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VM-, KI/ML- und Datenbank-Workloads zur Storage-Unterstützung Portworx by Pure Storage will Kubernetes-Workloads beschleunigen

Von Bernhard Lück 2 min Lesedauer

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Pure Storage hat seine Portworx-Plattform für datenintensive Anwendungen in heterogenen Kubernetes-Umgebungen fit gemacht. Ziel sei es, Kubernetes-Workloads der nächsten Generation für VMs, Datenbanken und KI/ML-Workloads zu beschleunigen und zu skalieren.

Portworx by Pure Storage bietet laut Hersteller einen einheitlichen Ansatz, der Prozesse rationalisiert und die Verwaltung in unterschiedlichen Umgebungen vereinfacht.(Bild: Pure Storage)
Portworx by Pure Storage bietet laut Hersteller einen einheitlichen Ansatz, der Prozesse rationalisiert und die Verwaltung in unterschiedlichen Umgebungen vereinfacht.
(Bild: Pure Storage)

Da Unternehmen zunehmend auf Kubernetes setzen, um datenintensive Anwendungen wie KI zu verwalten – laut Voice of Kubernetes Experts Report 2024 nutzen 97 Prozent diese Technologie inzwischen –, führen die einzigartigen betrieblichen Anforderungen dieser Workloads zu einer erheblichen Komplexität, sagt Pure Storage. Plattform-Engineering-Teams, Entwickler, Datenwissenschaftler und Infrastrukturteams hätten gleichermaßen mit fragmentierten Tools zu kämpfen, die auf unterschiedliche Workloads zugeschnitten seien und ihre Fähigkeit zu einem kohärenten Betrieb behindern würden. Diese Fragmentierung erschwere nicht nur die Workflows, sondern führe auch zu Herausforderungen bei der Ressourcenoptimierung und -skalierung.

Durch den einheitlichen Ansatz von Portworx by Pure Storage sei es möglich, Prozesse zu rationalisieren und die Verwaltung in diesen unterschiedlichen Umgebungen zu vereinfachen. Teams könnten sich somit auf Innovation und Effizienz konzentrieren und bessere Ergebnisse für das Unternehmen erzielen. Zu den wichtigsten Neuerungen gehören:

  • As-a-Service-Funktionen für KI/ML-Workloads: Um die Komplexität der Verwaltung KI-gesteuerter Anwendungen zu bewältigen und die Entwicklung von GenAI-Apps zu beschleunigen, führt Portworx die As-a-Service-Bereitstellung für Datenbanken und kuratierte KI/ML-Grundmodelle ein. Dies umfasst die Unterstützung von Vektordatenbanken wie Milvus, PostgreSQL und Elasticsearch sowie von Graph-Datenbanken wie Neo4j, wodurch die Bereitstellung und Verwaltung von KI/ML-Workloads vereinfacht werde.
  • Einheitliches Datenmanagement für VMs und Container auf Kubernetes: Da die Kosten für die traditionelle VM-basierte Infrastruktur steigen, unterstützt Portworx Unternehmen bei der Modernisierung ihrer Infrastruktur und Anwendungen durch einen bewertungsbasierten Ansatz. Diese Strategie ermögliche es Unternehmen, Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und die Anwendungsmodernisierung auf einer einzigen Plattform zu beschleunigen.
  • Enterprise-Erweiterungen auf der gesamten Portworx-Plattform: Das Management der Sicherheit und Ressourcenoptimierung in mandantenfähigen Umgebungen kann zu Skalierungshindernissen führen. Portworx begegne diesen Problemen mit fortschrittlichen Sicherheitsfunktionen, rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC) und granularen Kontrollen zur Verbesserung der Ressourcennutzung und des ROI. Darüber hinaus werde die Datenresilienz für SQL-Server durch die Unterstützung von Availability-Groups verbessert, während automatisierte Datenbankbereitstellungen durch einen Terraform-Provider optimiert würden, der sich nahtlos in bestehende GitOps- und Infrastruktur-als-Code-Workflows integrieren lasse.

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