Everpure ridisegna lo storage per l’IA: meno silos, più governance, dati pronti per gli agenti

Lo storage aziendale è nato per conservare dati, proteggerli e servirli alle applicazioni. Con l’intelligenza artificiale non basta più. I modelli e gli agenti hanno bisogno di capire quali dati esistono, dove si trovano, che significato hanno, come sono collegati fra loro e quali vincoli di sicurezza devono rispettare. È qui che Everpure (precedentemente nota come Pure Storage) prova ad alzare l’asticella: non più solo array, capacità e prestazioni, ma una piattaforma dati capace di rendere le informazioni utilizzabili dall’IA senza moltiplicare copie, pipeline e strumenti di governance.

Le novità annunciate ad Accelerate, l'evento annuale di Everpure vanno lette in questa direzione. L'azienda spinge sulla centralità del dato e amplia la propria Enterprise Data Cloud con tre componenti: Universal Data Intelligence, Unified Data Plane e Intelligent Control Plane. Tre livelli diversi, ma collegati. Il primo serve a scoprire e comprendere i dati. Il secondo a conservarli e distribuirli su una base comune, dal data center al cloud. Il terzo ad automatizzare la gestione dell’intera infrastruttura.

La mossa più interessante riguarda Data Intelligence, tecnologia che arriva dall’acquisizione di 1touch.io. Everpure non si porta in casa soltanto un prodotto, ma competenze di data governance, classificazione automatica e analisi semantica. Sono competenze sempre più importanti perché molte iniziative di IA non si fermano per mancanza di GPU o di modelli, ma per un problema più banale e più difficile da risolvere: i dati aziendali sono sparsi, poco descritti, duplicati, spesso privi di un contesto affidabile.

Data Intelligence: prima di usare i dati bisogna capirli

Data Intelligence lavora senza agent installati sui sistemi del cliente e crea una mappa delle relazioni fra i dati aziendali. Non si limita a indicare dove si trovano file, tabelle o database. Li classifica, ne interpreta il significato di business, individua dati sensibili, ricostruisce relazioni e dipendenze, genera un grafo semantico utilizzabile da applicazioni, strumenti di analisi e agenti IA.

In un’architettura tradizionale, il dato resta legato all’applicazione che lo ha generato: Crm, Erp, sistemi finanziari, repository documentali, ambienti SaaS, mainframe, cloud pubblici, storage di terze parti. Ogni sistema ha la propria vista, le proprie regole, il proprio linguaggio. L’IA invece lavora meglio quando può accedere non solo alle informazioni, ma anche al contesto nel quale sono generate e utilizzate. 

Data Intelligence nasce proprio per questo. Scopre dati strutturati e non strutturati, li cataloga, li collega alle definizioni di business e associa policy di sicurezza e governance direttamente al livello informativo. In questo modo un agente non riceve soltanto un blocco di testo o una tabella, ma un’informazione più ricca: che cosa rappresenta quel dato, da dove arriva, con quali altri dati è collegato, chi può usarlo e in quali condizioni.

Un vantaggio che si estende anche ai costi: se il modello riceve informazioni più pertinenti e meglio contestualizzate, diminuisce la quantità di dati da inviare al prompt o alla finestra di contesto. Meno rumore, meno token, meno elaborazioni inutili. Per le aziende che iniziano a sperimentare agenti su processi reali, questo può fare la differenza fra un progetto pilota interessante e un’applicazione sostenibile in produzione.

Data Stream porta i dati non strutturati verso l’IA

La seconda novità è Data Stream, sviluppato con NVIDIA. Qui Everpure interviene su un problema molto concreto: trasformare i dati non strutturati in materiale utilizzabile da sistemi di ricerca, analisi e interrogazione in linguaggio naturale.

Molti progetti di IA richiedono pipeline complesse di ingestione, pulizia, vettorializzazione e trasferimento dei dati verso l’ambiente di calcolo. È un processo costoso, lento e spesso poco efficiente. Se la pipeline non è ben progettata, le GPU restano in attesa oppure vengono usate per attività che non dovrebbero gravare sul motore di calcolo principale.

Con Data Stream, Everpure sposta una parte di questo lavoro verso l’infrastruttura dati. La gestione e il trasferimento del flusso informativo vengono delegati allo storage, lasciando alle GPU il compito per cui sono state acquistate: addestramento, inferenza e accelerazione dei workload IA. L’obiettivo dichiarato è ridurre drasticamente i tempi di preparazione dei dati, mantenendo al tempo stesso controlli di accesso a livello di flusso e una separazione più flessibile fra storage e compute.

La collaborazione con NVIDIA si inserisce in una strategia più ampia. Everpure richiama il riferimento alla NVIDIA AI Data Platform e lavora anche su soluzioni di nuova generazione basate su NVIDIA STX, Vera e BlueField-4 STX storage processor. La direzione è portare accelerazione, sicurezza e servizi dati intelligenti più vicino al punto in cui i dati risiedono.

