Theo NetApp, khi ứng dụng doanh nghiệp và các khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được triển khai trên nhiều môi trường hạ tầng, doanh nghiệp phải giải quyết đồng thời các yêu cầu về hiệu năng, an toàn dữ liệu, tuân thủ quy định và kiểm soát chi phí. Việc sử dụng các công cụ quản trị riêng lẻ và quy trình thủ công có thể làm tăng độ phức tạp trong vận hành, ảnh hưởng đến khả năng mở rộng hệ thống.
Ông Sandeep Singh, Phó Chủ tịch cấp cao kiêm Tổng Giám đốc bộ phận Nền tảng của NetApp cho rằng, doanh nghiệp không nên phải lựa chọn giữa khả năng kiểm soát của hạ tầng tại chỗ và tính linh hoạt của điện toán đám mây. Theo ông, các năng lực mới hướng tới mô hình vận hành nhất quán hơn, trong đó hiệu quả sử dụng tài nguyên, chủ quyền dữ liệu và quyền kiểm soát được đặt trong cùng một chiến lược quản trị.
Tăng cường tự động hóa và quản lý tập trung
Trong loạt cập nhật lần này, NetApp giới thiệu các năng lực mới cho NetApp Console, nền tảng quản lý tài nguyên dữ liệu và lưu trữ trên môi trường đa đám mây lai.
Đáng chú ý, NetApp Console Autonomous Operations hướng tới tự động hóa các tác vụ quản trị, thay thế một phần quy trình phê duyệt thủ công bằng cơ chế tự động thực hiện dựa trên kết quả và các điều kiện được thiết lập. Giải pháp tích hợp khả năng hỗ trợ bằng trí tuệ nhân tạo (AI) dưới sự giám sát của con người, giúp phát hiện sớm sự cố, rút ngắn thời gian xử lý và tối ưu dung lượng lưu trữ.
NetApp cũng bổ sung giao diện AI ChatOps, cho phép quản trị viên tương tác với hệ thống thông qua hội thoại để thực hiện các tác vụ như cấp phát tài nguyên, quản lý lưu trữ và áp dụng chính sách bảo mật cho hệ thống NetApp ONTAP. Giải pháp còn hỗ trợ xây dựng báo cáo bằng AI, phân tích dự báo và tự động khắc phục sự cố.
Theo công bố của doanh nghiệp, việc tích hợp với các cổng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mở cho phép khách hàng sử dụng mô hình AI của riêng mình, đồng thời duy trì các chính sách lưu trữ, bảo mật và giới hạn quản trị đã thiết lập.
Một cập nhật khác là NetApp Console Fleet Management, cung cấp khả năng quản lý tập trung và giám sát hệ thống thông qua mô hình triển khai trực tiếp trong môi trường của khách hàng. NetApp cho biết nền tảng Console sẽ hỗ trợ hai mô hình triển khai, nhằm đáp ứng nhu cầu quản trị trong những môi trường có yêu cầu khác nhau về vị trí dữ liệu và kết nối mạng.
Chú trọng chủ quyền dữ liệu và hiệu quả hạ tầng
Về quản trị dữ liệu, NetApp giới thiệu Keystone Sovereign, hướng tới đáp ứng các yêu cầu về vị trí lưu trữ dữ liệu và điều kiện vận hành theo từng khu vực pháp lý. Theo doanh nghiệp, khách hàng đủ điều kiện tại Khu vực Kinh tế châu Âu có thể áp dụng các cơ chế kiểm soát chủ quyền dữ liệu nhằm hỗ trợ yêu cầu tuân thủ và lưu trú dữ liệu trong khu vực.
Các yêu cầu về chủ quyền dữ liệu không chỉ liên quan đến nơi lưu trữ mà còn có thể bao gồm quyền truy cập hỗ trợ kỹ thuật, dữ liệu đo lường hoạt động hệ thống và các quy trình vận hành. Vì vậy, việc xác định rõ phạm vi kiểm soát có ý nghĩa quan trọng đối với các tổ chức hoạt động trong những lĩnh vực chịu sự điều chỉnh chặt chẽ về dữ liệu.
Bên cạnh đó, NetApp công bố hợp tác với Nutanix nhằm kết hợp nền tảng lưu trữ NetApp ONTAP với Nutanix Cloud Infrastructure. Sự kết hợp này hướng tới hỗ trợ doanh nghiệp hiện đại hóa hạ tầng ảo hóa, duy trì các khoản đầu tư hiện có và tăng tính linh hoạt khi lựa chọn kiến trúc công nghệ. Theo thông báo, năng lực tích hợp dự kiến được phát hành vào mùa thu năm 2026.
Ông Dave McCarthy, Phó Chủ tịch nhóm phụ trách mảng Đám mây và Trung tâm dữ liệu, Hạ tầng doanh nghiệp tại IDC nhận định, các doanh nghiệp đang chịu áp lực hỗ trợ ứng dụng AI trên những môi trường ngày càng phân tán, trong khi vẫn phải bảo đảm yêu cầu quản trị, kiểm soát chi phí và khả năng vận hành bền vững.
Theo ông, việc kết hợp tự động hóa, dịch vụ dữ liệu nhất quán và cơ chế quản trị phù hợp với yêu cầu chủ quyền dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp linh hoạt lựa chọn môi trường triển khai ứng dụng mà vẫn duy trì khả năng kiểm soát đối với hạ tầng trọng yếu.
Các năng lực mới của NetApp phản ánh xu hướng tăng cường tự động hóa quản trị dữ liệu trong môi trường đa đám mây lai, nhất là khi doanh nghiệp mở rộng ứng dụng AI. Tuy nhiên, hiệu quả thực tế còn phụ thuộc vào đặc điểm hạ tầng, yêu cầu tuân thủ và cách thức triển khai của từng tổ chức.
