Американская компания Veeam расширяет сотрудничество с HPE, запуская проверенную конструкцию ИИ для частного облака

Репортаж от Wedoany，Компания Veeam Software объявила о расширении партнерства с Hewlett Packard Enterprise (HPE), направленного на помощь организациям в модернизации и масштабировании сред частных облаков. Сотрудничество охватывает готовую к искусственному интеллекту (ИИ) инфраструктуру, проверенные конструкции, а также готовые к внедрению решения для партнеров, с целью ускорения процессов развертывания и снижения эксплуатационной сложности.

Этот альянс опирается на методологию Data Resilience by Design (Устойчивость данных по проекту), закладывая устойчивость как основу для создания безопасных, управляемых и восстанавливаемых данных. На этой основе обе компании внедрили новые возможности, направленные на упрощение архитектуры для стимулирования внедрения частных облаков, обеспечение более безопасного потока данных для ИИ и ускорение получения бизнес-результатов. Джон Джестер, главный директор по доходам Veeam, отметил, что частные облака быстро развиваются, и клиенты стремятся к большей гибкости, усиленному контролю и управлению, а также к возможности запускать ИИ рядом с данными, причем эта трансформация требует доверия к данным, основанного на устойчивости.

Одним из ключевых элементов данного объявления является запуск новой проверенной конструкции для HPE Private Cloud AI, направленной на содействие развертыванию безопасных и готовых к ИИ частных сред. Эта платформа, разработанная в сотрудничестве с NVIDIA, включает полную рабочую среду ИИ, интегрированное унифицированное озеро данных, готовые к использованию модели и поддержку агентных сценариев ИИ, чтобы удовлетворить растущие требования к суверенитету данных и переходу этических норм ИИ в конкретные операционные требования. Новая конструкция включает интеграцию Veeam Data Platform и Veeam Kasten в Veeam DataAI Command Platform (Платформа командования данными и ИИ) для обеспечения непрерывности виртуализированных нагрузок и сред Kubernetes; а также усиление контроля в процессе подготовки данных для ИИ за счет возможностей безопасного приема данных, дополняя HPE AI Essentials. Патрик Осборн, старший вице-президент HPE, отметил, что это сотрудничество позволяет развертывать ИИ ближе к данным, используя проверенную инфраструктуру, и с большей уверенностью управлять ею и защищать ее. Эти проверенные модели призваны снизить сложность, ускорить переход пилотных проектов ИИ в реальные производственные среды, сохраняя при этом уровень контроля, необходимый для корпоративных частных облаков.

Сотрудничество также включает повторяемые, ориентированные на партнеров решения, соответствующие единой стратегии HPE в области частных облаков. Обе компании предоставили инструменты оценки масштаба и интеллектуальные шаблоны для упрощения развертывания инфраструктуры на базе HPE Private Cloud PC3000 и Morpheus VM Essentials, с целью помочь партнерам стандартизировать проекты, оптимизировать процессы и ускорить поставку конечным клиентам. Кроме того, Veeam предлагает практическое руководство по миграции для переноса виртуальных машин из среды VMware vSphere в HPE Morpheus, обеспечивая устойчивость и возможность восстановления данных в процессе миграции.

Еще одной ключевой опорой альянса является усиление доверия к ИИ, особенно по мере перехода организаций от экспериментальной фазы к производственным средам. Veeam запустила DataAI Command Platform (Платформа командования данными и ИИ), определяемую как первая в отрасли унифицированная инфраструктура доверия к данным и ИИ. Эта платформа через DataAI Command Graph (Граф командования данными и ИИ) — интеллектуальный слой, соединяющий мультиоблачные, SaaS и локальные среды, интегрирует возможности безопасности, управления, соответствия требованиям, конфиденциальности и устойчивости. В то же время, HPE Services выступит в качестве первого пилотного партнера для новой модели зрелости доверия к данным и ИИ от Veeam. Эта структура позволяет организациям оценивать свою готовность по четырем ключевым столпам: понимание, безопасность, устойчивость и потенциал, с целью предоставления объективного ориентира для измерения прогресса и приоритизации инвестиций в доверие к данным и ИИ.