FlashBlade//EXA wird auf die modulare NVIDIA STX-Referenzarchitektur ausgerichtet. Pure1 Veeam Anomaly Awareness Workflow zur Ransomware-Wiederherstellung. Neu: Portworx by Everpure Enterprise 3.6 und Backup 2.11...
Hintergrund
Nach der Umfirmierung von Pure Storage in Everpure hat der Anbieter zeitgleich bekannt gegeben, dass es eine endgültige Vereinbarung zur Übernahme von 1touch getroffen hat. Zur Errinnerung: Kontxtual von 1touch ist eine KI-gestützte Plattform, die laut Entwickler „automatisch kritische Daten identifiziert, kontextbezogene Erkenntnisse gewinnt und Abhilfemaßnahmen priorisiert, um Sicherheitsrisiken zu minimieren und Bedrohungen in Cloud-, On-Premise- und Mainframe-Umgebungen abzuwehren.“
Zusammengefasst hier die wichtigsten aktuellen Neuerungen & Ankündigungen zum Unternehmen:
1. ActiveCluster for File
Die Einführung von ActiveCluster for File für die Everpure-Plattform erweitert die herkömmliche Hochverfügbarkeit durch die Einführung von Datenmobilität auf Flottenebene in File-Umgebungen. Die in Everpure Fusion integrierte und in die Purity-Betriebsumgebung eingebettete Funktion soll es erlauben, Verfügbarkeits- und Mobilitätsrichtlinien zentral zu definieren. Das System setzt diese Richtlinien dann automatisch in der gesamten Flotte durch, wodurch der manuelle Konfigurations- und Verwaltungsaufwand reduziert werden kann.
ActiveCluster for File bietet nach vorliegenden Angaben einen kontinuierlichen Datenzugriff, denn die Dateien bleiben während eines Ausfalls online, sodass die Systeme unter allen Umständen verfügbar sind. Außerdem sollen Workloads frei über die gesamte Flotte hinweg verschoben werden können, um sicherzustellen, dass SLAs ohne manuelle Eingriffe eingehalten werden.
2. Evergreen//One for FlashBlade//EXA
Im Rahmen der NVIDA GTC 2026 wurde Evergreen//One for FlashBlade//EXA vorgestellt. Evergreen//One for AI wurde dazu um FlashBlade//EXA erweitert und soll laut Anbieter die nötige Leistung, Skalierbarkeit und den Durchsatz liefern können, die für anspruchsvolles Training und Inferenz erforderlich sind. Everpure richtet FlashBlade//EXA demnach auch auf die modulare NVIDIA STX-Referenzarchitektur aus, um die nächste Generation von KI-Fabriken zu unterstützen, die auf der Vera Rubin-Plattform basieren.
Durch die Kombination der Leistung und Skalierbarkeit von EXA mit STX-Komponenten wie BlueField-fähigen Speichercontrollern und Kontextspeicher-Architekturen hat Everpure sich zum Ziel gesetzt, die KI-Pipeline – von der Datenaufbereitung bis zur Inferenz mit langen Kontextfenstern - zu unterstützen.
Anwenderkommentar (Auszug) Sabur Mian, CEO und Gründer von STN: „In einer typischen Speicherinfrastruktur beginnen Forscher vielleicht damit, ein Modell auf vier Knoten zu trainieren, und erzielen dabei gute Leistung. Sobald sie jedoch mit der Skalierung beginnen, bricht diese Leistung ein. Mit FlashBlade//EXA haben wir bisher auf 192 Knoten skaliert, und wir haben die Grenze noch lange nicht erreicht…“
3. Pure1 Veeam Anomaly Awareness Workflow
Ransomware und moderne Cyberangriffe verlangen nach schnellen und zuverlässigen Methoden, um speicherbezogene Alerts in Maßnahmen umzusetzen, die die Datenintegrität überprüfen und die Wiederherstellung beschleunigen können.
Wenn nicht klar ist, wann und wo eine Anomalie aufgetreten ist, lässt sich nicht sagen, welche Backups sicher sind; eine zuverlässige Wiederherstellung wird damit unmöglich. Vor diesem Hintergrund wurde die allgemeine Verfügbarkeit des Pure1 + Veeam Anomaly Awareness Workflow bekannt gegeben.
Die Lösung wurde laut Anbieter durch die vertiefte Integration von Everpure Pure1 und Veeam Backup & Replication (VBR) über die Veeam Incident API entwickelt und soll die Lücke zwischen Speicher-Telemetrie und Backup-Orchestrierung schließen können; dies mit einheitlichen Tools und schnellen Entscheidungswegen.
Abb.: Pure1 + Veeam Anomaly Awareness Workflow (Bildquelle: Everpure).
4. Portworx by Everpure Enterprise 3.6 und Backup 2.11
Hintergrund: Da neue Workloads wie VMs und KI/ML auf Kubernetes migrieren, müssen Unternehmen ihre Daten sichern und gleichzeitig Vorschriften zu Datensouveränität und -lokalisierung in On-Premises-, Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen einhalten.
Portworx Enterprise (PX-E) 3.6.0 und Portworx Backup (PX-B) adressiert diese Anforderungen mit Hilfe von verschiedenen neuen Funktionen (Portworx by Everpure hat am 13. April 2026 die Verfügbarkeit dieser Versionen offiziell bekannt gegeben).
Speicherabstraktion
Die meisten Cloud-nativen Plattformen verwenden ein Shared-Nothing-Speichermodell, das sich für zustandslose (stateless) Microservices eignet. Im Gegensatz dazu nutzen derzeit viele Betriebe Shared SAN-Arrays mit integrierter Datenreduktion, Hochverfügbarkeit und weiteren Funktionen.
Das Überlagern einer Shared-Nothing-Architektur auf einem gemeinsam genutzten Array ist jedoch nicht ideal und kann nach Entwicklerangaben zu Ineffizienzen wie einem 2- bis 3-fachen Speicheraufwand und einer 3- bis 5-fachen Verstärkung des Netzwerk-I/O führen. Hier setzt zur Abhilfe 'Kube Datastore' an.
Dynamische Pools mit Kube Datastore
Kube Datastore (KDS) als VM-Datenarchitektur ist in der Lage, den Kubernetes-Speicher mit dem gemeinsamen Backend in Einklang zu bringen, sodass Unternehmen die integrierten Funktionen des Arrays direkt aus Kubernetes heraus wiederverwenden können. Hinweis: Kube Datastore ist eine logische Gruppierung von Portworx-Speicherpools, die aus einem homogenen gemeinsamen Speicher-Backend herausgelöst wurden.
Portworx Enterprise 3.6.0 führt Kube Datastore Dynamic Pools ein
Die neue Funktion soll es ermöglichen, Speicherpools mit repl1-Volumes an jeden beliebigen Knoten anzuschließen, ohne dass ein speicherloser Knoten oder ein Neustart von Portworx erforderlich ist.
KDS Dynamic Pools kann ferner Upgrades und Wartungsarbeiten ohne Ausfallzeiten realisieren; zudem erlauben sie laut Anbieter eine „fein abgestimmte, dynamische Steuerung der Pool-Verschiebung zwischen Knoten sowie verbesserte Ausfallsicherheit und Hochverfügbarkeit.“
Querverweis:
Unser Blogpost > KI-Storage-Herausforderungen: Wie kann Speicherplatz im KV-Cache beim Einsatz großer Sprachmodelle und der Vektorsuche optimiert werden?
Unser Beitrag > Die Migration von Hypervisor-Systemen und daraus resultierende Risiken für Backup- und Disaster Recovery
Unser Beitrag > Container-native Virtualisierung mit KubeVirt