Dmitriy Akulov ist ein bekannter Webunternehmer und Entwickler vieler kostenloser und Open-Source-Projekte. Er ist der Gründer von jsDelivr, appfleet und Prospect One Studio, das DNSPerf, CDNPerf und PerfOps entwickelt hat.
Dank der umfassenden Erfahrung in den Bereichen CDN, DNS und Cloud hat er komplexe und gefragte Webdienste entwickelt. Beispielsweise eine Infrastruktur, die mehr als 100 Milliarden HTTP und DNS Anfragen pro Monat bedient.
Seit Anfang 2022 ist Dmitriy bei Gcore als Leiter der Edge Network-Plattform tätig. Wir haben ihn zu den Höhepunkten seiner glänzenden Karriere, dem modernen und zukünftigen Web und der Markterschließung mit dem Gcore Team befragt.
Der Erfolg von jsDelivr und CDNPerf
Wie ist die Idee zu jsDelivr entstanden und was hat es so erfolgreich und beliebt bei Webentwicklern gemacht?
Ich habe vor 10 Jahren mit der Entwicklung begonnen, als die Open-Source-Szene noch ganz anders war. Node.js und npm gab es noch nicht, und GitHub entwickelte sich gerade erst richtig. Die meisten Entwickler konnten den Nutzern ihre Dateien nicht auf einfache Weise zur Verfügung stellen. Es war oft notwendig, eine ZIP Datei mit dem vollständigen Quellcode herunterzuladen und dann die kompilierte Version zu finden und zu extrahieren, die dann auf einen Webserver hochgeladen werden musste, um online verwendet zu werden. Die Entwickler, die gebrauchsfertige Online-Versionen ihrer Dateien zur Verfügung stellten, mussten diese aufgrund des überwältigenden Traffics oft entfernen und einstellen. Die erste Version der Website und des Backends habe ich selbst entwickelt und nachdem ich zahlreiche CDN Anbieter angesprochen hatte, konnte ich mit einem kleinen CDN Unternehmen beginnen, das mir helfen wollte.
Heute ist jsDelivr ein komplexes Produkt mit vielen dynamischen Bestandteilen wie Minification in Echtzeit, Dateikombinationen, automatische Versionsupgrades und vieles mehr.
Wie ist die Idee für CDNPerf entstanden?
Damals waren die Daten von Cedexis der Standard für die CDN Leistungsbewertung. Diese waren leider nicht für jedermann frei zugänglich und ziemlich problematisch. Beispielsweise gab es keine länderspezifische Gewichtung, d.h. wenn die meisten RUM Leistungsdaten in Frankreich gesammelt wurden, verzerrte dies die globalen Daten. Das bedeutete, dass ein CDN Anbieter, der schlechte Erfahrungen gemacht hatte, in der europäischen und globalen Rangordnung unfairerweise zurückfiel.
Deshalb beschloss ich, beide Probleme gleichzeitig zu lösen: Ich wollte ein zuverlässiges Tool mit genauen Daten entwickeln und diese öffentlich und für alle zugänglich machen. Zudem sah das Problem interessant aus, also war es ein unglaublich interessantes Projekt, das mich sehr begeisterte.
Die Zukunft der Web-Performance
Welche Trends in der Webentwicklung würden Sie im Hinblick auf die Leistung hervorheben? Wie entwickelt sich der Markt und wie sieht die Zukunft aus?
Web-Performance wird von Jahr zu Jahr wichtiger. Google verwendet bereits die Geschwindigkeit von Webseiten als Ranking-Faktor und es gibt zahlreiche Forschungsergebnisse, die belegen, dass jede Millisekunde Verzögerung direkt zu Umsatzeinbußen führt.
Glücklicherweise haben Entwicklerwerkzeuge — sowohl Open-Source- als auch kommerzielle — diese Situation inzwischen erkannt. Die gängigen Frontend-Frameworks haben begonnen, die Leistungsfähigkeit zu berücksichtigen und sie als wichtiges Merkmal zu bewerben.
Die, die das noch nicht erkannt haben, verlieren ihre Nutzer schnell an neuere Frameworks, die schlanke und schnelle Anwendungen priorisieren.
Manche Projekte gehen sogar noch weiter und integrieren direkt Edge-Computing-Funktionen, um die Implementierung und Entwicklung von Anwendungen zu vereinfachen, die direkt im Edge-Netz arbeiten.
Wie konkurrieren Sie angesichts der totalen Kommerzialisierung dieser Dienste auf den globalen CDN/Streaming/Cloud-Märkten? Entwerfen Sie die ideale Benutzererfahrung? Bieten Sie zusätzliche Dienste kostenlos an? Doch noch etwas anderes?
Die herkömmlichen CDNs und Hosting-Dienste werden es schwer haben, weiter zu wachsen, wenn sie sich darauf beschränken, nur den Traffic zu verwalten oder einfache Hosting-Dienste anzubieten. Die Kosten für Bandbreite und Server fallen stetig und die Konkurrenz entwickelt sich weiter.
Um wettbewerbsfähig und relevant zu bleiben, muss man ständig innovativ sein und neue Funktionen herausbringen, die eng in das Produktangebot integriert sind. CDNs müssen zu Edge-App-Hosting-Plattformen werden, damit die Nutzer ihren Code im Edge-Netz ausführen und alles verarbeiten können, nicht nur statische Inhalte.
Die Cloud-Anbieter müssen ihre Dienste vereinfachen und automatisieren und gleichzeitig mehr Verwaltungsfunktionen hinzufügen.
Die Entwickler werden immer eine Cloud-Plattform bevorzugen, die es ihnen ermöglicht, ihre Probleme schnell zu lösen, ohne sich allzu viele Gedanken über die Infrastruktur und die globale Leistung zu machen. Es gibt viele Möglichkeiten, dies zu erreichen und die Unternehmen, die das erkennen und eine Lösung entwickeln, die den Anforderungen des modernen Marktes entspricht, werden erfolgreich sein.
Einzigartige Marktposition und Vorteile von Gcore
Warum haben Sie sich entschieden, bei Gcore mitzuarbeiten? Welche wesentlichen Vorteile unseres Unternehmens würden Sie hervorheben?
Gcore ist in einer einzigartigen Position, um die uns viele andere beneiden würden. Das Unternehmen ist groß genug, um über alle Ressourcen zu verfügen, die für die Entwicklung neuer und innovativer Produkte erforderlich sind, gleichzeitig aber auch klein genug, um flexibel zu bleiben, schnell zu handeln und sich bei Bedarf rasch an neue Markttrends anzupassen.
Als Produktdirektor habe ich sowohl die Freiheit als auch die Ressourcen, spannende und interessante Produkte zu entwickeln — etwas, das bei kleineren Startups oder großen Unternehmen nicht möglich ist.
