„SSD‑Speicher sind mehr als nur schnellere Festplatten: sie verschieben die Grenze dessen, was wir als Flaschenhals in IT‑ und KI‑Systemen wahrnehmen. Niedrige Latenzen und hohe IOPS erlauben es, große Datensätze, Modellcheckpoints und Echtzeit‑Inference näher an Rechenressourcen zu halten, wodurch Training und Serving von ML‑Workloads neu gedacht werden müssen. Gleichzeitig erzwingt die physikalische Natur von Flash—begrenzte Schreibzyklen, Garbage Collection und Wear‑Leveling—eine bewusste Architektur: datenfreundliche IO‑Muster, Ebenen‑Tiering und effiziente Persistenzstrategien. In der Praxis bedeutet das: SSDs erhöhen die Parallelität und Agilität von Systemen, fordern aber disziplinierte Datenpipelines und ein tiefes Verständnis der Speichercharakteristik, damit Leistung nicht in Zuverlässigkeits‑ oder Kostenfallen umschlägt.“ — IT-/KI‑Praktiker
