Qumulo מציגה: שרשרת אספקת נתונים גלובלית שהופכת קבצים לדלק עבור מפעלי ה-AI

בעידן שבו כל ארגון מדבר על AI, רוב הנתונים הכי יקרי הערך שלו עדיין תקועים במקום הכי פחות נגיש למודלים – קבצים. סריקות רפואיות, שרטוטים הנדסיים, ארכיוני וידאו, מסמכים משפטיים – כולם נשמרים כנתוני קבצים לא מובנים, המפוזרים בין דאטה סנטר, ענן ואתרי Edge, רחוקים מאוד מעולם ה-Lakehouse המסודר.

כאן נכנסת Qumulo, שמנסה לפתור בדיוק את הפער הזה – בלי להכריח ארגונים לשבור ולבנות מחדש את כל תשתית הנתונים שלהם.

מבעיה של אחסון – ל"שרשרת אספקת נתונים" עבור AI

Qumulo מתמקדת מהיום הראשון בקבצים כבדים ולא מובנים: מדיה יצירתית, תמונות רפואיות, blueprints, ארכיונים, חומר גולמי ל-ML. היא פועלת בסביבות היברידיות על פני on-prem, עננים שונים ואתרי Edge, ומטרתה היא לא רק לשמור קבצים, אלא להפוך אותם לנגישים, ניתנים לחיפוש ולשימוש ישיר עבור AI ו-analytics.

בעדכון הנוכחי היא ממצבת את עצמה מחדש סביב מושג אחד: "Global Data Supply Chain for AI Factories" – שרשרת אספקת נתונים גלובלית למפעלי AI. הרעיון: קבצים כבר לא יישבו באופן פסיבי על storage, אלא יהפכו לזרם נתונים חי שמזין GPUs ומודלי בינה מלאכותית.

לשם כך Qumulo משיקה שלושה רכיבים מחוברים:

1. Helios AI Agent – שכבת האינטליגנציה והנראות
2. CloudConnect – מנוע תזוזת הנתונים וה-pipelines
3. AI Networking – שכבת הרשת המואצת ל-GPU ול-high throughput

יחד הם אמורים לספק לארגונים משהו שהוא מעבר ל"עוד storage" – תשתית היגיון (reasoning infrastructure) שמכינה, מזיזה ומאיצה נתוני קבצים עבור AI.

Helios AI Agent: רואה את כל מערכת הקבצים בזמן אמת

Helios מוגדר כסוכן ה-AI שמספק תצוגה חיה על מערכות קבצים ענקיות, מקצה הרשת ועד ל-core.

מה זה אומר בפועל?

• נראות בזמן אמת על שימוש בקבצים, עומסים, דפוסי גישה וחריגות.
• זיהוי התנהגויות לא שגרתיות בלי לחפור בלוגים אינסופיים או להסתמך רק על התראות מאוחרות.
• הבנה היכן נמצאים הנתונים שבאמת משפיעים על עומסי ה-AI והאנליטיקה.

בעידן שבו קבצים הופכים ל-training data, feature stores ו-input ל-LLMs, תובנות כאלה הן קריטיות: הן עוזרות לוודא שהנתונים הנכונים זמינים במקום הנכון, בזמן הנכון – וגם מאפשרות להגן טוב יותר מפני שימוש בעייתי או לא מורשה.

CloudConnect: הופך data silos למסלולי תעופה ל-AI

אם Helios רואה – CloudConnect מזיז.

Qumulo ממקדת כאן בעיה מוכרת לכל ארגון גדול: העברת כמויות עצומות של קבצים בין אתרים, עננים ותשתיות, בלי לשבור אפליקציות קיימות ובלי להיכנס לפרויקטי מיגרציה כואבים.

CloudConnect מאפשר:

• בניית pipelines אוטומטיים להזזת נתוני קבצים בין דאטה סנטר, ענן ו-environments של AI.
• vectorization "on the fly" – הפיכת תוכן קבצים לווקטורים שמתאימים למודלים, תוך כדי תנועה.
• העברת נתונים אל המקום שבו המודלים רצים בפועל, במקום להשאיר אותם נעולים בסביבות ישנות.