Diese Kombination, zusammen mit einem Team aus visionären Köpfen, bringt Gcore auf einen Weg, der das Unternehmen meiner Meinung nach in wenigen Jahren zu einem Weltmarktführer machen wird.
Wie wollen Sie Ihren geschäftlichen Teil bei Gcore entwickeln? Erzählen Sie uns von Ihrer Vision der Edge Network-Plattform. Wie unterscheidet sie sich von Cloudflare, Imperva und anderen führenden Plattformen?
Gcore ist ein etabliertes Unternehmen mit einer umfangreichen globalen Infrastruktur und Ressourcen. Mein Ziel ist es, die bestehenden CDN und DNS Produkte in eine Edge-Web-Beschleunigungs- und Sicherheitsplattform umzuwandeln, die unsere globale Leistung hervorhebt und es jedem leicht macht, davon zu profitieren — von kostenlosen Nutzern mit persönlichen Nebenprojekten über kleine Unternehmen bis hin zu großen Konzernen.
Jede Backend-Funktion sollte ein Baustein für die Entwicklung neuer und innovativer Produkte sein, die sich eng in die bestehende Plattform integrieren lassen — vom Edge Computing über die Bildverarbeitung bis hin zur einfachen Dateiübertragung.
Gleichzeitig möchte ich den Ansatz verfolgen, dass die Entwickler im Vordergrund stehen und eine Community um unsere Plattform herum aufgebaut wird. Kostenlose Features, umfangreiche Dokumentation, API Zugriff auf alles und zahlreiche Integrationen in bestehende Open-Source-Projekte.
Wie wollen Sie gemeinsam mit dem Team von Gcore den Markt erobern?
Unsere Konkurrenten haben großartige Produkte entwickelt, aber sie sind zu schnell gewachsen und darunter haben die Produkte gelitten. Wir sind dagegen klein genug, um schnell zu handeln und verfügen dennoch über ausreichende Ressourcen, um mit ihnen zu konkurrieren, sowohl in Bezug auf Infrastruktur als auch auf Entwicklung.
Unsere Produkte werden einfach und intuitiv zu bedienen sein, dabei aber flexibel bleiben und keine erweiterten Funktionen hinter Paywalls verstecken. Alle Menschen haben ein Recht auf eine schnellere und sicherere Internetnutzung.
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Es wäre also nicht korrekt, diese in einzelne Blöcke aufzuteilen. Wir überlegen, was und wie optimiert werden kann.Verringerung der GOP Größe und Beschleunigung der Stream-Übertragung und des EmpfangsUm mit der Dekodierung und Verarbeitung eines Videostreams zu beginnen, benötigen wir einen iframe. Wir haben Tests durchgeführt und das optimale 2-Sekunden-iFrame-Intervall für unsere Anwendungen ausgewählt. In bestimmten Fällen kann der Wert jedoch auf 1 Sekunde geändert werden. Durch die Verringerung der GOP Länge wird die Dekodierung und damit der Beginn der Stream-Verarbeitung beschleunigt.iOSSet maxKeyFrameIntervalDuration = 2.AndroidSet iFrameIntervalInSeconds = 2.Hintergrund-Streaming für ununterbrochene UnterhaltungWenn wir während des Streamings kurze Pausen benötigen, z.B. um zu einer anderen Anwendung zu wechseln, können wir das Streaming im Hintergrund fortsetzen, ohne dass das Video unterbrochen wird. So verlieren wir keine Zeit mit der Initialisierung aller Prozesse und halten die End-to-End-Latenz bei Wiederaufnahme der Übertragung minimal.iOSApple verbietet die Aufnahme https://gcore.com Videos, während die App minimiert ist. Unsere erste Lösung bestand darin, die Kamera im richtigen Moment zu deaktivieren und sie bei der Wiederaufnahme der Übertragung wieder zu aktivieren. Zu diesem Zweck haben wir eine Systembenachrichtigung abonniert, die uns über Eintritt und Austritt in den Hintergrundstatus informiert.Das hat nicht funktioniert. Die Verbindung wurde nicht unterbrochen, aber die Bibliothek hat das Video des RTMP Streams nicht gesendet. Aus diesem Grund haben wir beschlossen, Änderungen an der Bibliothek selbst vorzunehmen.Jedes Mal, wenn das System einen Puffer mit Audiodaten an AVCaptureAudioDataOutputSampleBufferDelegate sendet, prüft es, ob alle Geräte https://gcore.com der Sitzung getrennt sind. Nur das Mikrofon sollte angeschlossen bleiben. Wenn alles stimmt, wird timingInfo erstellt. Es enthält Informationen über die Dauer, dts und pts eines Fragments.Danach wird die Methode pushPauseImageIntoVideoStream der Klasse AVMixer aufgerufen, die das Bestehen eines zu pausierenden Bildes überprüft. Als nächstes wird mit der Methode pixelBufferFromCGImage ein CVPixelBuffer mit den Bilddaten erstellt, und der CMSampleBuffer selbst wird mit der Methode createBuffer erstellt, die an AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate gesendet wird.Erweiterung für AVMixer:hasOnlyMicrophone prüft, ob alle Geräte außer dem Mikrofon https://gcore.com der Sitzung getrennt sindfunc pushPauseImageIntoVideoStream entnimmt Daten aus dem Audiopuffer, erstellt einen Videopuffer und sendet ihn an AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegateprivate func pixelBufferFromCGImage (image: CGImage) erzeugt und übermittelt CVPixelBuffer aus dem BildcreateBuffer (pixelBuffer: CVImageBuffer, timingInfo: input CMSampleTimingInfo) erzeugt und übermittelt einen CMSampleBuffer aus timingInfo und CVPixelBufferWir fügen der Klasse AVMixer die Eigenschaft pauseImage hinzu:Wir fügen in AVAudioIOUnit die Funktionalität der Methode func captureOutput (_ output: AVCaptureOutput, didOutput sampleBuffer: CMSampleBuffer, from connection: AVCaptureConnection) hinzu:AndroidMit Android war alles einfacher. Ein Blick in den Quellcode der https://gcore.com uns verwendeten Bibliothek macht deutlich, dass das Streaming tatsächlich in einem separaten Stream erfolgt.Unter Berücksichtigung des Lebenszyklus der Komponente, in der unser Streaming initialisiert wird, haben wir beschlossen, es im ViewModel zu initialisieren — es bleibt während des gesamten Lebenszyklus der Komponente, an das es gebunden ist (Activity, Fragment), bestehen.Lebenszyklus des ViewModelIm Lebenszyklus des ViewModel ändert sich nichts, auch nicht bei Änderungen der Konfiguration, der Ausrichtung, des Hintergrundübergangs usw.Ein kleines Problem gibt es aber noch. Für das Streaming benötigen wir ein RtmpCamera2()-Objekt, das