数据存储巨头NetApp今天宣布推出一项新服务NetApp Astra,全面实现Kubernetes应用的可移植性愿景。
NetApp Astra是一项全面管理的、应用可感知的数据管理服务,针对基于Kubernetes的应用,旨在帮助企业保护、恢复和移动在部署在Kubernetes上的应用,无需下载、安装、管理或升级任何软件。
Kubernetes是一种开源工具,用于协调大型软件容器集群,这些集群托管了可以运行在任何计算基础设施上的现代应用组件。过去几年中,这项技术迅速普及,但是也给企业带来了很多问题,因为有分析师认为,容器化应用需要最佳性能才能发挥持久存储的作用。
Moor Insights&Strategy分析师Steve McDowell认为,问题在于软件容器与传统企业存储搭配不佳。他解释说,容器工作负载的短暂性,要求存储管理操作难度增加了一个数量级,超出了裸机和虚拟化环境的能力范围。
此外,容器应用还需要在此之上的抽象层来存储数据。McDowell说,缺乏这些存储功能会导致一些非常尴尬的IT管理问题。
“容器也会生成数据,需要存储和管理,从容器映像到Kubernetes状态信息再到配置数据,这是数据的爆炸式增长。”
NetApp试图通过NetApp Astra管理这些爆炸式增长的数据。NetApp Astra是去年公布的Project Astra计划的成果,该计划首次为Kubernetes工作负载带来了新的数据管理功能,具有使用常规快照保护数据的功能。因此,如果数据被意外删除或损坏,用户可以将Kubernetes集群还原到之前快照的状态。
NetApp Astra还通过远程备份实现灾难恢复。因此,团队可以对应用及其当前状态进行完整备份,并使用此备份将应用及其数据还原到位于单独区域中的另一个Kubernetes集群中,以满足数据恢复的需求。
最后NetApp说,这项新服务通过“主动克隆”简化了应用的可移植性和迁移,这意味着整个应用及其数据都可以从一个Kubernetes集群移动到另一个集群,不管位于何处。
McDowell说,NetApp是最早发现云原生数据管理问题的存储厂商之一,并且已经尝试解决了很长时间,这从最近的一些收购(例如Talon Storage Solutions和Spot)中可以明显看出。尽管NetApp在开拓市场方面有一些错误的开端,但他说,这些尝试让NetApp清楚地知道了哪些是奏效的,哪些是不成功的。
McDowell说:“NetApp在将Astra推向市场方面采取了一种非常有针对性的、经过客户验证的方法。Astra提供了IT部门部署容器工作负载所需的功能,它提供了一种集成的管理体验,使存储和Kubernetes可以相互感知。我认为,部署Astra的NetApp客户会很满意。”
NetApp公有云服务产品管理副总裁Eric Han回应了McDowell的这些观点称,备份、克隆、灾难恢复、数据生命周期操作、数据优化、合规性和安全性对于运行Kubernetes应用的企业来说,都是至关重要的功能。
“这些挑战加在一起增加了复杂性。这与Kubernetes让应用开发和部署更简单、更快、更灵活的目标是相互矛盾的,而后者正是NetApp Astra有望实现的愿景。”
McDowell表示,NetApp Astra的发布让NetApp与竞争对手Pure Storage一起成为了云原生存储市场的领导者,后者通过去年收购的Portworx达到了这一目标。但是他说,两家厂商都需要充分利用这一领先优势,因为其他厂商很可能会在未来几个月内推出他们的解决方案。
McDowell说:“这个市场中的每个人都必须有解决容器数据管理问题的方法,这将成为一个重要赌注。我预计随着市场争相满足这一需求,今年将是竞争相当激烈的一年。”
Constellation Research分析师Holger Mueller表示,他也希望有更多解决方案来解决这个问题。“可移植性的关键在于数据,而数据却无法被轻松、快速、频繁地移动。这标志着生态系统的迅速成熟,像NetApp这样以前是存储厂商的公司,正在致力于解决Kubernetes工作负载的数据可移植性问题。”
NetApp表示,NetApp Astra现在已经在Google Cloud上可用,而且很快会在AWS、微软Azure和本地环境中得到支持。
好文章,需要你的鼓励
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。