Im Mittelpunkt der Kooperation steht die gemeinsame Automatisierung von Rechenressourcen Speicher und Datendiensten für KI-Clouds. Mirantis liefert hierfür k0rdent AI während VAST Data seine Plattform für Datenfunktionen einbindet technisch. Mandantenfähige Umgebungen können dadurch mit einheitlichen Regeln erstellt betrieben erweitert und wieder entfernt werden. Dies minimiert manuelle Übergaben zwischen Infrastrukturteams und verringert potenzielle Fehlerquellen bei wiederkehrenden Konfigurationen erheblich. Die Anbieter erhalten so mehr Geschwindigkeit beim Kundenzugang sowie bessere Voraussetzungen für sicheren Großbetrieb.
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VAST-Datendienste und k0rdent AI bilden gemeinsames Betriebsmodell für KI
Mirantis k0rdent AI erhält durch die Anbindung an VAST Datendienste eine Erweiterung für den integrierten Betrieb von KI-Infrastruktur. Die Lösung verknüpft die Orchestrierung von GPU-Ressourcen mit einer Datenebene, die Anwendungen für Training, Inferenz und Analyse versorgt. Compute und Daten werden damit innerhalb eines gemeinsamen Betriebsansatzes verwaltet. Das Angebot ist für Anbieter skalierbarer KI-Dienste ausgelegt, darunter Cloud-Provider, Neoclouds, Telekommunikationsunternehmen und GPU-Service-Anbieter, die leistungsfähige Umgebungen für verschiedene Kundenanforderungen bereitstellen wollen.
k0rdent AI reduziert getrennte Storage-Verwaltung bei Kundenumgebungen deutlich
Für Betreiber entsteht ein einheitlicher Lifecycle, der VAST-Speicher und Compute-Ressourcen gemeinsam verwaltet. k0rdent AI provisioniert isolierte Datendienste passend zur jeweiligen Kundenumgebung. Wird ein GPU-Cluster erweitert, kann die erforderliche Datenkapazität im selben Vorgang angepasst werden. Wird die Umgebung abgebaut, endet auch die zugehörige Storage-Bereitstellung. Dieses Verfahren vermeidet Medienbrüche zwischen Infrastrukturteams und Storage-Verwaltung. Es reduziert die Zahl manueller Konfigurationen und schafft eine konsistente Grundlage für skalierbare KI-Services in mandantenfähigen Cloud-Umgebungen im Betrieb.
Komplexe KI-Infrastruktur erhält automatisierte Compute- und Datenbereitstellung zentral verlässlich
Traditionell mussten Betreiber beim Aufbau einer KI-Cloud unterschiedliche Systeme einzeln miteinander verbinden. Bare-Metal-Server, Kubernetes-Cluster, Netzwerkfunktionen, Storage-Ressourcen und tenantbezogene Berechtigungen bildeten dabei voneinander abhängige Konfigurationsbereiche. Die manuelle Abstimmung verursachte Aufwand und erhöhte die Wahrscheinlichkeit fehlerhafter Einstellungen bei Isolation oder Kapazitätszuordnung. Die Integration standardisiert diese Bereitstellung. Sie provisioniert Compute und Daten für jeden Tenant gemeinsam, richtet die Ressourcen nach definierten Anforderungen aus und benötigt keine separat durchgeführten Änderungen an Storage-Parametern. Dadurch wird die Infrastruktur schneller verfügbar und besser reproduzierbar.
Paralleler Storage verkürzt die Bereitstellungszeit für GPU-basierte KI-Umgebungen erheblich
Neue GPU-Cluster erhalten ihre Datenressourcen automatisch, sobald die zugrunde liegende Compute-Infrastruktur angelegt wird. Die Speicherbereitstellung erfolgt parallel und wird auf die Anforderungen der jeweiligen KI-Umgebung abgestimmt. Dadurch steht die Datenebene bereit, bevor Anwender ihre Trainings- oder Inferenzprozesse auf dem Cluster starten. Verzögerungen durch unabhängige Storage-Tickets oder zusätzliche technische Abstimmungen lassen sich auf diese Weise vermeiden. Rechenleistung, Speicher und Datenzugriff werden als zusammenhängende Betriebsgrundlage für KI-Dienste verfügbar gemacht.
Kombinierte Plattform reduziert Betriebsaufwand und beschleunigt Kundenonboarding erheblich nachhaltig
Die Architektur ist darauf ausgelegt, die Einführung von KI-Cloud-Mandanten zu standardisieren. Provider greifen auf wiederholbare Bausteine zurück, statt für jede Kundeninstallation Schnittstellen und Betriebsabläufe zu schaffen. Compute-Hardware, Kubernetes und Storage werden nach einer vorgegebenen Logik miteinander verbunden. Das verkürzt Projektlaufzeiten und vermindert den Aufwand für Pflege. Mirantis nennt eine Reduzierung der Onboarding-Dauer von Wochen auf Minuten. Weil weniger manuelle Koordination erforderlich ist, können Betriebsteams Ressourcen effizienter einsetzen und Erweiterungen zuverlässiger durchführen.
Die Kooperation adressiert einen typischen Engpass im Betrieb von KI-Plattformen: GPU-Cluster sind nur produktiv, wenn Daten und Speicherzugriffe zeitgleich verfügbar sind. Mit k0rdent AI und dem VAST AI Operating System werden diese Abhängigkeiten automatisiert orchestriert. Storage wird gemeinsam mit Compute erstellt, angepasst und entfernt. Das vereinfacht die Verwaltung mandantenfähiger Cloud-Umgebungen, stärkt die Isolation einzelner Kunden und ermöglicht es Betreibern, wiederkehrende Infrastrukturkonfigurationen schneller und konsistenter umzusetzen als bisher.