https://gcore.com einem OpenGlView-Objekt abhängt. Es handelt sich hierbei um ein Oberflächenelement, das also wegfällt, wenn die App in den Hintergrund geht und der Streaming-Prozess unterbrochen wird.Die Lösung wurde schnell gefunden. Mit der Bibliothek können die Ansichtsoptionen des RtmpCamera2-Objekts einfach ersetzt werden. Wir können es durch ein Context-Objekt aus unserer Anwendung ersetzen. Die Lebensdauer reicht so lange, bis die App vom System entfernt oder vom Benutzer geschlossen wird.Wir sehen das Löschen des OpenGlView-Objekts als Indikator dafür, dass die Anwendung im Hintergrund arbeitet und die Erstellung dieser Anzeige als Signal für die Rückkehr in den Vordergrund. Dafür müssen wir den entsprechenden Callback implementieren:Als nächstes müssen wir, wie schon erwähnt, das OpenGlView-Objekt durch Context ersetzen, wenn wir zum Hintergrund und zurück in den Vordergrund wechseln. Dafür definieren wir die erforderlichen Methoden im ViewModel. Wir müssen das Streaming außerdem beenden, wenn ViewModel eliminiert wird.Wenn wir das Streaming unterbrechen wollen, ohne in den Hintergrund zu wechseln, müssen wir nur die Kamera und das Mikrofon ausschalten. In diesem Modus wird die Bitrate auf 70–80 Kbit/s reduziert, wodurch Traffic eingespart werden kann.WebSocket und Start des Players zum richtigen ZeitpunktWir verwenden WebSocket, um die erforderlichen Angaben über den abspielbereiten Inhalt zu erhalten und das Streaming sofort zu starten:Verwendung adaptiver Bitrate und AuflösungWenn wir das Streaming einem mobilen Gerät aus durchführen, werden Mobilfunknetze für die Videoübertragung genutzt. Das ist das Hauptproblem beim mobilen Streaming: Der Signalpegel und die Signalqualität hängen vielen Faktoren ab. Aus diesem Grund ist es notwendig, die Bitrate und die Auflösung an die verfügbare Bandbreite anzupassen. Auf diese Weise wird ein stabiler Streaming-Prozess unabhängig der Qualität der Internetverbindung des Zuschauers gewährleistet.So funktioniert die adaptive BitrateiOSZwei RTMPStreamDelegate-Methoden werden zur Implementierung der adaptiven Bitrate verwendet:Beispiele für die Implementierung:Die adaptive Auflösung wird entsprechend der Bitrate angepasst. Wir verwenden folgendes Verhältnis zwischen Auflösung und Bitrate als Ausgangspunkt:Auflösung1920×10801280×720854×480640×360Video-Bitrate6 Mbit/s2 Mbit/s0,8 Mbit/s0,4 Mbit/sSinkt die Bandbreite um mehr als die Hälfte der Differenz zwischen zwei angrenzenden Auflösungen, wechselt es zu einer niedrigeren Auflösung. Um die Bitrate zu erhöhen, wechseln wir auf eine höhere Auflösung.AndroidUm adaptive Bitraten zu verwenden, ändern wir die Implementierung der Schnittstelle ConnectCheckerRtmp:ZusammenfassungStreaming https://gcore.com mobilen Geräten ist keine schwierige Aufgabe. 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DDoS-Schutz für Minecraft- und Rust-Spieleserver: Ergreifen robuster Gegenmaßnahmen
Die Branche des Online-Gamings ist permanent der Bedrohung durch DDoS-Angriffe (Distributed Denial of Service) ausgesetzt, wie der massive Angriff auf Minecraft im vergangenen Jahr eindrucksvoll demonstrierte. In der hart umkämpften Gaming-Branche können selbst kurze Serverausfälle zu erheblichen finanziellen Einbußen und Reputationsverlusten führen. Die Benutzer sind bei einem Ausfall schnell gewillt, zu Konkurrenzspielen zu wechseln, was unterstreicht, wie wichtig die Aufrechterhaltung der Serververfügbarkeit für den nachhaltigen Erfolg eines Unternehmens ist. Als Reaktion auf diese persistenten Bedrohungen haben wir robuste Gegenmaßnahmen für Minecraft- und Rust-Spieleserver entwickelt.Gegenmaßnahme zu DDoS-Angriffen auf Minecraft-ServerUnsere maßgeschneiderte Gegenmaßnahme für Minecraft-Server beinhaltet einen fortschrittlichen Ansatz zur Abwehr von DDoS-Angriffen, der darauf abzielt, das optimale Spielerlebnis zu gewährleisten:Challenge-Response-Authentifizierung: Verwendet einen Challenge-Response-Prozess zur Authentifizierung eingehender IP-Adressen.Minecraft-Protokoll-Ping-Verifizierung: Verifiziert die Verbindung mithilfe des Minecraft-Protokoll-Pings, um so IP-Adressen zu authentifizieren.IP-Whitelisting: Stellt sicher, dass nur legitime und autorisierte IP-Adressen auf den Minecraft-Spieleserver zugreifen können, wodurch potenzielle DDoS-Angriffe entschärft werden und das Gameplay für Spieler erhalten bleibt.Gegenmaßnahme zu DDoS-Angriffen auf Rust-ServerUnsere Gegenmaßnahme zu DDoS-Angriffen auf Rust-Server basiert auf dem robusten Raknet-Protokoll. Es bietet eine zusätzliche Ebene der Paketprüfung und Whitelisting für einen verstärkten Schutz vor DDoS-Angriffen:Raknet-Protokoll Challenge-Response: Nutzt die integrierte Challenge-Response-Funktion des Raknet-Protokolls zur Authentifizierung.Spieleserver-Ersatz: Ersetzt vorübergehend den Spieleserver während der Authentifizierung und zwingt diesen so, die Challenge-Response erfolgreich zu bestehen.Passive Paketprüfung: Untersucht aktiv eingehende Pakete, um die Einhaltung des Rust-Spielprotokolls sicherzustellen.Whitelisting autorisierter Verbindungen: IP-Adressen, die die Challenge-Response-Authentifizierung bestehen, werden zur Liste der zulässigen Adressen hinzugefügt, für einen verstärkten Schutz vor DDoS-Angriffen.Schützen Sie Ihre SpieleserverMit unseren robusten Gegenmaßnahmen können Betreiber von Minecraft- und Rust-Spieleservern ihre Infrastruktur gegen DDoS-Angriffe stärken. Durch die Implementierung der Challenge-Response-Authentifizierung und Protokollverifizierung stellen wir sicher, dass nur legitimen Verbindungen Zugriff auf die Spieleserver gewährt wird. Auf diese Weise sorgen wir für ein sicheres und unterbrechungsfreies Spielerlebnis für die Spieler und geben Spieleunternehmen und Serveradministratoren die Sicherheit eines zuverlässigen, angriffsresistenten Betriebs.Testen Sie unseren DDoS-Schutz jetzt kostenlos
Gcore als Leader im GigaOm Radar 2025 für KI-Infrastruktur ausgezeichnet
Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass Gcore im GigaOm-Radar 2025 for AI Infrastructure zum Leader ernannt wurde – und damit als einziger europäischer Anbieter einen Platz in der ersten Reihe erhalten hat. Die unabhängige und strenge Bewertung durch GigaOm bestätigt unsere führende Position in den Bereichen Plattformkapazitäten und Innovation. Gleichzeitig unterstreicht sie unsere technologische Exzellenz in der Bereitstellung sicherer und skalierbarer KI-Infrastrukturen.Leader im GigaOm-Radar: Mehr als nur ein TitelDer GigaOm Radar-Bericht ist eine anerkannte Branchenanalyse, die maßgebliche Einblicke in die Wettbewerbslandschaft liefert und führende Anbieter in zentralen Technologiebereichen objektiv bewertet. Unternehmen erhalten damit eine fundierte Entscheidungsgrundlage für strategische Technologieinvestitionen und Partnerauswahl. In der aktuellen Ausgabe des GigaOm Radar-Berichts wurden 14 der weltweit führenden Anbieter im Bereich KI-Infrastruktur umfassend analysiert. Die Bewertung erfolgte auf Basis zentraler technischer Leistungsmerkmale sowie geschäftsrelevanter Kriterien. Die Bewertung der Anbieter erfolgt anhand von Faktoren wie Skalierbarkeit und Leistung, Flexibilität bei der Bereitstellung, Sicherheit und Compliance sowie Interoperabilität.Neben dem Anbieter-Ranking liefert der Bericht tiefgreifende Einblicke in die dynamische Entwicklung der KI-Infrastrukturlandschaft. Dazu zählen der zunehmende Einsatz hybrider KI-Architekturen, signifikante Fortschritte im Bereich des beschleunigten Computings sowie die verstärkte Einführung von Edge-Deployments – mit dem Ziel, KI-Anwendungen näher an die Quelle der Datenerzeugung zu bringen und so Performance, Effizienz und Reaktionsgeschwindigkeit zu optimieren. Darüber hinaus bietet er strategische Hinweise für Unternehmen, die skalierbare, sichere und souveräne KI-Funktionen aufbauen möchten.Warum wurde Gcore im GigaOm Radar zu einem der führenden Anbieter ernannt?Die spezifischen Bereiche, in denen sich Gcore hervorgetan und seinen Leader-Status verdient hat, sind die folgenden:Eine umfassende KI-Plattform mit Everywhere Inference und GPU Cloud-Lösungen, die skalierbare KI von der Modellentwicklung bis zur Produktion unterstützenHohe Leistung durch modernste NVIDIA A100, H100, H200 und GB200 Grafikprozessoren und ein globales privates Netzwerk, das extrem niedrige Latenzzeiten gewährleistetEin umfangreicher Modellkatalog mit flexiblen Bereitstellungsoptionen für Cloud-, On-Premises-, Hybrid- und Edge-Umgebungen, der maßgeschneiderte globale KI-Lösungen ermöglichtUmfangreiche Kapazitäten modernster GPUs und technischer Support in Europa zur Unterstützung europäischer souveräner KI-InitiativenDie Entscheidung für Gcore AI ist ein strategischer Schritt für Unternehmen, die Wert auf extrem niedrige Latenzzeiten, hohe Leistung und flexible Bereitstellungsoptionen in Cloud-, On-Premises-, Hybrid- und Edge-Umgebungen legen. Das globale Netzwerk von Gcore gewährleistet eine latenzarme Echtzeitverarbeitung von KI-Anwendungen - ein entscheidender Wettbewerbsvorteil für international agierende Unternehmen.GigaOm Radar, 2025Erfahren Sie mehr über die KI-InfrastrukturlandschaftBei Gcore haben wir uns der Förderung von Innovationen im Bereich der KI-Infrastruktur verpflichtet. GPU Cloud und Everywhere Inference ermöglichen es Unternehmen, KI effizient und sicher – ganz nach ihren individuellen Anforderungen – einzusetzen.Wenn Sie Ihre KI-Infrastruktur-Roadmap planen oder anpassen möchten, ist dieser Bericht eine hilfreiche Orientierung. Lesen Sie den Bericht und erfahren Sie, wie Gcore hochleistungsfähige KI im großen Maßstab unterstützen kann und Ihnen hilft, in einer KI-gesteuerten Welt die Nase vorn zu haben.Laden Sie den vollständigen Bericht herunter
Gcore und Northern Data Group arbeiten zusammen, um den globalen Einsatz von KI zu verändern
Gcore und Northern Data Group schlagen gemeinsam ein neues Kapitel der KI für Unternehmen auf. Durch die Kombination von Hochleistungsinfrastruktur und intelligenter Software wird die kommerzielle und technologische Partnerschaft die skalierbare Bereitstellung von KI-Anwendungen unabhängig vom Standort der Nutzer erheblich erleichtern. Im Mittelpunkt dieser aufregenden neuen Partnerschaft steht eine gemeinsame Vision: eine globale, sichere KI-Infrastruktur mit geringer Latenz, die einfach zu nutzen und schnell einsatzbereit ist.Das Intelligence Delivery Network im ÜberblickDie Implementierung von KI beschleunigt sich, aber die Infrastruktur bleibt ein großer Engpass. Viele Unternehmen stoßen auf Hindernisse in Bezug auf Latenz, Compliance und Skalierbarkeit, insbesondere bei der Bereitstellung von Modellen in mehreren Regionen. Der herkömmliche Cloud-Ansatz führt oft gerade dann zu Komplexität und Overhead, wenn Geschwindigkeit und Einfachheit am wichtigsten sind.An dieser Stelle kommt das Intelligence Delivery Network (IDN) ins Spiel.Das IDN ist ein global verteiltes KI-Netzwerk, das entwickelt wurde, um Inferenzen am Edge zu erleichtern. Es kombiniert die hochmoderne Infrastruktur von Northern Data mit Gcore Everywhere Inference, um skalierbare, hochleistungsfähige KI an 180 Standorten weltweit bereitzustellen.Durch die Verlagerung der KI-Workloads näher zu den Endnutzern reduziert IDN die Latenzzeiten und verbessert die Reaktionsfähigkeit – ohne Kompromisse bei Sicherheit oder Compliance. Die georeferenzierte, geobalancierte Architektur gewährleistet Ausfallsicherheit und Datenlokalisierung bei gleichzeitiger Minimierung der Bereitstellungskomplexität.Ein vollständiges Toolkit zur Umsetzung der KIDas IDN ist ein vollständiges KI-Implementierungs-Toolkit, das auf der Cloud-nativen Plattform von Gcore basiert. Die Lösung bietet einen vertikal integrierten Stack, der auf Geschwindigkeit, Flexibilität und Skalierbarkeit ausgelegt ist. Die wichtigsten Komponenten sindManaged Kubernetes für die OrchestrierungEine Container-basierte Deployment Engine (Docker)Eine umfangreiche Modellbibliothek, die Open-Source- und benutzerdefinierte