VMware Cloud Foundation als zentrale Lösung für KI-Anwendungen in privaten Clouds

Die Technologielandschaft unterliegt einem stetigen Wandel, und die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in bestehende Infrastrukturen stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen und Chancen. In diesem Kontext hat Broadcom, der Eigentümer von VMware, seine Strategie zur Weiterentwicklung der VMware Cloud Foundation (VCF) dargelegt. Ziel ist die Etablierung von VCF als einer KI-nativen Plattform, die speziell für die Anforderungen moderner KI-Workloads in privaten Cloud-Umgebungen optimiert ist. Diese Entwicklung reflektiert die wachsende Notwendigkeit für Unternehmen, KI-Anwendungen sicher, effizient und kostengünstig zu betreiben, ohne dabei Kompromisse bei Datenschutz und Kontrolle einzugehen.

VMware Cloud Foundation als Fundament für KI-Innovationen

Die VMware Cloud Foundation (VCF) wird zunehmend als eine einheitliche, KI-native Plattform für sichere, moderne Private-Cloud-Infrastrukturen positioniert. Mit der Verfügbarkeit von VCF 9.0 und dem kürzlich angekündigten VCF 9.1 Release werden wichtige Neuerungen eingeführt, die auf drei Kernbereiche abzielen: Infrastruktur-Effizienz, Kubernetes-Skalierung und erweiterte Sicherheitsfunktionen. Diese strategische Ausrichtung soll Unternehmen in die Lage versetzen, ihre Cloud-Strategien neu auszurichten und ihre privaten Clouds für eine höhere Entwicklungsgeschwindigkeit und kosteneffizientere KI-Bereitstellungen zu erweitern.

Infrastruktur-Effizienz und Kostensenkung

Ein zentraler Aspekt der Weiterentwicklung von VCF ist die Steigerung der Infrastruktur-Effizienz. Hierbei kommen verschiedene Technologien zum Einsatz:

• NVMe Memory Tiering: Diese überarbeitete Technologie ermöglicht es ESXi, weniger häufig genutzte Speicherseiten transparent auf NVMe-SSDs auszulagern, während der schnellere DRAM für kritische Daten reserviert bleibt. Dies soll zu Serverkostenreduktionen von bis zu 40 Prozent bei höheren Konsolidierungsraten führen. VCF 9.1 führt zudem ein natives Software-Mirroring für NVMe-Tier-Redundanz und eine vereinfachte Cluster-Konfiguration ein.
• vSAN ESA Verbesserungen: Der vSAN Express Storage Architecture (ESA) wurde optimiert. Die globale Deduplizierung arbeitet nun clusterweit und ist mit Data-at-Rest-Encryption kompatibel. Der Wechsel des Kompressionsalgorithmus von LZ4 auf Zstd ermöglicht höhere Kompressionsraten. Als Technologievorschau wird ein nativer S3-kompatibler Objektspeicher bereitgestellt, der Block-, File- und Object-Storage auf demselben Cluster ermöglicht. Zusätzlich wird Data-in-Transit-Verschlüsselung für vSAN-Storage-Cluster eingeführt.

Diese Maßnahmen zielen darauf ab, die Gesamtbetriebskosten für Speicher und Infrastruktur zu senken, was für datenintensive KI-Workloads von Bedeutung ist.

Erweiterte Sicherheitsfunktionen mit vDefend

Die Sicherheit der KI-Workloads und der zugrunde liegenden Infrastruktur ist ein weiterer Schwerpunkt. VCF 9.1 bringt hierbei signifikante Neuerungen:

• IDPS Turbo Mode: Dieser neue Modus verdreifacht den Durchsatz pro Host und ermöglicht bis zu 9 Tbit/s pro VCF-Domain.
• Distributed Firewall: Die Distributed Firewall kann nun fünfmal mehr Anwendungen auf Layer 7 identifizieren. Identitätsbasierte Firewall-Regeln lassen sich standortübergreifend konsistent durchsetzen.
• Hypervisor-native IDS/IPS-Engine: Diese Engine erstreckt sich nun auch auf Workloads des vSphere Kubernetes Service und ermöglicht eine Inspektion auf Pod-Ebene.
• Self-Service-Modell und Micro-Segmentierung: Mandanten-Administratoren erhalten ein Self-Service-Modell, und Micro-Segmentierung sowie Compliance-Tags werden über "Privileged Labels" automatisiert orchestriert.
• Cyber Compliance Advanced Service: Dieser Dienst integriert Richtlinienmanagement, Infrastruktursicherheit und Cyber-Resilienz, um eine automatisierte End-to-End-Compliance und schnelle Wiederherstellung nach Ransomware-Angriffen zu ermöglichen.

