Стартап Parasail привлёк $10 млн стартового капитала и выступил с необычным для рынка ИИ предложением. Компания стала своеобразным «агрегатором ускорителей», создав для инференса сеть, позволяющую свести вместе владельцев вычислительных мощностей и их клиентов с максимальной простотой, сообщает The Next Platform.

Раунд финансирования возглавили Basis Set Ventures, Threshold Ventures, Buckley Ventures и Black Opal Ventures. Компанию основали Майк Генри (Mike Henry), ранее основавший производителя ИИ-решений Mythic и работавший одним из топ-менеджеров в Groq, и Тим Харрис (Tim Harris), генеральный директор Swift Navigation.

Прежний опыт Майка Генри на рынке IT позволил заметить, что в последнее время ландшафт облачных сервисов стремительно меняется — если ранее на нём безраздельно доминировали гиперскейлеры вроде AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, то с приходом ИИ они, казалось бы, сохраняют ведущие позиции, но на сцену выходят и новые облачные игроки, чья инфраструктура изначально рассчитана на ИИ-задачи, от обучения до инференса.

В конце 2023 года бизнесмены основали компанию Parasail, которая совсем недавно заявила о себе, заодно собрав $10 млн финансирования. Фактически бизнес рассчитан на клиентов, которые заинтересованы в простом доступе к ИИ-технологиям — он будет связывать тех, кто располагает ими, и тех, кто в них нуждается.

Источник изображения: Campaign Creators/unsplash.com

Parasail намеревается использовать рост облачных ИИ-провайдеров вроде CoreWeave (недавно вышедшей на IPO) и Lambda Labs. Для этого создана сеть AI Deployment Network, объединяющая их вычислительные ресурсы в единую инфраструктуру, которая масштабнее, чем Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Компания применяет собственный «движок» для оркестрации процессов в этом гипероблаке.

Ключевым преимуществом является низкая стоимость услуг — утверждается, что компании, желающие отказаться от сервисов вроде OpenAI и Anthropic, могут рассчитывать на экономию в 15–30 раз, а в сравнении с клиентами провайдеров open source моделей — в 2–5 раз. На настройку уходит несколько часов, а инференс после этого можно начать за считанные минуты. Сегодня Parasail предлагает в облаке ресурсы NVIDIA H200, H100 и A100, а также видеокарт NVIDIA GeForce RTX 4090. Цены составляют от $0,65 до $3,25 за час использования.

Parasail столкнулась с проблемой несовместимости инфраструктур: разные облачные платформы используют уникальные подходы к вычислениям, хранению данных, сетевому взаимодействию, а также имеют различия в настройке, биллинге и автоматизации. Хотя Kubernetes и контейнеризация могли бы частично решить эти проблемы, их реализация у разных провайдеров сильно отличается, а Kubernetes изначально не предназначается для работы с несколькими кластерами, регионами или провайдерами одновременно.

Чтобы обойти ограничения, Parasail разработала собственную систему, которая объединяет ускорители из разных облаков в единую глобальную сеть. Их решение позволяет централизованно управлять распределёнными узлами, игнорируя различия в инфраструктуре провайдеров. Если один облачный провайдер выйдет из строя, система автоматически заменяет его ресурсы другими, минимизируя простои. Дополняя эту систему автоматизированным динамическим выделением ускорителей, Parasail создаёт масштабируемую и эффективную глобальную инфраструктуру, способную оперативно адаптироваться к нагрузкам и сбоям.

Оркестрация и оптимизация рабочих нагрузок в ИИ-инфраструктуре усложняются из-за огромного разнообразия моделей, архитектур, типов GPU и ASIC, а также множества способов их комбинирования. Parasail решает эту проблему с помощью гибридного подхода, сочетающего математическое моделирование, ИИ-алгоритмы и участие живых специалистов, что позволяет эффективно масштабироваться даже с небольшой командой.