Modelle unterstütztEverywhere Inferenz, die Software von Gcore für die Verteilung von Inferenzen über globale Edge-Points of PresenceDieses Toolset ermöglicht die schnelle und einfache Bereitstellung von KI-Workloads – mit integrierter Skalierung, Ressourcenverwaltung und Beobachtbarkeit. Die Partnerschaft ermöglicht auch den Zugang zu einem der weltweit größten flüssig gekühlten GPU-Cluster, der KI-Teams die Leistung bietet, die sie für anspruchsvolle Workloads benötigen.Unabhängig davon, ob Sie ein neues KI-basiertes Produkt entwickeln oder ein bestehendes Modell skalieren möchten, bietet IDN einen klaren Weg von der Entwicklung bis zur Produktion.Auf Skalierbarkeit und Performance ausgelegtDie gemeinsame Lösung orientiert sich an den Bedürfnissen von Unternehmenskunden. Sie unterstützt mandantenfähige Bereitstellungen, lässt sich in vorhandene Cloud-native Tools integrieren und bietet hohe Leistung, ohne die Kontrolle zu verlieren. Die Kunden erhalten die Flexibilität, die sie benötigen, um die Lösung überall und jederzeit zu implementieren und gleichzeitig Sicherheit und Compliance auf Unternehmensebene zu gewährleisten.Andre Reitenbach, CEO von Gcore, kommentiert: „Diese Zusammenarbeit unterstützt die Mission von Gcore, die Welt überall und jederzeit mit KI zu verbinden. Gemeinsam ermöglichen wir die nächste Generation von KI-Anwendungen mit niedriger Latenz und hoher Skalierbarkeit“.„Wir kombinieren die HPC- und Rechenzentrumsinfrastruktur-Expertise von Northern Data mit der Spezialisierung von Gcore auf Software-Innovation und -Entwicklung“, sagt Aroosh Thillainathan, Gründer und CEO der Northern Data Group. „Damit können wir unsere Vision beschleunigen, eine softwarebasierte KI-Infrastruktur über ein weltweit verteiltes Computernetzwerk bereitzustellen. Wir befinden uns in einer entscheidenden Phase, in der sich der Einsatz von KI-Lösungen weiterentwickelt, und wir glauben, dass diese Partnerschaft ein wichtiger Bestandteil davon sein wird“.Intelligentere und schnellere KI-Implementierung mit Gcore und Northern Data GroupKI ist die neue Grundlage des digitalen Geschäfts. Die globale Bereitstellung sollte kein Team von Infrastrukturingenieuren erfordern. Mit Gcore und der Northern Data Group erhalten Unternehmensteams die Tools und die Unterstützung, die sie benötigen, um KI in großem Umfang und mit hoher Geschwindigkeit zu betreiben.Ganz gleich, was Sie und Ihre Teams mit KI erreichen wollen, das neue Intelligence Delivery Network hilft Ihnen, intelligenter und schneller zu arbeiten.Lesen Sie die vollständige Pressemitteilung
Ein globaler KI-Spickzettel: KI-Vorschriften der wichtigsten Regionen im Vergleich
KI-Entwicklungen erobern die Welt im Sturm. Unternehmen sollten sich aber bewusst sein, dass neue Chancen auch neue Herausforderungen mit sich bringen. Dem Impuls, die Technologie zu nutzen, müssen verantwortungsvolle Regel für deren Einsatz vorausgehen. Nur so ist sichergestellt, dass durch KI weder Unternehmen noch ihre Kunden Risiken ausgesetzt sind. Um diesem Anspruch gerecht zu werden, entwickeln Regierungen weltweit Gesetze zur Regulierung von KI und Datennutzung.Sich in einem immer komplexeren Netz von internationalen Vorschriften zurechtzufinden, kann überfordernd sein. Deshalb werden wir in diesem Artikel die Gesetzgebung einiger führender KI-Hubs auf allen Kontinenten aufschlüsseln und Ihnen genau die Informationen zur Verfügung stellen, die Ihr Unternehmen benötigt, um KI optimal zu nutzen – sicher, legal und ethisch vertretbar.Falls Sie unsere früheren Blogs verpasst haben, in denen wir die KI-Vorschriften nach Regionen aufgeschlüsselt haben, lesen Sie sie hier: Nordamerika, Lateinamerika, Europa, APAC, Naher Osten.Um die Zusammenfassung zu lesen, gehen Sie bitte zur Übersichtstabelle.Globale Trends der KI-RegulierungAuch wenn die Vorschriften je nach Standort variieren, haben sich 2024 weltweit mehrere übergreifende Trends herauskristallisiert. Dazu zählen eine Fokussierung auf Datenlokalisierung, risikoabhängige Regulierung und eine Priorisierung des Datenschutzes. Sie sind zu allgemein anerkannten Leitlinien geworden. Das gemeinsame Ziel aller Länder ist es, Innovationen zu fördern und gleichzeitig die Verbraucher zu schützen – auch wenn die einzelnen Regionen diese Ziele auf unterschiedliche Weise zu erreichen versuchen.Viele Länder folgen dem Beispiel der EU, deren KI-Gesetz ein mehrstufiges Regulierungsmodell je nach potenziellem Risikograd vorsieht. Bei diesem System gelten für jede Risikostufe unterschiedliche Anforderungen: Für Hochrisikoanwendungen, die entweder die öffentliche Sicherheit oder Bürgerrechte betreffen, gilt eine andere Sicherheitsstufe als für allgemeine KI-Anwendungen, bei denen die Risiken weniger hoch eingestuft werden.Europa: strukturiert und stringentEuropa hat einige der strengsten KI-Vorschriften der Welt mit Schwerpunkt Datenschutz gemäß der DSGVO sowie dem neuen risikoabhängigen KI-Gesetz. Dieser Ansatz beruht vor allem darauf, dass die EU den Schwerpunkt auf Verbraucherrechte legt und dafür sorgt, dass die Sicherheit der Nutzerdaten durch die digitale Technologie gewährleistet wird. Das vorgeschlagene KI-Gesetz der EU, über das noch verhandelt wird und das bis 2025 verabschiedet sein soll, stuft KI-Anwendungen nach den Risikoklassen „inakzeptables Risiko“, „hohes Risiko“, „begrenztes Risiko“ und „niedriges Risiko“ ein. Risikoreiche KI-Tools, wie sie bei biometrischer Identifizierung oder Finanzentscheidungen eingesetzt werden, müssen strenge Standards in Bezug auf Datenverwaltung, Transparenz und menschliche Aufsicht erfüllen.Einige EU-Länder haben zusätzliche Standards zum EU-Rahmen eingeführt, insbesondere für mehr Datenschutz und Kontrolle. Der deutsche DSK-Leitfaden zum Beispiel konzentriert sich auf die Rechenschaftspflicht großer Sprachmodelle (LLM) und fordert mehr Transparenz, menschliche Kontrolle und die Zustimmung zur Datennutzung.Unternehmen, die KI in Europa einsetzen wollen, müssen sowohl die einheitlichen