VAST Data en Google Cloud: Een Strategische Alliantie voor Enterprise AI

november 14, 2025

De recente aankondiging van een strategische samenwerking tussen VAST Data en Google Cloud markeert een belangrijke stap in het vereenvoudigen van enterprise AI-workloads in complexe, hybride omgevingen. In een tijdperk waarin bedrijven steeds meer data genereren en AI-modellen verfijnen, is de onderliggende data-infrastructuur een kritieke succesfactor geworden. De complexiteit van het beheren van data verspreid over on-premise datacenters en de public cloud creëert echter aanzienlijke uitdagingen op het gebied van kosten, prestaties en operationele efficiëntie. De alliantie tussen VAST Data en Google Cloud is specifiek ontworpen om deze obstakels weg te nemen. Door het VAST Data Platform te integreren met Google Cloud's AI- en analysetools, zoals Vertex AI en Google Kubernetes Engine (GKE), bieden de partners een uniforme en schaalbare oplossing die de datalogistiek voor AI-toepassingen drastisch vereenvoudigt. Dit stelt organisaties in staat om sneller te innoveren en de volledige waarde uit hun data te halen, ongeacht waar deze zich bevindt.

Luister naar dit artikel:

Het VAST Data Platform functioneert als een gedecentraliseerde en schaalbare data-infrastructuur die een zogenaamde 'data fabric' creëert. Deze softwarelaag strekt zich naadloos uit van de eigen servers van een organisatie tot in Google Cloud Storage. Het kernvoordeel van deze architectuur is de creatie van één globale namespace, wat betekent dat applicaties data kunnen benaderen via één enkel, consistent toegangspunt, onafhankelijk van de fysieke opslaglocatie. Dit elimineert de noodzaak voor het kostbare en tijdrovende proces van data kopiëren en verplaatsen tussen on-premise en cloud-omgevingen. Voor AI-workloads die draaien op GKE of getraind worden met Vertex AI, betekent dit directe en snelle toegang tot de benodigde datasets. Datawetenschappers en engineers hoeven zich geen zorgen meer te maken over datasilo's of de complexiteit van het synchroniseren van data. Deze naadloze integratie versnelt niet alleen de ontwikkelcycli, maar legt ook een fundament voor een efficiënter en kosteneffectiever databeheer in een hybride cloudstrategie.

Vanuit een financieel en operationeel perspectief biedt de samenwerking tussen VAST Data en Google Cloud aanzienlijke voordelen die direct aansluiten bij de principes van FinOps. Een van de grootste kostenposten in hybride cloudomgevingen zijn de 'egress costs': de kosten voor het overdragen van data vanuit de cloud. Door data intelligent te beheren en alleen te verplaatsen wanneer strikt noodzakelijk, minimaliseert de VAST-oplossing deze uitgaven. Daarnaast vermindert de uniforme data-architectuur de noodzaak voor redundante datakopieën, wat leidt tot directe besparingen op opslagkosten. Voor FinOps-teams biedt deze geïntegreerde aanpak een veel beter inzicht in de totale kosten van AI-projecten. Het wordt eenvoudiger om de TCO (Total Cost of Ownership) te berekenen en de uitgaven te voorspellen. De mogelijkheid om data en workloads dynamisch te plaatsen waar dit het meest kostenefficiënt is – on-premise voor gevoelige data of in de cloud voor schaalbare rekenkracht – geeft organisaties de flexibiliteit om hun investeringen te optimaliseren zonder in te leveren op prestaties.

advertenties

Uiteindelijk is het doel van technologie om menselijke innovatie te versnellen, en dat is precies wat deze samenwerking beoogt voor data science en machine learning teams. In traditionele infrastructuren besteden deze teams vaak een onevenredig groot deel van hun tijd aan 'data wrangling': het vinden, opschonen en verplaatsen van data voordat het daadwerkelijke modeltrainingsproces kan beginnen. De VAST Data en Google Cloud-oplossing abstraheert deze complexiteit weg. Door een high-performance, single-tier flash-architectuur te bieden die direct toegankelijk is voor GPU-intensieve workloads in Vertex AI, worden trainingscycli drastisch verkort. Modellen kunnen sneller worden ontwikkeld, getest en in productie genomen. Deze versnelling stelt organisaties in staat om sneller te reageren op marktveranderingen, nieuwe inzichten uit hun data te genereren en een duurzaam concurrentievoordeel op te bouwen. Het verlegt de focus van de teams van data-infrastructuurbeheer naar hun kerntaak: het creëren van waarde door middel van kunstmatige intelligentie.

Olivia Nolan is redacteur bij MSP2Day, waar zij zich richt op het vertalen van complexe IT- en technologische ontwikkelingen naar toegankelijke en inspirerende artikelen. Met haar ervaring als content manager en social media expert weet zij inhoud niet alleen informatief, maar ook aantrekkelijk en relevant te maken voor een breed publiek.

De FinOps-impact van Aryaka’s Unified SASE as a Service 2.0: Meer dan alleen Security

Convergence Networks overname Clear Concepts versterkt Canadese MSP-markt