S3 KOMPATIBLER OBJECT STORAGE „MADE IN GERMANY“ FÜR BIG DATA
AI Data Lake – S3 Object Storage als Fundament für Machine Learning
Als Data Lake Hoster in Deutschland bietet centron Ihnen die technologische Basis, um Ihre Datenanalyse sicher, flexibel skalierbar und im deutschen Rechtsraum voranzutreiben.
✓ Skalierung bis in den Petabyte-Bereich: Speichern Sie große Datenmengen ohne komplexe Partitionierung oder Speicherengpässe.
✓ Standardmäßig in Hallstadt: Ihre Daten liegen in unserem eigenen Rechenzentrum bei Bamberg – im deutschen Rechtsraum.
✓ S3-kompatibler Object Storage: Hochperformanter Objektspeicher für anspruchsvolle Deep-Learning-Szenarien.
✓ Nachweise im Trust Center: ISO 27001 auf Basis von IT-Grundschutz, BSI-C5-Testat, AVV und TOM-Dokumentation.
Unstrukturierte Daten effizient speichern und für KI-Modelle nutzbar machen
Künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Modelle sind extrem datenhungrig. Doch Rohdaten liegen selten ordentlich strukturiert in SQL-Tabellen vor. Egal, ob Sie hochauflösende Bilddateien für Computer Vision, Log-Dateien, Audioaufnahmen oder sonstige unstrukturierte Daten speichern, um KI-Modelle zu trainieren – centron liefert Ihnen die passende Plattform. Sollen stattdessen vorhandene Dokumente durchsuchbar gemacht werden, führt Wissensmanagement mit KI weiter.
Warum klassische Storage-Systeme an KI-Daten scheitern: die Evolution zum Modern Data Lake
Herkömmliche Dateisysteme und hierarchische Ordnerstrukturen geraten bei massiven KI-Datenbergen schnell an ihre Grenzen. Die Verwaltung von Millionen einzelner Bild-, Audio- oder Videodateien in klassischen Verzeichnissen führt zu erheblichen Performance-Verlusten bei Suchanfragen und blockiert wertvolle Rechenzeit Ihrer Trainings-Cluster. Zudem wird klassischer Block Storage bei exponentiellem Datenwachstum schnell unwirtschaftlich.
Die Evolution zum Modern Data Lake
Der Modern Data Lake bricht diese Silos auf. Im Gegensatz zum strukturierten Data Warehouse, das Daten bereits beim Speichern in ein festes Schema zwingt, legt ein Data Lake die Informationen im Rohzustand ab. Erst im Moment der Analyse oder des Modell-Trainings werden sie strukturiert aufbereitet. Für KI-Workloads ist das entscheidend, weil zum Zeitpunkt der Speicherung meist noch nicht feststeht, welche Merkmale ein späteres Modell aus den Daten ziehen wird.
Storage-Compute-Trennung: die centron-Architektur für Kosteneffizienz
Als S3-kompatibler Object Storage Data Lake schließt centron die Lücke zwischen klassischer IT und modernen Data-Science-Pipelines. Ein entscheidendes Architekturmerkmal ist die konsequente Storage-Compute-Trennung: Während Ihre GPU-Instanzen nur während der aktiven Trainingsphasen laufen und abgerechnet werden, liegen die Daten dauerhaft und kostengünstig im dedizierten Speicherpool unseres Rechenzentrums in Hallstadt.
Vom Modern Data Lake zum Data Lakehouse: die Zukunft von Storage und Analytics
Die Anforderungen an moderne Datenarchitekturen haben sich rasant weiterentwickelt. Während ein klassischer Modern Data Lake hervorragend darin ist, riesige Datenmengen kostengünstig zu speichern, fehlten ihm in der Vergangenheit oft die ACID-Transaktionseigenschaften klassischer Datenbanken. Die Antwort darauf ist das moderne Data Lakehouse.
Die Verschmelzung von Data Lake und Data Warehouse
Ein Data Lakehouse vereint die Flexibilität und Kosteneffizienz eines Data Lakes mit der Datenstruktur und den Management-Features eines Data Warehouses. Für Unternehmen, die eine zukunftssichere Data Lake Solution suchen, ist dieser hybride Ansatz der Schlüssel, um sowohl Data-Science-Workloads als auch klassische BI-Abfragen auf ein und demselben Datenbestand auszuführen.
Delta Lake und Lakehouse-Strukturen
Durch offene Tabellenformate wie Delta Lake oder Apache Iceberg wird das herkömmliche S3-Speicherbecken mit einer Transaktionsschicht ausgestattet. Das ermöglicht transaktionale Sicherheit bei gleichzeitigen Lese- und Schreibzugriffen sowie eine Historisierung Ihrer Datenbestände (Time Travel).
