Automatisierung eines sicheren KI-Datenerfassungs-Workflows für das Modelltraining

von | 15.12.2025

Wie man mit MASV und integrierten Tools für die Datenorchestrierung und -speicherung einen sicheren, automatisierten Workflow für die Erfassung von KI-Daten aufbaut

Das KI-Geschäft ist äußerst datenintensiv. KI-Systeme benötigen riesige Datenmengen für das Training generativer Modelle, die Feinabstimmung, das Lernen von Randfällen und den Kontext/Abruf für Anwendungsfälle der Retrieval Augmented Generation (RAG).

Es überrascht daher nicht, dass eine der größten Herausforderungen für KI-Unternehmen der Prozess der Datenerfassung ist, einschließlich der kosteneffizienten Speicherung, Übertragung und Sicherung all dieser Daten bei gleichzeitiger Verkürzung der Markteinführungszeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen.

Deshalb ist Dieser Leitfaden veranschaulicht Wie man einen sicheren AI-Datenaufnahme-Workflow mithilfe automatisierter Systeme erstellt. Schließlich ist eine KI-Pipeline nur so gut wie ihr schwächstes Glied – und dieses Glied ist oft der Datenaufnahmearbeitsablauf.

Inhaltsübersicht

Was ist ein sicherer KI-Datenaufnahmearbeitsablauf?

Die groß angelegte Datenübertragung für KI umfasst das Sammeln von Daten für das Modelltraining und andere Zwecke über ein sicherer Arbeitsablauf unter Einbeziehung verschlüsselter Kanäle, validierter Eingaben, Zugriffskontrollen und sicherer Speicherung. Regelmäßige Audits und Überwachungen gewährleisten Integrität und Sicherheit während des gesamten Datenlebenszyklus.

Sicher KI-Dateneingabe Priorisiert die Integrität von Rohdaten, Compliance und Anomalieerkennung, um sensible Informationen zu schützen und Datenvergiftung durch Daten-Governance, Verschlüsselung, Validierung und Herkunftsnachweis zu verhindern:

  • Datenverwaltung setzt Richtlinien, Rollen und regulatorische Vorschriften durch, um den Zugriff auf Daten und deren Nutzung zu kontrollieren.
  • Datenverschlüsselung schützt Daten während der Übertragung und im Ruhezustand.
  • Datenvalidierung gewährleistet die Genauigkeit, Integrität und Vertrauenswürdigkeit der Daten vor der Verarbeitung.
  • Datenherkunft verfolgt Datenherkünfte und -transformationen für Transparenz und Überprüfbarkeit.

Ein leistungsstarker, sicherer Erfassungsworkflow muss auch die automatisierte Dateiverschiebung unter Verwendung der besten Datenerfassungstools, Anomalieerkennung, Datenanonymisierung und Konformitätsprüfungen umfassen.

Sichere automatisierte KI-Datenpipeline für das Modelltraining: Beschaffung, Transport, Validierung, Speicherung, Herkunft, Überwachung, Lebenszyklus.

Häufige Herausforderungen bei der Skalierung der KI-Datenerfassung

Allerdings ist die Skalierung einer Pipeline für Trainingsdaten von KI-Modellen – damit KI-Unternehmen Daten sicher aufbewahren und gleichzeitig Modelle effizienter entwickeln können, um schneller Markteinführungszeit – bleibt aufgrund folgender Faktoren eine enorme Herausforderung:

  1. NetzwerkbelastungDie Erfassung unstrukturierter Daten im Petabyte-Bereich kann Netzwerke, Speicher und Pipelines leicht überlasten oder sogar überfordern und zu erheblichen Engpässen bei Durchsatz und Latenz führen.
  2. Probleme bei der DateifreigabeNicht alle Datenerfassungstools für KI sind gleich. UDP-Dateiübertragungslösungen wie Signiant und Aspera sind für Mitwirkende schwierig und zeitaufwendig einzurichten und zu verwenden; Dateifreigabedienste für Verbraucher wie WeTransfer und Dropbox können große Dateimengen nicht zuverlässig verarbeiten.
  3. SicherheitsaufwandDie Verwaltung von Netzwerkschlüsseln, Benutzerkonten, Zugriffskontrollen und Firewall-Regeln für eine UDP-basierte Dateiübertragungsplattform verursacht erheblichen Sicherheitsaufwand, da eine kontinuierliche Schlüsselrotation, strenge Zugriffskontrollen und eine sorgfältige Firewall-Konfiguration erforderlich sind.
  4. Risiko böswilliger oder fehlerhafter DateneingabenGroße, verteilte Unternehmensdatenpipelines erhöhen das Risiko, dass nicht verifizierte oder bösartige Daten in das System gelangen, und erfordern eine starke Authentifizierung und Quellenvalidierung.
  5. Risiko der NichteinhaltungDie Durchsetzung von Konsistenz, Datenschutzkontrollen und der Einhaltung von Datenschutzstandards wie SOC 2 Typ II und ISO 27001 wird immer komplexer.

Deshalb ist es wichtig, die Datenerfassung für Machine-Learning-Modelle zu automatisieren: Eine sichere, automatisierte Plattform für die Datenerfassung und -übertragung kann das fehlende Glied sein, das dazu beiträgt, die Übertragung relevanter Daten zu beschleunigen und zu sichern, um das Modelltraining und die Modellentwicklung zu beschleunigen.

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Der sichere KI-Datenaufnahmearbeitsablauf

Die Automatisierung der Sicherheit und die Verhinderung von Datenverletzungen in KI-Workflows erfordern mehrere Schritte, von der Datenbeschaffung/Zugriffskontrolle bis hin zur kontinuierlichen Überwachung, Prüfung und Lebenszyklusverwaltung. Viele dieser Datensicherheitsschritte können gleichzeitig durchgeführt werden, sofern dieser sichere Workflow eingerichtet ist, bevor mit der Datenerfassung begonnen wird.

Hier finden Sie eine Übersicht über die einzelnen Schritte und erfahren, wie ein sicherer und automatisierter Workflow mit einem Upload-Tool wie MASV dabei helfen kann.

Tabelle: Der sichere, automatisierte Workflow für die Erfassung von KI-Daten

Element Was ist damit verbunden? Wie automatisierte und sichere Datenerfassung hilft
Datenbeschaffung/Zugriffskontrolle Identifizierung/Autorisierung vertrauenswürdiger Datenquellen, Durchsetzung von IAM Sichere Upload-Portale, REST-API-Schlüssel/JSON-Web-Token, MFA und SSO, Passwortschutz, Dateiablauf und Download-Limits, integrierte Tools zur Einwilligungsverwaltung
Datentransport/Verschlüsselung Verschlüsselung von Daten während der Übertragung, Automatisierung der Datenübertragung Mindestens TLS 1.2-Verschlüsselung bei Übertragungen während der Übertragung; automatisierte Tools für beschleunigte Übertragungen
Validierung/Bereinigung Automatische Erkennung fehlerhafter Daten Validierung vor der Übertragung über Upload-Regeln (Dateinamenskonventionen und eingeschränkte Dateierweiterungen), automatische Malware-Prüfung und Prüfsummenüberprüfung, Integration mit Datenorchestrierungstools
Sichere Lagerung/Isolierung Verschlüsselung ruhender Daten, zentrale Schlüsselverwaltung, segmentierte Umgebungen AES-256-Verschlüsselung für gespeicherte Daten, direkte Übertragung in Cloud-Speicher über einen zentralen und sicheren Uploader, zentralisierte API-Schlüsselverwaltung in der MASV-Web-App, privates beschleunigtes globales Netzwerk, Zero-Trust-Architektur, die seitliche Bewegungen verhindert
Herkunft/Abstammung Protokollierung der Datenherkunft und -umwandlung, Metadatenverfolgung Übertragungsprotokoll/Paketaktivitäts-Feed für Prüfpfade; Metadaten zu Dateiquelle, Ziel, Zeitstempeln und Benutzeridentität; Webhook-Ereignisprotokolle
Überwachung/Prüfung Kontinuierliche Protokollierung, Zugriffsverfolgung und Compliance-Status Detaillierte Ereignisprotokolle und Übertragungsmetadaten können über APIs und Webhooks in SIEM-Tools integriert werden; Möglichkeit zum Exportieren vollständiger Übertragungsprotokolle
Lebenszyklusmanagement Regeln für die Aufbewahrung und sichere Löschung von Daten Automatischer Ablauf der Übertragung nach fünf Tagen; programmierbare Richtlinien zur Datenaufbewahrung durch benutzerdefinierte Ablaufdaten für die Übertragung; dauerhafte und unwiderrufliche Löschung der Daten nach Ablauf der Aufbewahrungsfrist

