(ABC Bourse) - NetApp a annoncé avoir finalisé l’acquisition de PEAK:AIO, société présentée comme un pionnier de l’architecture de métadonnées de nouvelle génération et des systèmes de fichiers parallèles haute performance. Le groupe indique que cette opération doit lui permettre de tirer parti de services de métadonnées et d’innovations en matière d’espaces de noms parallèles afin d’optimiser NetApp Novus, que l’entreprise décrit comme « le stockage le plus rapide au monde », pour des charges de travail liées aux clouds d’IA et aux fournisseurs de GPU-as-a-service.
Selon NetApp, l’objectif est d’améliorer l’approvisionnement en données des ressources GPU en limitant les goulets d’étranglement, dans le cadre de sa « prochaine phase de l’infrastructure d’IA ». L’entreprise explique vouloir associer l’expertise de PEAK:AIO en métadonnées et en systèmes de fichiers parallèles à NetApp ONTAP, afin d’offrir aux clients « une voie vers un stockage à l’échelle de l’IA ».
Métadonnées et espaces de noms parallèles au cœur de l’intégration
NetApp précise que l’acquisition permettra d’intégrer des services de métadonnées spécialisés et une technologie d’espace de noms parallèle à l’architecture de données ONTAP, tout en offrant « une voie d’évolution claire » aux clients ONTAP existants. Le groupe ajoute que l’ensemble doit permettre de proposer de nouvelles fonctionnalités, « telles que NetApp Novus », visant à simplifier le déploiement et l’exploitation du stockage partagé pour des environnements d’IA « de plus en plus volumineux ».
George Kurian, directeur général de NetApp, affirme que la montée en charge de l’infrastructure d’IA « exige une nouvelle approche du stockage, conçue dès le départ » et indique que la combinaison des compétences de PEAK:AIO et des capacités de la plateforme NetApp doit soutenir des déploiements à « l’échelle du zettaoctet » pour la croissance des clouds d’IA et des fournisseurs de GPU-as-a-service.
De son côté, Syam Nair, directeur des produits chez NetApp, explique que la combinaison du stockage unifié de NetApp avec l’architecture de métadonnées de PEAK:AIO vise à « séparer les métadonnées des données » afin que les performances « évoluent en fonction de la concurrence », « à l’aide de normes ouvertes plutôt que de clients propriétaires ». Il ajoute que les clients pourraient exécuter davantage de charges de travail d’IA sur leur infrastructure existante, tout en conservant « la sécurité, la résilience et la simplicité » de la gestion des données d’entreprise.
Une feuille de route et des capacités annoncées comme prospectives
NetApp souligne que les déclarations relatives aux offres inédites et aux projets futurs sont fournies « à titre d’information uniquement », sont susceptibles d’être modifiées sans préavis et ne doivent pas servir de base à des décisions d’achat. Le groupe précise également ne prendre « aucun engagement » concernant la disponibilité, les fonctionnalités, les prix ou le calendrier.
Dans ses mentions prospectives, l’entreprise cite notamment les bénéfices attendus de l’acquisition, dont l’accélération de sa feuille de route en infrastructure d’IA, l’ajout de services de métadonnées spécialisés et d’innovations en matière d’espace de noms parallèle à ONTAP, ou encore la capacité à permettre un accès parallèle basé sur NFS pour des charges de travail massivement parallèles. NetApp évoque aussi la prise en charge de « milliers de milliards de fichiers » et de déploiements à « l’échelle du zettaoctet », tout en préservant la résilience, la sécurité et la simplicité opérationnelle.
Mark Klarzynski, directeur technique et fondateur de PEAK:AIO, déclare que cette acquisition doit permettre d’associer l’innovation de PEAK:AIO à « la portée, à l’expertise et aux relations de confiance avec les clients » de NetApp, avec l’ambition de contribuer à définir l’avenir de la gestion des données à l’ère de l’IA.
NetApp indique également que la technologie de PEAK:AIO a été conçue pour répondre à des défis de calcul à forte intensité de données identifiés par des instituts de recherche, citant notamment le Laboratoire national de Los Alamos et l’université Carnegie Mellon.
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