Hitachi Vantara, VSP One Object’a Verilerin Yerinde Sorgulanabildiği Lakehouse Özelliğini Ekliyor

Hitachi Vantara, VSP One Object’ın desteklenen açık biçimli verileri doğrudan depolama platformunda sorgulayabildiğini ve dağıtımı kolaylaştırmayı amaçlayan dört düğümlü bir başlangıç yapılandırması sunduğunu 11 Kasım 2026’da duyurdu. Güncelleme, kurumsal yapay zekâ uygulamaları ve aracıları için Hitachi iQ Studio’ya yönetişim özellikleri de ekliyor.

Duyuru; nesne depolamayı, lakehouse analitiğini ve yapay zekâ uygulamaları ile ajanlarını geliştirmek ve yönetmek için kullanılan yazılımı bir araya getiriyor. VSP One, uygulamaları ve ajanları kurumsal veriler, modeller, araçlar ve iş akışlarıyla buluşturan, doğrulanmış yapay zekâ altyapısı ile yazılımı bir araya getiren Hitachi iQ’nun veri temelini sağlıyor.

Yapay Zekâya Hazır Depolama İçin Daha Küçük Bir Başlangıç

Dört düğümlü yapılandırma, kuruluşlara yapay zekâya hazır nesne depolama için daha küçük bir başlangıç noktası sunuyor. Dağıtımın basitleştirilmesi, ilk kurulumu kolaylaştırmayı ve kapasitenin talep doğrultusunda ölçeklenmesini sağlamayı amaçlıyor. Hitachi Vantara, küçük nesnelerde performansın sürekli iyileştirilmesi sayesinde yapay zekâ, analitik ve S3 iş yükleri için veri erişiminin 5,5 kata kadar hızlandığını bildiriyor.

Genişletilmiş çoklu site çoğaltma ve bölgesel özellikler, kesintiler sırasında verilerin kullanılabilir, korumalı ve erişilebilir kalmasını sağlayacak şekilde tasarlandı. Birden fazla siteye dağıtılmış yapay zekâ ve analitik iş yükleri için bu özellikler, sorgu hızından farklı bir operasyonel gereksinimi karşılıyor: Bir sorun çıktığında temel verilere erişimin sürmesini.

Verilerin Bulunduğu Yerde Lakehouse Sorguları

VSP One Object, Iceberg, Parquet, JSON ve CSV verilerinin doğrudan sorgulanmasını destekliyor. Hitachi Vantara, yeni özellikler sayesinde analitik sorgu performansının 5 kata kadar arttığını ve bunun %80 daha az CPU kullanılarak sağlandığını bildiriyor. Sorguların nesne depolama platformunda çalıştırılması, desteklenen verilerin ayrı analitik sistemlere kopyalanması gereksinimini azaltıyor; böylece yinelenen veri kümelerinin, veri hatlarının ve bunları sürdürmek için gereken altyapının azaltılmasına yardımcı olabiliyor.

Ekteki Hitachi Vantara’nın yerinde analitik hakkındaki açıklaması, dışa aktarılan verilerle ilgili iki yönetişim sorununa dikkat çekiyor. Kopyalar zamanla farklılaşabilir; bu nedenle daha eski veya farklı filtreler uygulanmış bir veri kümesinden oluşturulan açıklama, tahminin dayandığı verilerle uyuşmayabilir. Aynı verileri yerinde analiz etmek, açıklamayla tahminin tutarlı kalmasını sağlar. Ayrıca modele girdi sağlayan tablolar, sütunlar ve dönüşümler boyunca daha açık bir veri kökeni izi korunur.

Şirket, bu yaklaşımın enerji ve tıp alanındaki iş yükleri için de uygun olduğunu belirtiyor. Örnekler arasında şebeke analizi için sensör zaman serilerinin varlık, kesinti ve faturalama verileriyle birleştirilmesi; hassas kayıtların ayrı analitik ortamlarına kopyalanmasına gerek kalmadan görüntüleme meta verileri ile yapılandırılmış raporların sorgulanması yer alıyor.

Hitachi iQ Studio’da Model ve Ajan Yönetişimi

Hitachi iQ Studio, yapay zekâ uygulamaları ve ajanlarını geliştirmek, dağıtmak, yönetmek ve bunlara yönetişim uygulamak için kullanılan kurumsal yazılımdır. Yeni dosya sistemi ve NFS bilgi kaynakları, kurumsal verilerin tamamını önce taşımayı ya da yeniden yapılandırmayı gerektirmeden, kurumsal bağlamı yapay zekâ yanıtlarına ve ajanlarına taşıyan getirim destekli üretim (RAG) için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kurumsal verilere erişimi genişletiyor.

Yeni Model Gateway, yerel ve harici modellere erişimi yönetiyor. Sürüm ayrıca ajanları araçlara bağlamak için yönetişim denetimli Model Context Protocol bağlantısı, ServiceNow desteği ve kurumsal yapay zekâ uygulamaları ile ajanları genelinde rol tabanlı erişim, gözlemlenebilirlik ve yaşam döngüsü yönetimi sunuyor. Böylece yönetişim, depolama katmanının ötesine geçerek model erişimini, araçları ve ajan operasyonlarını da kapsıyor.

Ürünlerden sorumlu genel müdür Octavian Tanase, bu kapsamı şirketin üretim ortamında yapay zekâ kullanımına ilişkin mesajıyla ilişkilendirdi: “Yapay zekâ stratejisi artık veri stratejisinden ayrı düşünülemez.”

Yapay zekâyı üretim ortamlarına taşıyan kuruluşlar için bunun sonucu, altyapı ve yönetişim kararlarının daha yakından bağlantılı hâle gelmesidir. Veri hareketini azaltmak analitiği kolaylaştırabilir ve veri kökeninin izlenebilirliğini koruyabilir; ancak bu yaklaşımın ne ölçüde yararlı olacağı, dağıtımlar ilk yapılandırmanın ötesinde büyürken erişim denetimlerinin, gözlemlenebilirliğin ve çoğaltmanın tutarlı kalıp kalmamasına bağlıdır.