1. Datenbeschaffung und Zugriffskontrolle

  • Was ist erforderlich?Identifizieren und autorisieren Sie vertrauenswürdige Datenquellen für hochwertige Daten und setzen Sie Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) über mehrere Systeme hinweg für alle Mitarbeiter durch, um unberechtigte oder böswillige Eingaben zu verhindern.
  • Wie automatisierte und sichere Datenerfassung hilftMASV verwendet sichere Upload-Portale für den webbasierten Upload, während seine REST-API einen API-Schlüssel oder ein JSON-Web-Token (JWT) zur Autorisierung von Anfragen erfordert. IAM-Tools wie Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) und Single Sign-On (SSO) mit SAML-basierter Authentifizierung verhindern unbefugten Zugriff auf Konten bei der Datenerfassung. Passwortschutz bei Übertragungen, automatisches Ablaufen von Dateien und Download-Beschränkungen schränken den unbefugten Zugriff auf Dateien zusätzlich ein.

2. Datentransport und Verschlüsselung

  • Was ist erforderlich?Stellen Sie sicher, dass alle Daten während der Übertragung verschlüsselt sind, um sie vor Abfangen, Manipulation oder Abhören zu schützen und um die Datenschutzstandards einzuhalten. Automatisierung der Datenübertragung.
  • Wie automatisierte und sichere Datenerfassung hilftMASV verwendet TLS 1.2-Verschlüsselung für alle Übertragungen während der Übertragung in Kombination mit Tools zur Automatisierung der Dateiübertragung wie Watch Folders und MASV API für automatisierte Import-Workflows.

3. Validierung und Bereinigung

  • Was ist erforderlich?KI-Pipelines, die große Datenmengen mit maximaler Geschwindigkeit verarbeiten, erfordern die automatische Erkennung und Ausschließung fehlerhafter oder schädlicher Daten, um die Datenqualität und die Integrität der Modelle zu gewährleisten. Fehlerhafte Daten können die Verarbeitung unterbrechen oder Fehler verursachen, während schädliche Daten dazu führen können, dass Modelle verzerrt oder beschädigt werden.
  • Wie automatisierte und sichere Datenerfassung hilft: MASV Upload-Regeln Ermöglichen Sie Kontoinhabern, benutzerdefinierte Spezifikationen für die Dateiübertragung festzulegen, z. B. die Durchsetzung von Dateinamenskonventionen, maximale Dateigrößen und die Einschränkung bestimmter Dateierweiterungen (z. B. .exe-Dateien). Die automatische Malware-Prüfung aller Uploads und die Prüfsummenüberprüfung der übertragenen Daten gewährleisten, dass die Daten sauber und unbeschädigt ankommen.
  • MASV kann auch in gängige Datenorchestrierungsplattformen integriert werden, um Datenvalidierungsaufgaben zu automatisieren.

4. Sichere Lagerung und Isolierung

  • Was ist erforderlich?Alle ruhenden Daten, die sich in Speichersystemen befinden, müssen jederzeit verschlüsselt sein. APIs erfordern eine zentralisierte Schlüsselverwaltung, und die Übertragungsplattform sollte aus segmentierten Umgebungen bestehen, um das Risiko von Datenlecks oder unbefugten lateralen Bewegungen zu minimieren.
  • Wie automatisierte und sichere Datenerfassung hilftMASV verwendet AES-256-Verschlüsselung für alle gespeicherten Daten, und sein zentralisierter und sicherer Web-Uploader (MASV Portals) gewährleistet einen einzigen Zugangspunkt zum gemeinsamen Speicher für zusätzliche Sicherheit. Die MASV-Web-App bietet eine zentralisierte Schlüsselverwaltung, und MASV-Benutzer verfügen über ein privates beschleunigtes Netzwerk mit einem “Zero Trust”-AWS-Backbone, das die seitliche Bewegung eines Angreifers im System verhindert.