Anforderungen des KI-Gesetzes als auch die mitgliedsspezifischen Vorschriften berücksichtigen, die eine differenzierte und strenge Compliance-Landschaft schaffen.Nordamerika: neue VorschriftenDie Vorschriften für künstliche Intelligenz in Nordamerika sind weit weniger einheitlich als die in Europa. Die USA und Kanada sind noch dabei, ihre jeweiligen KI-Rahmenregelungen auszuarbeiten, wobei der derzeitige Ansatz der USA weniger streng und zugleich innovationsfreundlicher ist, während Kanada eine zentralisierte Steuerung bevorzugt.Die Vereinigten Staaten arbeiten mit einem Hybridmodell aus bundesstaatlichen Richtlinien, wie dem Blueprint for an AI Bill of Rights, sowie einzelstaatlichen Gesetzen, wie dem California Consumer Privacy Act (CCPA) und dem Virginia Consumer Data Protection Act (VCDPA), die dazu dienen, einige der strengeren Datenschutzvorschriften durchzusetzen. Die zweistufige Vorgehensweise ähnelt dem in der EU, wo es sowohl Vorschriften auf EU-Ebene als auch auf Länderebene gibt.Der grundsätzlich liberale Ansatz der USA entspricht dem dortigen Verständnis der freien Marktwirtschaft und räumt Innovation und Wachstum den Vorrang vor strengen Sicherheitsmaßnahmen ein. Doch nicht alle Staaten machen sich einen solch freizügigen Umgang zu eigen. Die Divergenz zwischen strengen einzelstaatlichen Gesetzen und eher lockeren Bundesrichtlinien kann zu einer fragmentierten Regulierungslandschaft führen, die für Unternehmen nur sehr schwer zu durchschauen ist.Asien-Pazifik (APAC): divergierende Strategien mit Fokus auf InnovationDie APAC-Region entwickelt sich schnell zu einem globalen Spitzenreiter in Sachen KI-Innovation, deren wichtigsten Märkte das technologische Wachstum in verschiedenen Sektoren maßgeblich vorantreiben. Die Regierungen in der Region haben darauf mit der Schaffung von Rahmenbedingungen reagiert, die den verantwortungsvollen Einsatz von KI und die Datensouveränität in den Vordergrund stellen. Indiens künftiges Gesetz zum Schutz digitaler personenbezogener Daten (Digital Personal Data Protection Bill, DPDPB), Singapurs Modellrahmen für KI-Governance (Model AI Governance Framework) und Südkoreas Gesetz zur Förderung der KI-Industrie (AI Industry Promotion Act) werfen ein Schlaglicht auf die regulatorische Vielfalt in der Region und unterstreichen gleichzeitig die gemeinsame Forderung nach Transparenz und Datenlokalisierung.Es gibt keinen einheitlichen Ansatz für die Regulierung von KI in der APAC-Region. Länder wie China setzen beispielsweise einige der weltweit strengsten Gesetze zur Datenlokalisierung durch, während Japan „Soft-Law“-Prinzipien eingeführt hat und bald verbindliche Vorschriften erwartet. Diese unterschiedlichen Ansätze spiegeln die spezifische Balance zwischen Innovation und Verantwortung in jedem Land wider.Lateinamerika: neue Normen für den DatenschutzDie lateinamerikanische KI-Regulierungslandschaft befindet sich noch in der Entstehungsphase, wobei ein gemeinsamer Schwerpunkt auf dem Datenschutz liegt. Brasilien, das in der Region führend bei der digitalen Regulierung ist, erließ das Allgemeine Datenschutzgesetz (General Data Protection Law, LGPD) ein, das in seinem datenschutzfreundlichen Ansatz – ähnlich wie das argentinische Datenschutzgesetz– eng an die DSGVO angelehnt ist. Mexiko prüft ebenfalls eine KI-Gesetzgebung und hat bereits unverbindliche Leitlinien herausgegeben, in denen ethische Grundsätze und Menschenrechte betont werden.Während sich die regionale KI-Politik noch in der Entwicklung befindet, tendieren andere lateinamerikanische Länder wie Chile, Kolumbien, Peru und Uruguay zu Rahmenwerken, die Transparenz, die Zustimmung der Nutzer und menschliche Kontrolle in den Vordergrund stellen. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI werden die lateinamerikanischen Länder wahrscheinlich dem Beispiel der EU folgen und risikobasierte Vorschriften einführen, die sich mit Hochrisikoanwendungen, Datenverarbeitungsstandards und Datenschutzrechten befassen.Naher Osten: Zentren für KI-InnovationenDie Länder des Nahen Ostens investieren erheblich in KI, um das Wirtschaftswachstum anzukurbeln, weshalb auch die Politik besonders innovationsfreundlich ist. In vielen Fällen liegt der Schwerpunkt der Politik sowohl auf der Entwicklung technologischer Spitzenleistungen und der freiwilligen Einhaltung durch die Unternehmen als auch auf strengen gesetzlichen Anforderungen. Dies macht die Region zudem besonders komplex für Unternehmen, die sich bemühen, sich den Bedingungen jedes Landes anzupassen.Die VAE wollen sich durch Initiativen wie die UAE National AI Strategy 2031 als weltweit führend im KI-Sektor positionieren. Die Strategie umfasst ethische Leitlinien, legt aber auch Wert auf eine innovationsfreundliche Politik, die Investitionen anzieht. Saudi-Arabien geht einen ähnlichen Weg. Vorschriften wie die Standards für Datenmanagement und den Schutz personenbezogener Daten (Data Management and Personal Data Protection Standards)konzentrieren sich auf Transparenz und Datenlokalisierung, um die Daten der Bürger zu schützen und gleichzeitig die rasche Entwicklung von KI in allen Bereichen zu fördern. Israels KI-Regulierung stützt sich auf flexible, in den Datenschutzgesetzen verankerte Richtlinien, einschließlich des Datenschutzgesetzes (Privacy Protection Law, PPL), das 2024 geändert wurde, um es an die DSGVO der EU anzupassen.