Diese Sicherheitsverbesserungen sind entscheidend, um die sensiblen Daten und Modelle von KI-Anwendungen zu schützen.

Optimierung für Kubernetes und Skalierbarkeit

Die Unterstützung von Kubernetes und die Skalierbarkeit der Plattform sind für die agile Entwicklung und den Betrieb von KI-Anwendungen von großer Bedeutung:

• vSphere Kubernetes Service (VKS): In Version 3.6 unterstützt VKS Kubernetes 1.35 und ermöglicht einem Supervisor die Verwaltung von bis zu 500 Clustern.
• VKS Fast Deploy: Durch Linked Clones wird die Bereitstellungszeit von 100-Knoten-Clustern erheblich reduziert.
• Netzwerk-Stack: Version 9.1 führt EVPN-VXLAN-Interoperabilität mit dem physischen Fabric ein, was eine verteilte Architektur ohne Edge-Nodes unterstützt.
• Skalierung der VCF-Instanz: Eine VCF-Instanz kann nun bis zu 5.000 Hosts verwalten, und parallele Upgrades von Clustern verkürzen Wartungsfenster.

Diese Verbesserungen zielen darauf ab, Entwicklerteams zu entlasten und die Bereitstellung von Infrastruktur im Tempo der Entwicklung zu ermöglichen.

VMware Private AI Services: KI-native Funktionen für VCF

Ein Kernstück der KI-Strategie von Broadcom ist die Integration von VMware Private AI Services als Standardbestandteil von VMware Cloud Foundation. Diese Services sollen eine einheitliche Plattform für KI- und Nicht-KI-Workloads bieten und Unternehmen den sicheren und kontrollierten Einsatz von KI-Modellen ermöglichen.

• GPU-Monitoring und Model Store: Die Private AI Services umfassen GPU-Monitoring, einen Model Store für die Bereitstellung und Verwaltung von KI-Modellen, sowie eine Model Runtime. Der Model Store nutzt Harbor als Registry und ermöglicht Sicherheits-Teams das Scannen und Kontrollieren des Zugriffs auf Modelle.
• Agent Builder und Vektor-Datenbank: Tools zur Erstellung von KI-Agenten, eine Vektor-Datenbank und Prozesse für die Indexierung und den Abruf von Daten sind ebenfalls Teil des Angebots.
• OpenAI-kompatible APIs: Die Model Runtime unterstützt OpenAI-kompatible APIs, was die Migration von Anwendungen von öffentlichen Cloud-Endpunkten zu privaten Infrastrukturen erleichtern soll.
• Intelligent Assist for VCF: Ein KI-gestützter Support-Assistent, der Probleme schneller diagnostizieren und beheben kann.
• Model Context Protocol (MCP) Support: Bietet Governance- und Sicherheitsfunktionen für MCP und ermöglicht die Integration von KI-Assistenten in interne Content-Repositories und externe Tools.
• Multi-accelerator Model Runtime: Ermöglicht die flexible Bereitstellung von KI-Modellen auf verschiedener Hardware, einschließlich AMD- und NVIDIA-GPUs, ohne Umschreiben von KI-Anwendungen.
• Multi-tenant Models-as-a-Service: Ermöglicht das Teilen von KI-Modellen zwischen Mandanten bei voller Wahrung der Datensicherheit und Isolation.

Diese Services sollen den gesamten Lebenszyklus von KI-Modellen unterstützen und eine hohe Flexibilität bei der Nutzung von Hardware bieten.

Kooperationen und Hardware-Unterstützung

Broadcom setzt auf strategische Partnerschaften, um die Kompatibilität von VCF mit führender KI-Hardware sicherzustellen:

• NVIDIA: Die Integration der NVIDIA Blackwell-Infrastruktur, einschließlich NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs und NVIDIA B200 GPUs sowie NVIDIA ConnectX-7 und NVIDIA BlueField-3 400G DPUs, ist ein zentraler Bestandteil der VMware Private AI Foundation mit NVIDIA. VCF 9.0 macht GPUs zu verwaltbaren und planbaren Ressourcen und unterstützt vGPU für eine effiziente Nutzung.
• AMD: In Zusammenarbeit mit AMD wird die Nutzung von AMD Instinct™ MI350 Series GPUs und der AMD ROCm™ Enterprise-AI-Software für Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented-Generation (RAG) und Inferenz-Workloads auf VCF ermöglicht.
• Canonical: Eine vertiefte Zusammenarbeit mit Canonical soll die Bereitstellung moderner, containerbasierter Anwendungen, insbesondere für KI-Workloads, erleichtern. Dies beinhaltet Unterstützung für Ubuntu-spezifische Container und erweiterten Support für Ubuntu Pro.

