Mirantis integriert seine Orchestrierungssoftware k0rdent AI mit dem AI Operating System von VAST Data. Damit werden Compute-Ressourcen Storage und Datenfunktionen als zusammenhängende Basis für KI-Dienste automatisiert gesteuert bereitgestellt. Die gemeinsame Verwaltung unterstützt isolierte Mandantenumgebungen und vermeidet separate Abläufe für einzelne Infrastrukturdomänen weitgehend. Für Neoclouds und Service Provider vereinfacht dies die Aufnahme neuer Kunden sowie deren Erweiterung. GPU-as-a-Service-Anbieter erhalten eine skalierbare Grundlage um KI-Workloads mit erforderlichen Daten zeitnah sicher auszuführen können.
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k0rdent AI verbindet VAST-Datendienste mit automatisierter GPU-Infrastruktur für KI-Clouds
Mit der Integration verbinden Mirantis und VAST die Orchestrierung von GPU-Infrastruktur mit einer für KI-Workloads ausgelegten Datenplattform. k0rdent AI übernimmt die Bereitstellung und Steuerung der Infrastruktur, während das VAST AI Operating System Datendienste für die jeweiligen Anwendungen bereitstellt. Dadurch entsteht ein gemeinsames Betriebsmodell für Rechenleistung und Datenzugriff. Das Angebot adressiert insbesondere Betreiber von KI-Clouds, Neoclouds, Telekommunikationsanbieter und Dienstleister, die GPU-Kapazitäten als skalierbaren Service für externe Kunden anbieten.
Automatisierter Lifecycle verbindet tenant-isolierten Storage mit skalierbarem GPU-Compute direkt
Für jede Kundenumgebung kann k0rdent AI einen abgegrenzten VAST-Datendienst zusammen mit den benötigten Compute-Ressourcen erzeugen. Die Plattform behandelt Speicher nicht als nachgelagerten Einzelschritt, sondern als festen Bestandteil der Infrastrukturautomatisierung. Änderungen an GPU-Clustern oder Kubernetes-Instanzen können deshalb passende Storage-Anpassungen auslösen. Beim Rückbau werden die zugehörigen Datenservices kontrolliert stillgelegt. Dies erspart dem Betreiber separate Prozesse zur Verwaltung der Speicherebene. Zugleich unterstützt die Mandantentrennung klare Zuordnung von Daten, Rechenleistung und Zugriffsrechten pro Kunde.
Manuelle Storage-Anpassungen entfallen bei dedizierten mandantenfähigen KI-Infrastrukturen künftig weitgehend
Für die Bereitstellung einer KI-Cloud mussten Betreiber bisher zahlreiche Infrastrukturkomponenten einzeln aufeinander abstimmen. Dazu gehörten physische Server, Kubernetes-Cluster, Netzwerkverbindungen, Speicherdienste und Berechtigungsmodelle für den jeweiligen Tenant. Die manuelle Erfassung technischer Details erhöhte den Verwaltungsaufwand erheblich und konnte fehlerhafte Konfigurationen verursachen. Durch die Integration entstehen isolierte Compute- und Datenressourcen automatisiert, passend dimensioniert und direkt an den vorgesehenen Kubernetes-Umfang gekoppelt. Separate Anpassungen des zugrunde liegenden Storage-Systems sind dafür nicht erforderlich und entfallen vollständig.
Neue GPU-Cluster erhalten sofort passend konfigurierten Storage für KI-Daten
Mit der Erstellung einer GPU-Umgebung wird auch die erforderliche Speicherkapazität automatisch angefordert und eingerichtet. Die technische Kopplung stellt sicher, dass Rechencluster ihre Datenbasis ohne zusätzlichen Konfigurationsschritt nutzen können. Besonders bei Training und Inferenz verhindert dies Verzögerungen durch fehlende Dateisysteme oder unverbundene Datendienste. Der Betreiber muss Speicher nicht erst separat planen, bereitstellen und anschließend dem Cluster zuweisen. Dadurch stehen Infrastrukturkomponenten zeitnah gemeinsam bereit und unterstützen einen schnellen Start produktiver KI-Workloads zuverlässig.
Standardisierte Muster verkürzen Bereitstellung neuer KI-Tenants auf Minuten deutlich
Die Kooperation schafft eine einheitliche Methode, um Mandanten in KI-Clouds bereitzustellen. An die Stelle individuell entwickelter und dauerhaft gepflegter Einzelintegrationen treten definierte Infrastrukturvorlagen. Diese verbinden Rechenhardware, Kubernetes-Ressourcen und Storage nach einem wiederholbaren Verfahren. Betreiber können damit neue Kundenumgebungen wesentlich rascher ausrollen, ohne technische Abhängigkeiten manuell abzustimmen. Mirantis beziffert die mögliche Beschleunigung mit einer Verkürzung des Tenant-Onboardings von Wochen auf Minuten. Gleichzeitig werden Betriebsprozesse einfacher, planbarer und weniger fehleranfällig im Ergebnis.
Die gemeinsame Lösung adressiert die Herausforderung, Compute-Ressourcen und Datenzugriff in KI-Clouds konsistent bereitzustellen. k0rdent AI automatisiert die Orchestrierung von Kubernetes, GPUs und Infrastruktur, während VAST die erforderlichen Datendienste bereitstellt. Storage folgt dabei dem Lebenszyklus des jeweiligen Compute-Clusters. Betreiber erhalten damit ein Modell für isolierte Tenant-Umgebungen, das manuelle Anpassungen verringert, wiederholbare Bereitstellungen ermöglicht und die Nutzung von GPU-Kapazitäten durch sofort verfügbaren Datenzugriff verbessert.
