Wasabi Cloud-Speicher-Index 2024
Neue Herausforderungen für Cloud-Speicher durch KI und ML
Anbieterbindung, wachsende Datenmengen, die Budgetfrage – das waren bislang Herausforderungen für die Cloud-Speicher-Branche. Doch mit Künstlicher Intelligenz tritt noch ein weiteres Thema auf den Plan. Der Globale Cloud-Speicher-Index 2024 von Wasabi hat hierzu einige Zahlen und Erkenntnisse.
Der Hot Cloud Speicheranbieter Wasabi Technologies analysiert mit dem Globalen Cloud-Speicher-Index alljählrich die Trends der Branche. Unter den wichtigsten Erkenntnissen sind die „üblichen Verdächtigen“: Kosten, wachsende Datenmenten und die Anbieterbindung.
Demnach gaben 53 Prozent der befragten Organisationen in EMEA an, ihr Budget für Cloud-Speicher im Jahr 2023 überschritten zu haben. Mit einer Erhöhung ihres Budgets für Cloud-Speicher im Jahr 2024 rechnen 91 Prozent der befragten Unternehmen. Fast genauso viel, nämlich 92 Prozent, planen in diesem Jahr die Menge an Daten, die sie in der Public Cloud speichern, zu erhöhen.
48 Prozent der EMEA-Unternehmen, die mehrere Cloud-Speicheranbieter nutzen, tun dies, um die Anbieterbindung zu vermeiden.
„Weltweit setzen immer mehr Organisationen auf die Cloud und erhöhen ihre Budgets für Public-Cloud-Speicherlösungen – Europa ist da keine Ausnahme“, sagt Andrew Smith, Senior Manager für Strategie und Marktintelligenz bei Wasabi Technologies und ehemaliger IDC-Analyst. „Wie der Rest der Welt, kämpfen auch europäische Cloud-Speicherbenutzer weiterhin mit Speichergebühren. Trotzdem zeigt die Region weiterhin eine gesunde Präferenz für 'Cloud-first'-Entscheidungen bei der Einführung von IT-Diensten.“
Künstliche Intelligenz und Machine Learning-Dienste
KI und ML spielen für die EMEA-Befragten offensichtlich eine herausragend wichtige Rolle – so haben 99 Prozent von ihnen angegeben, dass sie KI/ML im Jahr 2024 bereits eingeführt haben oder dies planen. Damit wollen sie zumeist die Produkt- und Dienstinnovation beschleunigen und betriebliche Effizienz für die Organisation schaffen.
Generative KI sei demnach der führende Anwendungsfall für EMEA. In Deutschland kommt generative KI allerdings nur auf Platz vier der Top-Anwendungsfälle. Platz eins halten KI- und ML-Lösungen für Produktdesign (49 Prozent), Platz zwei Lösungen für Sicherheit und Compliance (47 Prozent) und Platz drei Lösungen für Computer Vision (38 Prozent).
In UK steht generative KI hingegen auf Platz eins (52 Prozent), genauso wie in Frankreich (47 Prozent).
Dass im Zusammenhang von Cloud-Speicher sowie KI und ML neue Herausforderungen entstehen, glauben 96 Prozent der EMEA-Befragten – unabhängig von den KI/ML-Workloads, die sie bereits implementieren oder planen zu implementieren. Die erwarteten Herausforderungen betreffen unter anderem die Anforderungen, Daten über mehrere Standorte verteilt zu speichern (Kern-Datenzentren und Edge-/Remote-Standorte), das gaben 46 Prozent an. Dass neue oder steigende Anforderungen an Datenbackup, -schutz und -wiederherstellung zu adressieren sind, sehen 43 Prozent als herausfordernde Aufgabe. Auch hinsichtlich Speichermigration und -bewegung (einschließlich Hybrid- oder Multi-Cloud-Speicher) sehen 42 Prozent der Befragten zunehmende Anforderungen.
„Wasabis jährliche Studie zeigt erneut, dass der Fortschritt in Richtung Off-Premises-Cloud-Speicherlösungen eine Richtung ist, die fast alle Unternehmen einschlagen – und eine, die durch die Einführung von KI/ML-Anwendungen nur noch notwendiger gemacht wird“, kommentiert Jon Howes, Wasabi Technologies VP & GM von EMEA, die Studie.
Methodik: Wasabi beauftragte die unabhängige Marktforschungsagentur Vanson Bourne, eine Untersuchung zum Cloud-Speicher durchzuführen. Die Studie befragte 1.200 IT-Entscheidungsträger, die laut Wasabi-Angaben zumindest eine gewisse Beteiligung an oder Verantwortung für öffentliche Cloud-Speicherkäufe in ihrer Organisation hatten. Die Umfrage fand im November und Dezember 2023 bei Organisationen mit mehr als 100 Mitarbeitern aus allen öffentlichen und privaten Sektoren statt. Alle Interviews wurden unter Verwendung eines mehrstufigen Screeningprozesses durchgeführt, um sicherzustellen, dass nur geeignete Kandidaten die Möglichkeit hatten, teilzunehmen.
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