Data Governance und Datensicherheit
Um ein Lakehouse im industriellen oder medizinischen Sektor zu betreiben, ist eine belastbare Data Governance unverzichtbar. Der centron S3 Object Storage unterstützt Sie dabei durch granulare Zugriffskontrollen (IAM-Richtlinien), API-Protokollierung und Verschlüsselung. Welche Compliance-Anforderungen für Ihre Daten gelten und wie sie umgesetzt werden, verantworten Sie als Betreiber der Anwendung.
S3 Object Storage als europäische Alternative zu den US-Hyperscalern
Beim Aufbau einer Datenarchitektur für Analysen und KI evaluieren viele Unternehmen zuerst die Angebote der großen US-Anbieter. Wer sensible Produktions-, Gesundheits- oder Finanzdaten verarbeitet, prüft dabei regelmäßig zusätzliche rechtliche und wirtschaftliche Kriterien.
Rechtsraum und Zugriffsrisiken
Anbieter mit Sitz in den USA unterliegen im Gegensatz zu centron dem CLOUD Act, der US-Behörden unter bestimmten Voraussetzungen Zugriff auf Daten ermöglichen kann, auch wenn diese auf europäischen Servern liegen. Wie stark dieses Risiko im Einzelfall wiegt, hängt von Ihrer Datenkategorie und Ihrer Risikobewertung ab.
Die centron-Alternative
centron ist ein deutsches Unternehmen und speichert Ihre Daten standardmäßig im eigenen Rechenzentrum in Hallstadt. Damit bleiben Speicherung, Verarbeitung und Vertragsverhältnis im deutschen Rechtsraum. Die zugehörigen Nachweise, darunter ISO 27001 auf Basis von IT-Grundschutz und das BSI-C5-Testat, finden Sie im Trust Center.
Kalkulierbare Kosten
Bei vielen Anbietern fallen Gebühren für den Datenabfluss (Egress-Traffic) an, die bei trainingsintensiven Workloads erheblich ins Gewicht fallen. centron rechnet den Datentransfer nicht gesondert ab, sodass sich die Kosten Ihres Data Lakes vorab kalkulieren lassen.
Warum centron die passende Infrastruktur für Ihren Data Lake in der Cloud ist
Der reibungslose Datenfluss zwischen Datenquellen, Speicher und ML-Modellen erfordert eine abgestimmte Systemlandschaft. centron liefert die IT-Infrastruktur für datenintensive KI-Anwendungen und anspruchsvolle Big-Data-Szenarien.
Smart Factory: Predictive Maintenance
In der Industrie 4.0 fließen ununterbrochen Ströme von Maschinendaten ein. Indem Sie IoT-Sensordaten im S3 Data Lake speichern, legen Sie die Basis für Predictive Maintenance und automatisierte Qualitätskontrollen.
E-Commerce und Retail: Customer Analytics
Verknüpfen Sie Klickpfade, historische Kaufdaten, Support-Interaktionen und unstrukturierte Kundenbewertungen in einem zentralen Data Lake. Auf dieser Datenbasis lassen sich Empfehlungssysteme trainieren, die Umsatz und Kundenbindung stärken.
Healthcare und MedTech: medizinische Daten
Ob MRT-Bilder, Laborbefunde oder Patientenhistorien: Für die Verarbeitung von Gesundheitsdaten über Cloud-Dienste gelten mit § 393 SGB V zusätzliche Anforderungen an Standort, Niederlassung und C5-Testat. Welche Nachweise centron vorlegt, finden Sie im Trust Center.
Fintech und Banking: Analysen auf Finanzdaten
Nutzen Sie centron als Speicher für Transaktionsmuster, Kontobewegungen und historische Marktdaten, um Algorithmen zur Betrugserkennung zu trainieren. Für Auslagerungen an IT-Dienstleister gelten die Anforderungen aus BAIT und MaRisk.
Der optimierte Datenfluss: Tools für Ihren Speicher
Dank der standardisierten S3-API binden Sie Ihre bestehenden Analyse-Werkzeuge und Pipelines mit geringem Konfigurationsaufwand direkt an den centron Speicher an.
Native Integration für Ihre MLOps-Tools
Da unser Object Storage auf dem Industriestandard S3 basiert, müssen Sie Ihre bestehenden Toolchains nicht anpassen:
• Die Datenquellen: IoT-Sensoren, Web-Plattformen, Log-Dateien oder Medienbibliotheken laden Daten automatisiert über Standard-Protokolle in den S3-Speicher. Laufen die Daten kontinuierlich als Ereignisstrom ein, bildet Data Streaming die vorgelagerte Stufe.
• Die Datenverarbeitung: Analyse-Frameworks wie Apache Spark, Presto oder Databricks greifen direkt auf die Rohdaten zu und bereiten sie über Delta-Lake-Strukturen auf.
• Das ML-Training: GPU-Cluster und MLOps-Pipelines in PyTorch, TensorFlow oder MLflow laden die Trainingssets direkt aus dem centron Speicher, mit hohen parallelen Schreib- und Lesegeschwindigkeiten. Für Trainingsläufe, die mehrere Knoten parallel auslasten, siehe HPC Server.
