KI-Modelle und Plattformen
Hitachi Vantara ergänzt VSP One Object um Lakehouse-Abfragen direkt am Speicherort
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Hitachi Vantara gab am 11. November 2026 bekannt, dass VSP One Object unterstützte Daten in offenen Formaten direkt auf der Speicherplattform abfragen kann. Eine Startkonfiguration mit vier Knoten soll die Bereitstellung vereinfachen. Das Update ergänzt außerdem Hitachi iQ Studio um Governance-Funktionen für KI-Anwendungen und -Agenten in Unternehmen.
Die Ankündigung verbindet Objektspeicher, Lakehouse-Analysen und die Software zur Entwicklung und Steuerung von KI-Anwendungen und -Agenten. VSP One stellt die Datengrundlage für Hitachi iQ bereit. Die Lösung kombiniert validierte KI-Infrastruktur und Software, um Anwendungen und Agenten mit Unternehmensdaten, Modellen, Tools und Workflows zu verbinden.
Ein kleinerer Einstieg in KI-Speicher
Die Vier-Knoten-Konfiguration bietet Unternehmen einen kleineren Einstieg in KI-fähigen Objektspeicher. Die vereinfachte Bereitstellung soll die Ersteinrichtung erleichtern und eine bedarfsgerechte Kapazitätsskalierung ermöglichen. Hitachi Vantara zufolge unterstützen kontinuierliche Leistungsverbesserungen bei kleinen Objekten einen bis zu 5,5-mal schnelleren Datenzugriff für KI-, Analyse- und S3-Workloads.
Erweiterte Replikation über mehrere Standorte und regionale Funktionen sollen dafür sorgen, dass Daten bei Störungen verfügbar, geschützt und zugänglich bleiben. Für KI- und Analyse-Workloads, die sich über mehrere Standorte erstrecken, erfüllen diese Funktionen eine andere betriebliche Anforderung als die Abfragegeschwindigkeit: Sie gewährleisten den fortlaufenden Zugriff auf die zugrunde liegenden Daten, wenn etwas schiefgeht.
Lakehouse-Abfragen direkt am Speicherort der Daten
VSP One Object unterstützt direkte Abfragen von Daten in den Formaten Iceberg, Parquet, JSON und CSV. Hitachi Vantara zufolge ermöglichen die neuen Funktionen eine bis zu fünfmal höhere Leistung bei analytischen Abfragen und kommen dabei mit 80 % weniger CPUs aus. Werden Abfragen auf der Objektspeicherplattform ausgeführt, müssen unterstützte Daten seltener in separate Analysesysteme kopiert werden. Dadurch lassen sich doppelte Datensätze, Datenpipelines und die zu ihrer Wartung erforderliche Infrastruktur reduzieren.
Eine begleitende Erläuterung von Hitachi Vantara zu Analysen direkt am Speicherort benennt zwei Governance-Probleme beim Export von Daten. Kopien können auseinanderlaufen, sodass eine Erläuterung, die anhand eines älteren oder anders gefilterten Datenextrakts erstellt wurde, möglicherweise nicht zu den Daten passt, auf denen eine Vorhersage beruht. Werden dieselben Daten direkt am Speicherort analysiert, bleiben Erläuterung und Vorhersage aufeinander abgestimmt. Außerdem lässt sich so eine klarere Herkunftsspur über die Tabellen, Spalten und Transformationen hinweg erhalten, die in ein Modell eingeflossen sind.
Das Unternehmen hält diesen Ansatz für Energie- und medizinische Workloads für relevant. Als Beispiele nennt es die Verknüpfung von Zeitreihen aus Sensoren mit Anlagen-, Ausfall- und Abrechnungsdaten zur Netzanalyse sowie die Abfrage von Bildgebungsmetadaten und strukturierten Berichten, ohne sensible Datensätze in separate Analyseumgebungen zu kopieren.
Governance für Modelle und Agenten in Hitachi iQ Studio
Hitachi iQ Studio ist die Unternehmenssoftware für die Entwicklung, Bereitstellung, Verwaltung und Steuerung von KI-Anwendungen und -Agenten. Neue Wissensquellen für Dateisysteme und NFS erweitern den Zugriff auf strukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten für die Retrieval-Augmented Generation (RAG). Sie stellt KI-Antworten und -Agenten den nötigen Unternehmenskontext bereit, ohne dass Unternehmen dafür zunächst all diese Daten verschieben oder umstrukturieren müssen.
Ein neues Model Gateway steuert den Zugriff auf lokale und externe Modelle. Die Version bietet außerdem eine verwaltete Anbindung über das Model Context Protocol, um Agenten mit Tools zu verknüpfen, Unterstützung für ServiceNow sowie rollenbasierten Zugriff, Beobachtbarkeit und Lebenszyklusmanagement für KI-Anwendungen und -Agenten in Unternehmen. Damit wird die Governance über die Speicherebene hinaus auf den Modellzugriff, die Tools und den Betrieb von Agenten ausgeweitet.
Produktchef Octavian Tanase stellte diesen Umfang in den Zusammenhang mit der Botschaft des Unternehmens zu KI im Produktivbetrieb: „Eine KI-Strategie ist heute untrennbar mit einer Datenstrategie verbunden.“
Für Unternehmen, die KI in den Produktivbetrieb überführen, rücken damit Infrastruktur- und Governance-Entscheidungen enger zusammen. Weniger Datenbewegungen können Analysen vereinfachen und die Herkunftsspur erhalten. Wie nützlich dieser Ansatz ist, hängt jedoch davon ab, ob Zugriffskontrollen, Beobachtbarkeit und Replikation auch dann konsistent bleiben, wenn Bereitstellungen über die anfängliche Konfiguration hinaus wachsen.