Источник изображения: Campaign Creators/unsplash.com

Закрытое бета-тестирование началось в январе, а позже спрос только вырос до той степени, что Parasail достигла семизначного ежегодного регулярного дохода (ARR). Теперь технология доступна всем, в числе клиентов — производитель чипов SambaNova, ИИ-платформа Oumi, ИИ-стартап Rasa и Elicit, позволяющий автоматизировать научные изыскания.

В будущем стартап намерен быстро расширить штат из 12 работников, рассматриваются и варианты добавления в портфолио новых доступных ускорителей — сейчас там безусловно лидирует NVIDIA, но рынок вполне может измениться.

В то же время отмечается парадоксальная ситуация, когда на рынке наблюдается и дефицит ускорителей, и простой мощностей в некоторых ЦОД одновременно. Предполагается, что дело в плохой оптимизации процессов на рынке ИИ. При этом в компании отмечают, что в данное время спрос на ИИ-приложения «почти бесконечен» и главная проблема — эффективно их использовать. Платформа Parasail для инференса максимально упрощает масштабное внедрение ИИ.

Broadcom представила новейшую версию платформы для управления виртуальными машинами и оркестрации контейнеров VMware Cloud Foundation (VCF) 9, назвав её «будущим» своей платформы частного облака, которая ускорит переход клиентов от разрозненных ИТ-архитектур к унифицированной и интегрированной частной облачной платформе с меньшими затратами и рисками. Основной упор в новой версии сделан на создание частных облаков и, конечно же, ИИ.

Broadcom заявила, что VMware Cloud Foundation — первая в отрасли облачная платформа, сочетающая масштабируемость и гибкость публичного облака с безопасностью, устойчивостью и производительностью частного облака и низкой совокупной стоимостью владения. VCF поддержит цифровые инновации клиентов с более быстрой модернизацией инфраструктуры, унифицированным облачным опытом, а также лучшей киберустойчивостью и безопасностью, говорит Broadcom. Компания сослалась на спонсируемое ею исследование IDC, в котором сообщалось, что VCF обеспечивает в среднем на 34 % более низкие затраты на инфраструктуру, на 42 % более низкую общую стоимость эксплуатации и 564 % окупаемости инвестиций в течение трёх лет.

Источник изображений: blogs.vmware.com

VCF помогает организациям быстро перейти на современную и интегрированную инфраструктуру, снижая сложность и время простоя, связанные с ручной миграцией существующих сред в частную облачную платформу. С VMware Cloud Foundation 9 Broadcom добавила возможность клиентам импортировать конфигурации NSX, vDefend, Avi Load Balancer и сложные топологии хранения в существующие среды VCF, а также использовать и интегрировать старые версии существующей инфраструктуры. Этому будет способствовать новый интуитивно понятный пользовательский интерфейс — VCF 9 включает в себя портал самообслуживания с единой консолью управления (вместо десятка с лишним панелей ранее), которая упрощает операции и автоматизацию. Кроме того, компания представила VMware Cloud Foundation (VCF) Advanced Services, каталог готовых к развёртыванию решений, упрощающих работу клиентов в своих частных облачных средах.

VMware Cloud Foundation 9

Обновлений платформы целое множество. Так, расширение пула DRAM посредством NVMe SSD (CXL) в VCF 9 позволит значительно улучшить работу приложений с интенсивным использованием данных, такие как ИИ, СУБД и аналитика в реальном времени, а также сократит задержку и ускорит передачу информации, что имеет решающее значение для задач обучения и инференса. Также это позволяет масштабировать производительность без чрезмерных затрат. А удалённая репликация снимков между vSAN поддерживает глубокую историю неизменяемых снимков, сокращая время простоя и упрощая оркестрацию аварийного восстановления, в том числе в изолированных on-premise окружениях.

Также в VCF 9 включена функциональность VMware Cloud Director, благодаря чему в рамках одной платформы можно поддерживать несколько организаций или, например, групп разработки, сегментируя инфраструктуру на основе их конкретных требований к доступу, управлению рабочими нагрузками, безопасности и конфиденциальности. Кроме того, значительно упростилось создание виртуальных частных облаков (VPC), которые теперь можно формировать буквально в один клик, не занимаясь ручной настройкой VLAN и интеграцией с существующими сетями. Возможности VPC можно расшириить службами VMware vDefend и VMware Avi Load Balancer, которые также получили существенные обновления.