Übersichtstabelle mit ZusammenfassungRegionLand/RegionVorschrift/RichtlinieSchwerpunktAuswirkungen auf die WirtschaftEuropaEUKI-Gesetz (geplant)Risikoabhängige KI-Klassifizierung; hohe Standards bei Datenverwaltung, Transparenz und menschlicher AufsichtHöhere Aufwände bei Compliance, mögliche Verzögerungen bei der Einführung von KI aufgrund strikter Auflagen EUDatenschutzgrundverordnung (DSGVO)Datenschutz, Zustimmung zur Datenverarbeitung, Beschränkungen für grenzüberschreitende DatenübertragungenErhöhte Betriebskosten für die Einhaltung der Vorschriften, Herausforderungen für die globale Datenübertragung und -speicherungNordamerikaUSAEntwurf für ein KI-GrundgesetzKI-Sicherheit, Datenschutz, Fairness; unverbindliche staatliche LeitlinienFlexibilität ermöglicht Innovation, aber Gesetze auf Länderebene erhöhen das Risiko der Fragmentierung von Vorschriften USA (Bundesstaaten)California Consumer Privacy Act (CCPA) & Virginia Consumer Data Protection Act (VCDPA)Datenschutz, Verbraucherdatenschutz, strenge Einhaltung der Vorschriften zur DatenverarbeitungErhöhte gesetzliche Anforderungen für Unternehmen, die in strengen Bundesstaaten tätig sind KanadaArtificial Intelligence and Data Act (AIDA) (geplant)Nationale KI-Ethik und Datenschutz; Transparenz, Verantwortlichkeit für die Nutzung personenbezogener DatenErfordert Investitionen in KI-Auditsysteme und Dokumentation KanadaPersonal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA)Datentransparenz, Zustimmung der Nutzer, Verantwortlichkeit bei der Verwendung personenbezogener DatenBietet Organisationen die Möglichkeit, durch Transparenz das Vertrauen ihrer Kunden zu gewinnenAPAC (Asien-Pazifik)IndienDigital Personal Data Protection Bill (DPDPB)Datenschutz, Einwilligung der Nutzer, Datensouveränität, LokalisierungBetriebskosten für Systeme zur Datenlokalisierung, limitiert grenzüberschreitenden Datenfluss SingapurModell eines Rahmenwerks für KI-GovernanceVerantwortungsvolle KI-Nutzung, Data Governance, TransparenzUnternehmen, die sich frühzeitig an den Anforderungen orientieren, sichern sich einen Wettbewerbsvorteil SüdkoreaAI Industry Promotion ActUnterstützung der KI-Industrie, Transparenz, DatenlokalisierungFördert KI-Innovationen, bringt aber Lokalisierungskosten für internationale Unternehmen mit sich ChinaGesetze zur DatenlokalisierungStrenge Datenlokalisierung, Hoheit über die DatenverarbeitungDie Datenlokalisierung ist mit Kosten für die Einhaltung der Vorschriften verbunden und kann für ausländische Unternehmen, die in China tätig sind, Hindernisse darstellen JapanGesetz zum Schutz der Privatsphäre (Soft-Law-Grundsätze)Schutz der Privatsphäre, künftige verbindliche Vorschriften erwartetKurzfristige geschäftliche Flexibilität mit dem Potenzial für zukünftige Kosten für Compliance, wenn verbindliche Vorschriften eingeführt werdenLateinamerikaBrasilienAllgemeines Datenschutzgesetz (General Data Protection Law, LGPD)Datenschutz, Einwilligung in die Datenverarbeitung, Transparenz bei der DatennutzungDie Angleichung an die DSGVO kann europäischen Unternehmen den Einstieg erleichtern, birgt aber auch das Potenzial, die Kosten für die Einhaltung der Vorschriften zu erhöhen MexikoEthische Grundsätze der KI (nicht bindend)Ethische Grundsätze, Menschenrechte, Leitlinien für den verantwortungsvollen Umgang mit KIMinimale Compliance-Anforderungen, ein „Soft-Law“-Ansatz ermöglicht Unternehmen Flexibilität ArgentinienGesetz zum Schutz personenbezogener DatenDSGVO-konform; Einwilligung, Datenschutz, Nutzerrechte ChileNational Intelligence PolicyMenschenrechte, Transparenz, Vermeidung von Bias beim Einsatz von KIGeringe Compliance-Kosten, aber Fokus auf ethische KI-Praktiken erforderlich KolumbienNational Policy for Digital TransformationEthische KI-Nutzung, verantwortungsvolle Entwicklung, DatensouveränitätFokus auf ethische Praktiken könnte Wettbewerbsvorteile bei öffentlichen Ausschreibungen schaffen PeruNationale Strategie für KIKI-Infrastruktur, Ausbildung von Fachkräften, ethische DatenpraktikenSchafft Möglichkeiten für Unternehmen, die sich mit KI-Schulungen und -Infrastrukturen befassen, erfordert jedoch ethische Orientierung UruguayAktualisierte KI-Strategie (in Arbeit)Governance in der öffentlichen Verwaltung, KI-InnovationErleichterung des Marktzugangs für innovationsorientierte Unternehmen trotz anspruchsvoller Anpassung an Governance-RahmenbedingungenNaher OstenVAELeitfaden für KI-Ethik und für die Einführung von KIEthische Standards, Datenschutz, verantwortungsvoller Einsatz von KIUnterstützt ethische KI-Entwicklung mit minimaler regulatorischer Belastung VAEDubai International Financial Center (DIFC) DatenschutzbestimmungenDatennutzung in KI-Anwendungen, Datenschutzrechte, DatenlokalisierungKann die Datenübertragung erschweren, positioniert Dubai aber als führendes KI-Land VAEKI-ChartaGovernance, Transparenz und Datenschutz in der KI-PraxisFördert die internationale Zusammenarbeit und betont den verantwortungsvollen Einsatz von KI Saudi-ArabienStandards für Datenmanagement und Schutz personenbezogener DatenTransparenz, Datenlokalisierung, minimale Einschränkungen für KI-InnovationenUnterstützt Innovation, erhöht aber Kosten für lokalisierte Datenverarbeitung Saudi-ArabienEthische Grundsätze der KI und Richtlinien für generative KIEthische Standards, verantwortungsvolle KI-Nutzung, Leitlinien für die IndustrieNiedrige Compliance-Kosten fördern Innovation IsraelPrivacy Protection Law (PPL) und KI-PolitikDatenschutz, DSGVO-konforme Änderungen (KI-Politik), ethische und flexible KI-RegulierungFlexibilität für ethisch handelnde Unternehmen, Angleichung an DSGVO kann europäische Zusammenarbeit erleichternCompliance-Management angesichts sich überschneidender VorschriftenCompliance-Management stellt schon immer eine Herausforderung dar. Angesichts der vielfältigen und oft widersprüchlichen Anforderungen, die weltweit gelten, ist die Einhaltung von Vorschriften heute jedoch schwieriger denn je. International tätige Unternehmen müssen eine Balance zwischen der Einhaltung strenger Vorschriften wie der EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) oder den chinesischen Gesetzen zur Datenlokalisierung und der Einhaltung flexiblerer oder innovationsorientierter Rahmenwerke in Ländern wie Singapur und Saudi-Arabien finden. Unternehmen sind gefordert, ihre Abläufe an die unterschiedlichen Standards für Datenschutz, Transparenz und Governance anzupassen, was zu höheren Kosten und betrieblicher Ineffizienz führen kann. Diese Fragmentierung der Vorschriften zwingt Unternehmen oft zu erheblichen Investitionen in juristische Expertise, in