Die integrierte Lösung von Mirantis und VAST Data verbindet GPU-Infrastruktur mit einer automatisierten Datenebene. Sie schafft Voraussetzungen dafür dass Speicher parallel zur Rechenumgebung für jeden Mandanten bereitsteht rechtzeitig. Auf diese Weise sollen KI-Anwendungen ohne Verzögerungen auf die benötigten Datenbestände zugreifen können dauerhaft. Cloud-Anbieter können ihre Betriebsabläufe vereinheitlichen und die wiederholte Einrichtung individueller Kundenplattformen reduzieren erheblich dadurch. Das Angebot unterstützt sichere Skalierung für Neoclouds Service Provider und spezialisierte GPU-Dienstleister im Wettbewerb.
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Mirantis k0rdent AI verbindet VAST-Datendienste mit Infrastruktur-Orchestrierung für KI
Mit der technischen Integration schaffen Mirantis und VAST eine Grundlage für die koordinierte Bereitstellung von KI-Rechenleistung und Datenressourcen. k0rdent AI orchestriert die Infrastruktur, während das VAST AI Operating System die benötigten Datendienste bereitstellt. Daraus ergibt sich eine Plattform, welche GPU-Cluster und Datenzugriff als zusammenhängende Komponenten behandelt. Die Lösung richtet sich an Betreiber kommerzieller KI-Clouds, spezialisierte Neoclouds, Telekommunikationsanbieter und GPU-as-a-Service-Unternehmen, die skalierbare Dienste für unterschiedliche Kunden und Workloads anbieten möchten.
VAST-Datendienste werden automatisch bereitgestellt, erweitert und außer Betrieb genommen
Durch die Integration wird die Datenebene zum automatisierten Bestandteil jeder neuen Compute-Bereitstellung. k0rdent AI bestellt für einen Mandanten einen isolierten VAST-Datendienst und bindet ihn an dessen Infrastruktur an. GPU-Cluster, Kubernetes und Storage folgen dadurch einer gemeinsamen Steuerungslogik. Die Plattform kann die Ressourcen gemeinsam vergrößern, verkleinern oder entfernen. Ein Administrator muss keine separaten Schritte am Storage-System vornehmen, wenn sich eine Kundenumgebung verändert. Das reduziert Komplexität, stärkt die Wiederholbarkeit und spart Zeit.
Integrierte Abläufe ersetzen komplexe Abstimmungen separater Infrastruktur- und Datenkomponenten
Bisher war die technische Umsetzung einer KI-Cloud stark von manueller Infrastrukturarbeit abhängig. Für jeden Tenant mussten Bare-Metal-Ressourcen, Kubernetes-Cluster, Netzwerksegmente, Speicherdienste und Berechtigungen einzeln vorbereitet werden. Die Ermittlung passender Storage- und Netzwerkinformationen erhöhte die Komplexität und ließ Raum für Fehler bei der Mandantentrennung. Durch die Integration werden diese Aufgaben automatisiert zusammengeführt. Sie stellt dedizierte Compute- und Datenumgebungen bereit, berücksichtigt die benötigte Skalierung und koppelt Speicherressourcen direkt an den Lebenszyklus der jeweiligen Kundenumgebung ohne nachgelagerte Anpassungen.
Neue KI-Cluster erhalten sofort Speicher ohne manuelle Infrastrukturabstimmung automatisch
Automatisierte Abläufe stellen sicher, dass ein GPU-Cluster nicht ohne die erforderliche Datenversorgung bereitgestellt wird. Parallel zur Aktivierung der Rechenleistung erzeugt das System geeignete Storage-Ressourcen und notwendige Einstellungen. KI-Anwendungen können anschließend direkt auf Dateien, Datensätze und Modelle innerhalb ihrer Umgebung zugreifen. Dadurch entfällt ein zusätzlicher Arbeitsschritt, der bislang oft zwischen Compute-Bereitstellung und Arbeitsbeginn lag. Die verfügbare GPU-Leistung wird schneller nutzbar und bleibt nicht wegen fehlender Speicheranbindung unbeschäftigt.
Weniger manuelle Abstimmung beschleunigt den Ausbau mandantenfähiger KI-Infrastrukturen deutlich
Die Integration wird als Vorlage verstanden, mit der sich KI-Cloud-Kapazitäten nach einem festen Schema bereitstellen lassen. Betreiber ersetzen Verbindungen für einzelne Kunden durch standardisierte Muster. Diese Muster regeln das Zusammenspiel von Hardware, Kubernetes und Speicher und machen Implementierungsarbeiten überflüssig. Dadurch kann ein neuer Tenant schneller starten und erhält eine konfigurierte Umgebung. Mirantis zufolge sinkt die Onboarding-Zeit von Wochen auf Minuten. Gleichzeitig reduziert sich der Aufwand für Abstimmungen, Wartung und Fehlersuche.
Die Lösung von Mirantis und VAST schafft eine engere Verbindung zwischen Rechenleistung und Datenmanagement in KI-Clouds. Ihre zentrale Funktion besteht darin, die benötigten Storage-Dienste zeitgleich mit GPU- und Kubernetes-Umgebungen zu provisionieren. Dadurch entsteht für jeden Tenant eine abgestimmte Infrastruktur, deren Komponenten gemeinsam verwaltet werden können. Betreiber erhalten weniger komplexe Abläufe, reduzieren potenzielle Konfigurationsfehler und können standardisierte Cloud-Angebote schneller ausrollen. Das verbessert die Auslastung und Verfügbarkeit datenabhängiger GPU-Ressourcen deutlich.
