VAST Data en Google Cloud Partneren om Enterprise AI in Hybride Omgevingen te Vereenvoudigen

Written by Olivia Nolan

november 13, 2025

De wereld van AI evolueert razendsnel, maar de onderliggende data-infrastructuur worstelt vaak om dit tempo bij te benen. In een belangrijke stap om deze uitdaging aan te gaan, hebben VAST Data en Google Cloud een partnerschap aangekondigd om Enterprise AI in hybride omgevingen te vereenvoudigen. Deze strategische alliantie combineert het VAST Data Platform met de krachtige, schaalbare infrastructuur van Google Cloud, met als doel organisaties een naadloze data-ervaring te bieden, ongeacht waar hun data zich bevindt. Voor bedrijven die zwaar investeren in AI, belooft deze integratie niet alleen een versnelling van innovatie, maar ook een significante verbetering in operationele efficiëntie en kostenbeheersing. Het legt een fundering voor de volgende generatie AI-applicaties door de complexiteit van datamanagement weg te nemen, wat een directe impact heeft op de TCO en de time-to-market.

Luister naar dit artikel:

Vanuit een FinOps-perspectief opent deze samenwerking de deur naar aanzienlijke kostenoptimalisatie. AI-projecten staan bekend om hun hoge en vaak onvoorspelbare cloudkosten, gedreven door GPU-gebruik en dataopslag. De VAST en Google Cloud integratie pakt dit aan door een efficiënter resourcemanagement mogelijk te maken. Organisaties kunnen data kosteneffectief opslaan op VAST-infrastructuur en tegelijkertijd de elastische rekenkracht van Google Cloud gebruiken voor piekbelastingen zoals modeltraining. Dit 'cloud bursting'-model voorkomt de noodzaak om dure cloud-resources permanent te provisioneren. Bovendien leidt de DASE-architectuur (Disaggregated and Shared-Everything) van VAST tot een lagere Total Cost of Ownership (TCO) door efficiënter hardwaregebruik. Het uniforme dataplatform verbetert ook de observability, wat essentieel is voor nauwkeurige showback- of chargeback-modellen en het bevorderen van een kostenbewuste cultuur.
De kern van de strategische waarde ligt in de radicale vereenvoudiging van de data-infrastructuur voor AI in hybride- en multi-cloudscenario's. De complexiteit van het beheren van data over verschillende locaties en in verschillende formaten is een van de grootste remmen op AI-innovatie. Door een enkele, globale namespace te creëren die on-premise en cloudlocaties omspant, abstraheert de VAST-oplossing deze complexiteit weg. Ontwikkelaars en datawetenschappers hoeven zich niet langer bezig te houden met de fysieke locatie van de data, wat de ontwikkelcycli aanzienlijk versnelt. Dit vermindert 'data gravity' en elimineert de noodzaak voor kostbare en trage data-replicatie of -migratie. Bedrijven kunnen workloads flexibel uitvoeren waar het het meest zinvol is, of dat nu on-premise is voor security of in de Google Cloud voor maximale schaalbaarheid.

advertenties

advertenties

advertenties

advertenties

Deze samenwerking is meer dan een technische integratie; het is een visie op de toekomst van enterprise AI. Het erkent dat een robuuste, flexibele en kostenefficiënte datafundering de belangrijkste voorwaarde is voor succes. Door de barrières tussen on-premise datacenters en de public cloud weg te nemen, stellen VAST Data en Google Cloud organisaties in staat om zich te concentreren op wat echt waarde toevoegt: het bouwen en implementeren van geavanceerde AI-modellen. Dit stelt hen in staat sneller te innoveren, nieuwe zakelijke kansen te benutten en een concurrentievoordeel te behalen in een door data gedreven wereld. De gecombineerde oplossing biedt de schaalbaarheid die nodig is voor de Large Language Models (LLMs) van morgen, terwijl het de financiële en operationele controle biedt die FinOps-teams vandaag de dag eisen.

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.