Diese Kooperationen unterstreichen den Anspruch von Broadcom, eine breite Palette an Hardware- und Softwarelösungen für KI-Anwendungen auf VCF zu unterstützen.

Neue Entwickler-fokussierte Innovationen

Um die Produktivität von Entwicklern zu steigern, werden auch neue Funktionen für den nativen vSAN S3 Object Store und die Anwendungsbereitstellung eingeführt:

• Native vSAN S3 Object Store: VMware vSAN wird nativ eine S3-kompatible Object-Storage-Schnittstelle unterstützen. Dies ermöglicht die Speicherung unstrukturierter Daten direkt auf vSAN ohne proprietäre Hardware oder Drittanbieter-Lizenzen.
• GitOps, Argo CD und Istio: VCF optimiert die sichere Anwendungsbereitstellung durch die Einbettung von GitOps, wobei Git als Quelle der Wahrheit für Kubernetes dient. Argo CD automatisiert konsistente Deployments, und Istio Service Mesh ermöglicht Zero-Trust-Netzwerke und Traffic-Steuerung.
• VMware Tanzu Data Intelligence: Eine neue Data-Lakehouse-Plattform, die latenzarmen Zugriff auf multimodale Daten ermöglicht und für schnelle und sichere Analysen, Anwendungen und agentenbasierte KI konzipiert ist.
• AI Starter Kit for Tanzu: Ein Kit, das Plattformteams bei der schnelleren Entwicklung von KI-Anwendungen unterstützt, inklusive Tools, Code und Anleitungen.

Diese Innovationen sollen die Entwicklung und den Betrieb von KI-Anwendungen vereinfachen und beschleunigen.

Bedeutung für B2B-Kunden

Für B2B-Kunden, insbesondere in einem anspruchsvollen Umfeld wie dem deutschen Markt, bedeuten diese Entwicklungen eine potenzielle Stärkung der privaten Cloud als bevorzugte Umgebung für KI-Workloads. Die Betonung von Sicherheit, Datenschutz und Kontrolle spricht direkt die Bedenken vieler Unternehmen an, die generative KI in ihre Geschäftsprozesse integrieren möchten. Die Möglichkeit, KI-Modelle und -Anwendungen auf einer konsistenten, skalierbaren und sicheren Plattform zu betreiben, kann zu einer erheblichen Reduzierung von Komplexität und Betriebskosten führen. Die Zusammenarbeit mit führenden Hardware-Herstellern gewährleistet zudem, dass Unternehmen von den neuesten technologischen Fortschritten im Bereich der KI profitieren können, während sie gleichzeitig die Kontrolle über ihre Daten behalten.

Die Ausrichtung von VMware Cloud Foundation als KI-native Plattform unterstreicht den Trend zur Integration von KI in die Kerninfrastruktur von Unternehmen. Dies ermöglicht nicht nur eine effizientere Nutzung von Ressourcen, sondern auch die Entwicklung und Bereitstellung innovativer KI-Anwendungen, die den spezifischen Anforderungen des jeweiligen Unternehmens gerecht werden.

Bibliography: - Broadcom macht VMware Cloud Foundation zur KI-nativen Plattform und beschleunigt die Produktivität von Entwicklern. news.vmware.com. - Broadcom stellt VMware Cloud Foundation 9.1 für KI-Workloads vor. de.investing.com. - Die 10 wichtigsten Neuheiten von der VMware Explore 2025. crn.de. - VMware als zukunftsfähige, KI-native Private Cloud. it-business.de. - VMware Cloud Foundation Becomes an AI‑Native Platform with Private AI Foundation and NVIDIA. dy.si. - VMware Cloud Foundation erhält KI-Modellspeicher. computerwoche.de. - VMware wird zur KI-Plattform. heise.de. - VCF Private AI Services. vmware.com. - Was ist VMware Private AI Foundation with NVIDIA?. techdocs.broadcom.com.