Unsere Cloud-Produkte für KI-Anwendungen und Big Data
Um den Anforderungen moderner Datenarchitekturen gerecht zu werden, bietet centron den Mix aus skalierbarem S3-Speicher und flexibel zubuchbarer Rechenleistung.
centron S3 Object Storage: das Data-Lake-Fundament
Unser S3-kompatibler Objektspeicher basiert auf einer dreifach redundanten Ceph-Architektur und wächst mit Ihren Anforderungen. Sie zahlen, was Sie tatsächlich nutzen.
• Kalkulierbare Kosten: 0,02 € pro Gigabyte im Monat.
• Keine Traffic-Kosten: Eingehender und ausgehender Datentransfer ist kostenfrei.
• S3 Object Lock (WORM): Schützen Sie historische Rohdaten und Backups revisionssicher vor versehentlicher Löschung und vor Veränderung durch Ransomware.
| Tarif-Option | S3 Storage Cloud S | S3 Storage Cloud M | S3 Storage Pay-as-you-go |
|---|---|---|---|
| Inklusive Speicher | 250 GB | 1.000 GB | nach Verbrauch |
| Monatlicher Preis | 5,00 € pauschal | 20,00 € pauschal | 0,02 € pro GB/Monat |
| Egress-Traffic | kostenlos | kostenlos | kostenlos |
| Besondere Features | API-Zugriff, S3-kompatibel | API-Zugriff, Object Lock | Skalierbarkeit bis in den Petabyte-Bereich |
centron ccloud³ GPU VMs: die KI-Rechenpower
Die Ergänzung zu Ihrem Data Lake: dedizierte Rechenleistung für Ihre Trainings-Pipelines. Die Ergänzung zu Ihrem Data Lake: dedizierte Rechenleistung für Ihre Trainings-Pipelines.Dank der Storage-Compute-Trennung lagern Ihre Daten dauerhaft günstig im S3-Speicher, während Sie KI-Modelle auf virtuellen GPU-Servern trainieren. Ist das Modell fertig trainiert, verschiebt sich die Anforderung vom Training zur LLM Inferenz im laufenden Betrieb.
• Direkte Anbindung: hohe Datenübertragungsraten zwischen Ihrem S3-Bucket und den ccloud³ VMs.
• Flexible Laufzeiten: Starten und stoppen Sie Ihre Rechen-Instanzen nach Bedarf, um Trainingskosten zu senken.
Bringen Sie Ihre KI-Modelle auf die Überholspur
Sichern Sie sich eine S3-Speicher-Infrastruktur, die mit den Datenanforderungen moderner Deep-Learning-Algorithmen Schritt hält. Unsere Cloud-Architekten analysieren Ihre bestehende Daten-Infrastruktur und erstellen ein unverbindliches Migrationskonzept.
Häufig gestellte Fragen zum AI Data Lake
Bei klassischen Serverstrukturen sind Speicherplatz und Rechenleistung fest miteinander gekoppelt. Wenn Ihr Datenvolumen wächst, müssen Sie oft größere Server mitbuchen, deren Rechenleistung Sie gar nicht ausschöpfen. Die Trennung von Storage und Compute sorgt dafür, dass Sie Ihren Speicherplatz im S3 Object Storage unabhängig von Ihren Recheninstanzen skalieren und bezahlen. Das spart insbesondere bei unregelmäßigen Trainings-Workloads Infrastrukturkosten.
Unsere S3-Speicher-Cluster sind über redundante Netzwerkanbindungen direkt an unsere Cloud-Infrastruktur gekoppelt. Der Object Storage unterstützt standardmäßig bis zu 1.500 Anfragen pro Sekunde je Client-IP-Adresse und lässt sich für stark parallelisierte Projekte erweitern. Welche Durchsätze Ihre Trainings-Pipeline tatsächlich erreicht, hängt zusätzlich von Dateigrößen, Parallelität und Framework ab.
centron ist ein deutsches Unternehmen. Ihre Daten liegen standardmäßig in unserem Rechenzentrum in Hallstadt bei Bamberg; abweichende Standorte werden nur auf Ihren ausdrücklichen Wunsch genutzt. Speicherung, Verarbeitung und Vertragsverhältnis liegen damit im deutschen Rechtsraum, anders als bei US-amerikanischen Anbietern, deren Muttergesellschaften dem CLOUD Act unterliegen. Die zugehörigen Nachweise, darunter ISO 27001 auf Basis von IT-Grundschutz und das BSI-C5-Testat, stehen im Trust Center zum Download bereit.
Ein Data Warehouse speichert Daten strukturiert und für vorab definierte Auswertungen aufbereitet. Ein Data Lake speichert die Daten im Rohzustand und strukturiert sie erst im Moment der Analyse oder des Modell-Trainings. Für KI-Workloads ist das der entscheidende Unterschied, weil dort überwiegend unstrukturierte Daten wie Bilder, Audio oder Logs verarbeitet werden. Ein Data Lakehouse verbindet beide Ansätze.