sehr häufiger Use Case für Cloud-basierte KI. Chatbots können für Unternehmen mit umfangreichen Kundendienstanforderungen eine große Hilfe sein.
- Internet der Dinge (IoT) – Die Cloud ist ein ideales Ziel für Tausende intelligenter Geräte, die ihre Daten übertragen und speichern – dort können sie mithilfe von KI schnell analysiert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen.
- Business Intelligence – KI kann geschickt eingesetzt werden, um digitale Daten über Märkte, Kunden, Wettbewerber, geistiges Eigentum usw. zu sammeln.
Entwicklung und Bereitstellung von Cloud-Computing und KI
Die Cloud optimiert die Entwicklung und Bereitstellung von KI durch ihre schnelle Skalierbarkeit und Flexibilität, was es möglich macht, Ressourcen einfach on demand anzupassen, ohne dass eine On-Premises-Verwaltung erforderlich ist. Diese Umgebung unterstützt eine nahtlose Zusammenarbeit, die in Zeiten von Remote-Arbeit und hybriden Arbeitsmodellen unerlässlich ist. Darüber hinaus macht das Pay-as-you-go-Modell Cloud-basierte KI-Projekte kostengünstiger, da Entwickler Ressourcen nach Bedarf skalieren können und unnötiges Infrastrukturmanagement entfällt.
Wie bewältigt die Cloud die Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze in der KI?
Die Cloud ist eine ausgezeichnete Wahl für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen, die für KI-Projekte erforderlich sind. Neben ihrer unendlichen Skalierbarkeit ist sie auch für die Verarbeitung von verteilten Dateisystemen wie Hadoop Distributed File System (DFS) und Spark ausgelegt, die für KI-Entwickler häufig die erste Wahl bei den Optionen für die Speicherung sind. In verteilten Dateisystemen werden Daten auf vielen verschiedenen Nodes gespeichert, die parallel arbeiten, um einen schnellen und effizienten Zugriff auf diese Daten zu ermöglichen. Schnelligkeit und Effizienz sind bei KI-Projekten wichtig, vor allem wenn die praktischen Ergebnisse von den Erkenntnissen abhängen, die aus der Verarbeitung dieser großen Datenmengen gewonnen werden.
Distributed Data Storage und eine Cluster-Infrastruktur, die für High Performance Computing ausgelegt ist, können die Resilienz ebenfalls erhöhen, da bei Ausfall eines Nodes oder Clusters oder bei Datenverlust eine Replikation an anderer Stelle im System erfolgt. Es gibt keinen Single Point of Failure.
Wichtige Überlegungen zur KI-Sicherheit
Sicherheit ist bei der Implementierung von KI in der Cloud von entscheidender Bedeutung. KI-Anwendungen können neue Bedrohungen mit sich bringen und als „Black Box“ fungieren, wodurch ihre Datenanalysen und Empfehlungen undurchsichtig werden und Sicherheits- und Datenschutzbedenken entstehen. Die Behebung von Sicherheitsproblemen kann komplex sein, und die Einhaltung von Branchenvorschriften stellt eine Herausforderung dar, da die Auswirkungen von KI auf die Datensicherheit immer stärker in den Vordergrund rücken.
Die folgenden Überlegungen sind für die KI-Sicherheit in der Cloud von entscheidender Bedeutung:
- Identitäts- und Zugriffsverwaltung – Dies ist eine grundlegende Cloud-Sicherheitsmaßnahme, die niemals vernachlässigt werden sollte. Implementieren Sie „Least-Privilege“-Prinzipien, machen Sie die Multi-Faktor-Authentifizierung unternehmensweit zur Pflicht und schränken Sie den Zugriff mit rollenbasierten Zugriffskontrollen weiter ein.
- Datenverschlüsselung – Verschlüsseln Sie Daten im Ruhezustand und während der Übertragung und stärken Sie das Schlüsselmanagement durch sichere Aufbewahrung und regelmäßige Rotation der Schlüssel.
- Systeme zur Überwachung und Meldung von Einbrüchen – Implementieren Sie eine Software, die kontinuierlich alle Ihre Cloud- und KI-Umgebungen überwacht. Konfigurieren Sie sie so, dass Sie bei Verstößen oder verdächtigem Verhalten sofort benachrichtigt werden. Tatsächlich gibt es viele KI-gestützte Überwachungssysteme, die KI-Funktionen nutzen, um Cloud-Daten sicher und geschützt zu halten.
- Schwachstellenanalysen und Penetrationstests – Vernachlässigen Sie nicht diese wichtigen Aufgaben, die dazu beitragen können, die Sicherheit der Daten in der Cloud zu gewährleisten. Identifizieren und beheben Sie Schwachstellen und führen Sie reale Simulationen durch, um die Reaktion Ihres Teams zu testen und zu verfeinern.
- Cloud-native Sicherheitsstrategie – Nutzen Sie die verschiedenen Sicherheitstools, die Ihr Public Cloud-Provider anbietet, und stellen Sie sicher, dass Ihr Team das Modell der geteilten Verantwortung versteht und weiß, für welche Komponenten Sie verantwortlich sind.
Wie unterstützt Cloud-Computing Edge-KI?
