VAST Data hat eine Partnerschaft mit Microsoft geschlossen, um das VAST AI Operating System (AI OS) nativ auf Microsoft Azure anzubieten. Ziel dieser Integration ist die Schaffung einer leistungsstarken und skalierbaren KI-Infrastruktur in der Cloud mit Fokus auf agentenbasierte KI und Workflows für Produktionsmodelle.
Das VAST AI OS läuft direkt auf der Azure-Infrastruktur und ermöglicht Unternehmen die Nutzung vertrauter Azure-Tools, Governance-, Sicherheits- und Abrechnungsfunktionen. Ziel ist es, einheitliches Management, konsistente Leistung und Azure-Zuverlässigkeit zu erreichen und gleichzeitig die On-Premises-Funktionen von VAST in die GPU-beschleunigte Umgebung von Azure zu erweitern.
VAST-Dienste als natives Azure-Angebot
Azure-Kunden erhalten Zugriff auf den umfassenden Datendienst-Stack von VAST, der einheitliche Speicher-, Datenkatalogisierungs- und Datenbankfunktionen umfasst. Die Plattform ist so konzipiert, dass sie komplexe KI-Prozesse in lokalen, hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen unterstützt, ohne dass eine Neugestaltung der Anwendungen erforderlich ist.
Durch die Positionierung von VAST als Cloud-nativer Azure-Dienst können Unternehmen KI-Datendienste auf einer einzigen logischen Plattform konsolidieren. Dieser Ansatz zielt darauf ab, operative Herausforderungen zu minimieren und eine konsistente Leistung, Datenverwaltung und Sicherheit zu gewährleisten, unabhängig davon, wo die Daten gespeichert sind.
Jeff Denworth, Mitbegründer von VAST Data, beschrieb die Partnerschaft als Möglichkeit, eine KI-Infrastruktur zu schaffen, die Leistung, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit für agentenbasierte KI vereint. Er betonte, dass die Zusammenarbeit mit Azure es Kunden ermöglicht, Daten und KI-Prozesse mit den bekannten Tools von VAST zu vereinheitlichen, die nun durch die globale Präsenz und Flexibilität von Azure erweitert werden.
Agentische KI mit InsightEngine und AgentEngine
Die Integration ist für agentenbasierte KI optimiert, bei der autonome Agenten kontinuierlich mit Live-Daten arbeiten. VAST AI OS auf Azure bietet zwei zentrale Dienste:
- VAST InsightEngine: Dies bietet effiziente, leistungsstarke Rechen- und Datenbankdienste, die speziell für KI-Datenaufgaben wie Vektorsuche, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Datenaufbereitung entwickelt wurden. Durch die datennahe Ausführung von Berechnungen mit verbesserter Ein-/Ausgabe und Indizierung werden Latenzzeiten reduziert und der Durchsatz erhöht.
- VAST AgentEngine: Dies steuert autonome Agenten auf Echtzeit-Datenströmen in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen. Dadurch wird eine kontinuierliche KI-Verarbeitung global verteilter Datensätze ermöglicht, ohne dass eine manuelle Datenaufbereitung oder Pipeline-Anpassung erforderlich ist.
Zusammen bilden diese Dienste eine Steuerungs- und Ausführungsschicht für agentenbasierte KI-Workflows in lokalen und Multi-Cloud-Umgebungen.
Leistungsfähigkeit im großen Maßstab für Modellbauer
VAST AI OS ist darauf ausgelegt, GPU- und CPU-Cluster während des Trainings und der Inferenz auszulasten. Auf Azure nutzt es die Laos VM-Serie und Azure Boost Accelerated Networking.
