Hitachi Vantara bổ sung khả năng truy vấn lakehouse tại chỗ cho VSP One Object

Ngày 11 tháng 11 năm 2026, Hitachi Vantara thông báo rằng VSP One Object có thể truy vấn trực tiếp dữ liệu ở các định dạng mở được hỗ trợ ngay trên nền tảng lưu trữ, với cấu hình khởi điểm bốn nút nhằm đơn giản hóa việc triển khai. Bản cập nhật cũng bổ sung các tính năng quản trị cho Hitachi iQ Studio, phục vụ các ứng dụng và tác nhân AI trong doanh nghiệp.

Thông báo này kết nối lưu trữ đối tượng, phân tích lakehouse và phần mềm dùng để xây dựng, quản trị các ứng dụng và tác nhân AI. VSP One cung cấp nền tảng dữ liệu cho Hitachi iQ, kết hợp hạ tầng và phần mềm AI đã được xác thực để kết nối các ứng dụng và tác nhân với dữ liệu, mô hình, công cụ và quy trình làm việc của doanh nghiệp.

Điểm khởi đầu gọn nhẹ hơn cho lưu trữ AI

Cấu hình bốn nút mang đến cho các tổ chức lựa chọn khởi đầu gọn nhẹ hơn về lưu trữ đối tượng sẵn sàng cho AI. Việc đơn giản hóa triển khai nhằm giúp thiết lập ban đầu dễ dàng hơn và cho phép mở rộng dung lượng theo nhu cầu. Hitachi Vantara cho biết những cải tiến liên tục về hiệu năng với đối tượng nhỏ giúp truy cập dữ liệu cho AI, phân tích và khối lượng công việc S3 nhanh hơn tới 5,5 lần.

Các khả năng sao chép dữ liệu giữa nhiều địa điểm và theo khu vực được mở rộng nhằm duy trì tính sẵn sàng, bảo vệ và khả năng truy cập dữ liệu khi xảy ra gián đoạn. Với khối lượng công việc AI và phân tích phân bố trên nhiều địa điểm, những tính năng này đáp ứng một yêu cầu vận hành khác với tốc độ truy vấn: duy trì quyền truy cập vào dữ liệu nền khi có sự cố.

Truy vấn lakehouse ngay tại nơi lưu trữ dữ liệu

VSP One Object hỗ trợ truy vấn trực tiếp dữ liệu Iceberg, Parquet, JSON và CSV. Hitachi Vantara cho biết các khả năng mới giúp hiệu năng truy vấn phân tích nhanh hơn tới 5 lần với số CPU ít hơn 80%. Việc chạy truy vấn trên nền tảng lưu trữ đối tượng giúp giảm nhu cầu sao chép dữ liệu được hỗ trợ sang các hệ thống phân tích riêng biệt, qua đó có thể giảm các tập dữ liệu trùng lặp, quy trình xử lý dữ liệu và hạ tầng cần thiết để duy trì chúng.

Tài liệu giải thích đi kèm của Hitachi Vantara về phân tích tại chỗ nêu ra hai vấn đề quản trị dữ liệu xuất ra bên ngoài. Các bản sao có thể sai lệch theo thời gian, khiến phần giải thích được tạo từ dữ liệu trích xuất cũ hơn hoặc được lọc theo cách khác có thể không khớp với dữ liệu làm cơ sở cho dự đoán; phân tích dữ liệu ngay tại chỗ giúp phần giải thích và dự đoán nhất quán với nhau. Cách làm này cũng lưu lại dấu vết nguồn gốc dữ liệu rõ ràng hơn, xuyên suốt các bảng, cột và phép biến đổi đã cung cấp dữ liệu cho mô hình.

Công ty cho biết cách tiếp cận này phù hợp với khối lượng công việc trong lĩnh vực năng lượng và y tế. Các ví dụ bao gồm kết hợp chuỗi thời gian từ cảm biến với dữ liệu tài sản, sự cố mất điện và thanh toán để phân tích lưới điện, cũng như truy vấn siêu dữ liệu hình ảnh và báo cáo có cấu trúc mà không phải sao chép hồ sơ nhạy cảm sang các môi trường phân tích riêng biệt.

Quản trị mô hình và tác nhân trong Hitachi iQ Studio

Hitachi iQ Studio là phần mềm doanh nghiệp dùng để xây dựng, triển khai, quản lý và quản trị các ứng dụng và tác nhân AI. Các nguồn tri thức mới từ hệ thống tệp và NFS mở rộng khả năng truy cập dữ liệu doanh nghiệp có cấu trúc và phi cấu trúc để phục vụ phương pháp tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG). Phương pháp này cung cấp ngữ cảnh doanh nghiệp cho phản hồi và tác nhân AI mà không buộc các tổ chức phải di chuyển hoặc tái cấu trúc toàn bộ dữ liệu đó trước.

Model Gateway mới quản trị quyền truy cập vào các mô hình cục bộ và bên ngoài. Bản phát hành cũng bổ sung khả năng kết nối Model Context Protocol có quản trị để liên kết tác nhân với công cụ, hỗ trợ ServiceNow, cùng các tính năng kiểm soát truy cập dựa trên vai trò, khả năng quan sát và quản lý vòng đời trên các ứng dụng và tác nhân AI trong doanh nghiệp. Điều này mở rộng phạm vi quản trị vượt ra ngoài lớp lưu trữ, bao gồm quyền truy cập mô hình, công cụ và hoạt động của tác nhân.

Giám đốc sản phẩm Octavian Tanase liên hệ phạm vi đó với thông điệp của công ty về AI trong môi trường sản xuất: “Chiến lược AI giờ đây không thể tách rời chiến lược dữ liệu.”

Đối với các doanh nghiệp đưa AI vào môi trường sản xuất, điều này đồng nghĩa với mối liên kết chặt chẽ hơn giữa các quyết định về hạ tầng và quản trị. Giảm luân chuyển dữ liệu có thể đơn giản hóa việc phân tích và duy trì dấu vết nguồn gốc dữ liệu, nhưng hiệu quả của cách tiếp cận này còn tùy thuộc vào việc các biện pháp kiểm soát truy cập, khả năng quan sát và sao chép dữ liệu có được duy trì nhất quán khi triển khai mở rộng từ cấu hình ban đầu hay không.