Compliance-Infrastruktur und in maßgeschneiderte operative Strategien, um widersprüchliche Anforderungen zu erfüllen.Vereinfachung globaler KI-Compliance mit GcoreFür international tätige Unternehmen stellt die Einhaltung unterschiedlicher KI-Vorschriften eine große Hürde dar. State-of-the-Art-Technologien wie Sovereign Cloud und Edge Computing eröffnen jedoch neue Möglichkeiten, diese Standards zu erfüllen. Sovereign Clouds ermöglichen die Datenspeicherung und -verarbeitung innerhalb bestimmter Regionen, was es den Unternehmen erleichtert, die Gesetze zur Datenlokalisierung einzuhalten und gleichzeitig von der Skalierbarkeit der Cloud zu profitieren. Anbieter wie Gcore bieten Lösungen mit einem weltweiten Netz von Datenzentren an, die globalen Unternehmen einen nahtlosen Betrieb über Grenzen hinweg ermöglichen.Gcore ist führend im Edge Computing, das als Ergänzung zur Lokalisierung die Datenverarbeitung näher am Entstehungsort der Daten ermöglicht. Dies verringert den Bedarf an grenzüberschreitenden Datenübertragungen und verbessert sowohl Latenzzeit als auch Netzwerkeffizienz. Dies ist besonders vorteilhaft für KI-Anwendungen in Bereichen wie autonomes Fahren und Telemedizin, in denen sowohl Geschwindigkeit als auch Konformität entscheidend sind. Darüber hinaus vereinfacht Gcore die Einhaltung von Vorschriften wie der EU-DSGVO und dem KI-Gesetz, indem es dazu beiträgt, dass sensible Daten sicher und innerhalb der regionalen Grenzen bleiben.Entdecken Sie Gcore Inference at the Edge für die lückenlose Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften
Wir stellen vor: Gcore Everywhere Inference, der nächste Schritt in der KI-Entwicklung
Wir freuen uns, Ihnen eine entscheidende Weiterentwicklung unserer KI-Inferenzlösung der nächsten Generation präsentieren zu können: Everywhere Inference, bisher bekannt als Inference at the Edge. Dieses Update ist eine direkte Antwort auf die Herausforderungen heutiger Unternehmen. Es bietet alle notwendigen Tools, mit denen Hemmnisse wie steigende Inferenzanforderungen, betriebliche Komplexität und Compliance-Vorschriften bewältigt werden können.Mit Everywhere Inference können Sie KI-Inferenzen jetzt nahtlos in jeder beliebigen Umgebung einsetzen – ob On-Premises, in der Cloud von Gcore, in öffentlichen Clouds oder in einer hybriden Konfiguration. Als Antwort auf die Anforderungen unserer Kunden, die sich mit der Evolution von KI laufend verändern, ermöglicht Everywhere Inference ein flexibles, effizientes und optimiertes Inferenzmanagement, unabhängig von Ihrem Anwendungsfall. Diese spannende Neuerung unterstreicht, wie sich die Perspektiven für KI bei Gcore erweitern. Was sich jedoch nie ändern wird, ist unser unermüdliches Engagement für niedrige Latenzzeiten, Skalierbarkeit und Compliance, wie Sie es von uns gewohnt sind.Wie Gcore Everywhere Inference die KI-Workloads verändertEverywhere Inference wurde entwickelt, um Unternehmen mehr Flexibilität und Kontrolle über ihre KI-Workloads zu geben. Verschaffen Sie sich hier einen Überblick über die neuesten Erweiterungen.Intelligentes Routing für schnellere, nahtlose PerformanceWorkloads werden jetzt automatisch an die nächstgelegenen verfügbaren Rechenressourcen weitergeleitet, wodurch selbst bei zeitkritischen Anwendungen eine niedrige Latenz erreicht wird. Das bedeutet, dass geschäftskritische Anwendungen, die Präzision und Schnelligkeit erfordern – wie zum Beispiel Systeme zur Betrugserkennung in Echtzeit –, künftig schnellere Antworten liefern, ohne die notwendige Genauigkeit zu beeinträchtigen.Multi-Tenancy für RessourceneffizienzMit der neuen Multi-Tenancy-Funktion können Unternehmen mehrere KI-Workloads gleichzeitig auf einer gemeinsam genutzten Infrastruktur ausführen. Dieses Prinzip maximiert die Ressourcenauslastung und reduziert die Betriebskosten, insbesondere für Branchen wie Telekommunikation, die auf eine dynamische Netzwerkoptimierung angewiesen sind.Flexible Bereitstellung in verschiedenen UmgebungenFlexibilität bei der Bereitstellung ermöglicht Unternehmen eine schnelle Anpassung an sich verändernde Anforderungen und die nahtlose Integration in bestehende Infrastruktur. Ob On-Premises, in der Gcore-Cloud, in öffentlichen Clouds oder in einer hybriden Konfiguration – Everywhere Inference erleichtert es, Inferenz-Workloads überall dort einzusetzen, wo sie gebraucht werden.Extrem niedrige Latenz durch unser globales NetzwerkMithilfe des globalen Netzwerks von Gcore mit mehr als 180 Points of Presence (PoPs) können Unternehmen ihre Workloads näher am Endbenutzer platzieren und so extrem niedrige Latenzzeiten erzielen. Unsere umfassende Infrastruktur ermöglicht Verarbeitung in Echtzeit, sofortige Bereitstellung und nahtlose Performance weltweit.Dynamische Skalierung bei LastspitzenDie bedarfsorientierte Skalierung von Ressourcen findet nun noch schneller und präziser statt und erlaubt es Unternehmen, Lastspitzen auch ohne Überprovisionierung aufzufangen. Unternehmen mit temporären Lastspitzen, wie beispielsweise der Einzelhandel, können solche Phasen mithilfe dynamischer Skalierung leichter bewältigen und gleichzeitig ihre Infrastrukturkosten begrenzen.Compliance-konforme VerarbeitungEverywhere Inference wurde mit Blick auf die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften entwickelt und erfüllt die Anforderungen an Datenhoheit, einschließlich die der DSGVO. Das macht es zur idealen Wahl für Branchen, in denen sensible Daten gespeichert und geschützt werden müssen, unter anderem im Gesundheitswesen.Die Zukunft der KI-Inferenz ist schon daMit diesen Erweiterungen setzt Gcore Everywhere Inference neue Maßstäbe für KI-Inferenzlösungen. Ganz gleich, ob Sie Echtzeitanwendungen optimieren, schnell skalieren oder durch komplexe regulatorische Umgebungen navigieren müssen: Everywhere Inference sorgt für die Geschwindigkeit, Effizienz und Flexibilität, die Sie im Zeitalter der KI benötigen.Entdecken Sie Everywhere Inference
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