In diesem Kontext kommen bevorzugt hybride Cloud-Infrastrukturen zum Einsatz, die private und öffentliche Cloud-Umgebungen bestmöglich kombinieren. Hierfür gibt es spezielle Datenmanagement-Anwendungen, die dafür sorgen, dass die vorhandenen Zentralrechner mit verschiedenen Cloud-Umgebungen kooperieren Dies erlaubt, Daten und Anwendungen zu zentralisieren, unterschiedliche Datentypen zu verwalten und eine unterbrechungsfreien Storage-Landschaft zu erstellen.
Kleine und mittlere Unternehmen mangelt es oftmals an den monetären Ressourcen sowie dem passenden Know-how für eine geeignete KI- oder IoT-Strategie. Durch Infrastructure as a Service (IaaS) können sie sich externe Hilfe für den Aufbau und das Betreiben eines Rechenzentrums holen. Damit verfügen sie über die notwendigen Rechen- und Speicher-Ressourcen sowie über die zugehörigen (Cloud-)Anwendungen. Dadurch können Unternehmen Investitionskosten geringhalten. Denn sie können genau die Ressourcen mieten, die für sie erforderlich sind.
Nicht immer kommt das Mieten eines externen Rechenzentrums infrage, da Applikationen und Daten in den eigenen vier Wänden bleiben sollen. In diesem Fall stehen volleingerichtete Labore und ähnliche Einrichtungen zur Verfügung, in denen sich Unternehmen mit dem Anbieter der Einrichtung über die relevanten Themen und Technologien austauschen können.
Verantwortliche sollten für die eigene neue Zeitrechnung in Sachen Künstlicher Intelligenz und Internet of Things diverse Aspekte ausgiebig betrachten und analysieren. Dazu gehört die richtige Ausstattung, die Entscheidung bezüglich eines eigenen oder gemieteten Rechenzentrums. Der Einstieg in neue und innovative Anwendungen und Dienste erfordert immer eine Menge Know-how und Technik.
Paul Höcherl, Storage Solutions Evangelist bei Lenovo ISG in der DACH Region
Sven Nimmich, Produkt Manager bei Lenovo ISG in der DACH Region