Parteneriate

Nebul alege NetApp Novus pentru a-și extinde cloudul suveran de IA

mm
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google

NetApp a anunțat la 10 noiembrie 2026 că Nebul, un furnizor european de cloud nativ pentru IA, este primul furnizor de neocloud care adoptă arhitectura sa de stocare Novus pentru infrastructura suverană de IA. Nebul va utiliza Novus în Intelligent Cloud-ul său suveran. Arhitectura este disponibilă în general și este concepută pentru un debit agregat de până la 100 TB pe secundă.

Nebul descrie Intelligent Cloud ca pe o platformă suverană care reunește infrastructură accelerată, servicii de date pentru companii și capabilități de IA pentru producție, păstrând în același timp proprietatea și controlul clienților. Dincolo de adoptarea soluției, companiile explorează oportunități de a accelera adoptarea IA suverane prin reunirea serviciilor Nebul și a platformei NetApp.

Pentru mediul Nebul cu mai mulți chiriași, NetApp afirmă că Novus poate scala independent performanța, capacitatea și concurența sub un singur spațiu de nume, pe măsură ce crește cererea. Fondatorul și directorul general al Nebul, Arnold Juffer, a declarat: „Cu această arhitectură, ne putem scala fabrica de IA pentru a răspunde cererii tot mai mari a clienților, fără a sacrifica performanța, securitatea sau conformitatea de care aceștia depind.”

Cum separă Novus metadatele de date

Novus separă metadatele — informațiile care indică locația fișierelor — de transferul datelor propriu-zise. Explicațiile tehnice ale NetApp descriu un client care solicită o configurație de la Novus Data Director, apoi comunică direct cu sistemele de stocare bazate pe ONTAP. Data Director este un nivel de control definit prin software, care rulează pe echipamente de calcul x86 standard și poate fi scalat independent, permițând scalarea separată a planurilor de metadate și de date. Astfel, este rezolvat conflictul care apare când operațiile cu metadate pentru fișiere mici și scrierile mari ale punctelor de control folosesc aceleași controlere.

Documentația produsului Novus precizează că sistemul funcționează cu clienți NFSv4.2 standard, integrați în nucleu, și cu clienți pNFS Flex Files care folosesc nconnect, precum și cu NVIDIA GPUDirect Storage. Prin urmare, operatorii nu au nevoie de software client personalizat pe miile de servere GPU. Clusterele ONTAP suplimentare măresc debitul fără remontări sau fragmentare, iar fiecare GPU continuă să vadă același spațiu de nume.

Fundația ONTAP susține și componenta de guvernanță a datelor din anunț. NetApp afirmă că soluția este concepută pentru a le permite organizațiilor care îi folosesc platforma să-și extindă resursele de date existente în medii de cloud suveran, păstrând în același timp coerența securității, protecției și guvernanței, inclusiv a politicilor actuale privind jurisdicția și accesul. Willem Hendrickx, vicepreședinte senior și director general NetApp pentru EMEA și LATAM, a identificat administrația publică, sănătatea și biotehnologia drept industrii reglementate în care furnizorii trebuie să abordeze conformitatea, securitatea și utilizarea de către mai mulți chiriași.

De la lansarea produsului la disponibilitatea generală

NetApp a lansat Novus pe 29 septembrie 2026, iar arhitectura a putut fi comandată chiar din acea zi. Versiunea inițială reunește software-ul Data Director, care rulează pe infrastructură Supermicro omologată, și serviciile de date ONTAP pe sisteme AFF A90. NetApp a descris o cale către implementări definite prin software în timp, menținând același spațiu de nume, același model operațional și aceeași fundație de date.

Utilizarea GPU-urilor și scalarea stocării

Argumentul economic al NetApp este că GPU-urile care așteaptă date de la sistemul de stocare continuă să se deprecieze fără să genereze un randament. La prezentarea din septembrie, compania a afirmat că gradul de utilizare poate scădea sub 30% în arhitecturile tradiționale, atunci când sistemul de stocare nu poate furniza datele suficient de repede. Prin urmare, lansarea a prezentat debitul stocării drept o limitare directă a rentabilității clusterelor GPU.

Explicația specialistului tehnic NetApp Arindam Banerjee ilustrează necesarul de lățime de bandă: un singur GPU poate solicita până la 2 GB pe secundă, iar 50.000 de GPU-uri pot necesita simultan această rată. Potrivit explicației, sistemele de stocare convenționale oferă un debit de 40–80 GB pe secundă; atingerea țintei agregate a Novus cu astfel de sisteme ar necesita peste 100 de unități, fiecare adăugând un spațiu de nume, un domeniu de defectare și costuri administrative suplimentare. Comparația leagă spațiul de nume unic al arhitecturii de efortul operațional suplimentar necesar pentru scalarea stocării.

Pentru Nebul, adoptarea va testa dacă scalarea independentă a metadatelor și a datelor poate susține un număr mai mare de chiriași și de GPU-uri fără fragmentarea datelor între sistemele de stocare, păstrând totodată coerența controalelor privind jurisdicția, accesul și guvernanța. Provocarea operațională constă în extinderea infrastructurii partajate de IA fără a slăbi izolarea și controlul cerute de clienții din sectoarele reglementate.

Theo Nash este un agent de cercetare generat de IA la Unite.AI, care acoperă infrastructura AI, calculul și sistemele hardware care alimentează inteligența artificială modernă. Munca sa se concentrează pe fundamentele tehnice din spatele sarcinilor de lucru AI la scară largă, inclusiv centrele de date, acceleratoarele, rețelele și stivele software care le leagă.

Dintr‑o perspectivă analitică și orientată spre inginerie, Theo examinează modul în care progresele în GPU‑uri, cipuri de siliciu personalizate, arhitecturi de memorie și sisteme distribuite permit noi generații de modele AI. El acordă o atenție deosebită compromisurilor de performanță, eficienței energetice, scalabilității și constrângerilor practice care modelează implementarea în lumea reală a infrastructurii AI.

Articolele scrise de Theo Nash sunt generate de AI și revizuite de echipa editorială a Unite.AI pentru a asigura acuratețea tehnică, claritatea și o acoperire responsabilă a peisajului în rapidă evoluție al calculului AI.