VAST Data is een samenwerking aangegaan met Microsoft om het VAST AI Operating System (AI OS) native aan te bieden op Microsoft Azure. Deze integratie is gericht op het creëren van een krachtige, schaalbare AI-infrastructuur in de cloud, gericht op agentische AI en workflows voor productiemodellen.
Het VAST AI OS draait rechtstreeks op de infrastructuur van Azure, waardoor bedrijven gebruik kunnen maken van vertrouwde Azure-tools, governance, beveiliging en facturering. Het doel is om uniform beheer, consistente prestaties en betrouwbaarheid op Azure-niveau te realiseren, terwijl de on-premises functies van VAST worden uitgebreid naar de GPU-versnelde omgeving van Azure.
VAST Services als een native Azure-aanbod
Azure-klanten krijgen toegang tot de uitgebreide dataservicestack van VAST, inclusief uniforme opslag, datacatalogisering en databasefuncties. Het platform is ontworpen om complexe AI-processen te ondersteunen in on-premises, hybride en multicloudomgevingen zonder dat er een nieuw applicatieontwerp nodig is.
Door VAST te positioneren als een cloud-native Azure-service, kunnen bedrijven AI-dataservices consolideren op één logisch platform. Deze aanpak is gericht op het minimaliseren van operationele uitdagingen en het leveren van consistente prestaties, databeheer en beveiliging, ongeacht waar de data zich bevinden.
Jeff Denworth, medeoprichter van VAST Data, beschreef de samenwerking als een manier om AI-infrastructuur te creëren die prestaties, schaalbaarheid en gebruiksgemak combineert voor agentische AI. Hij benadrukte dat de samenwerking met Azure klanten in staat stelt om data en AI-processen te verenigen met de vertrouwde tools van VAST, nu versterkt door de wereldwijde aanwezigheid en flexibiliteit van Azure.
Agentische AI met InsightEngine en AgentEngine
De integratie is geoptimaliseerd voor agentische AI, waarbij autonome agents continu werken met live data. VAST AI OS op Azure biedt twee belangrijke services:
- VAST InsightEngine: Dit levert efficiënte, krachtige computing- en databaseservices op maat voor AI-datataken, waaronder vectorzoekopdrachten, retrieval-augmented generation (RAG) en datavoorbereiding. Door de rekenkracht dicht bij de data te benutten met verbeterde I/O en indexering, wordt de latentie verminderd en de doorvoer verhoogd.
- VAST AgentEngine: Dit beheert autonome agents op realtime datastromen in hybride en multi-cloudomgevingen. Dit maakt continue AI-verwerking mogelijk in wereldwijd verspreide datasets zonder dat handmatige data staging of het herschrijven van pijplijnen nodig is.
Samen vormen deze services VAST AI OS op Azure als een controle- en uitvoeringslaag voor agentische AI-workflows in on-premises en multi-cloudomgevingen.
Prestaties op schaal voor modelbouwers
VAST AI OS is ontworpen om drukke GPU- en CPU-clusters te ondersteunen tijdens training en inferentie. Op Azure maakt het gebruik van de Laos VM-serie en Azure Boost Accelerated Networking.
De belangrijkste prestatiekenmerken zijn onder meer:
- Gegevensdiensten met hoge doorvoer om de mogelijkheden van GPU en CPU volledig te benutten
- Intelligente caching voor veelgebruikte datasets om vertraging te verminderen
- Metadata-geoptimaliseerde invoer-/uitvoerpaden voor het verwerken van AI-taken met kleine bestanden en veel metadata
Het doel is om betrouwbare prestaties te leveren, van de eerste tests tot en met de uitrol van productiemodellen in meerdere regio's. Zo krijgen modelbouwers een consistente gegevenslaag naarmate ze groeien.
Hybride AI met Exabyte-schaal DataSpace
Voor klanten met hybride of on-premises VAST-systemen biedt de exabyte-grote VAST DataSpace een uniforme, wereldwijde naamruimte voor alle locaties en clouds. Deze ene logische weergave verwijdert datasilo's en maakt handmatig kopiëren van gegevens overbodig.
Bedrijven kunnen GPU-versnelde taken uitbreiden van on-premises naar Azure zonder gebruikelijke datamigratie of herconfiguratie. AI-processen kunnen worden uitgebreid door dezelfde naamruimte te targeten, waarbij VAST de plaatsing en verplaatsing van data op de achtergrond beheert.
Geünificeerde gegevenstoegang en AI-native database
Het geïntegreerde Azure-platform omvat:
- VAST-gegevensopslag: Dit ondersteunt bestands- (NFS, SMB), object- (S3) en blokprotocollen vanaf één platform. Deze configuratie maakt het mogelijk dat legacy-, analyse- en AI-taken dezelfde data delen zonder dat er aparte opslagstacks nodig zijn.
- VAST-database: Dit combineert snelle transactieprestaties, querysnelheid van warehouse-klasse en de economische voordelen van een data lake, waardoor gemengde workloads op één platform kunnen worden uitgevoerd in plaats van op afzonderlijke OLTP-, OLAP- en data lake-systemen.
Elastische, kostenefficiënte architectuur
De Disaggregated, Shared-Everything (DASE)-architectuur van VAST maakt onafhankelijke schaalbaarheid van reken- en opslagresources binnen Azure mogelijk. Klanten kunnen resources aanpassen naarmate modellen, datasets en de vraag veranderen, in plaats van gebonden systemen te veel toe te wijzen.
Ingebouwde Similarity Reduction vermindert ook de opslagvereisten door dubbele datapatronen te verwijderen, met name voor grote modellen, embeddings en datasetversies. Dit resulteert in een kosteneffectievere basis voor een uitgebreide AI-infrastructuur.
Uitlijning met de AI-routekaart van Microsoft
Aung Oo, Vice President Azure Storage bij Microsoft, gaf aan dat VAST AI OS op Azure een krachtig, schaalbaar platform biedt, gebaseerd op de Laos VM-serie met Azure Boost, waarmee on-premises AI-pipelines worden uitgebreid naar de GPU-ondersteunde infrastructuur van Azure. Hij merkte op dat VAST momenteel door modelbouwers wordt omarmd vanwege de schaalbaarheid, prestaties en AI-native functionaliteit. Hij gaf aan dat de samenwerking de bedrijfsvoering zou moeten vereenvoudigen, de kosten zou moeten verlagen en de time-to-inzicht zou moeten versnellen.
Terwijl Microsoft zijn AI-infrastructuur en aangepaste siliciumprojecten ontwikkelt, zal VAST samenwerken met het Azure-team om te voldoen aan toekomstige platformbehoeften. Deze samenwerking positioneert VAST als een belangrijk data- en AI-platform, gericht op het ondersteunen van toekomstige AI-systemen met een besturingssysteem gericht op schaalbaarheid, prestaties en gebruiksgemak.
Amazon