Wien/Zürich/Frankfurt, Starnberg, 14. Dez. 2023 - Kombiniert Speicher-, Datenbank- und containerisierte Compute-Engine-Services innerhalb einer Software-und Datenplattform…
Zur Ankündigungsübersicht: VAST Data hat Version 5.0 seiner VAST Data Platform vorgestellt. Das Release 5.0 wird laut Anbieter zahlreiche Verbesserungen für ein einfacheres, sichereres Cloud-Deployment, schnellere Datenbankperformance, verbesserte Sicherheit und Usability sowie mehrdimensionale Performance-Steigerungen liefern. Zugleich hat sich das Unternehmen eine Serie-E-Finanzierung in Höhe von 118 Millionen US-Dollar gesichert. Die VAST Data Platform vereint Speicher-, Datenbank- und containerisierte Compute-Engine-Services innerhalb einer skalierbaren Softwareplattform und wurde von Grund auf für den Einsatz von KI- und GPU-beschleunigten Tools in modernen Rechenzentren und Clouds entwickelt - für strukturierte als auch unstrukturierte Datenformate.
Vereinfachte Cloud-Implementierungen
VAST bietet zwei neue Funktionen, mit denen sich Cloud-Implementierungen vereinfachen lassen:
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VAST Multi-Cluster Manager: dieser ist verantwortlich für die Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Clustern, sowie für die Schaffung von Datenfreigabe- und Replikationsbeziehungen zwischen Clustern. Dies schließt die Schaffung eines globalen Namespace-Peering über den VAST DataSpace, die Einrichtung und Überwachung von Single-Site-Replikation und Gruppenreplikationen sowie die Erstellung und Verteilung von globalen (beschreibbaren) Snapshots mit ein.
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Höhere Datenverfügbarkeit: Für die langfristige Datenspeicherung hält VAST jetzt eine zweite Kopie der Daten in persistenten Datenspeichern wie AWS vor. So bleiben die aktiven Daten kostengünstig und schnell verfügbar auf EC2-Volumes, und diese Daten sind vor einem Ausfall geschützt, da sie auch auf einer persistenten und kostenoptimierten Speicherebene wiederhergestellt werden können.
Beschleunigte Datenbankperformance
Seit Version 4.6 unterstützt die VAST Data Platform einen tabellarischen Datenspeicher, der alle Aspekte der Datenbankmanagement-Dienste beschleunigt. Hierzu zählen die unbegrenzte Skalierung beim Einfügen, einfache Tabellenaktualisierungen und eine Abfrageleistung, die für die Nutzung von NVMe-Laufwerken optimiert ist. Dies führt laut Anbieter nicht nur zu 100-mal schnelleren Abfragen im Vergleich zu HDD-basierten Data Lakes, sondern auch zu einer wesentlich einfacheren Datenentwicklung. Zu den Neuerungen in Version 5.0 zählen auch "semi-sortierte Projektionen". Bei vorsortierten Daten erzielen Kunden danach eine Leistungssteigerung von 1.000 Prozent bei Abfragen, die von gefilterten Projektionen profitieren können.
Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit
Audit-Protokolle werden jetzt in der VAST DataBase gespeichert und sind in Echtzeit abrufbar. Ein neuer Ansatz für die Speicherung von Tabellendaten ermöglicht es der Plattform, Daten mit hoher Geschwindigkeit einzufügen (wie eine Transaktionsdatenbank) und als feinkörnige Spalten abzufragen, um eine hohe Analyseleistung zu erhalten. Dies macht die Plattform laut Entwickler ideal für die Erfassung und Überwachung von Ereignissen in Echtzeit.
Ab Version 5.0 können Kunden die VAST DataBase als Plattform für die Erfassung und Analyse von Protokollen nutzen. Der Remote-Cloud-basierte Management-Service (Uplink) verfügt jetzt über eine ML-gestützte Ereignisverarbeitung, um anomales Verhalten zu verstehen, das auf unzulässiges Benutzerverhalten sowie Bedrohungen wie Ransomware-Angriffe hinweisen kann.
Bildquelle: VAST Data
Mehrdimensionale Performance-Steigerungen
Ziel bei Version 5.0 war es danach erneut, den Benutzerzugriff so schnell wie möglich zu gestalten und für Anwendungen die Recheninfrastruktur zu flexibilisieren, um die bestmögliche Recheneffizienz zu erreichen. Da interaktive Dienste die Zufriedenheit der Benutzer viel stärker beeinflussen als Anwendungen, die VAST für Batch-Workloads verwendet, hat VAST danach besonders darauf geachtet, interaktive Dienste schneller zu machen.
Die Leistungsverbesserungen umfassen:
- Quality of Service auf Benutzerebene begrenzt die Auswirkungen eines einzelnen Power-Users auf den Datenzugriff für alle anderen User.
- Ein blockbasierter Lese-Cache sorgt dafür, dass vorgezogene und wiederholte Leseereignisse eine bis zu 10-fache Beschleunigung gegenüber NVMe erfahren. Für Aktivitäten, die immer wieder auf dieselben Verzeichnisse, Buckets oder Tabellen zurückgreifen, bietet der neue Block-Cache eine deutliche Beschleunigung.
- Das System legt Schwellenwerte fest, bei denen das System dynamisch entscheidet, ob es sinnvoll ist, die Ähnlichkeitsreduzierung anzuwenden, indem es zunächst den Gesamtnutzen der Datenreduzierung ermittelt.
- Für eine Reihe von I/O-Operationen, einschließlich der Bereitstellung von Lese-/Schreibpfaden und der Handhabung von Metadaten, werden jetzt mehr Threads von Server-CPUs für die Verarbeitung von Lese-/Schreib-I/O zugewiesen, was zu einer erheblichen Verbesserung (bis zu 30 Prozent) bei zufälligen I/O-Operationen führt.
- Reduzierte synchrone RPCs für Metadaten-Transaktionen und die damit effizientere Verarbeitung verbessert die Latenzzeit für Metadatentransaktionen um zehn Prozent.
Serie-E-Finanzierung und verdreifachte Bewertung
Kurz vor der Vorstellung von Release 5.0 der VAST Data Platform hat sich VAST eine Serie-E-Finanzierung in Höhe von 118 Millionen US-Dollar gesichert. Diese wurde von der Fidelity Management & Research Company angeführt und von New Enterprise Associates (NEA), BOND Capital und Drive Capital begleitet. Ebenso konnte VAST seine Bewertung auf 9,1 Milliarden US-Dollar verdreifachen. „Die Finanzierung wird die Mission von VAST Data vorantreiben, eine neue Kategorie von Infrastruktur zu liefern, die Daten in den Mittelpunkt der Art und Weise stellt, wie Systeme denken, reagieren und entdecken…“ Renen Hallak, CEO und Mitbegründer von VAST Data.
Beispiele für innovative KI-Cloud-Kundenprojekte
In der Kundenliste finden sich laut VAST Data unter anderem CeGAT aus Tübingen, die NASA, Pixar und Zoom. Weiter KI-Cloud-Kundenprojekte sind Lambda, CoreWeave und Core42 (vormals G42 Cloud).
Querverweis:
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