Edge Computing wird immer wichtiger, da die Datenmengen immer größer werden und die Menschen immer schnelleren Zugriff und schnellere Ergebnisse verlangen. „Computing an der Edge“ bedeutet, dass Geräte entwickelt werden, die Daten direkt dort speichern und sogar verarbeiten können, wo sie erfasst werden, anstatt sie an ein zentrales Repository zu senden. Eine herkömmliche Überwachungskamera nimmt beispielsweise Bilder in einem Lagerhaus auf, muss die Daten aber zur Zentrale übertragen, wo die Bilder gespeichert und ausgewertet werden.
Inzwischen gibt es jedoch intelligente Kameras, die mit KI-Funktionen sowie Computerprozessoren und -speichern ausgestattet sind und das Videomaterial in Echtzeit analysieren können. KI-Anwendungen erleichtern die Erkennung potenzieller Probleme vor Ort, wie z. B. einen Einbruch, und das System ist so automatisiert, dass es sofort die Polizei oder den Sicherheitsdienst des Gebäudes benachrichtigt. In solchen Situationen kommt es oft auf Sekunden an.
Ein weiteres Beispiel für KI an der Edge sind Verkehrsampeln. Das Ampelsystem ist mit Kameras ausgestattet, die Staus oder Unfälle an einer Kreuzung erkennen und sich dann schnell auf diese unerwarteten Situationen einstellen können – zum Beispiel, indem sie die Ampelschaltung bzw. die Intervalle von Rot und Grün ändern.
Wie können Unternehmen KI als Wettbewerbsvorteil nutzen?
Um wettbewerbsfähig zu bleiben, setzen Unternehmen zunehmend auf KI in der Cloud. Eine Möglichkeit, die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, besteht darin, KI in Ihre Cloud-basierten Geschäftsprozesse zu integrieren, um effektiver und effizienter zu arbeiten. KI und Automatisierung ermöglichen es, Prozesse zu optimieren und mit weniger Personaleinsatz mehr zu erreichen. Die Mitarbeiter werden entlastet und können sich auf innovativere und komplexere Projekte konzentrieren, um beispielsweise neue Einnahmequellen zu erschließen oder neue Zielgruppen zu erreichen.
KI kann Ihnen auch dabei helfen, Ihren Kunden eine insgesamt bessere Erfahrung zu bieten. Unabhängig davon, ob Sie Produkte verkaufen oder Dienstleistungen anbieten, können Ihnen die durch KI und die Cloud gewonnenen Erkenntnisse dabei helfen, Ihre Kundeninteraktionen zu personalisieren und die Kundenzufriedenheit auf ein ganz neues Niveau zu bringen.
Mit KI können Sie Ihre Cloud-Services und -Anwendungen optimieren und sicherstellen, dass sie mit maximaler Performance laufen. Einige KI-Anwendungen können dazu beitragen, eine hohe Verfügbarkeit und Resilienz Ihrer Infrastruktur zu gewährleisten. KI-Funktionen in Cloud-Überwachungs- und Managementsystemen können dazu beitragen, die Datensicherheit deutlich zu erhöhen und Ihre Infrastruktur besser vor potenziellen Bedrohungen zu schützen.
Nutanix und KI
Nutanix GPT-in-a-Box: Eine schlüsselfertige, Software-definierte Lösung, die es Kunden ermöglicht, generativ vorgeformte Transformatoren (GPTs = Generative Pre-trained Transformers) und große Sprachmodelle (LLMs = Large Language Models) mithilfe von Open-Source-KI-Frameworks auf der Nutanix Cloud Platform einfach bereitzustellen und zu optimieren. Diese Lösung wurde entwickelt, um die Herausforderungen der Datensicherheit, des Datenschutzes und des Schutzes des geistigen Eigentums für KI-Anwendungsfälle zu bewältigen, die nicht in der Public Cloud ausgeführt werden können.
„Profitieren Sie von den großen Sprachmodellen, werden Sie nicht Teil des großen Sprachmodells“
Zu den Eckpfeilern dieses Angebots gehören:
GPU-fähige Nodes
Zu den Vorteilen und Fähigkeiten der KI-Produkte/Lösungen von Nutanix gehören:
Vollständiger KI-Stack – Nutanix bietet eine Reihe ausgewählter LLMs, die führende Open Source KI-Frameworks wie PyTorch (KI-Framework) und Kubeflow (MLOps) nutzen. Kunden können auch ihre bevorzugten GPTs wie Llama2, Falcon und mosaicML, auch MPT (Mosaic ML Pretrained Transformer) genannt, ausführen.
Überall verfügbar – Die KI-Produkte und -Lösungen von Nutanix können in jeder Größenordnung bereitgestellt werden, von kleinen Edge-Umgebungen bis hin zu großen Private Clouds.
Integrierte Data Services – Nutanix bietet eine umfassende Palette an Sicherheits- und Data Protection-Angeboten wie Verschlüsselung, Backup, Disaster Recovery und Compliance, um die Sicherheit und Verfügbarkeit von KI-Daten und -Modellen zu gewährleisten.
Geringere Gesamtbetriebskosten – Nutanix senkt die Gesamtbetriebskosten für KI durch Automatisierung, dynamische Ressourcenzuweisung und Konsolidierung, um die Kosten und Komplexität der Infrastruktur zu reduzieren und die Ausgaben für die Cloud-Nutzung zu kontrollieren.
