Databricks stellt Storage-optimierte Vector Search Endpoints vor – So profitieren Unternehmen im KI- und Data-Engineering Bereich

Veröffentlicht am 16. Juni 2025

Die rasante Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere durch innovative Technologien wie Retrieval-Augmented-Generation (RAG), semantische Suche oder Entity Resolution, stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Bisher stießen solche Anwendungen beim Einsatz auf großen unstrukturierten Datenmengen schnell an technische oder finanzielle Grenzen. Der Datenspezialist Databricks begegnet dieser Herausforderung nun mit einer entscheidenden Neuerung: der Veröffentlichung sogenannter „Storage-optimized Vector Search Endpoints“ – einer speziell entwickelten, hochskalierbaren Suchtechnologie, die gerade für Data Scientists, KI-Entwickler und Data Engineering Experten einen Quantensprung in Sachen Skalierung und Wirtschaftlichkeit verspricht.

Was genau verbirgt sich hinter den Storage-optimized Vector Search Endpoints?

Unternehmen sammeln immer größere Mengen unstrukturierter Daten – dazu zählen Bilder, Audio- und Videofiles oder textbasierte Dokumente. Doch nur ein kleiner Teil dieser Daten wird bisher effektiv genutzt, um Insights und Mehrwerte zu schaffen. KI-basierte Nutzungsszenarien wie vektorbasierte semantische Suchen bieten Potenziale, dies fundamental zu verändern. Allerdings stoßen bestehende Lösungen bei extrem großen Datenmengen rasch auf Grenzen bezüglich Performance, Kosten und Entwicklungszyklen.

Mit den neu angekündigten Storage-optimized Endpoints trennt Databricks bewusst Speicherplatz und Rechenkapazität voneinander, wodurch sich Indexierungsprozesse durch die immense Parallelisierungskraft von Apache Spark erheblich beschleunigen und einfacher skalieren lassen. Dabei werden die gleichen APIs genutzt, so dass bestehende Workflows ohne große Anpassungen profitieren können.

Wesentliche Vorteile der Storage-optimized Vector Search auf einen Blick

Massive Skalierbarkeit: Die Storage-optimized Variante adressiert eine der größten Herausforderungen heutiger KI-Workloads – die Arbeit mit Milliarden von Vektoren in Form von Datensätzen. Wo Standardlösungen bei einigen hundert Millionen Vektoren an ihre Grenzen stießen, ermöglicht die neue Lösung eine nahezu unbegrenzte Skalierung über Milliarden von Einträgen hinweg. Unternehmen können nun endlich auf vollständige Datenbestände zurückgreifen, ohne vorher umständlich Stichproben vornehmen oder Daten reduzieren zu müssen.

Verbesserte Kosteneffizienz: Frühere Infrastrukturkosten stellten einen entscheidenden Hemmfaktor dar. Nun sehen Nutzer bei großen Datensatzoperationen bis zu einer siebenfachen Kostensenkung gegenüber bisherigen Lösungen. Ein konkretes Rechenbeispiel veranschaulicht diesen enormen Vorteil: Bisher lagen Kosten für 1,3 Milliarden gespeicherte Vektoren bei monatlich rund 47.000 US-Dollar; mit der neuen Technologie fallen dagegen nur etwa 7.000 US-Dollar pro Monat an, was eine signifikante finanzielle Entlastung bedeutet.

Schnellere Entwicklung und Iteration: Ein weiterer entscheidender Vorteil liegt darin, gründlich verkürzte Entwicklungs- und Aktualisierungszyklen zu realisieren. War es bisher mit erheblichem Aufwand und Zeitverlust verbunden, große Vector-Indizes zu erstellen oder zu aktualisieren, gelingt dies nun drastisch schneller. Zum Beispiel ist das Aufbauen eines Indexes mit einer Milliarde Vektoren in weniger als acht Stunden möglich. Kleinere Indizes (ca. 100 Millionen Vektoren) können sogar in wenigen Minuten aufgebaut werden.

Benutzerfreundliches und intuitives Filtering: Databricks erhöht zusätzlich die Benutzerfreundlichkeit der Storage-optimized Vector Search massiv. So erlaubt ein SQL-ähnlicher Syntaxansatz beim Metadaten-Filtern eine unkomplizierte Bedienung, die auch Nutzern vertraut erscheint, die weniger tief in speziellen Datenbanken-Technologien stecken.

Nahtlose Integration durch bekannten API-Standard und einfaches Deployment

Die neue Storage-optimized Technologie lässt sich unkompliziert implementieren. Durch die Beibehaltung der bekannten APIs können Data Science Teams, Data Engineers und KI-Entwickler bestehende Applikationen leicht migrieren – umfangreiche Codeänderungen entfallen größtenteils. Gleichzeitig stellt die nahtlose Integration mit Databricks Mosaic AI und Unity Catalog sicher, dass hohe Compliance- und Governance-Standards erfüllt bleiben – einschließlich Zugriffsrechteverwaltung, Audit Trails und Linientracking. Für Unternehmen ein essenzieller Wettbewerbsvorteil im Hinblick auf Datenschutzanforderungen und regulatorische Compliance.

Neue Komfort-Features für noch einfacheres Arbeiten mit Vector Search

In Unternehmen sind kurze Entwicklungszyklen entscheidend. Bisher erforderte etwa der Aufbau einer Chat-Anwendung mit Vector Search im Hintergrund erhebliche Code-Entwicklung. Mit den neu angekündigten Features können KI-Agenten zur Wissensbasis-Abfrage wesentlich schneller und ohne zusätzliche Codierung getestet, entwickelt, exportiert und eingesetzt werden. Durch die direkte Integration im sogenannten „Agent Playground“ vereinfacht Databricks somit die Transformation von Prototypen zu breit einsetzbaren Produktionslösungen erheblich.

Um eine bessere Kostentransparenz sowie Finanzplanung zu gewährleisten, führt Databricks außerdem eine verbesserte Kostenüberwachung und Tagging-Lösung auf Ebene der Endpunkte ein. Die FinOps-Abteilungen in Unternehmen erhalten somit deutlich verbessert Überblick über Kostenzusammenhänge, Ressourcenverbrauch und den ROI einzelner Investitionen in KI- und Data-Engineering Lösungen.

Fazit und Ausblick – Databricks Vector Search als Wegbereiter für großangelegte KI-Anwendungen

Die Einführung der Storage-optimized Vector Search Endpoints ist ein bedeutender Meilenstein für zahlreiche Unternehmen im Bereich KI, Data Engineering und Data Science. Databricks beseitigt zentrale Hindernisse, die bisher zukunftsweisende KI-Anwendungen auf großen, unstrukturierten Datenbeständen erschwert oder verteuert haben. Die Kombination von unbegrenzter Skalierbarkeit, signifikanter Kostenreduktion sowie vereinfachten Entwicklungs- und Verwaltungsmöglichkeiten eröffnet spannende neue Chancen für innovative Anwendungen im Bereich Industrial AI und umfassende Datenauswertung.

Klar ist zudem, dass Databricks dieses Feld weiterhin intensiv entwickelt – zukünftige Updates und weitere Integrationen sind bereits angekündigt. Gerade Unternehmen, die bisher Kosten und Skalierungsgrenzen von KI-Systemen gescheut haben, bietet diese Neuentwicklung jetzt nachhaltige Anreize, hier massiv einzusteigen und Wettbewerbsvorteile auszubauen.

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