sieben wegweisende Prognosen
Dateninfrastruktur 2026: sieben wegweisende Prognosen
Von Paul Speciale, CMO, Scality
Bei Scality sehen wir 2026 als das Jahr, in dem Leistung, Compliance und Innovation enger zusammenwachsen werden als je zuvor. Für IT-Führungskräfte und Architekten markiert dies einen klaren Paradigmenwechsel: Weg von der reinen Beschleunigung hin zu Architekturen, die nachweislich kontrollierbar sind und in denen Transparenz und Steuerbarkeit zu den neuen Leistungskennzahlen werden. Mit Blick auf die zukünftige Dateninfrastrukturlandschaft kristallisieren sich dabei sieben maßgebliche Entwicklungen heraus.
Zunächst rückt die Tokenökonomie der KI den Speicher in den Mittelpunkt neuer Effizienzgewinne. Generative KI wird jedem produzierten Token einen quantifizierbaren Wert zuordnen, sodass „Kosten pro Token“ zu einer zentralen Planungsmetrik werden. Unternehmen sind dadurch gezwungen, Datenkosten präziser zu erfassen und versteckte Ineffizienzen wie Latenzen, Datenwachstum oder unzureichendes Tiering aufzudecken, da sie sich direkt auf Modellperformance und ROI auswirken. Eine differenzierte Sicht auf die tatsächliche Datennutzung wird essenziell, um Speicherverhalten und KI-Ergebnisse miteinander zu verknüpfen. Automatisiertes Tiering, Predictive Caching und Echtzeit-Analysen werden zu grundlegenden Werkzeugen der Optimierung und markieren einen kulturellen Wandel: Speicher wird nicht länger als reiner Kostenfaktor betrachtet, sondern als steuerbares Instrument zur Steigerung der KI-Effizienz. Gleichzeitig entsteht eine neue Klasse von Dienstleistern, die den immensen Datenbedarf der KI bedienen.
Parallel dazu etabliert sich eine neue Generation GPU-optimierter Anbieter, die sogenannten NeoClouds. Ihr Vorteil liegt weniger in der Compute-Dichte als vielmehr in der Fähigkeit, Informationen hochintelligent und bedarfsgerecht zu bewegen. Um Tausende von GPUs effizient zu versorgen, setzen NeoClouds auf ein dreistufiges Speicherparadigma, bestehend aus einem ultraschnellen NVMe-Layer für Trainingsdaten und Zwischenergebnisse, einem massiv skalierbaren Objektspeicher-Layer für Datensätze, Checkpoints und Langzeitaufbewahrung sowie einem Deep Cold Storage für persistente, compliance-relevante oder lineage-kritische Daten. Intelligente Mobilitätstechnologien orchestrieren die Datenbewegungen zwischen diesen Ebenen, während ein globaler Namespace konsistenten Zugriff über Regionen und Cluster hinweg sicherstellt. Der Wettbewerbsvorteil der Zukunft wird damit in der präzisen Daten-Choreografie liegen – in der Fähigkeit, Daten exakt im Takt des Trainings vorzubereiten, zu verschieben und zu bereinigen.
Da Foundation Models zunehmend allgemein verfügbar sind, verlagert sich die Differenzierung von der Modellarchitektur hin zu den dahinterliegenden Datenpipelines. Relevanz, Qualität, Aktualität sowie Lineage der eigenen Datensammlungen werden zur Grundlage echter Wettbewerbsvorteile. 2026 wird Datenvorbereitung nicht mehr als isoliertes Projekt verstanden, sondern als kontinuierliches, gesteuertes System, das Datenaufnahme, Labeling, Anreicherung, Transformation, Normalisierung, Versionierung und kontrollierten Zugriff umfasst. Jedes Data-Set und jede Variante müssen nachvollziehbar und jederzeit abrufbar sein: Wer die Daten erstellt hat, wie sie verändert wurden, wie sie sich entwickeln und welche Modelle sie genutzt haben, wird zum verbindlichen Kontext.
Objektspeicher wird dabei zum zentralen Element, ergänzt durch umfassende Metadaten- und Herkunftsdienste, die Governance, Auditierbarkeit und Sicherheit gewährleisten. Entscheidend ist nicht mehr Modellkomplexität, sondern die Fähigkeit, Integrität und Kontrolle der Daten nachzuweisen. Für die großskalige Orchestrierung dieser Prozesse wird Kubernetes unverzichtbar.
