Vast Data公司周四推出SyncEngine，这项新功能结合编目、迁移和数据准备，使其更快、更轻松地为AI管道提供相关数据。 该工具现在是Vast Data AI操作系统（OS）的一部分，客户无需支付额外费用。 很多AI项目从未投入生产的原因通常包括模型的复杂性和缺乏GPU，同时，数据准备情况也是原因之一。数据通常分布在多个系统中，孤立在SaaS应用程序中，并且没有经过清理和验证以使其可用。 Vast Data旨在确保企业的数据为使用SyncEngine的AI做好准备。Constellation Research公司分析师Michael Ni表示，鉴于该新功能结合了数据集成和AI管道的准备，它对Vast Data客户很有价值。 他说：“SyncEngine解决了企业AI中最被忽视的障碍之一，即分散的、无法访问的数据。通过将编目、迁移和管道准备整合到Vast AI OS中，这使企业能够通过一家供应商（而不是多家供应商）将分散的文件和SaaS应用程序交付到AI就绪的智能中。” 此外，Ni继续说，SyncEngine结合了多个工具的功能，这使其与传统数据目录产品不同。 他表示：“SyncEngine看起来像数据目录，但它不止于此。大多数目录都停留在元数据上。通过利用高速迁移和矢量化，因此你不仅能发现数据，而且只需一步即可使其为AI做好准备。与Vast AI OS的紧密集成使其与独立目录不同。”

新功能

尽管企业继续增加对AI开发的投资，但据估计，80%的AI项目都以失败告终。虽然Vast Data的新功能并没有消除偏见和缺乏基础设施资源等障碍，但它确实解决了数据质量差和缺乏相关数据等问题。 Vast Data公司产品和解决方案营销副总裁Aaron Chaisson表示，开发SyncEngine的动机来自于，他们观察到客户难以发现分布式数据并将其输入AI管道。 他说：“我们的新功能试图帮助客户解决AI战略的’最后一环’。虽然Vast AI OS提供自动化的AI数据管道服务，但客户面临的挑战是，寻找所有分布式数据，并将它们移动到Vast管道。” 与此同时，由于它直接解决了阻碍AI开发成功的主要障碍之一，企业战略小组分析师Stephen Catanzano称SyncEngine是Vast DataAI操作系统的引人注目的补充。 他说：“对于想要消除数据碎片化的’最后一环’问题的客户来说，Vast的SyncEngine是重要的补充，这已经成为AI部署的最大制约因素之一。让企业可以整合分散的数据……无需额外费用或复杂的第三方工具至关重要。” SyncEngine包含以下功能：

• 数据迁移功能，主要针对大量文件和数据集，AI模型和应用程序需要该功能减少AI幻觉的发生。
• 元数据索引，使企业能够对数百万亿个文件进行编目。
• 吞吐量水平，仅受源系统和目标系统限制。
• 针对输入/输出工作负载的并行处理，以减少瓶颈并提高性能。

总的来说，这些功能使用户能够构建目录，连接来自不同系统（例如对象存储和企业应用程序等）的数据，大规模迁移和同步数据，并最终加快AI管道。 Ni表示，这种整合（而不是任何一两个单独的功能）是SyncEngine最重要的方面。 他指出：“企业仍然难以寻找、情境化其PB级孤立数据，并将其输入到AI工作流程中。Vast将这些步骤整合到其操作系统中，消除手工编码的、通常不稳定的工具链，并使数据可搜索和AI就绪。” Ni继续说，通过将不同的步骤整合到其AI操作系统中，这表明Vast Data正在采取与很多其他数据管理供应商不同的方法来为AI管道提供信息，这无疑可实现高性能，但也可能让企业担心供应商锁定。 例如，Snowflake和Databricks将治理和智能放在数据之上，同时将计算与存储分开。与此同时，Collibra和Informatica在元数据管理方面表现出色，但并不擅长数据迁移和准备功能。 Ni说：“Vast通过整合各种功能到单个AI操作系统，将自己从竞争对手中区分开来。这种整合为实时和代理AI提供高性能和低延迟管道，但它也带来挑战，企业会担心供应商锁定。” Catanzano同样表示，Vast Data正在对数据管理和AI管道开发采取独特的方法。 他说：“Vast通过提供统一平台来与竞争对手区分，该平台整合专门针对AI工作负载优化的存储、数据库和计算功能，而不是根据现代AI需求改造传统存储系统。” 与此同时，对于SyncEngine，Catanzano强调了元数据索引的重要性。 他说：“元数据索引特别有价值，因为这使企业可在Vast Database中对数百万亿个文件进行编目和搜索。”

展望未来

据Chaisson称，在2025年剩下的时间里，Vast Data计划继续为AI构建操作系统，该操作系统除了SyncEngine外，还包括InsightEngine和AgentEngine。 他说，具体举措包括为AgentEngine添加Model Context Protocol工具集。 Catanzano表示，Vast Data还可以采取其他举措来改善其AI操作系统，包括使用预建模型开发行业特定工具，以及增加更多合作伙伴关系，以创建更广泛的生态系统。 他称：“如果能与主流的AI开发框架和云服务进行更深度的集成，将使其在混合环境中创造更无缝的体验。” 与此同时，Ni建议，为了保持与其他数据平台供应商的竞争力，Vast Data需要扩展到快速AI管道之外，以提供语义建模和治理能力。 他说：“企业不仅希望数据在移动中，他们希望数据的含义得到理解、信任和管理，可扩展以推动真正的业务决策。