Например, Avi Load Balancer лучше оптимизирован для сред VCF и Kubernetes и интегрирован со службой Tanzu Application Service. По словам Broadcom, это сокращает время развёртывания с недель до минут и повышает прозрачность работы на уровне L4–L7. Kubernetes-системы получат расширенными возможности по управлению трафиком и конвейерами CI/CD.

vDefend был расширен с помощью распределённого анализа влияния правил брандмауэра и распределённой же системы IPS. Он поддерживает крупные и сложные среды, позволяя провести быструю оценку и профилирование угроз, в том числе в изолированных (air-gapped) окружениях. А в рамках Project Cypress компания готовит для vDefent интеллектуального помощника на базе генеративного ИИ, который будет проактивно находить возможные вектора атак, предлагать возможные варианты защиты, выявлять малоэффектвные политики безопасности и т.д. Пообщаться с ним можно будет на естественном языке. А гипервизор VMware может выступать в качестве датчика угроз для быстрой оценки защиты инфраструктуры.

Broadcom также сообщила об обновлении платформы VMware Private AI Foundation with NVIDIA, предназначенный для предприятий, которые хотят использовать возможности ИИ, сохраняя при этом преимущества частного облака, представляющей собой комплексное решение для безопасного и эффективного развёртывания, управления и масштабирования ИИ-приложений на базе VCF. В VCF 9 компания упростила развёртывания платформ генеративного ИИ, расширив возможности управления и мониторинга vGPU и GPU, добавив службу индексации и извлечения данных, а также службу создания ИИ-агентов.

Tanzu 10

На конференции также была представлена 10-я версия унифицированной платформы VMware Tanzu, с помощью котороый разработчики могут автоматизировать защищённые сборки контейнеров, привязывать сервисы к приложениям, развёртывать код одной командой и легко масштабировать приложения, заявила Broadcom. Tanzu 10 также автоматизирует задачи управления приложениями и платформами, такие как исправление уязвимостей, развёртывание непрерывных обновлений и применение политик.

Tanzu предоставляет ряд пакетных сервисов для VCF для автоматизированной и защищённой работы с контейнерами и данными. Новые функции включают поддержку изолированных среды, глобальный балансирощик, расширенные сетевые возможности (Avi Load Balancer), защищённые виртуальные машины, каталог образов с open source ПО. Наконец, встроенная среда разработки ИИ платформы Tanzu позволяет разработчикам создавать приложения Python без знания языка.

Решения Tanzu AI Solutions включают, в том числе, такие функции:

• GenAI on Tanzu Platform позволяет клиентам использовать большие языковые модели (LLM) в своих приложениях, предоставляя шлюз с OpenAI-совместимыми API для запускать более чем 100 проприетарных и открытых LLM безопасным и согласованным образом.
• Observability for GenAI отвечает за мониторинг и оценку ИИ-приложений и ответов модели. Это помогает клиентам визуализировать, тестировать и устранять неполадки в приложениях ИИ, выполняя проверки точности моделей и выявляя галлюцинации. Функция также отслеживает использование токенов, помогая контролировать расходы на использование LLM.

Поддержка VMware Private AI Foundation with NVIDIA встроена в сервис GenAI on Tanzu Platform.

NVIDIA объявила, что набор инференес-микросервисов NVIDIA NIM будет работать с open source платформой KServe на базе Kubernetes, которая позволит автоматизировать развёртывание ИИ-моделей. Это также делает NIM широкодоступным на платформах различных компаний, таких как Canonical, Nutanix и Red Hat.

Интеграция NIM в KServe позволяет расширить возможность использования технологий NVIDIA сообществом, партнёрами по экосистеме и клиентами. Благодаря интеграции с KServe пользователи смогут получить доступ к NIM на многих корпоративных платформах, таких как Charmed KubeFlow от Canonical, Charmed Kubernetes, Nutanix GPT-in-a-Box 2.0, Red Hat OpenShift AI и многих других.