הגישה הזו הופכת storage סטטי ל"data in motion": הנתונים זורמים אל מפעלי ה-AI במקום להיתקע בסביבות מבודדות. עבור ארגונים ישראליים שעובדים היברידי (לדוגמה, ענן ציבורי יחד עם אתרי on-prem מאובטחים), זה פתרון שמצמצם friction בלי לאלץ ארכיטקטורה מחדש.

AI Networking: לוודא שה-GPU לא מחכה ל-storage

אחד הצווארים הקריטיים בעולמות AI הוא בכלל לא המודל – אלא הרשת. GPUs חזקים יושבים מובטלים כי הנתונים לא מגיעים מספיק מהר.

Qumulo AI Networking מכוונת בדיוק לנקודה הזו:

• שיפור ה-throughput בין שכבת האחסון לשכבת החישוב.
• הורדת latency כדי לאפשר הרצת יותר jobs במקביל.
• הזנת מודלי AI בקצב רציף, כך ש-GPUs לא יבזבזו מחזורי עיבוד על המתנה ל-data.

הפלטפורמה מוסיפה תמיכה native בפרוטוקולים מואצים:

• RDMA
• RoCEv2 (RDMA over Converged Ethernet v2)
• NFS over RDMA
• S3 over RDMA (בפיתוח פעיל)

למי שמקים תשתיות AI אינטנסיביות – בין אם בענן, ב-HPC או ב-on-prem – זו שכבה שממקמת את Qumulo כפתרון שלא רק "שומר" נתונים, אלא מחבר אותם ישירות לצרכים של GPU clusters.

שיתוף הפעולה עם Cisco – והאבולוציה קדימה

המהלך החדש נבנה על גבי שותפות קודמת של Qumulo עם Cisco מתחילת ספטמבר, שבמסגרתה הושקה פלטפורמת קבצים ואובייקטים משותפת על בסיס Cisco UCS. אז, הדגש היה בעיקר על נגישות נתונים עבור analytics בין Edge, core ו-cloud.

כעת, Qumulo עושה צעד נוסף: לא רק גישה, אלא אינטליגנציה, תנועה וביצועים ל-AI.

אם שיתוף הפעולה עם Cisco סיפק את שכבת החומרה והתשתית המאוחדת, ההשקה הנוכחית "מדליקה" את הנתונים עצמם: מאפשרת לראות, לנתב ולהאיץ אותם בכל נקודה בשרשרת.

מיצוב בשוק: לא עוד תחרות על מי ששם יותר טֵרָה

שוק אחסון הנתונים ל-AI נהיה צפוף: שחקנים כמו VAST Data, Cloudian ואחרים כבר מציעים פתרונות ל-scale עצום, object storage חכם והיברידי.

Qumulo בוחרת למקם את עצמה קצת אחרת:

• לא רק capacity, אלא usability.
• לא רק cloud integration, אלא הפיכת קבצים לשחקן ראשון ב-AI pipeline.
• לא עוד "ניאגרת אחסון" אלא "שרשרת אספקת נתונים" חכמה.

במילותיו של המנכ"ל Douglas Gourlay, הארגונים צריכים תשתיות שחושבות, מסתגלות ומאיצות. Helios מספק שכבת מודעות חזויה למערכת הנתונים כולה, CloudConnect מזיז את הנתונים למקום שבו התובנות נוצרות, ו-AI Networking פורץ את מגבלות הביצועים המסורתיות.

למה זה רלוונטי במיוחד לקהל הישראלי

לסצנת ההייטק הישראלית, שמריצה workloads כבדים בתחומי cyber, פינטק, מד-טק, צילום לווייני, רכב חכם ו-generative AI, האתגר של קבצים לא מובנים הוא יומיומי.

במקום פרויקטים מסורבלים של "נעביר הכול ל-data lake X" ואז נבנה מאפס, הגישה של Qumulo מציעה:

• לנצל את מה שכבר קיים.
• להוסיף שכבות אינטליגנציה, אוטומציה ורשת מואצת.
• להפוך קבצים קיימים – כאלה שמסיבות רגולטוריות או טכנולוגיות חייבים להישאר בפורמט ובמיקום שלהם – לדלק ישיר למודלי AI.

זה לא קסם, ולא פתרון לכל תרחיש, אבל זה צעד מעניין בכיוון שבו תשתית נתונים מתנהגת יותר כמו מערכת עצבים חכמה מאשר כמו מחסן קירור.