Hitachi Vantara додає до VSP One Object запити до озерної архітектури без переміщення даних

Hitachi Vantara повідомила 11 листопада 2026 року, що VSP One Object може виконувати запити безпосередньо до даних у підтримуваних відкритих форматах на платформі зберігання. Початкова конфігурація з чотирьох вузлів має спростити розгортання. Оновлення також додає до Hitachi iQ Studio функції керування для корпоративних застосунків і агентів зі штучним інтелектом.

Це оголошення поєднує об’єктне сховище, аналітику озерної архітектури та програмне забезпечення для розробки й керування застосунками та агентами зі штучним інтелектом. VSP One забезпечує основу для даних у Hitachi iQ — рішенні, яке поєднує перевірену інфраструктуру та програмне забезпечення для штучного інтелекту, щоб з’єднувати застосунки й агентів із корпоративними даними, моделями, інструментами та робочими процесами.

Доступніший старт для сховища даних зі штучним інтелектом

Конфігурація з чотирьох вузлів пропонує організаціям доступніший початковий варіант об’єктного сховища, готового до роботи зі штучним інтелектом. Спрощене розгортання має полегшити початкове налаштування та дати змогу збільшувати ємність відповідно до попиту. За даними Hitachi Vantara, подальші покращення продуктивності роботи з малими об’єктами забезпечують до 5,5 раза швидший доступ до даних для навантажень зі штучним інтелектом, аналітики та S3.

Розширені можливості реплікації між сайтами та роботи в регіонах покликані забезпечувати доступність, захист і доступ до даних під час збоїв. Для навантажень зі штучним інтелектом та аналітики, розподілених між сайтами, ці функції відповідають на іншу операційну потребу, ніж швидкість запитів: вони дають змогу й надалі отримувати доступ до базових даних, коли щось іде не так.

Запити до озерної архітектури безпосередньо там, де зберігаються дані

VSP One Object підтримує прямі запити до даних у форматах Iceberg, Parquet, JSON і CSV. За даними Hitachi Vantara, нові можливості забезпечують до 5 разів вищу продуктивність аналітичних запитів, використовуючи на 80% менше процесорів. Виконання запитів на платформі об’єктного сховища зменшує потребу копіювати підтримувані дані в окремі аналітичні системи, що може скоротити кількість дублікатів наборів даних і конвеєрів даних, а також обсяг інфраструктури, необхідної для їхнього обслуговування.

У супровідному поясненні Hitachi Vantara про аналітику без переміщення даних названо дві проблеми керування даними, вивантаженими із системи. Копії можуть розходитися з оригіналом, тож пояснення, сформоване на основі старішого витягу або витягу з іншими фільтрами, може не відповідати даним, на яких ґрунтується прогноз; аналіз тих самих даних безпосередньо на місці зберігання забезпечує узгодженість пояснення та прогнозу. Такий підхід також дає змогу чіткіше простежити походження даних через таблиці, стовпці та перетворення, які слугували вхідними даними для моделі.

Компанія називає енергетику та медицину серед сфер, для яких актуальний цей підхід. Як приклади вона наводить поєднання часових рядів із датчиків із даними про активи, перебої в постачанні та рахунки для аналізу електромереж, а також запити до метаданих медичних зображень і структурованих звітів без дублювання конфіденційних записів в окремих аналітичних середовищах.

Керування моделями й агентами в Hitachi iQ Studio

Hitachi iQ Studio — корпоративне програмне забезпечення для створення, розгортання, керування та нагляду за застосунками й агентами зі штучним інтелектом. Нові джерела знань із файлових систем і NFS розширюють доступ до структурованих і неструктурованих корпоративних даних для генерації з доповненням пошуком (RAG). Вона надає контекст підприємства для відповідей і агентів зі штучним інтелектом, не вимагаючи попереднього переміщення чи зміни структури всіх цих даних.

Новий шлюз моделей керує доступом до локальних і зовнішніх моделей. У випуску також додано кероване підключення за протоколом Model Context Protocol для зв’язування агентів з інструментами, підтримку ServiceNow, а також рольове керування доступом, спостережуваність і керування життєвим циклом корпоративних застосунків і агентів зі штучним інтелектом. Завдяки цьому керування поширюється за межі рівня сховища — на доступ до моделей, інструменти та роботу агентів.

Директор із продуктів Octavian Tanase пов’язав цей масштаб із позицією компанії щодо впровадження штучного інтелекту у виробниче середовище: «Стратегія у сфері штучного інтелекту тепер невіддільна від стратегії роботи з даними».

Для підприємств, які переводять штучний інтелект у виробниче середовище, це означає тісніший зв’язок між рішеннями щодо інфраструктури та керування. Зменшення переміщення даних може спростити аналітику й забезпечити простежуваність їхнього походження, однак користь такого підходу залежить від того, чи залишатимуться узгодженими засоби контролю доступу, спостережуваність і реплікація в міру розширення розгортань за межі початкової конфігурації.