Источник изображения: NVIDIA

В рамках интеграции NIM компания NVIDIA планирует активно участвовать в продвижении KServe, опираясь на свой портфель ПО с открытым исходным кодом, включая Triton и TensorRT-LLM. NVIDIA также является активным членом фонда Cloud Native Computing Foundation. NVIDIA и ранее участвовала в разработке KServe и адаптации этого инструмента под свои нужды, равно как и AWS, Bloomberg, Canonical, Cisco, Hewlett Packard Enterprise, IBM, Red Hat, Zillow.

Компания Nutanix, специализирующаяся на разработке решений в области гибридных мультиоблачных платформ и HCI, объявила о партнёрстве с Dell Technologies, благодаря которому их клиенты смогут использовать гибридные мультиоблачные решения Dell и Nutanix для улучшения ИТ-операций, повышения отказоустойчивости и гибкости в работе.

Как сообщается, Nutanix и Dell будут сотрудничать в работе над двумя решениями. Клиенты смогут оптимизировать развёртывание частных и гибридных мультиоблачных сред благодаря сочетанию предложений Dell по серверам и СХД и ПО Nutanix. В рамках соглашения Dell предложит интегрированное гиперконвергентное решение «под ключ», которое объединяет облачную платформу Nutanix Cloud Platform (NCP) с серверами Dell. Решение будет доступно в широком ассортименте моделей и конфигураций серверов PowerEdge для широкого спектра приложений.

Источник изображений: Nutanix

Чтобы обеспечить гибкость и возможность выбора экосистемы платформа NCP for Dell PowerFlex объединит преимущества NCP на базе гипервизора AHV с программно-определяемым блочным хранилищем Dell PowerFlex. Решение позволит клиентам масштабировать хранилище независимо от вычислений.

Помимо предоставления двух новых совместных решений, компании будут сотрудничать в области проектирования, вывода решений на рынок, поддержки и обслуживания. Решения будут предлагаться отделами продаж и партнёрами Dell по всему миру, что позволит Nutanix расширить сеть дистрибуции. Совместные решения Dell и Nutanix пока находятся в разработке и появятся в раннем доступе позднее в этом году. Кроме того, Nutanix договорилась об интеграции AHV с Cisco ACI Virtual Machine Manager (VMM).

Также Nutanix сделала своё хранилище доступным в AWS EKS, пишет The Register. Ресурс также отметил, что Nutanix представила платформу Nutanix Kubernetes Platform (NKP), появившуюся в результате приобретения в конце 2023 года фирмы D2IQ (MesSphere). Главная особенность платформы заключается в том, что она позволяет управлять кластерами, работающими в средах, отличных от Nutanix. Эта особенность будет использоваться в анонсированном Nutanix в прошлом году проекте Project Beacon, нацеленном на создание ряда продуктов PaaS, которые работают в любом облаке и не требуют наличия стека Nutanix.

Также Nutanix расширила поддержку гипервизором AHV большего количества оборудования, добавив в этот перечень узлы VSAN Ready Node — ориентированные на системы хранения данных серверы, которые OEM-производители создают для массивов хранения данных VMware. Nutanix гарантирует, что AHV сможет работать на этих устройствах, если пользователи захотят перепрофилировать их. Это поможет тем, кто, возможно, пожелает прекратить или уменьшить использование решений VMware после её поглощения Broadcom.

Компания NVIDIA объявила о приобретении стартапа Run:ai из Тель-Авива (Израиль), занимающегося разработкой ПО для управления рабочими нагрузками и оркестрации на базе Kubernetes, которое позволяет более эффективно использовать вычислительные ресурсы при работе с ИИ-приложениями.

Стоимость сделки не раскрывается. По данным TechCrunch, покупка обошлась NVIDIA в $700 млн. Это одно из крупнейших приобретений Nvidia с момента покупки Mellanox за $6,9 млрд в марте 2019 года. Два года назад NVIDIA купила Bright Computing, разработчика решений для управления НРС-кластерами.