5. Herkunft und Abstammung

  • Was ist erforderlich?Die Protokollierung der Datenherkunft und -transformation sowie die Verfolgung von Metadaten sind von entscheidender Bedeutung, um nachzuweisen, woher die Daten stammen, wie sie transformiert wurden und wer darauf zugegriffen hat. Dies verbessert die Vertrauenswürdigkeit und unterstützt die Einhaltung von Vorschriften.
  • Wie automatisierte und sichere Datenerfassung hilftDas MASV-Übertragungsprotokoll, der Paketaktivitäts-Feed und die Webhook-Ereignisprotokolle zeichnen wichtige Ereignisse im Lebenszyklus einer Datei auf, vom Hochladen über das Herunterladen bis hin zum Löschen, und bieten so einen überprüfbaren Prüfpfad. MASV erstellt und verwaltet Metadaten zu Dateiquelle, Zielort, Zeitstempeln und Benutzeridentität.

6. Überwachung und Prüfung

  • Was ist erforderlich?: Kontinuierliche Protokollierung und Zugriffsverfolgung bieten Echtzeit-Transparenz über Datenaktivitäten. Dies hilft dabei, Anomalien, unbefugte Zugriffe und Datenabweichungen zu erkennen, um die Datenintegrität und -sicherheit zu gewährleisten.
  • Wie automatisierte und sichere Datenerfassung hilftDetaillierte Ereignisprotokolle und Abrechnungshistorien können als CSV-Datei exportiert werden. Diese Informationen können auch über APIs und Webhooks in SIEM-Tools (Security Information and Event Management) wie Splunk, Sumo Logic oder Azure Sentinel integriert werden, was die Zentralisierung der Überwachung und die Erkennung von Anomalien erleichtert.

7. Lebenszyklusmanagement

  • Was ist erforderlich?Es müssen Regeln für die Datenaufbewahrung und sichere Löschung angewendet werden, um Compliance, Datenschutz und Effizienz zu gewährleisten. Diese Regeln begrenzen die Aufbewahrungsdauer sensibler Daten und verringern so das Risiko einer Offenlegung, während die sichere Löschung die Wiederherstellung veralteter Daten verhindert.
  • Wie automatisierte und sichere Datenerfassung hilftLebenszyklus-Management-Tools wie das automatische Ablaufen von übertragenen Dateien nach fünf Tagen (sofern Kontoinhaber nichts anderes festlegen), benutzerdefinierte Ablaufdaten für Übertragungen und die unwiderrufliche Löschung von Daten nach Ablauf der Dateien.
Den Engpass bei der KI-Erfassung beseitigen

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Automatisierung und Skalierung des Workflows

Workflows mit Petabytes an Daten können durch die oben genannten Schritte sicher gestaltet werden, werden jedoch ohne Automatisierung schnell unüberschaubar. Aus diesem Grund muss ein nachhaltiger KI-Datenerfassungsprozess Ereignisse wie das Hochladen neuer Daten, Validierungen, Wiederholungsversuche und Benachrichtigungen selbst verwalten.

Hier kommt das Automatisierungs-Ökosystem von MASV voll zur Geltung.

Die sofort einsatzbereiten Automatisierungstools von MASV für die intelligente Übertragungsautomatisierung umfassen Watch Folders, die MASV-API oder MASV Agent, mit denen jeder – vom Gelegenheitsnutzer bis zum Dateningenieur – schnell automatisierte Daten-Upload-Pipelines konfigurieren kann. Workflows können so konfiguriert werden, dass externe Mitarbeiter unstrukturierte Daten per Drag-and-Drop über MASV-Portale hochladen können, die so konfiguriert werden können, dass sie diese Daten automatisch gleichzeitig an einen oder mehrere Speicherorte übertragen.

Die Flexibilität der MASV-Plattform ermöglicht auch native Integrationen mit beliebten Plattformen für Datenorchestrierung und MLOps-Datenpipeline-Automatisierung, wie beispielsweise Apache Airflow, Kubeflow Pipelines, Jenkins, n8n, Make.com oder Node-RED, um Datenpipelines für Continuous Delivery (CD) zu ermöglichen.

