Lösungen für KI & Maschinelles Lernen

Rechenleistung sollte nicht auf Daten warten.
In der KI und beim groß angelegten maschinellen Lernen sind Daten der Treibstoff. Ob bei der Aggregation von PB-Rohdaten in Rechenzentren oder der Verteilung trainierter Modellgewichte an den Edge – FileBolt überbrückt Datensilos und stellt sicher, dass GPU-Cluster unter Volllast laufen.

1. Die Herausforderung: Datengravitation (Data Gravity)

Großes Modelltraining erfordert massive Datensätze. Von Protokollen für autonomes Fahren bis zur Genomsequenzierung haben Datensätze den Petabyte-Bereich erreicht. Das Bewegen dieser Daten ist oft langsamer und unsicherer als die Berechnung selbst.

Transferengpässe für KI-Teams:

Cross-DC-Migrationsprobleme: Trainingscluster befinden sich oft in abgelegenen Rechenzentren mit niedrigen Stromkosten, während die Datenerfassung global erfolgt. Der Upload massiver Daten über Regionen hinweg leidet unter geringer Bandbreitennutzung.
Hohe Unterbrechungskosten: Wenn ein 50-TB-Datensatztransfer auf halbem Weg ohne Wiederaufnahmefunktion fehlschlägt, verschwendet dies Tage und lässt teure GPU-Ressourcen ungenutzt.
Datenschutz & Compliance: Trainingsdaten mit Gesichtern, Stimmen oder medizinischen Bildern sind hochsensibel. Standardtools erfüllen oft nicht die Compliance-Anforderungen wie die DSGVO.

2. Geschwindigkeit: Füttern von Hochleistungsclustern

FileBolt nutzt UDP-basierte Optimierung, um die physische Bandbreitennutzung zu maximieren und die Datengeschwindigkeit an die Rechengeschwindigkeit anzupassen:

Auslastung von Standleitungen: Ob in 10Gbps- oder 100Gbps-Netzwerken, die Multithread-Konkurrenz von FileBolt hebt die Bandbreitennutzung auf über 98%.
Schnelle Modellverteilung: Verteilen Sie trainierte LLM-Gewichte sofort über Edge-Netzwerke an globale Inferenzknoten und verkürzen Sie den Modellbereitstellungszyklus.

3. Sicherheit: Schutz von Datenvermögen

Daten sind der Kernburggraben von KI-Unternehmen. Wir bieten vollständige Verschlüsselung und Kontrolle, um Leaks von Kerndatensätzen und Modellparametern zu verhindern.

End-to-End-Verschlüsselung: Daten werden vor dem Verlassen des Erfassungspunkts verschlüsselt und erst nach Erreichen des Trainingsservers entschlüsselt. Transitknoten können den Inhalt nicht einsehen.
Zugriffs-Auditing: (Enterprise-Feature) Detaillierte Protokolle von IPs, Zeitstempeln und Downloadvolumen für jeden Datensatzzugriff gewährleisten Rückverfolgbarkeit und erfüllen Compliance-Audits.

4. Erfahrung: Entwickelt für Data Scientists

Vereinfachen Sie MLOps, damit sich Dateningenieure auf Algorithmen statt auf Dateitransfer konzentrieren können:

Unterstützung von Verzeichnisstrukturen: Übertragen Sie Ordnerstrukturen mit Millionen von Annotationsdateien und kleinen Bildern direkt, ohne zeitaufwändiges Zippen und Entpacken.
Automatisierte Integration: Triggern Sie Transferaufgaben per API, um einen geschlossenen Kreislauf von Datenbereinigung und Transfer bis zum Modelltraining zu erreichen.