NVIDIA отметила, что развёртывание ИИ-приложениЙ становится всё более сложным. Оркестрация генеративного ИИ, рекомендательных и поисковых систем, а также других рабочих нагрузок требует сложного планирования для оптимизации производительности. ПО Run:ai позволяет управлять и оптимизировать вычислительную инфраструктуру как локально, так и в облаке или в гибридных средах.

Источник изображения: NVIDIA

Созданная стартапом открытая платформа поддерживает все популярные варианты Kubernetes и интегрируется со сторонними инструментами и платформами ИИ. Компании из различных отраслей используют платформу Run:ai для управления кластерами ускорителей в масштабе ЦОД.

Как сообщается, на относительно раннем этапе деятельности Run:ai удалось создать большую клиентскую базу из компаний из списка Fortune 500, что позволило привлечь венчурные инвестиции. Перед сделкой Run:ai привлекла капитал в размере $118 млн от ряда инвесторов, включая Insight Partners, Tiger Global, S Capital и TLV Partners.

NVIDIA заявила, что в ближайшем будущем продолжит предлагать продукты Run:ai в рамках той же бизнес-модели, а также продолжит инвестировать в развитие Run:ai в рамках платформы NVIDIA DGX Cloud, предоставляющей корпоративным клиентам доступ к вычислительной инфраструктуре и ПО для обучения моделей генеративного и других форм ИИ.

Решения Run:ai уже интегрированы с NVIDIA DGX, NVIDIA DGX SuperPOD, NVIDIA Base Command, контейнерами NGC, ПО NVIDIA AI Enterprise и другими продуктами. По словам NVIDIA, пользователи серверов и рабочих станций NVIDIA DGX, а также DGX Cloud также получат доступ к возможностям Run:ai, что особенно полезно при развёртывании генеративного ИИ в нескольких ЦОД.

Компания NVIDIA представила микросервис NIM, входящий в платформу NVIDIA AI Enterprise 5.0 и предназначенный для оптимизации запуска различных популярных моделей ИИ от NVIDIA и её партнёров. NVIDIA NIM позволяет развёртывать ИИ-модели в различных инфраструктурах: от локальных рабочих станций до облаков.

Предварительно созданные контейнеры и Helm Chart'ы с оптимизированными моделями тщательно проверяются и тестируются на различных аппаратных платформах NVIDIA, у поставщиков облачных услуг и на дистрибутивах Kubernetes. Это обеспечивает поддержку всех сред с ускорителями NVIDIA и гарантирует, что компании смогут развёртывать свои приложения генеративного ИИ где угодно, сохраняя полный контроль над своими приложениями и данными, которые они обрабатывают. Разработчики могут получить доступ к моделям посредством стандартизированных API, что упрощает разработку и обновление приложений.

Источник изображений: NVIDIA

NIM также может использоваться для оптимизации исполнения специализированных решений, поскольку не только использует NVIDIA CUDA, но и предлагает адаптацию для различных областей, таких как большие языковые модели (LLM), визуальные модели (VLM), а также модели речи, изображений, видео, 3D, разработки лекарств, медицинской визуализации и т.д. NIM использует оптимизированные механизмы инференса для каждой модели и конфигурации оборудования, обеспечивая наилучшую задержку и пропускную способность и позволяя более просто и быстро масштабироваться по мере роста нагрузок.

В то же время NIM позволяет дообучить и настроить модели на собственных данных, поскольку можно не только воспользоваться облачными API NVIDIA для доступа к готовым моделями, но и самостоятельно развернуть NIM в Kubernetes-средах у крупных облачных провайдеров или локально, что сокращает время разработки, сложность и стоимость подобных проектов и позволяет интегрировать NIM в существующие приложения без необходимости глубокой настройки или специальных знаний.

Исследование Cast AI показало, что клиенты облачных платформ используют в среднем только около 13 % предоставляемых им CPU-ресурсов и примерно 20 % выделенной памяти, передаёт DataCenter Dynamics. Это приводит к росту затрат и увеличению углеродного следа. А из-за того, что одни предприятия запрашивают избыточное количество мощностей, другие не могут получить доступ к вычислительным ресурсам.

