Google stellte auf seiner Next '26-Konferenz KI-gesteuerte Datenbereitstellungs-Upgrades und eine verbesserte Metadatengenerierung für Google Cloud Storage vor. Das Update umfasst leistungsstärkeren Objekt- und Lustre-Speicher, automatisiertes Metadaten-Tagging, MCP-fähige KI-Agent-Konnektivität, konfigurationsfreie Management-Dashboards, konsolidierte Aktivitätsansichten und optimierte Batch-Vorgänge. Google erweiterte außerdem seine Funktionen für NetApp Volumes, GKE Filestore sowie Backup- und Datenschutzdienste.
Sameet Agarwal, VP/GM von Google Cloud Storage und Senior Product Management Director Asad Khan erklärten: „Wir aktualisieren jede Ebene unseres Speicherstapels – Leistung, Intelligenz und Verwaltung – um sicherzustellen, dass die Daten der Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit Ihrer KI-Modelle, Anwendungen und Agenten entsprechen.“
Zu den wichtigsten Ankündigungen von Google gehören Cloud Storage Rapid, Managed Lustre mit Dynamic Tier, Smart Storage und aktualisierte Storage Intelligence.
Cloud-Speicher Rapid
Cloud Storage Rapid wurde für extremen Durchsatz, häufige I/O-Vorgänge und eine Latenz von weniger als einer Millisekunde entwickelt und bietet dauerhaften, skalierbaren Objektspeicher mit kostengünstigem Auto-Tiering. Es ist nativ mit PyTorch und JAX kompatibel und enthält zwei Komponenten:
Schneller Eimerläuft auf der verteilten Speicherarchitektur Colossus von Google und bietet eine Bandbreite von über 15 TB/s, 20 Millionen Anfragen pro Sekunde und extrem niedrige Latenz innerhalb einer einzigen Zone. Es unterstützt leistungsstarke gRPC- und S3-kompatible APIs und bietet eine fünfmal schnellere Checkpoint-Wiederherstellung und ein 3,2-mal schnelleres Checkpoint-Schreiben als herkömmliche Objektspeicherung. Im Vergleich zur regionalen Speicherung wird die GPU-Leerlaufzeit um 50 % verkürzt und das Laden von Daten für multimodales Training um das 2,5-fache beschleunigt.
Google stellte fest, dass regionaler Speicher eine kosteneffiziente Leistung für Arbeitslasten in der Region bietet, jedoch die Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit beeinträchtigt.
Schneller Cache, umbenannt in „Anywhere Cache“, steigert die Bandbreite bei Burst-Workloads mit einem Gesamtlesedurchsatz von 2,5 TB/s für vorhandene Buckets ohne Codeänderungen. Seine neue Ingest-on-Write-Funktion beschleunigt Checkpoint-Wiederherstellungen um das bis zu 2,2-fache, indem Daten während des Uploads zwischengespeichert werden, um sofortige Cache-Treffer bei ersten Lesevorgängen zu ermöglichen.
Von Google Cloud verwaltetes Lustre
Dieses parallele Dateisystem basiert auf DDN Lustre und EXAScaler und zählt zu den leistungsstärksten verwalteten Lustre-Diensten der Cloud. Es liefert einen Durchsatz von bis zu 10 TB/s – eine 10-fache Steigerung im Jahresvergleich und 4–20-mal schneller als konkurrierende Hyperscaler-Lustre-Bereitstellungen. Es basiert auf C4NX-VMs und Hyperdisk-Expools und erreicht eine 2,6-mal schnellere Checkpoint-Schreib- und Wiederherstellungsgeschwindigkeit als andere Google Cloud-Speicherdienste.
Die neu eingeführteDynamische EbeneDer Preis beträgt 0,06 $ pro GB monatlich. Es bietet eine Leistung mit geringer Latenz über persistente Festplatten, um Leistungseinbußen zu vermeiden, und ermöglicht eine vereinfachte Abrechnung einzelner SKUs ohne komplexe Tiering-Regeln.
Managed Lustre dient als gemeinsam genutzter KV-Cache für KI-Inferenz und verkürzt die Zeit bis zum ersten Token im Vergleich zum alleinigen Host-Speicher-KV-Cache um über 40 %. DDN bestätigte, dass die Lösung den gesamten Inferenzdurchsatz um 75 % verbessert und Managed Lustre als idealen externen KV-Cache-Speicher positioniert.
Intelligente Lagerung
Smart Storage vereinfacht die Auswahl von ML-Datensätzen durch semantische Filterung und macht benutzerdefinierte Abrufpipelines überflüssig. Zu den Hauptfunktionen gehören automatisierte Inline-Bild- und Inhaltsanmerkungen, wobei das einmalige Tagging beim Schreiben allen nachgelagerten Systemen während des gesamten Lebenszyklus einer Datei zugute kommt. Darüber hinaus ermöglicht ein Cloud Storage MCP-Server das standardisierte protokollbasierte Lesen, Schreiben und Analysieren von Daten für KI-Agenten.
Speicherintelligenz
Google hat Storage Intelligence mit konfigurationsfreien Dashboards erweitert, die Kostenanomalien erkennen und DSPM-Governance integrieren, um Speichersicherheitsrisiken ohne manuelle Einrichtung zu identifizieren. Neue Objektereignis- und Bucket-Aktivitätstabellen unterstützen eine umfassendere Kostenprüfung und optimierte Abläufe. Aktualisierte Batch-Tools ermöglichen Massen-ACL- und Speicherklassenanpassungen für Milliarden von Objekten und mehrere Buckets.
Google hat drei zusätzliche Ökosystem-Upgrades eingeführt:
NetApp-Volumes: Flex Unified bietet einen einheitlichen Cloud-Rechenzentrums-Speicherpool, der Blockzugriff (iSCSI, NVMe/TCP) und Dateizugriff (NFS/SMB) unterstützt. Der neue ONTAP-Modus ermöglicht die native Nutzung von Terraform-, Ansible- und ONTAP-APIs.
Dateispeicher für GKE: KI-Entwickler können mit mindestens 100 GiB-Freigaben beginnen und Kapazität und IOPS unabhängig skalieren. Eine engere Colossus-Integration verbessert die Skalierbarkeit und die Funktionen der Enterprise-Klasse.
Backup und DR: Neue Agenten-KI prüft autonom Backup-Umgebungen und behebt Abdeckungslücken, mit neu integrierter GA-Unterstützung für AlloyDB und Filestore.
Unabhängig davon führt NetApp intern Gemini Enterprise ein, um KI-gesteuerte Vertriebs- und Produktentwicklung im Rahmen seiner Google Cloud-Partnerschaft zu ermöglichen.
Benutzer können diese neuen Funktionen über die Google Cloud Storage-Konsole erkunden, wobei eine spezielle Dokumentation und technische Sitzungen zu Next '26 als weitere Referenz verfügbar sind.
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