Unified Data Plane: una base comune per dati freddi, workload critici e AI

Everpure amplia anche lo Unified Data Plane, la base comune pensata per gestire workload molto diversi senza creare nuove isole infrastrutturali. La logica è quella del consolidamento. I clienti non vogliono più piattaforme separate per database, file, analytics, virtualizzazione, backup, ransomware recovery, dati freddi e workload IA. Vogliono meno frammentazione, meno strumenti da gestire, meno contratti, meno complessità operativa.

È in questo scenario che si inserisce FlashArray//XL 190 con Purity Turbo, annunciato per gli ambienti mission critical che richiedono più margine prestazionale. L’obiettivo è consolidare workload esigenti su una singola architettura, aumentando la capacità di assorbire picchi e rispettare Sla più stringenti.

Sul fronte opposto, Everpure continua a lavorare anche sulla gestione di grandi capacità e dati meno caldi, un terreno che diventa sempre più importante con l’IA. Non tutti i dati devono essere serviti alla massima velocità, ma sempre più dati devono restare accessibili, governati e pronti per essere analizzati. La distinzione fra archivio e dato operativo diventa meno netta: anche informazioni ferme da tempo possono diventare utili per addestrare, arricchire o contestualizzare un sistema IA.

La stessa logica guida Everpure Cloud Azure Native VMs. La soluzione porta Purity dentro Azure come storage nativo per le macchine virtuali. Il vantaggio è disaccoppiare storage e compute, offrendo uno storage condiviso che supporta più VM e consente di sfruttare funzioni come la riduzione dati. Per le aziende significa poter spostare o estendere workload in Azure con maggiore flessibilità, senza dover accettare sempre il rapporto rigido fra capacità, prestazioni e singola istanza virtuale.

Evergreen//One Overdrive: prestazioni extra senza cambiare piano

Un’altra novità riguarda Evergreen//One Overdrive, estensione dell’offerta a servizio di Everpure . L'idea è quella di dare ai clienti la possibilità di assorbire picchi temporanei senza passare a un piano superiore permanente.

Overdrive permette di ottenere un incremento temporaneo delle prestazioni on-premise fino al 25% sopra la soglia di base. Può servire in periodi di traffico anomalo, campagne commerciali, chiusure contabili, Black Friday, picchi stagionali o nuove elaborazioni di analytics. Finito il picco, l’ambiente torna alla configurazione abituale.

È una funzione che risponde a un’esigenza concreta, soprattutto in mercati come il Sud Europa, dove il modello a servizio viene apprezzato anche per la prevedibilità dei costi. Il cliente conosce il prezzo lungo la durata del contratto, può contare su tempi di consegna più rapidi e non deve sovradimensionare l’infrastruttura per eventi che durano pochi giorni.

L'azienda prova così a portare una parte dell’elasticità del cloud dentro l’ambiente on-premise. Non è una sostituzione del cloud, ma una risposta a una realtà molto diffusa: molte aziende vogliono flessibilità, ma non vogliono spostare tutto fuori dal data center.

Il piano di controllo diventa più intelligente

Sopra il piano dati entra in gioco l’Intelligent Control Plane, evoluzione della logica già vista con Fusion e Pure1. Qui Everpure lavora sulla gestione della flotta: osservare tutti i sistemi, analizzare comportamento e prestazioni, suggerire interventi, automatizzare operazioni.

Le nuove funzioni includono workload rebalancing e mobility, monitoraggio della compliance, rilevamento di anomalie cyber e workflow agentici basati anche su MCP. In pratica, la piattaforma può analizzare storico e telemetria per suggerire quando spostare un workload, quando scalare verso l’alto o verso il basso, quando correggere una configurazione fuori policy o quando indagare un comportamento sospetto.

Il vantaggio sta nella riduzione del lavoro manuale. In ambienti distribuiti, con decine o centinaia di sistemi, il problema non è solo vedere un allarme. È capire quale workload viene impattato, quanto è grave il problema, quale policy è coinvolta e quale azione conviene eseguire. Everpure punta a trasformare questa gestione da reattiva a predittiva, con un controllo più centralizzato e più automatizzato dell’infrastruttura.

Dallo storage al patrimonio dati

Le novità di Everpure mostrano come il mercato dello storage stia cambiando. Capacità, latenza e affidabilità restano fondamentali, ma non bastano più a differenziare una piattaforma. L’IA costringe i fornitori a salire di livello: bisogna sapere dove sono i dati, comprenderne il significato, proteggerli, prepararli e portarli nel modo più efficiente verso modelli e agenti.

La multinazionale costruisce la propria risposta intorno a un’idea precisa: il dato non deve restare prigioniero dell’applicazione che lo ha generato. Deve diventare una risorsa condivisa, governata e accessibile, senza creare l’ennesima copia o l’ennesimo silo. È una promessa ambiziosa, perché tocca uno dei problemi più duri dell’IT aziendale: mettere ordine in anni di stratificazione applicativa e infrastrutturale.