Auf der ISC High Performance 2026 in Hamburg präsentiert VDURA drei wichtige Plattform-Updates zur Verbesserung von Speicherprozessen und Datenpipeline-Performance für KI- und HPC-Umgebungen. Das Unternehmen stellte eine mandantenfähige Steuerungsebene der nächsten Generation, verbesserte S3-Performancefunktionen und native S3-Objektkennzeichnung vor. Die allgemeine Verfügbarkeit ist für die zweite Jahreshälfte 2026 geplant.
Die Aktualisierungen zielen auf Organisationen ab, die umfangreiche KI-Trainings-, Inferenz- und wissenschaftliche Rechenlasten verwalten, bei denen operative Einfachheit und nachhaltige Speicherleistung von entscheidender Bedeutung sind.
Neue Steuerungsebene zielt auf mandantenfähige KI- und HPC-Bereitstellungen ab
Die neue Generation der VDURA-Steuerungsebene bietet eine überarbeitete Managementoberfläche speziell für Multi-Tenant-Umgebungen. Die Plattform verfügt über eine modernisierte Managementschnittstelle und ein vereinfachtes Mandantenverwaltungsmodell, mit dem Plattformadministratoren und Mandantenbetreiber Speicherressourcen über ein zentrales Dashboard verwalten können.
Die Version umfasst außerdem eine REST-API für wichtige Plattformfunktionen und bietet Integrationspunkte für Automatisierungs-Frameworks, Orchestrierungstools und operative Workflows. Schnittstelle und API sollen gemeinsam die Verwaltungskomplexität reduzieren und gleichzeitig die für Unternehmens-, Cloud- und Forschungsumgebungen erforderliche Kontrolle gewährleisten.
S3-Performance optimiert für KI-Datenpipelines
VDURA stellt außerdem eine Reihe von S3-Leistungsverbesserungen bereit, die speziell für Cloud-native KI-Workflows entwickelt wurden. Laut Unternehmen sollen die Updates einen hohen Durchsatz bei datenintensiven Operationen wie Modell-Checkpointing, Inferenzbereitstellung und der Aufnahme großer Datensätze gewährleisten.
Die Verbesserungen zielen darauf ab, die Latenz bei S3-nativen Operationen zu reduzieren und gleichzeitig den Gesamtdurchsatz bei gleichzeitigen Lese- und Schreibvorgängen zu erhöhen. Da KI-Umgebungen hinsichtlich Datensatzgröße und Benutzeranzahl stetig wachsen, ist die Aufrechterhaltung einer konsistenten Objektspeicherleistung immer wichtiger geworden, um Engpässe in der Verarbeitungspipeline zu minimieren.
Native S3-Objektkennzeichnung erweitert das Metadaten-basierte Datenmanagement
Ergänzend zu den Leistungsverbesserungen führt VDURA die native Unterstützung für S3-Objekt-Tagging ein. Diese Funktion ermöglicht es Unternehmen, Metadaten mit gespeicherten Objekten zu verknüpfen und so ein Framework für richtlinienbasiertes Datenmanagement und Governance zu schaffen.
Mithilfe von Objekt-Tags können Administratoren Lebenszyklusrichtlinien implementieren, Tiering-Workflows automatisieren und differenziertere Zugriffskontrollen für Datensätze, Modellartefakte und wissenschaftliche Forschungsrepositorien anwenden. Für Organisationen, die Objektspeicherumgebungen im Petabyte-Bereich betreiben, kann die metadatengesteuerte Verwaltung die Governance und die Datenlebenszyklusprozesse optimieren, ohne dass Änderungen an den Anwendungsworkflows erforderlich sind.
Kundenorientierte Verbesserungen
„Mit diesen neuen Funktionen konzentrieren wir uns darauf, VDURA leistungsfähiger und benutzerfreundlicher für alle Ebenen des Unternehmens zu gestalten“, so Chris Girard, Vice President of Product Management bei VDURA. „Die neue Management-Oberfläche bietet Anwendern, die VDURA täglich nutzen, mehr Übersichtlichkeit und Kontrolle. Gleichzeitig ermöglichen unsere erweiterten S3-Funktionen Dateningenieuren und KI-Experten den Aufbau komplexerer, automatisierter Datenpipelines. Genau diese Betriebs- und Integrationsfunktionen haben sich unsere Kunden gewünscht.“
Verfügbarkeit
Die Steuerungsebene der nächsten Generation, die Leistungsverbesserungen für S3 und die nativen S3-Tagging-Funktionen werden voraussichtlich in der zweiten Jahreshälfte 2026 für alle Systeme der V5000-Klasse allgemein verfügbar sein. Bestehende Kunden können die neuen Funktionen über ein Online-Software-Update direkt im System implementieren.
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