Die Integration richtet sich an Unternehmen die KI-Ressourcen als Cloud- oder GPU-Dienst bereitstellen möchten. Sie verbindet Mirantis k0rdent AI mit VAST Data zu einer automatisierten Betriebsgrundlage für Mandanten. Infrastruktur und Datenversorgung werden gemeinsam orchestriert sodass neue Kundenumgebungen konsistent und zügig entstehen können. Dies ersetzt zahlreiche manuelle Abstimmungen zwischen Storage Compute Netzwerken und Zugriffssteuerung im Tagesgeschäft weitgehend. Anbieter profitieren von vereinfachter Skalierung verbesserter Isolation und einer verlässlicheren Grundlage für datenintensive Workloads.
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GPU-as-a-Service-Anbieter profitieren von gemeinsamer Compute- und Datensteuerung für KI
Die kombinierte Lösung von Mirantis und VAST schafft eine technische Verbindung zwischen GPU-Infrastruktur und Datendiensten für künstliche Intelligenz. k0rdent AI automatisiert die Orchestrierung der Infrastruktur, während das VAST AI Operating System den Zugriff auf Datenressourcen unterstützt. Beide Bereiche werden innerhalb eines gemeinsamen Betriebsrahmens verwaltet. Damit eignet sich das Angebot für Betreiber, die KI-Plattformen mit skalierbaren Ressourcen anbieten. Zu den vorgesehenen Anwendern gehören Cloud-Service-Provider, Neoclouds, Telekommunikationsunternehmen und GPU-as-a-Service-Anbieter mit anspruchsvollen Kundenumgebungen und dynamischen Workloads.
Einheitliche Orchestrierung automatisiert Storage-Provisionierung für KI-Cloud-Infrastrukturen zuverlässig
Die Plattform automatisiert nicht nur die Einrichtung von GPU- und Kubernetes-Ressourcen, sondern auch die passende VAST-Speicherversorgung. Ein Mandant erhält beim Provisionieren seiner Umgebung einen eigenen Datendienst. Dieser wird entsprechend dem Compute-Lebenszyklus aktiviert, angepasst und beendet. Der Betreiber muss für Erweiterungen keine separaten Storage-Prozesse starten oder technische Parameter manuell abstimmen. Die gemeinsame Steuerung hält Daten- und Rechenebene synchron. Sie unterstützt schnelle Bereitstellungen, klare Mandantengrenzen und einen effizienteren Betrieb großer KI-Infrastrukturen im Alltag.
Manuelle Koordination mehrerer Systeme bremst bisherige KI-Cloud-Bereitstellungen deutlich
Die bisherige KI-Cloud-Bereitstellung erforderte zahlreiche manuelle Schritte zwischen Hardware und Datenplattform. Betreiber mussten Server, Kubernetes, Netzwerkzugänge, Speicherressourcen und Berechtigungen tenantbezogen abstimmen. Diese Arbeit war besonders anspruchsvoll, wenn Netzwerkparameter ermittelt und Storage-Bereiche sicher voneinander getrennt werden sollten. Die neue Integration verbindet diese Aufgaben in einem einheitlichen Ablauf. Sie erstellt dedizierte Compute- und Datenumgebungen automatisiert, berücksichtigt die jeweils benötigten Kapazitäten und verhindert separate Storage-Eingriffe. Dadurch lassen sich neue Kundenumgebungen konsistenter bereitstellen und technische Abhängigkeiten einfacher beherrschen.
GPU-Compute startet gemeinsam mit der benötigten Storage-Infrastruktur automatisiert sofort
Bei der Clusterorchestrierung wird Storage automatisch als erforderlicher Dienst für die neue GPU-Umgebung mitgeführt. Das System richtet die Datenkapazität parallel ein und stellt ihre technische Verfügbarkeit ohne manuelle Nacharbeit sicher. Training, Inferenz und agentische KI erhalten somit unmittelbar eine funktionierende Datenbasis für ihre Verarbeitung. Wertvolle Rechenzeit wird nicht durch Verzögerungen bei der Einrichtung separater Speicherplattformen eingeschränkt. Die Kombination ermöglicht einen zügigeren Start produktiver Arbeitslasten und vereinfacht betriebliche Abläufe erheblich.
Tenant-Onboarding erfolgt durch standardisierte Muster künftig in Minuten automatisiert
Als wiederholbares Konzept soll die Integration den Betrieb von KI-Cloud-Umgebungen vereinfachen. Cloud-Anbieter setzen dabei nicht auf kundenspezifische Einzelprojekte, sondern auf definierte Infrastrukturmuster, die mehrfach ausgerollt werden können. Diese erfassen die Verbindung zwischen Hardware, Kubernetes und Storage. Die Bereitstellung neuer Tenants wird dadurch beschleunigt, während Konfigurationen konsistent bleiben. Mirantis gibt an, dass sich die Onboarding-Zeit von Wochen auf Minuten reduzieren kann. Zugleich müssen Teams weniger manuelle Abstimmungen zwischen den beteiligten Systemen durchführen.
Mit der integrierten Lösung können Betreiber KI-Clouds als wiederholbares Infrastrukturangebot gestalten. Anstelle individueller Abstimmungen für jeden neuen Tenant werden Compute, Netzwerk und Storage nach standardisierten Mustern orchestriert. Die automatisierte Bereitstellung der VAST-Datendienste zusammen mit k0rdent-AI-Ressourcen sorgt dafür, dass GPU-Cluster ohne Verzögerung arbeitsfähig werden. Dies mindert Verwaltungsaufwand und Fehlerquellen, verbessert die Mandantentrennung und erleichtert die Skalierung von Cloud-Plattformen für Training, Inferenz und weitere KI-Dienste.
