Mit dem »VAST AI Operating System« führt Vast Data ein neues Betriebssystem für KI-Workloads und datenintensive Infrastrukturen ein. Es ist vor allem auf den Betrieb und die Orchestrierung intelligenter KI-Agenten in großskaligen Umgebungen ausgerichtet. Das System vereint Datenverarbeitung, Messaging, Laufzeitumgebung und verteilte Speicherung in einer einheitlichen Architektur.

VAST Data stellt mit dem VAST AI Operating System eine Plattform vor, die auf den Einsatz intelligenter Agenten in global verteilten IT-Infrastrukturen zielt. Das Betriebssystem versteht sich nicht als Sammlung von Einzelkomponenten, sondern als neuartige Betriebsschicht für KI-zentrierte Workloads – analog zu den Betriebssystemen früherer IT-Epochen, etwa für PCs, mobile Geräte oder die Cloud.

Das AI Operating System ist für hochgradig verteilte, datenintensive Infrastrukturen ausgelegt, wie sie in großen Rechenzentren, bei Cloud-Anbietern, KI-Forschungs-Clustern oder in industriellen Anwendungen mit massivem Datenaufkommen vorkommen. Der Hersteller adressiert insbesondere Umgebungen, in denen tausende GPUs, intelligente Agenten und große Datenströme gleichzeitig analysiert und verarbeitet werden müssen – mit Fokus auf Skalierbarkeit, Echtzeitfähigkeit und Ausfallsicherheit. Vast Data versucht damit vor allem die zunehmende Komplexität verteilter KI-Systeme beherrschbar zu machen und die nächste Generation von Rechenzentren – bestehend aus Millionen GPUs – effizient zu orchestrieren.

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Architektur für intelligente Agentensysteme

Technische Grundlage ist Vasts Disaggregated-and-Shared-Everything-Architektur (DASE), die verteilte und parallelisierte KI- und Analytics-Workloads ermöglicht. DASE-Cluster werden laut Anbieter bereits in Rechenzentren weltweit eingesetzt und unterstützen über eine Million GPUs.

»Das AI Operating System deckt alle Aspekte eines verteilten Systems ab, um KI in weltweitem Maßstab zu betreiben«, erklärt Renen Hallak, Gründer und CEO von Vast Data»Dazu gehören ein Kernel für den Betrieb von Plattformdiensten in privaten, wie öffentlichen Cloud-Umgebungen, eine Runtime für die Bereitstellung von KI-Agenten, eine Eventing-Infrastruktur für die Echtzeitverarbeitung von Ereignissen, eine Messaging-Infrastruktur sowie ein verteiltes Speichersystem für Dateien und Datenbanken, das sich für die Datenerfassung und -analyse in Echtzeit nutzen lässt.«

Laut Hallak handelt es sich nicht um kein herkömmliches Produkt-Release: »Wir haben die vergangenen zehn Jahre damit verbracht, die Konvergenz von Daten und Intelligenz neu zu denken. Wir sind stolz darauf, heute das KI-Betriebssystem für eine Welt vorzustellen, in der nicht mehr Applikationen im Mittelpunkt stehen – sondern Agenten.«

Agent-Engine: KI-Laufzeitumgebung und Werkzeugplattform

Ein zentrales Element der Plattform ist die AgentEngine – eine Laufzeitumgebung zur Verwaltung und Ausführung KI-basierter Agenten. Nutzer können in einer Low-Code-Oberfläche Workflows modellieren, Agenten-Tools integrieren und Zieldefinitionen sowie Sicherheitsrichtlinien zuweisen.

Über einen neuen Tool-Server lassen sich Funktionen, Metadaten, Webabfragen oder weitere Agenten einbinden. Agenten können unterschiedliche Rollen (»Personas«) annehmen und flexibel auf definierte Ressourcen zugreifen. Für Resilienz sorgen unter anderem Scheduling- und Queuing-Mechanismen.

»Betriebssysteme werden üblicherweise mit vorgefertigten Utility-Programmen ausgeliefert, dementsprechend enthält die Agent-Engine eine Reihe von Open-Source-Agenten«, sagt Hallak. »Wir planen monatlich einen neuen Agenten zu veröffentlichen, um den Weg zu AI Computing zu beschleunigen. Einige persönliche Assistenten werden auf branchenspezifische Anwendungsszenarien zugeschnitten sein, andere wiederum sind für allgemeine Einsatzzwecke konzipiert.«

Anmerkung der Redaktion:

Da es sich um ein Betriebssystem eines US-Herstellers handelt, verweisen wir auf unseren Beitrag: US-Produkte unter Risiko-Vorbehalt? Neue Bewertung nötig