继近期宣布与谷歌云合作之后NetApp 推出了多项新功能，旨在简化企业在云环境中利用现有数据运行 AI 工作负载的方式。此次更新着重降低在混合云和多云基础架构中迁移和管理数据所带来的运维复杂性和成本。
从宏观层面来看，此次合作旨在应对企业面临的共同挑战。企业希望将人工智能应用于现有数据集，但数据引力、碎片化和迁移开销往往会阻碍这一进程。NetApp 和 Google Cloud 正在努力整合数据，使客户能够一次性将数据导入 Google Cloud，并在各种服务中使用，无需重复迁移或复制。
Google Cloud NetApp Volumes 和 NetApp Migrator
这种方法的核心是 Google Cloud NetApp Volumes，它允许企业在 Google Cloud 中运行基于文件和块的工作负载，而无需重新架构应用程序。NetApp 表示，客户可以将现有数据集直接迁移到该服务中，并立即访问 Google Cloud 原生服务，包括 AI 和分析工具，以处理这些数据。这减少了对并行数据管道的需求，并最大限度地降低了与数据重复相关的延迟和成本。
NetApp 还宣布正式推出 NetApp Data Migrator (NDM)，这是一款多云数据迁移服务，旨在无需专业知识即可在不同环境之间迁移数据。该服务旨在简化本地系统和云平台之间的数据迁移，从而为 AI 和其他高级工作负载提供更一致的数据访问。
NetApp 高级副总裁兼云存储和服务总经理 Pravjit Tiwana 表示，客户可以轻松地将企业数据迁移到 Google Cloud NetApp Volumes，并访问包括 AI 应用在内的 Google Cloud 服务，而无需移动或复制数据。这些更新降低了 AI 应用的成本、延迟和复杂性。
适用于 Google Cloud NetApp Volumes 的 Flex 统一服务级别
在谷歌云方面，两家公司重点介绍了谷歌云NetApp Volumes的Flex统一服务级别正式上线。该服务级别引入了一个单一的存储池，支持跨所有谷歌云区域的文件和块工作负载。这种统一模型旨在支持一系列企业用例，包括数据库、高性能计算、电子设计自动化和VMware环境，而无需更改应用程序或采用单独的存储架构。
谷歌云存储副总裁兼总经理萨米特·阿加瓦尔强调，人工智能创新取决于能够防止数据孤岛的、支持人工智能的数据，而这些数据需要灵活统一的架构来支撑。他着重指出，谷歌云与NetApp的合作最大限度地降低了数据迁移的障碍，使企业能够快速利用谷歌云先进的数据和人工智能功能来实现业务创新。
总体而言，此次集成将NetApp的混合云存储模型与Google Cloud的AI和数据服务更加紧密地结合起来。这种组合方案旨在帮助企业在统一的存储层中保留数据，同时利用云原生AI功能，而无需在系统之间反复移动数据。
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