Workflow-Diagramm zur Automatisierung der KI-Datenerfassung, das den sicheren Modelltrainingsprozess mit Datenquellen und S3-Speicher zeigt.

Dateningenieure können diese Integrationen nutzen, um im Rahmen einer einheitlichen Pipeline umfangreiche Übertragungen zu initiieren, zu überwachen und zu validieren. Hier ist ein Beispiel dafür, wie die Orchestrierungsplattform Apache Airflow mit MASV zusammenarbeiten kann, um eine KI-Datenpipeline zu automatisieren:

Tabelle: Orchestrierung der KI-Datenaufnahme mithilfe der Datenorchestrierung von Apache Airflow mit MASV

Pipeline-Phase Luftstromregler Aktion
1. Erkennung (Auslöser) Sensor (z. B. FileSensor) Startet den gerichteten azyklischen Graphen (DAG): Überwacht einen bestimmten lokalen Ordner oder Staging-Bereich; wenn eine neue Datensatzdatei erscheint (sich stabilisiert), löst dies den Start des Workflows aus.
2. Vorbereitung BashOperator Standardisiert die Daten: Führt einen Shell-Befehl aus (z. B., tar -czf) um den Rohordner in ein einziges Archiv zu komprimieren oder ihn in ein gesperrtes Verarbeitungsverzeichnis zu verschieben.
3. Validierung (Sicherheitskontrolle) Python-Operator Führt eine Python-Funktion aus, die eine Bibliothek wie Microsoft Presidio verwendet, um die Datei nach personenbezogenen Daten zu durchsuchen; gibt einen booleschen Wert (True/False) oder einen Exit-Code zurück.
4. Entscheidung ZweigPythonOperator Liest das Ergebnis der Validierungsaufgabe:
  • Wenn sicher: Routen zum Aufladen_zu_masv Aufgabe
  • Wenn unsicher: Routen zum Sicherheitswarnung senden Aufgabe
5. Übertragen (Hochladen) Python-Operator Löst den MASV-Agenten aus, der nur bei Validierung ausgeführt wird; sendet eine POST-Anfrage an die MASV-API, um die Datei in Ihr mit S3 verknüpftes MASV-Portal hochzuladen.
6. Umfrage Python-Sensor Überwacht den Fortschritt: Ruft regelmäßig die MASV-API auf (GET /packages/{id}) um den Status zu überprüfen; die Aufgabe wird erst dann als erfolgreich markiert, wenn die Übertragung zu 100% abgeschlossen ist.
7. Überprüfung S3-Schlüsselsensor Bestätigt die Ankunft in der Cloud: Überprüft den spezifischen S3-Bucket-Schlüssel, um sicherzustellen, dass die Datei physisch angekommen ist und für das Training des KI-Modells bereitsteht.
8. Übergabe/Alarm Slack-Webhook-Operator Benachrichtigung: Je nach gewählter Option wird entweder eine “Bereit für die Schulung”-Meldung oder eine Sicherheitswarnung an Ihr Team gesendet.

Wie MASV die S3-Landung automatisiert

Unabhängig davon, welches Datenorchestrierungstool verwendet wird, basiert der Workflow auch auf einer MASV-Cloud-Integration ohne Programmieraufwand mit S3 und automatisiertem Upload:

  1. Der AuslöserNach Überprüfung der Daten verwendet der Orchestrator MASV, um den Datensatz auf ein bestimmtes MASV-Portal hochzuladen.
  2. Die ÜbertragungMASV beschleunigt die Datenübertragung über sein privates Netzwerk.
  3. Die LandungDas MASV-Portal ist mithilfe einer No-Code-Integration vorkonfiguriert, um alle eingehenden Dateien automatisch direkt an Ihren Amazon S3-Bucket weiterzuleiten.
  4. Die BenachrichtigungMASV sendet einen Webhook zurück an Ihren Orchestrator, um zu bestätigen, dass die Datei sicher in S3 gespeichert ist, sodass das KI-Training beginnen kann.

