Hitachi iQ M Series es la nueva plataforma de infraestructura preparada para inteligencia artificial de Hitachi Vantara, que se ha diseñado para facilitar la adopción de esta tecnología en entornos corporativos de todos los tamaños. Está integrada dentro del ecosistema Hitachi iQ y destaca por ser escalable, de fácil configuración, y adaptable a distintas cargas de trabajo sin requerir sobredimensionamiento, reduciendo de manera significativa los costes operativos.
Con el lanzamiento de iQ M Series, la compañía japonesa refuerza su posicionamiento como uno de los actores claves en el ecosistema de infraestructura para inteligencia artificial.
La nueva plataforma se apoya en la computación acelerada de Nvida, redes de última generación y el almacenamiento empresarial de Virtual Storage Platform One (VSP One). La solución también incluye opciones avanzadas como sistemas de archivos paralelos o globales con namespace único, y la integración opcional de Nvidia AI Enterprise, permitiendo a las organizaciones ajustar el rendimiento a sus necesidades específicas. Así, su integración con el diseño de la Nvidia AI Data Platform, da soporte a la nueva era de la IA Agéntica (IAA). Esta arquitectura permite que los agentes de inteligencia artificial accedan casi en tiempo real a datos empresariales, facilitando la conversión de datos en conocimiento accionable.
Además de la infraestructura tecnológica, Hitachi Vantara ha incorporado un Servicio de Descubrimiento de IA para ayudar a las empresas a identificar los casos de uso más relevantes, evaluar la preparación de sus datos y definir una hoja de ruta estratégica para implementar soluciones basadas en inteligencia artificial con garantías de retorno de inversión.
Hitachi Vantara también es noticia por su reciente acuerdo con Hammerspace, compañía especializada en software de orquestación de datos. Gracias al mismo, el software de Hammerspace se integra con VSP One para facilitar la gestión de datos distribuidos, permitiendo su uso fluido desde cualquier ubicación. Un paso importante para cargas de trabajo de IA generativa, que requieren acceso constante y dinámico a grandes volúmenes de datos no estructurados.