Zu den wichtigsten Leistungsmerkmalen gehören:
- Hochdurchsatz-Datendienste zur vollständigen Ausnutzung der GPU- und CPU-Kapazitäten
- Intelligentes Caching für häufig abgerufene Datensätze zur Reduzierung der Latenzzeit
- Metadatenoptimierte Eingabe-/Ausgabepfade zur Verarbeitung kleiner Dateien und metadatenintensiver KI-Aufgaben
Ziel ist es, von ersten Tests bis hin zur produktionsweiten Einführung in mehreren Regionen eine zuverlässige Leistung zu gewährleisten und den Modellentwicklern eine konsistente Datenebene für ihr Wachstum bereitzustellen.
Hybride KI mit Exabyte-Scale-Datenbereich
Für Kunden mit hybriden oder lokalen VAST-Systemen bietet der VAST DataSpace im Exabyte-Bereich einen einheitlichen globalen Namensraum über Standorte und Clouds hinweg. Diese einheitliche logische Sicht beseitigt Datensilos und macht das manuelle Kopieren von Daten überflüssig.
Unternehmen können GPU-beschleunigte Aufgaben von lokalen Systemen auf Azure ausweiten, ohne die übliche Datenmigration oder -rekonfiguration durchführen zu müssen. KI-Prozesse lassen sich erweitern, indem derselbe Namespace als Ziel verwendet wird, wobei VAST die Datenplatzierung und -verschiebung im Hintergrund verwaltet.
Einheitlicher Datenzugriff und KI-native Datenbank
Die in Azure integrierte Plattform umfasst:
- VAST DataStore: Dies unterstützt Datei- (NFS, SMB), Objekt- (S3) und Blockprotokolle von einer einzigen Plattform aus. Diese Konfiguration ermöglicht es Legacy-Systemen, Analyse- und KI-Aufgaben, dieselben Daten zu nutzen, ohne dass separate Speichersysteme erforderlich sind.
- VAST-Datenbank: Dies vereint eine hohe Transaktionsleistung, Abfragegeschwindigkeit auf Warehouse-Niveau und die Wirtschaftlichkeit eines Data Lakes und ermöglicht so die Ausführung gemischter Workloads auf einer einzigen Plattform anstatt auf separaten OLTP-, OLAP- und Lake-Systemen.
Elastische, kosteneffiziente Architektur
Die DASE-Architektur (Disaggregated, Shared-Everything) von VAST ermöglicht die unabhängige Skalierung von Rechen- und Speicherressourcen innerhalb von Azure. Kunden können Ressourcen an sich ändernde Modelle, Datensätze und Anforderungen anpassen, anstatt verbundene Systeme zu überlasten.
Die integrierte Ähnlichkeitsreduktion verringert zudem den Speicherbedarf durch das Entfernen doppelter Datenmuster, insbesondere bei großen Modellen, Einbettungen und Datensatzversionen. Dies führt zu einer kostengünstigeren Grundlage für eine umfassende KI-Infrastruktur.
Ausrichtung an Microsofts KI-Roadmap
Aung Oo, Vizepräsident für Azure Storage bei Microsoft, erklärte, dass VAST AI OS auf Azure eine leistungsstarke, skalierbare Plattform auf Basis der Laos VM-Serie mit Azure Boost bietet und lokale KI-Pipelines in die GPU-gestützte Infrastruktur von Azure erweitert. Er hob die zunehmende Nutzung von VAST durch Modellentwickler aufgrund seiner Skalierbarkeit, Leistung und KI-nativen Funktionen hervor. Die Partnerschaft solle den Betrieb vereinfachen, Kosten senken und die Gewinnung von Erkenntnissen beschleunigen.
Während Microsoft seine KI-Infrastruktur und kundenspezifischen Siliziumprojekte weiterentwickelt, arbeitet VAST mit dem Azure-Team zusammen, um zukünftige Plattformanforderungen zu erfüllen. Diese Partnerschaft positioniert VAST als zentrale Daten- und KI-Plattform mit dem Ziel, zukünftige KI-Systeme mit einem Betriebssystem zu unterstützen, das auf Skalierbarkeit, Leistung und Benutzerfreundlichkeit ausgelegt ist.
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