Nutanix heeft de algemene beschikbaarheid aangekondigd van Nutanix Enterprise AI (NAI) 2.8, samen met de aanstaande release van Nutanix Kubernetes Platform (NKP) 2.19. De updates zijn gericht op het overbruggen van de kloof tussen traditionele gevirtualiseerde omgevingen en moderne, gecontaineriseerde AI-workloads. Door een dual-native architectuur te implementeren, wil Nutanix organisaties in staat stellen virtuele machines en gecontaineriseerde AI-applicaties naast elkaar te draaien op bestaande infrastructuur , waardoor de noodzaak om aparte infrastructuursilo's te creëren of data te migreren over complexe netwerklagen wordt geminimaliseerd.
"Enterprise AI zou klanten niet moeten dwingen om de systemen die hun bedrijf al draaiende houden, opnieuw op te bouwen", aldus Thomas Cornely, EVP Product Management bij Nutanix. De dual-native aanpak van het bedrijf is ontworpen om consistent beheer en governance te garanderen voor virtuele machines, containers en AI-frameworks, waardoor bijna bare-metal-uitvoering mogelijk is op gevirtualiseerde systemen met behoud van architecturale flexibiliteit.
Architectuur en mogelijkheden van Nutanix Enterprise AI 2.8
NAI 2.8 biedt een uniform beheerplatform voor het implementeren, beheren en schalen van grote taalmodellen (LLM's) en agentische workflows in hybride omgevingen. Het controleplatform biedt gecentraliseerd inzicht in tokenverbruik, ingebouwde observatiemetrieken en model-as-a-service-functionaliteit.
Om AI-frameworks voor agenten te faciliteren, introduceert het platform een algemeen beschikbare Model Context Protocol (MCP) Gateway. Deze gateway fungeert als een gestandaardiseerde toegangslaag waarmee AI-agenten kunnen communiceren met externe tools en bedrijfsdatasets zonder dat maatwerkontwikkeling nodig is. Er is ook een bijbehorende MCP Server voor Nutanix Cloud Platform (NCP) beschikbaar, waarmee agenten veilige, gecontroleerde toegang krijgen tot door Nutanix beheerde infrastructuurbronnen.
Wat de reken- en serverfunctionaliteit betreft, voegt NAI 2.8 mogelijkheden toe voor private inferentie en finetuning met meerdere GPU's. High-throughput servering wordt bereikt door tensorparallellisme over gedistribueerde knooppunten, aangevuld met batchverwerking en speculatieve decodering. Speculatieve decodering maakt gebruik van lichtgewicht conceptmodellen om de latentie bij het genereren van tokens tot wel 2.5 keer te verminderen zonder de nauwkeurigheid van het model aan te tasten. Voor modelaanpassing introduceert het platform Parameter-Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) voor modellen met minder dan 8 miljard parameters. Hierdoor kunnen organisaties adapters trainen op domeinspecifieke data met behulp van single-GPU-instanties en deze direct in productiepipelines implementeren.
De beveiligingsmaatregelen binnen NAI zijn zo gestructureerd dat agent-workloads worden geïsoleerd en model-breakout wordt voorkomen. Het platform hanteert gedetailleerd identiteits- en toegangsbeheer (IAM), aangepaste op rollen gebaseerde toegangscontroles, beperkingen voor het delen van modellen en volledige ondersteuning voor air-gapped NVIDIA NIM-implementaties.
Toevoegingen aan Nutanix Kubernetes Platform 2.19
De aankomende NKP 2.19-release richt zich op het standaardiseren van Kubernetes-bewerkingen voor zowel bare-metal als gevirtualiseerde implementaties. Het platform heeft de formele CNCF Certified Kubernetes AI Conformance-certificering ontvangen, waarmee de API-standaardisatie voor AI-orkestratie binnen bedrijven wordt bevestigd.
Deze release introduceert NKP Metal, dat de principes van hyperconverged infrastructuurbeheer toepast op bare-metal Kubernetes. Dit omvat geautomatiseerde provisioning van besturingssystemen, firmware en container runtime-componenten, samen met native persistente opslag. Voor gevirtualiseerde implementaties integreert NKP Full Stack op Nutanix AHV met Nutanix Flow om microsegmentatie en sandboxing op netwerkniveau af te dwingen, waardoor AI-agents worden geïsoleerd en laterale verplaatsing binnen het netwerk wordt voorkomen.
NKP 2.19 voegt ook een samengestelde catalogus van AI-toepassingen toe voor de geautomatiseerde implementatie van frameworks zoals Kubeflow, Milvus en Slurm. Het beheer van hardwarebronnen is bijgewerkt met gevalideerde GPU-integratieprofielen en dynamische hardwaretoewijzing.
Opslagarchitectuur en partnerprogramma's
Opslagdoorvoer blijft een cruciale factor voor een duurzame efficiëntie van GPU-berekeningen. Om trainings- en inferentiepipelines met hoge gelijktijdigheid te ondersteunen, heeft Nutanix Unified Storage (NUS) een NVIDIA-certificering op bedrijfsniveau behaald. De gevalideerde architectuur biedt datapadpaden met lage latentie en lineaire schaalbaarheid om acceleratorpipelines optimaal te benutten tijdens gedistribueerde workloads.
Naast de platformupdates lanceerde Nutanix het Powered by Nutanix: Verified Services-programma en kondigde de algemene beschikbaarheid van Service Provider (SP) Central aan. SP Central biedt een multitenant-controlepaneel waarmee managed service providers infrastructuur-, container- en AI-services kunnen provisioneren, beheren en monetiseren onder flexibele licentiemodellen.
NAI 2.8 en SP Central zijn direct beschikbaar, NKP 2.19 zal naar verwachting binnenkort verschijnen.
Amazon