Obwohl alle automatisierten Arbeitsabläufe von einem Menschen überwacht werden sollten, Im oben beschriebenen Arbeitsablauf ist kein spezifischer menschlicher Eingriff erforderlich.Jeder Datensatz wird automatisch hochgeladen, validiert, verschlüsselt und zur Speicherung für das KI-Training verschoben.

Beispiel: Pseudocode für eine MASV-Datenorchestrierungsintegration

So könnte ein Airflow-DAG-Code-Schnipsel in Python-Pseudocode aussehen, einschließlich einer kritischen Validierungsstufe mit BranchPythonOperator, um zu verhindern, dass fehlerhafte Daten in die Upload-Phase gelangen:


from airflow.sdk import DAG from airflow.providers.standard.operators.python import PythonOperator, BranchPythonOperator from airflow.providers.slack.operators.slack_webhook import SlackWebhookOperator from airflow.providers.standard.sensors.filesystem import FileSensor import pendulum import requests

# Konfiguration DATASET_PATH = "/data/incoming/dataset.txt" MASV_AGENT_URL = "http://masv-agent:8080/api/v1" def scan_for_pii(**kwargs): """ Simuliert einen PII-Scan. In der Produktion importieren Sie Presidio hier.
    Gibt 'upload_to_masv' zurück, wenn sicher, 'security_alert', wenn unsicher. """ pii_found = False # Auf "True" setzen, um den Fehlerpfad zu testen if pii_found: print('🚨 PII ERFASST! Upload wird blockiert.') return "security_alert" else: print('✅ Scan bestanden. Fahre mit dem Upload fort.') return "upload_to_masv" def trigger_masv_upload(**kwargs): endpoint = f"{MASV_AGENT_URL}/portals/uploads"
    payload = { "subdomain": "my-s3-portal", "paths": [DATASET_PATH], "package_name": "Validated_Training_Data' } resp = requests.post(endpoint, json=payload)
    resp.raise_for_status() print(f'Upload gestartet: {resp.json()["id']}') # DAG-Definition mit DAG( 'secure_ai_ingest', start_date=pendulum.yesterday(), schedule_interval=None, catchup=False ) as dag:
    # 1. Auf Datei warten wait_for_file = FileSensor( task_id='wait_for_file', filepath=DATASET_PATH, poke_interval=30 ) # 2. Validierungsgate
    validation_gate = BranchPythonOperator( task_id='validate_data', python_callable=scan_for_pii ) # 3a. Erfolg upload_task = PythonOperator( task_id='upload_to_masv', python_callable=trigger_masv_upload
    ) # 3b. Fehler alert_task = SlackWebhookOperator( task_id='security_alert', http_conn_id="slack_connection", message="🚨 SICHERHEITSALARM: PII in AI-Ingest-Pipeline erkannt. Upload blockiert.", channel='#security-ops' ) # 4. Erfolgsmeldung success_notify = SlackWebhookOperator( task_id='notify_success', http_conn_id="slack_connection", message="✅ Daten sicher über MASV auf S3 hochgeladen.",
        channel="#ai-team" ) # Verknüpfung wait_for_file >> validation_gate validation_gate >> upload_task >> success_notify validation_gate >> alert_task

Der Vorteil von MASV für die Erfassung von Daten im Petabyte-Bereich

MASV ermöglicht blitzschnelle und zuverlässige KI-Workflows durch Cloud-Transfer-Beschleunigung, No-Code-Integrationen mit anderen Plattformen, Automatisierungen und eine für Unternehmen geeignet Sicherheit und Compliance – trägt dazu bei, die Markteinführungszeit für KI-Unternehmen zu verkürzen.

