Cloud-Speicher: Würth Elektronik synchronisiert 800 GB über drei Kontinente

Würth Elektronik verkürzt den Zugriff auf 800 GB CAD-Daten deutlich. Parallel zeigen Cloud-, Governance- und KI-Anbieter neue Lösungen.

In der modernen industriellen Fertigung stellt die effiziente Verteilung großer Datensätze über kontinentale Grenzen hinweg eine zentrale Herausforderung dar. Wie Anfang September bekannt wurde, hat Würth Elektronik zur Optimierung seiner globalen Workflows die Lösung PeerGFS von Peer Software implementiert.

Das Ziel des Projekts war die nahtlose Synchronisation von rund 800 GB an CAD-Daten über vier Serverstandorte hinweg, die sich auf Nordamerika, Europa und Asien verteilen.

Globale Synchronisation über drei Kontinente

Die Implementierung adressiert primär die Latenzzeiten beim Dateizugriff für die etwa 2.000 betroffenen Mitarbeiter in Deutschland, den USA und China. Vor der Einführung der neuen Synchronisationslösung nahmen Dateizugriffe oft mehr als fünf Minuten in Anspruch, was die kollaborative Arbeit an komplexen Konstruktionsdateien erschwerte.

Durch den Einsatz von PeerGFS konnte diese Zeitspanne auf wenige Sekunden reduziert werden. Damit stellt das Unternehmen sicher, dass Ingenieure an den verschiedenen globalen Standorten nahezu in Echtzeit auf denselben Datenstand zugreifen können.

Parallel dazu entwickeln andere Anbieter ihre Cloud-Infrastrukturen für Geschäftskunden weiter. So startete Qnap am 1. September die Beta-Phase von „myQNAPcloud Storage Business“. Dieses Angebot richtet sich an Teams und sieht vor, dass jede Benutzerlizenz ein Speichervolumen von 2 TB umfasst, bei einer Mindestabnahme von drei Lizenzen.

Das System unterstützt Dateigrößen von bis zu 5 TB pro Share und integriert Sicherheitsfunktionen wie WORM-Speicherung (Write Once Read Many), serverseitige Verschlüsselung sowie Versionierung.

Markttrends bei Cloud-Speichern und Datensicherheit

Der Markt für Unternehmensspeicher zeigt derzeit eine hohe Dynamik, sowohl bei etablierten Playern als auch bei spezialisierten Anbietern. Der Cloud-Spezialist Box legte am 25. August seine Ergebnisse für das zweite Quartal des Geschäftsjahres 2027 vor.

Das Unternehmen erzielte einen Umsatz von 321,1 Millionen US-Dollar, was einem Anstieg von 9 Prozent gegenüber dem Vorjahr entspricht. Besonders deutlich wuchs der Bereich der sogenannten „Suites“, die mittlerweile 69 Prozent des Umsatzmixes ausmachen. Die Net Retention Rate wurde mit 106 Prozent angegeben, während die Non-GAAP-Betriebsmarge bei 29,4 Prozent lag.

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Im Bereich der datenschutzorientierten Workspace-Lösungen wurden Ende August neue Details zu den Business-Plänen von Proton bekannt. Die Tarife variieren zwischen 12,99 Euro und 19,99 Euro pro Benutzer und Monat, wobei Speicherkapazitäten von 1 TB bis 3 TB zur Verfügung stehen.

Das Unternehmen nutzt Rechenzentren in der Schweiz, Deutschland und Norwegen. Ein ähnliches Modell mit Fokus auf EU-Hosting verfolgt der Anbieter Drime, der Ende August ein Lifetime-Angebot für seinen Professional-Plan mit 3 TB Speicherplatz für einmalig 199,99 US-Dollar vorstellte.

Governance und KI-gestützte Datenverarbeitung

Mit der Zunahme dezentraler Datenbestände rücken Governance- und Sicherheitslösungen stärker in den Fokus. Palo Alto Networks erweiterte Anfang September die Abdeckung seiner Cortex Cloud auf Plattformen wie Google Drive, Microsoft 365, Salesforce und Claude. Die Funktionen umfassen die Identifizierung sensibler Daten sowie Governance-Aktionen wie das Löschen von Dateien oder das Entfernen von Freigaben.

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Gleichzeitig gewinnt die Automatisierung der Datenextraktion an Bedeutung. Incore Bank konnte in einem Pilotprojekt mit Kyndryl und Google Cloud eine Genauigkeit von bis zu 99 Prozent bei der Extraktion von Daten aus Onboarding-Dokumenten erreichen. Dies ist vor dem Hintergrund relevant, dass laut Branchenbeobachtungen derzeit erst 20 Prozent der Finanzunternehmen Künstliche Intelligenz für KYC-Prozesse (Know Your Customer) nutzen, während 65 Prozent eine Einführung innerhalb des nächsten Jahres planen.

Auch spezialisierte Dokumenten-Parsing-Modelle wie das neu angekündigte „r-1“ von Reducto zielen darauf ab, Fehlerquoten bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten um bis zu 20 Prozent zu senken.