Cloudera ha presentado Cloudera Anywhere Cloud , una plataforma híbrida de datos e IA diseñada para crear, implementar y escalar cargas de trabajo de nivel de producción en nubes públicas, entornos soberanos e infraestructura privada local. La plataforma puede funcionar como una implementación independiente o integrarse directamente en los lagos de datos empresariales existentes. Proporciona un plano de control centralizado que ofrece gestión automatizada, aprovisionamiento de servicios modular y gobernanza de datos uniforme sin necesidad de migrar los datos fuera de los niveles de almacenamiento local.
Descripción general de la arquitectura y movilidad de la carga de trabajo
Cloudera Anywhere Cloud utiliza una arquitectura modular y desacoplada que separa los servicios de computación de la infraestructura de almacenamiento subyacente. Este diseño permite a los equipos técnicos implementar motores analíticos independientes, como Apache Spark, Apache Kafka y Trino, junto con motores personalizados de código abierto o de terceros mediante plantillas de mercado de autoservicio. El sistema conecta estos motores de computación distribuidos a través de infraestructuras heterogéneas utilizando API estándar, formatos de tabla abierta de Apache Iceberg y el catálogo Polaris, eliminando formatos de datos propietarios y la sobrecarga de integración personalizada.
Los cuellos de botella en el rendimiento de la infraestructura y los complejos requisitos de residencia de datos suelen frenar los procesos de IA empresariales durante su transición de las fases piloto a la producción. Cloudera cita una investigación reciente que revela que el 73 % de los líderes de TI creen que las limitaciones de rendimiento de la infraestructura han obstaculizado las iniciativas operativas. Cloudera Anywhere Cloud aborda esta latencia operativa facilitando la ubicación localizada de las cargas de trabajo. Las aplicaciones se ejecutan donde lo exigen las necesidades empresariales, regulatorias o de hardware, eliminando la necesidad de replicar o transferir grandes conjuntos de datos entre entornos dispares.
Gobernanza, automatización automatizada y control
La plataforma incorpora controles de seguridad nativos de confianza cero en todos los nodos de almacenamiento y computación distribuidos. Este marco mantiene el linaje de datos, los límites de acceso y el cumplimiento continuo en los niveles de nube pública, privada y soberana. Las implementaciones heredan automáticamente las políticas de gobernanza empresarial existentes para preservar la soberanía de los datos y los derechos de propiedad intelectual.
Para simplificar las operaciones diarias, Cloudera ha integrado un copiloto automatizado en la interfaz de control. Este copiloto traduce las instrucciones en lenguaje natural a tareas operativas ejecutables, como la puesta en marcha de motores de computación, la configuración de recursos de infraestructura y la orquestación de flujos de datos de extremo a extremo en entornos conectados.
«La IA empresarial ha superado el modelo basado exclusivamente en la nube pública», afirmó Leo Brunnick, director de producto de Cloudera. «Las organizaciones no deberían tener que elegir entre innovación y control. Cloudera Anywhere Cloud ofrece la velocidad y la flexibilidad de la nube directamente a los datos empresariales. Esto permite a las empresas acelerar sus iniciativas de IA manteniendo la propiedad total de sus datos y propiedad intelectual, al tiempo que optimizan el coste de su infraestructura, tokens y modelos de negocio».
Este lanzamiento amplía la reciente apuesta de Cloudera por la infraestructura, incluyendo su plataforma conjunta de IA con VAST Data . Cloudera está presentando Cloudera Anywhere Cloud esta semana en su evento EVOLVE en Singapur.
Spark acelerado por GPU mediante NVIDIA cuDF
Junto con el lanzamiento de la plataforma, Cloudera anunció la aceleración nativa por GPU para Apache Spark 4.1 en Cloudera Data Engineering, basada en la biblioteca cuDF CUDA-X de NVIDIA. El complemento cuDF acelera las canalizaciones de Spark existentes sin necesidad de modificar el código PySpark o SQL, lo que Cloudera presenta como una forma de preparar datos listos para IA más rápidamente y, al mismo tiempo, reducir los costos de computación en la nube. Esta función se incluye en Cloudera Data Engineering como parte de Anywhere Cloud.
Amazon