تضيف Hitachi Vantara استعلامات بحيرة البيانات في موضعها إلى VSP One Object

أعلنت Hitachi Vantara في 11 نوفمبر 2026 أن VSP One Object أصبح بإمكانه الاستعلام عن البيانات المدعومة ذات التنسيقات المفتوحة مباشرةً على منصة التخزين، مع تهيئة أولية بأربع عقد تهدف إلى تبسيط النشر. ويضيف التحديث أيضًا ميزات للحوكمة إلى Hitachi iQ Studio لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والوكلاء في المؤسسات.

يربط الإعلان بين تخزين الكائنات وتحليلات بحيرة البيانات والبرمجيات المستخدمة في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ووكلائه وحوكمتها. ويوفر VSP One أساس البيانات لـ Hitachi iQ، الذي يجمع بين بنية تحتية وبرمجيات للذكاء الاصطناعي خضعت للتحقق، لربط التطبيقات والوكلاء ببيانات المؤسسات ونماذجها وأدواتها وسير عملها.

نقطة انطلاق أصغر لتخزين البيانات الجاهز للذكاء الاصطناعي

يوفر التكوين المؤلف من أربع عقد للمؤسسات نقطة دخول أصغر إلى تخزين الكائنات الجاهز للذكاء الاصطناعي، فيما يهدف تبسيط النشر إلى تسهيل الإعداد الأولي وإتاحة زيادة السعة بما يتناسب مع الطلب. وتفيد Hitachi Vantara بأن التحسينات المتواصلة في أداء الكائنات الصغيرة تدعم الوصول إلى البيانات بسرعة أكبر بما يصل إلى 5.5 أضعاف لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي والتحليلات وS3.

صُممت إمكانات النسخ المتماثل الموسعة بين المواقع والقدرات الإقليمية لإبقاء البيانات متاحة ومحمية وسهلة الوصول إليها عند حدوث اضطرابات. وبالنسبة إلى أحمال عمل الذكاء الاصطناعي والتحليلات الموزعة على مواقع متعددة، تلبي هذه الميزات متطلبًا تشغيليًا يختلف عن سرعة الاستعلامات، وهو استمرار الوصول إلى البيانات الأساسية عند وقوع مشكلة.

استعلامات بحيرة البيانات في موضع تخزينها

يدعم VSP One Object الاستعلامات المباشرة عن البيانات بصيغ Iceberg وParquet وJSON وCSV. وتفيد Hitachi Vantara بأن الإمكانات الجديدة تحقق أداءً أسرع للاستعلامات التحليلية بما يصل إلى 5 أضعاف، مع استخدام عدد أقل من وحدات المعالجة المركزية بنسبة 80%. ويقلل تشغيل الاستعلامات على منصة تخزين الكائنات من الحاجة إلى نسخ البيانات المدعومة إلى أنظمة تحليلات منفصلة، ما قد يحد من تكرار مجموعات البيانات وخطوط نقل البيانات والبنية التحتية اللازمة لصيانتها.

يوضح شرح Hitachi Vantara للتحليلات في موضع البيانات مشكلتين تتعلقان بالحوكمة عند تصدير البيانات. فقد تتباين النسخ بمرور الوقت، لذا قد لا يتطابق تفسير مُعَدّ استنادًا إلى مستخرج أقدم أو خاضع لمرشحات مختلفة مع البيانات التي يستند إليها التنبؤ؛ أما تحليل البيانات نفسها في موضعها فيُبقي التفسير والتنبؤ متوافقين. كما يحافظ ذلك على مسار أوضح لتتبّع مصدر البيانات عبر الجداول والأعمدة والتحويلات التي استُخدمت في إعداد النموذج.

تطرح الشركة هذا النهج باعتباره مناسبًا لأحمال العمل في قطاعي الطاقة والطب. وتشمل أمثلتها دمج السلاسل الزمنية لأجهزة الاستشعار مع بيانات الأصول وانقطاع الخدمة والفوترة لتحليل شبكات الكهرباء، والاستعلام عن البيانات الوصفية للصور الطبية والتقارير المنظّمة دون تكرار السجلات الحساسة في بيئات تحليلات منفصلة.

حوكمة النماذج والوكلاء في Hitachi iQ Studio

Hitachi iQ Studio هو البرنامج المؤسسي المخصص لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ووكلائه ونشرها وإدارتها وحوكمتها. وتوسّع مصادر المعرفة الجديدة الخاصة بنظام الملفات وNFS إمكانية الوصول إلى بيانات المؤسسات المنظّمة وغير المنظّمة لاستخدامها في التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG)، الذي يوفّر سياق المؤسسة لاستجابات الذكاء الاصطناعي ووكلائه، من دون أن تضطر المؤسسات إلى نقل كل تلك البيانات أو إعادة هيكلتها أولًا.

تعمل بوابة Model Gateway الجديدة على حوكمة الوصول إلى النماذج المحلية والخارجية. ويضيف الإصدار أيضًا اتصالًا خاضعًا للحوكمة ببروتوكول Model Context Protocol لربط الوكلاء بالأدوات، ودعم ServiceNow، وإمكانية التحكم في الوصول حسب الدور، وقابلية المراقبة، وإدارة دورة الحياة عبر تطبيقات الذكاء الاصطناعي ووكلائه في المؤسسات. ويوسّع ذلك نطاق الحوكمة ليتجاوز طبقة التخزين، فيشمل الوصول إلى النماذج والأدوات وتشغيل الوكلاء.

وربط كبير مسؤولي المنتجات Octavian Tanase هذا النطاق برسالة الشركة بشأن الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج: «لم تعد استراتيجية الذكاء الاصطناعي منفصلة عن استراتيجية البيانات».

بالنسبة إلى المؤسسات التي تنقل الذكاء الاصطناعي إلى بيئات الإنتاج، تتمثل النتيجة في ترابط أوثق بين قرارات البنية التحتية والحوكمة. وقد يسهم الحد من نقل البيانات في تبسيط التحليلات والحفاظ على تتبّع مصدر البيانات، لكن فاعلية هذا النهج تعتمد على بقاء ضوابط الوصول وقابلية المراقبة والنسخ المتماثل متسقة مع توسّع عمليات النشر انطلاقًا من التكوين الأولي.