Cast AI, предоставляющая средства оптимизации затрат на Kubernetes-платформы, проанализировала работу 4000 кластеров в Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform и Microsoft Azure в период с 1 января по 31 декабря 2023 года. Оценивались кластеры с 50 и более процессорами.

Источник изображения: Google

Оказалось, что в AWS и Azure уровень использования CPU-ресурсов находится на отметке 11 %, у Google Cloud — 17 %. В плане потребления памяти показатель равен 18 % у Google Cloud, 20 % — у AWS и 22 % — у Azure. В случае крупных кластеров, насчитывающих 1000 и более процессоров, средняя утилизация CPU составляет 17 %.

Аналитики Cast AI называют несколько причин, из-за которых наблюдается недостаточное использование облачных ресурсов. В частности, многие клиенты резервируют больше вычислительных мощностей, чем им необходимо на самом деле. Кроме того, заказчики прохладно относятся к так называемым спотовым инстансам. Такая модель обеспечивает значительную экономию средств (в некоторых случаях до 90 %), но клиенты опасаются возможной нестабильности. Ещё одна причина — недостаточное использование ресурсов кастомизированных инстансов, для которых можно выбрать соотношение CPU и RAM.

Для поставщиков облачных услуг сложившаяся ситуация в некотором смысле играет на руку: из-за неполной загрузки мощностей снижается потребность в электроэнергии. При этом провайдеры по-прежнему получают доход, основанный на гипотетическом использовании их серверов. Но вместе с тем приходится закупать больше дорогостоящего оборудования, чем это по факту необходимо.

Компания Selectel, являющаяся специализированным поставщиком IT-решений на базе собственной сети дата-центров, готовит к запуску управляемый сервис по развёртыванию кластеров Kubernetes на базе выделенных серверов (Managed Kubernetes on Bare Metal). О реализации решения было объявлено на конференции Selectel Tech Day 2023.

В сообщении Selectel отмечается, что использование Managed Kubernetes на выделенных серверах позволит клиентам улучшить производительность своих микросервисных приложений, что обеспечивается за счёт отсутствия гипервизора, виртуализирующего ресурсы физических серверов.

Источник изображения: «Академия Selectel» / selectel.ru/blog/custom

Некоторые базы данных и приложения с постоянной нагрузкой могут быть требовательны к вычислительным ресурсам, в частности локальным дискам и сетям, поэтому возможность работы на «голом железе» позволит улучшить их производительность. При этом клиенты Selectel, как и раньше, могут использовать Managed Kubernetes в облаке для приложений с неравномерной нагрузкой, которым требуется автоматическое масштабирование.

Клиенты смогут использовать выделенные серверы для развёртывания воркер-нод Kubernetes, при этом мастер-ноды останутся в облаке. Сочетание выделенных и облачных серверов позволит одновременно обеспечить высокую производительность сервиса и снизить расходы на IT-инфраструктуру до 40 %. Решение гарантирует высокий уровень защиты данных, поскольку клиент получает выделенные и зарезервированные только под свой проект серверные мощности. Для реализации особо высоконагруженных вычислений (например, ML-проектов) возможна аренда кластеров Kubernetes на базе выделенных серверов с GPU.

Компания VMware представила на ежегодной конференции VMware Explore масштабное обновление целого ряда своих продуктов.

Обновления VMware Cloud включают:

• Службу NSX+ (ранее Project Northstar) в формате SaaS, которая предоставляет единую консоль для управления сетевыми политиками и политиками безопасности. Решение анализирует трафик в мультиоблачных средах и обеспечивает обнаружение угроз и реагирование на них, а также предлагает расширенные функции балансировщика и изоляции VPC.
• Службу vSAN Max, которая позволяет масштабировать хранилища до петабайтного уровня независимо от вычислительных кластеров vSphere, что снижает общую стоимость владения. Решение будет доступно во второй половине 2024 года и позволит получить до 8,6 Пбайт и 3,6 млн IOPS на кластер, включающий до 24 узлов хранения. Решение подходит для ИИ и машинного обучения, а также кластеров Kubernetes.
• Службу управления жизненным циклом ESXi в VMware vSphere+, которая позволит ИТ-администраторам централизованно управлять обновлениями своих VMware-сред в распределённой мультиоблачной среде.

