Hammerspace AI-datatoegang Platform: De Revolutie in Data-orkestratie voor AI

november 2, 2025

Het Hammerspace AI-datatoegang platform adresseert een van de grootste obstakels in de adoptie en schaalvergroting van kunstmatige intelligentie: de fragmentatie en immobiliteit van data. Moderne AI- en machine learning-modellen vereisen toegang tot enorme datasets die vaak verspreid zijn over verschillende locaties en opslagsystemen, van on-premise NAS-systemen tot diverse cloud object stores bij AWS, Google Cloud of Azure. Deze datasilo's creëren aanzienlijke frictie. Datawetenschappers en engineers besteden kostbare tijd aan het bouwen en onderhouden van complexe data-pipelines om data te kopiëren en te verplaatsen naar de plaats waar de GPU-rekenkracht zich bevindt. Dit proces is niet alleen traag en foutgevoelig, maar leidt ook tot aanzienlijke kosten, met name door de beruchte egress-kosten die cloudproviders in rekening brengen voor dataverkeer uit hun netwerk. Deze inefficiëntie resulteert in onderbenutte, dure GPU-resources die wachten op data, wat de ROI van AI-investeringen ondermijnt en de time-to-market voor nieuwe modellen vertraagt.

Luister naar dit artikel:

Hammerspace lost dit probleem op door een geünificeerd, wereldwijd datavlak te creëren dat de onderliggende fysieke opslaginfrastructuur volledig abstraheert. Technologisch gezien maakt het platform gebruik van een parallel NFS (pNFS) protocol en een geavanceerd, metadata-gedreven orkestratiesysteem. Dit stelt elke applicatie, en met name GPU's, in staat om data direct te benaderen, ongeacht de fysieke locatie. Of de data nu in een S3-bucket, een Azure Blob-container of een on-premise flash-array staat, voor de GPU lijkt het alsof de data lokaal beschikbaar is. Dit elimineert de noodzaak om datasets vooraf te kopiëren of te 'stagen'. De metadata-engine van Hammerspace houdt de locatie van alle data bij en stuurt dataverzoeken op de meest efficiënte manier door, wat latency minimaliseert. Het resultaat is een drastische versnelling van de data-toegang, waardoor AI-trainingscycli aanzienlijk worden verkort en de productiviteit van data-science-teams wordt verhoogd.

Vanuit een FinOps-perspectief biedt de aanpak van Hammerspace significante voordelen die verder gaan dan alleen technische prestatieverbetering. Het meest directe financiële voordeel is de drastische reductie van cloud egress-kosten. Doordat data niet langer massaal gekopieerd hoeft te worden tussen clouds of van de cloud naar on-premise, worden deze vaak onvoorspelbare en hoge kostenposten geminimaliseerd. Daarnaast leidt de verbeterde data-toegang tot een veel hogere bezettingsgraad van dure GPU-clusters. Wanneer rekenkracht niet langer stilstaat in afwachting van data, wordt de return on investment van deze kapitaalintensieve hardware gemaximaliseerd. Verder biedt een geünificeerd datavlak superieure zichtbaarheid en governance. Het wordt eenvoudiger om datagebruik en de bijbehorende kosten toe te wijzen aan specifieke projecten of business units (showback/chargeback), wat de financiële transparantie en verantwoordelijkheid binnen de organisatie bevordert en betere budgettering en forecasting voor AI-initiatieven mogelijk maakt.

advertenties

De implementatie van een globaal dataplatform is niet alleen een tactische optimalisatie, maar ook een strategische zet die organisaties bevrijdt van de 'data gravity' die vaak leidt tot vendor lock-in. Wanneer datasets vastzitten in de infrastructuur van één specifieke cloudprovider, wordt het moeilijk en kostbaar om te profiteren van betere prijzen, nieuwe technologieën of specifieke diensten van een andere provider. Hammerspace doorbreekt dit door data mobiel te maken. Organisaties krijgen de vrijheid om de beste rekenkracht (bijvoorbeeld de nieuwste GPU's of TPU's) te kiezen voor elke specifieke workload, zonder zich zorgen te hoeven maken over waar de data zich bevindt. Deze flexibiliteit versterkt de onderhandelingspositie ten opzichte van cloudleveranciers en maakt een authentieke, kosteneffectieve multi-cloud strategie mogelijk. Het stelt bedrijven in staat om hun data-architectuur toekomstbestendig te maken en de controle te behouden in een steeds complexer wordend technologisch landschap.

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.