Hitachi Vantara aggiunge query lakehouse in-place a VSP One Object

Hitachi Vantara ha annunciato l’11 novembre 2026 che VSP One Object può interrogare direttamente sulla piattaforma di storage i dati supportati in formati aperti, con una configurazione iniziale a quattro nodi pensata per semplificare la distribuzione. L’aggiornamento aggiunge inoltre funzionalità di governance a Hitachi iQ Studio per le applicazioni e gli agenti di IA aziendali.

L’annuncio collega lo storage a oggetti, l’analisi lakehouse e il software utilizzato per creare e governare applicazioni e agenti di IA. VSP One fornisce la base dati per Hitachi iQ, che combina infrastruttura e software di IA convalidati per collegare applicazioni e agenti a dati, modelli, strumenti e flussi di lavoro aziendali.

Un punto di partenza più accessibile per lo storage IA

La configurazione a quattro nodi offre alle organizzazioni un punto di accesso più contenuto allo storage a oggetti predisposto per l’IA, mentre la distribuzione semplificata punta a rendere più facile la configurazione iniziale e a consentire alla capacità di crescere in base alla domanda. Hitachi Vantara riferisce che i continui miglioramenti delle prestazioni con oggetti di piccole dimensioni consentono un accesso ai dati fino a 5,5 volte più veloce per i carichi di lavoro di IA, analisi e S3.

Le funzionalità ampliate di replica multisito e quelle regionali sono progettate per mantenere i dati disponibili, protetti e accessibili in caso di interruzioni. Per i carichi di lavoro di IA e analisi distribuiti su più siti, queste funzionalità rispondono a un’esigenza operativa diversa dalla velocità delle query: continuare ad accedere ai dati sottostanti quando qualcosa non funziona.

Query lakehouse nel luogo in cui risiedono i dati

VSP One Object supporta query dirette sui dati Iceberg, Parquet, JSON e CSV. Hitachi Vantara riferisce che le nuove funzionalità offrono prestazioni delle query analitiche fino a 5 volte più veloci utilizzando il 80% di CPU in meno. Eseguire query sulla piattaforma di storage a oggetti riduce la necessità di copiare i dati supportati in sistemi di analisi separati, limitando così la duplicazione dei set di dati, delle pipeline di dati e dell’infrastruttura necessaria per gestirli.

Un’spiegazione di Hitachi Vantara sull’analisi in-place individua due problemi di governance legati ai dati esportati. Le copie possono divergere: una spiegazione generata a partire da un’estrazione meno recente o filtrata in modo diverso potrebbe quindi non corrispondere ai dati alla base di una previsione; analizzare gli stessi dati in-place mantiene allineate la spiegazione e la previsione. Inoltre, consente di conservare una traccia di provenienza più chiara attraverso le tabelle, le colonne e le trasformazioni che hanno alimentato un modello.

L’azienda presenta questo approccio come adatto ai carichi di lavoro nei settori dell’energia e della medicina. Tra gli esempi figurano l’unione di serie temporali dei sensori con dati relativi ad asset, interruzioni del servizio e fatturazione per l’analisi della rete elettrica, nonché l’interrogazione di metadati di imaging e referti strutturati senza duplicare i dati sensibili in ambienti di analisi separati.

Governance di modelli e agenti in Hitachi iQ Studio

Hitachi iQ Studio è il software aziendale per creare, distribuire, gestire e governare applicazioni e agenti di IA. Le nuove fonti di conoscenza per filesystem e NFS ampliano l’accesso ai dati aziendali strutturati e non strutturati per la generazione aumentata dal recupero (RAG), che fornisce contesto aziendale alle risposte dell’IA e agli agenti, senza richiedere alle organizzazioni di spostare o ristrutturare prima tutti quei dati.

Un nuovo Model Gateway governa l’accesso ai modelli locali ed esterni. La versione aggiunge anche una connettività governata tramite Model Context Protocol per collegare gli agenti agli strumenti, il supporto a ServiceNow e la gestione degli accessi basata sui ruoli, l’osservabilità e la gestione del ciclo di vita per le applicazioni e gli agenti di IA aziendali. In questo modo, la governance si estende oltre il livello di storage, includendo l’accesso ai modelli, gli strumenti e le operazioni degli agenti.

Il direttore di prodotto Octavian Tanase ha collegato questo ambito al messaggio dell’azienda sull’IA in produzione: «La strategia di IA è ormai inseparabile dalla strategia dei dati».

Per le aziende che portano l’IA in produzione, la conseguenza è un legame più stretto tra le decisioni relative all’infrastruttura e quelle di governance. Ridurre lo spostamento dei dati può semplificare l’analisi e preservare la tracciabilità della provenienza, ma l’efficacia di questo approccio dipende dal fatto che i controlli di accesso, l’osservabilità e la replica rimangano coerenti man mano che le implementazioni crescono oltre la configurazione iniziale.