Изображения: VMware (via StorageReview)

Кроме того, VMware внесла улучшения в VMware Ransomware Recovery, управляемый облачный сервис VMware для восстановления после атак программ-вымогателей. В частности, уже доступно одновременное восстановление нескольких ВМ, а вскоре появится возможность запуска рабочих нагрузок в облаке в то время, пока локальный ЦОД изолирован для проведения экспертизы. Заодно VMware усовершенствовала ПО для управления VDI и оконечными точками, добавив упреждающее устранение неполадок.

VMware также расширила возможности Tanzu. В частности, Tanzu Application Engine позволит разработчикам устанавливать бизнес-требования к доступности, безопасности и производительности своих приложений. А новые сервисы Tanzu Intelligence Services (на базе VMware Aria) позволят централизованно управлять, отслеживать и устранять неполадки, а также оптимизировать затраты, производительность и безопасность приложений в облаках. Наконец, анонсированы ещё два ИИ-сервиса для быстрого выявления и устранения неполадок: речевой чат-бот Intelligent Assistant, а также Tanzu Insights для сред Kubernetes, AWS и Microsoft Azure.

Также были анонсированы новые продукты для периферийных развёртываний: новое решение для розничной торговли; VMware Edge Cloud Orchestrator, унифицированный инструмент для развёртывания периферийных и управления ими; VMware Private Mobile Network, управляемый сервис для создания частных сетей 5G/4G. Наконец, совместно с NVIDIA компания представила интегрированное решение для генеративного ИИ VMware Private AI Foundation.

Компания объединила десятки пакетов продуктов и решений в пять интегрированных предложений VMware Cloud: Essentials, Standard, Pro, Advanced и Enterprise. Каждая последующая версия предоставляет дополнительные функции и сервисы, которые понадобятся предприятиям по мере модернизации облачной инфраструктуры. Окружения VMware Cloud можно будет развернуть и управлять ими в трёх вариантах: самостоятельно, при поддержке VMware (например, в AWS или на базе Equinix Metal) или сервис-провайдера (например, IBM Cloud).

Объединившись, российские ИТ-компании «Флант» и «Экспресс 42» будут создавать продуктовую экосистему для контейнерной разработки и эксплуатации высоконагруженных сервисов. Процесс слияния пройдет в несколько этапов, в течение нескольких лет. Первые полгода команды будут работать самостоятельно, затем начнут объединять процессы. Все существующие направления работы и штат сохранятся.

По данным ЕГРЮЛ, АО «Флант» стало владельцем 7,99 % долей в ООО «Экспресс 42» 22 мая 2023 года. Эта доля принадлежала создателю ООО «Отус онлайн-образование» Дмитрию Волошину. После сделки собственниками «Экспресс 42» остались три сооснователя компании: Александр Титов, Никита Борзых и Иван Евтухович (владеют по 30,67 % долей). По условиям сделки они получат акции «Фланта».

Источник: пресс-конференция «Фланта» и «Экспресс 42»

Совместно компании планируют создать продуктовую экосистему из 7–8 продуктов. В перечень DevOps-услуг партнеров войдут продвижение платформы для управления кластерами Kubernetes, DevOps-аутсорсинг, мониторинг инфраструктуры и DevOps-консалтинг, сервисы инструментальной платформы поставки ПО и процессов управления инфраструктурой, а также решение для контейнерной разработки цифровых продуктов, с единым окном в инфраструктуру для команд разработки.

Годовой объем российского рынка продуктов и услуг, высвободившийся после ухода зарубежных компаний, по оценкам «Фланта», составляет примерно 16 млрд руб. В ближайшие годы объединенная компания намерена занять 30–50 % этого рынка.