Die skalierbare, no-code-Plattform lässt sich mit Speicher- und anderen Tools integrieren, um reibungslose und konforme Arbeitsabläufe zu gewährleisten, ergänzt durch die Kernkompetenzen von MASV im Bereich Dateiübertragung:

  • GeschwindigkeitMultithreaded, beschleunigte Übertragungen für Datenbewegungen im Petabyte-Bereich
  • Sicherheit: AES-256- und TLS 1.2-Verschlüsselung, IAM und Zugriffskontrollen sowie eine sichere Cloud-Plattform, die den Serverzugriff und manuelle Patch-Updates überflüssig macht.
  • Einhaltung der Vorschriften: SOC 2 Typ II, ISO 27001, DSGVO, PIPEDA, TPN Gold.
  • AutomatisierungAPI, CLI (MASV Agent), benutzerdefinierte Webhooks und Überwachungsordner für automatisierte Dateiübertragungs-Workflows ohne manuellen Eingriff.
  • SkalierbarkeitNahtlose Verarbeitung einer beliebigen Anzahl großer Dateien jeder Größe und jedes Datenvolumens sowie ein globales beschleunigtes Netzwerk mit über 400 Servern.
  • Verlässlichkeit: Unermüdliche automatische Wiederholungsversuche mit Neustart am Checkpoint im Falle einer Unterbrechung und Prüfsummenvalidierung zur Gewährleistung der Datenintegrität.
Troveo AI Kundengeschichte: Troveo-Logo auf blauem Hintergrund mit einem unscharfen Bild einer Person.

Anwendung in der Praxis: MASV in einer KI-Pipeline

MASV hat kürzlich mit Troveo zusammengearbeitet., eine Videolizenzierungsplattform für generative KI-Unternehmen, die Inhalte für das Modelltraining benötigen, um durchschnittlich 6.000 TB an Videos pro Monat mithilfe von MASV Portals in den Amazon S3-Cloud-Speicher von Troveo zu übertragen.

  • Eine native Integration mit S3 half Troveo dabei, jeden Monat Petabytes an Daten ohne manuellen Eingriff in den Speicher zu übertragen.
  • Das beschleunigte, private globale Netzwerk von MASV bot Troveo die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit, die das Unternehmen benötigte, um seine Content-Erfassungsmaschine auf Hochtouren laufen zu lassen.
  • Dank der kostenlos einrichtbaren MASV-Portale konnte Troveo für jeden Mitwirkenden ein eigenes Portal erstellen, um die Inhalte zu organisieren.
  • Eine Drag-and-Drop-Oberfläche ermöglichte es Benutzern mit unterschiedlichem technischem Hintergrund, Inhalte einfach hochzuladen, ohne dass Troveo den Mitwirkenden weltweit technische Hilfe leisten musste.

Aufbau eines sicheren Workflows für die Erfassung von KI-Daten mit MASV

Der Aufbau von KI-Modellen ist nicht einfach, aber Unternehmen haben festgestellt, dass die Einrichtung eines sicheren Workflows für die KI-Datenerfassung noch größere Schwierigkeiten bereiten kann – insbesondere, wenn man nicht über die richtigen Tools verfügt. Deshalb Der Aufbau einer sicheren, automatisierten Pipeline für die Erfassung von KI-Daten ist unerlässlich, um die Entwicklung voranzutreiben und die Markteinführungszeit in einem schnelllebigen Umfeld zu verkürzen.

Der Bau einer solchen Pipeline geschieht jedoch auch nicht über Nacht. Er erfordert sorgfältige Überlegungen und die Berücksichtigung mehrerer Faktoren:

  • Datenbeschaffung und Zugriffskontrolle
  • Transport und Verschlüsselung
  • Validierung und Bereinigung
  • Sichere Lagerung
  • Datenherkunft und -herkunft
  • Überwachung und Prüfung
  • Lebenszyklusmanagement

MASV’Die Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Einfachheit von MASV können dazu beitragen, den Prozess zu beschleunigen. Und dank seiner No-Code-Integrationen mit Cloud- und verbundenen lokalen Speichern in Kombination mit API-Tools zur Integration mit Datenorchestrierungsplattformen ist MASV für KI-Pipelines die offensichtliche Wahl.

Wenden Sie sich an das MASV-Team, um einen Beratungstermin oder eine interaktive Demo zu vereinbaren und mehr darüber zu erfahren, wie MASV Ihnen bei der Automatisierung Ihrer KI-Datenaufbereitungspipeline helfen kann.

Den Engpass bei der KI-Erfassung beseitigen

Mit MASV für KI-Workflows können Sie riesige Datenmengen schneller und zuverlässiger verarbeiten.

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