Für Anbieter von KI-Infrastruktur entsteht eine Plattform die die Steuerung zentraler Ressourcen zusammenführt weitgehend. Mirantis k0rdent AI koordiniert dabei mit dem VAST AI Operating System Compute und Datenservices. Diese Verbindung schafft standardisierte Abläufe für getrennte Kundenumgebungen mit abgestimmten Speicherressourcen und Zugriffsregeln jeweils. Neue Mandanten können schneller produktiv werden weil Bereitstellung und Konfiguration weniger voneinander abhängige Schritte erfordern. Die Lösung richtet sich an Neoclouds Provider und GPU-Anbieter mit hohen Skalierungs- und Sicherheitsanforderungen.
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Integration vereint Kubernetes-Orchestrierung mit VAST-Datendiensten für KI-Workloads in Clouds
k0rdent AI von Mirantis und das VAST AI Operating System werden zu einer gemeinsamen Plattform für KI-Infrastruktur zusammengeführt. Die Lösung verknüpft die Verwaltung von GPU-Rechenleistung mit Datendiensten, die für datenintensive KI-Anwendungen erforderlich sind. Damit entsteht ein Betriebsmodell, das Compute und Datenversorgung abgestimmt behandelt. Betreiber können die Plattform für skalierbare Angebote einsetzen. Zu den adressierten Anwendern zählen Cloud-Provider, Neoclouds, Telekommunikationsunternehmen sowie GPU-as-a-Service-Anbieter mit dem Bedarf an standardisierten, leistungsfähigen und erweiterbaren KI-Ressourcen.
GPU-Compute und VAST-Datenservices erhalten einen gemeinsamen automatisierten Lifecycle
Beim Aufbau einer KI-Cloud-Umgebung sorgt k0rdent AI dafür, dass der VAST-Storage unmittelbar verfügbar wird. Die Plattform erzeugt den Datendienst mandantenisoliert zusammen mit den vorgesehenen GPU-Clustern und Kubernetes-Ressourcen. Speicher wird dadurch nicht mehr außerhalb des eigentlichen Compute-Prozesses verwaltet. Kapazitätsänderungen und Stilllegungen werden über denselben orchestrierten Ablauf ausgeführt. Für Betreiber entfallen wiederkehrende Tätigkeiten wie die manuelle Auswahl, Konfiguration und Zuordnung von Storage-Ressourcen. Dies beschleunigt die Inbetriebnahme, erhöht Konsistenz und erleichtert den Betrieb.
Automatisierung schafft passend dimensionierte Umgebungen für jeden KI-Tenant direkt
Die frühere Bereitstellung von KI-Cloud-Ressourcen erforderte eine enge Abstimmung verschiedener technischer Ebenen. Neben Bare-Metal-Servern mussten Kubernetes, Netzwerk, Speicherdienste und Zugriffsrichtlinien tenantbezogen eingerichtet werden. Dieser Prozess war aufwendig, da Netzwerk- und Storage-Informationen manuell erhoben, geprüft und in isolierte Umgebungen übertragen wurden. Die Integration vereinfacht die Bereitstellung durch gemeinsame Automatisierung. Sie erzeugt bedarfsgerechte Compute- und Datenplattformen pro Tenant und reduziert getrennte Storage-Arbeiten. Dadurch sinkt der Konfigurationsaufwand, während konsistente technische Vorgaben zentral umgesetzt werden.
Automatisierte Speicherbereitstellung beschleunigt den Einsatz skalierbarer KI-Cluster deutlich erheblich
Bei der automatischen Clusterbereitstellung berücksichtigt die Lösung neben GPUs auch die notwendige Speicherung der Arbeitsdaten. Der Storage wird angelegt und konfiguriert, ohne dass dafür ein unabhängiger manueller Prozess gestartet werden muss. Rechenressourcen erhalten dadurch unmittelbar eine nutzbare Datenanbindung für anspruchsvolle KI-Verfahren und Modellpipelines. Wartezeiten durch fehlende Volumes, Dateisysteme oder Zugriffswege werden im regulären Bereitstellungsablauf vermieden. Betreiber können neue Umgebungen schneller aktivieren und die verfügbare Hardware effektiver verwenden als bisher.
Einheitliche Infrastrukturmuster vereinfachen den Betrieb großer KI-Cloud-Umgebungen deutlich nachhaltig
Für den Betrieb von KI-Clouds stellt die Kombination eine wiederverwendbare Referenzarchitektur bereit. Sie soll verhindern, dass Provider für jeden Tenant eigene Integrationen zwischen Rechenservern, Kubernetes und Speichersystemen erstellen müssen. Stattdessen nutzen sie vorgegebene Muster für Aufbau und Verwaltung der Infrastruktur. Dieser Ansatz ermöglicht kürzere Bereitstellungszeiten und kontrollierbare Prozesse. Laut Mirantis kann das Onboarding eines Mandanten von mehrwöchigen Verfahren auf Minuten schrumpfen. Die automatisierte Koordination reduziert außerdem Verwaltungsaufgaben und entlastet Teams.
Die technische Integration ermöglicht es, Storage nicht länger als separaten Arbeitsschritt nach der Einrichtung von GPU-Compute zu behandeln. k0rdent AI und VAST koordinieren die Bereitstellung beider Komponenten innerhalb desselben automatisierten Prozesses. Damit erhalten KI-Workloads beim Start Zugriff auf die benötigte Datenversorgung. Betreiber profitieren von weniger Abstimmungsaufwand zwischen Infrastrukturkomponenten, einer klareren Tenant-Isolation und standardisierten Bereitstellungsmethoden. Die Lösung eignet sich besonders für Anbieter, die viele Kundenumgebungen effizient verwalten müssen.