Kubernetes selbst wächst 2026 über seine ursprüngliche Rolle hinaus und entwickelt sich zum Betriebssystem der KI-Dateninfrastruktur. Zunehmend laufen datenbankartige Systeme, Message Queues oder AI Feature Stores als Stateful Services in Kubernetes-Clustern, was hohe Anforderungen an Speicher stellt, etwa konsistente, persistente Volumes, anwendungsbewusste Snapshots oder eine Elastizität, die mit der Compute-Skalierung synchronisiert ist. Über CSI-Driver und Operatoren lässt sich Objektspeicher tief in Cluster integrieren, sodass Provisioning, Backup und Recovery automatisiert ablaufen. Damit verschmelzen Infrastruktur und Datendienste zu einer einheitlichen operativen Domäne, deren Mehrwert sich anhand messbarer Orchestrierungskennzahlen belegen lassen muss.
Gleichzeitig verändert sich die Messung von Speicherleistung grundlegend. Klassische Metriken wie IOPS, Durchsatz oder Latenz verlieren an Bedeutung. KI-Workloads, regulatorische Vorgaben und Nachhaltigkeitsziele erfordern neue, verbrauchsbasierte SLA-Metriken, etwa die Zeit bis zur Wiederherstellung nach Cybervorfällen, die GPU-Auslastung pro Speicher-Dollar oder den Energieverbrauch pro Terabyte. Der Fokus liegt damit auf ökonomisch relevanten Ergebnissen. Speicheranbieter müssen Telemetrie, Observability und automatisiertes Reporting nativ integrieren, sodass Leistungskennzahlen zum Beweis für Intelligenz, Effizienz und Governance werden.
Im Zuge des EU Data Act wird Datenfreiheit zudem zu einer rechtlichen und wettbewerblichen Pflicht. Geschlossene Vendor-Silos verlieren ihre Legitimität, denn Unternehmen erwarten offene Datenverträge, interoperable APIs und standardisierte Metadaten, die freie Datenbewegung ermöglichen. Speicherplattformen müssen daher Replikation, Policy-basierte Datenmobilität und Cross-Cloud Federation ebenso bereitstellen wie globale Namespaces, die Objektidentität, Kontext und konsistenten Zugriff sicherstellen. Versionierung und Lifecycle-Automatisierung schützen Datenintegrität und verhindern Verlust. Marktführerschaft im Cloud Storage wird 2026 danach bewertet, wie effizient Daten sicher und kontrolliert über heterogene Infrastrukturen bewegt werden können.
Schließlich wird Cyber-Resilienz im Jahr 2026 zu einem auditierbaren Vertrauensstandard. Regulatorische Rahmenwerke wie die SEC-Cybersecurity Rules oder NIS2 verlangen nachweisbare Wiederherstellbarkeit, die weit über klassisches Reporting hinausgeht. Die Speicherinfrastruktur steht im Zentrum dieser Vorgaben. Immutable Storage, kryptografische Retention und automatisierte Recovery-Validierung werden unverzichtbar, während Object-Lock-Funktionen, Versioning und manipulationssichere Logs zum Standard werden. Cyber-Resilienz entscheidet damit direkt darüber, welche Unternehmen versichert, Compliance-konform und vertrauenswürdig bleiben.
Über all diesen Entwicklungen liegt ein verbindendes Prinzip: Verantwortlichkeit. Ob Tokenökonomie, datengetriebene Pipelines oder Cyber-Resilienz: 2026 profitieren diejenigen, die Integrität, Effizienz und Vertrauenswürdigkeit ihrer Datenoperationen klar nachweisen können. Speicher entwickelt sich damit vom stillen Partner zum zentralen Kontrollpunkt für Vertrauen, Governance und operative Effizienz. Verantwortlichkeit wird zum entscheidenden Maßstab für Fortschritt – und Speicher zu dem Ort, an dem sie messbar wird.
Über Scality
Scality meistert die größten unternehmerischen Herausforderungen bei der Datenspeicherung -Sicherheit, Leistung und Kosten. Scalitys Lösungen wurden mit dem Ziel entwickelt, die stärkste Form von Immutability und eine end-to-end Cyber-Resilienz zu bieten. Scality sichert Daten auf fünf zentralen Ebenen zum unüberwindbaren Schutz vor Ransomware. Scality bietet ein Höchstmaß an Ausfallsicherheit und macht Speicherinfrastrukturen in allen wesentlichen Bereichen unbegrenzt skalierbar. Die anspruchsvollsten Unternehmen der Welt vertrauen auf Scality mit Blick auf das Unternehmenswachstum sowie die rasche Umsetzung KI-datengestützter Ideen – bei gleichzeitiger Steigerung der Effizienz und Lock-in Vermeidung. Die von Gartner als führend anerkannte Objektspeicher-Software Scality S3 ist zuverlässig, sicher und nachhaltig. Folgen Sie uns auf Twitter und LinkedIn. Besuchen Sie www.scality.com und unser Blog.
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