Każda strategia dotycząca danych opiera się na fundamentach technicznych. Niezawodne bazy danych, szybka komunikacja i skalowalne zasoby obliczeniowe to elementy, dzięki którym architektura typu „lakehouse” czy inicjatywa w zakresie sztucznej inteligencji mogą faktycznie przynosić efekty. W miarę jak sztuczna inteligencja przechodzi od etapu eksperymentalnego do wdrożenia produkcyjnego, te podstawy nabierają coraz większego znaczenia, ponieważ modele potrzebują zasobów GPU, punktów końcowych do wnioskowania oraz narzędzi operacyjnych, aby działać w rzeczywistym środowisku. Zespół inżynierów platformy danych firmy evoila właśnie to tworzy.

Projektujemy i obsługujemy usługi danych na poziomie produkcyjnym w środowiskach lokalnych, hybrydowych i chmurowych. Od zautomatyzowanego przydzielania baz danych po platformy natywne dla Kubernetes z wykorzystaniem Stackable, a także od suwerennej inferencji AI z wykorzystaniem rozwiązań Nvidia AI Enterprise i VMware Private AI Services po obsługę modeli — zapewniamy warstwę, dzięki której Państwa dane i obciążenia związane ze sztuczną inteligencją działają niezawodnie, bezpiecznie i na dużą skalę.

Najważniejsze zalety w skrócie:

• Zautomatyzowane, samoobsługowe udostępnianie baz danych i usług komunikacyjnych. Bez zgłoszeń, bez czekania
• Gotowe do wdrożenia w środowisku produkcyjnym rozwiązania Kafka i RabbitMQ do strumieniowania zdarzeń o dużej przepustowości
• Platformy danych oparte na Kubernetesie zapewniające maksymalną suwerenność cyfrową
• Rozwiązanie NoSQL klasy korporacyjnej oparte na MongoDB i Elasticsearch, zaprojektowane z myślą o skalowalności i bezpieczeństwie
• Wykonywanie operacji wnioskowania w ramach Sovereign AI we własnej infrastrukturze przy użyciu rozwiązań Nvidia AI Enterprise, VMware Private AI Services oraz KServe
• Kompleksowe wsparcie w całym cyklu życia: od projektowania architektury po zarządzanie eksploatacją

Wiele organizacji rozbudowywało swoją infrastrukturę danych na przestrzeni czasu bez spójnego modelu platformy. W rezultacie powstała mozaika ręcznie konfigurowanych baz danych, autonomicznych brokerów komunikatów i odizolowanych systemów przechowywania danych, z których każdy jest zarządzany w inny sposób, skalowany ręcznie i monitorowany za pomocą odrębnych narzędzi. Gdy zespół programistów potrzebuje nowej bazy danych, może to wymagać dni lub tygodni wymiany informacji z działem operacyjnym. Gdy klaster Kafka osiąga pełną pojemność, ktoś musi zareagować ręcznie.

Jednocześnie rośnie presja na wdrożenie sztucznej inteligencji do praktycznego zastosowania. Zespoły zajmujące się nauką o danych tworzą modele w notebookach, ale wdrożenie tych modeli do środowiska produkcyjnego wraz z odpowiednim przydziałem zasobów GPU, automatycznym skalowaniem, monitorowaniem i zarządzaniem wymaga możliwości infrastrukturalnych, których wiele organizacji jeszcze nie posiada. Wynik jest dobrze znany. Inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją utknęły w martwym punkcie po etapie weryfikacji koncepcji, a przepaść między fazą eksperymentalną a produkcyjną pogłębia się.

Takie fragmentaryczne podejście powoduje poważne problemy: niespójne konfiguracje prowadzą do luk w zabezpieczeniach, ręczne przydzielanie zasobów spowalnia pracę zespołów, a brak znormalizowanych narzędzi sprawia, że egzekwowanie zasad zarządzania na dużą skalę jest praktycznie niemożliwe. Tymczasem nowe wymagania związane z obciążeniami związanymi ze sztuczną inteligencją, analizami w czasie rzeczywistym i architekturami strumieniowymi sprawiają, że te przestarzałe rozwiązania osiągają granice swoich możliwości.

evoila wypełnia tę lukę, przekształcając infrastrukturę surowych danych w zautomatyzowaną platformę gotową do wdrożenia w środowisku produkcyjnym. Projektujemy i wdrażamy deklaratywne, oparte na kodzie środowiska danych, które traktują bazy danych, kolejki i potoki jako skalowalne zasoby oprogramowania. Dzięki automatyzacji podstawowych operacji związanych z cyklem życia danych uwalniamy inżynierów danych i analityków danych od konieczności gaszenia pożarów infrastrukturalnych, dzięki czemu mogą oni w pełni skupić się na dostarczaniu wartości biznesowej.

VMware Data Service Manager (DSM)
DSM to warstwa zarządzania infrastrukturą, która zapewnia funkcje samoobsługi podobne do tych w chmurze w środowiskach lokalnych. Zespoły platformowe definiują oferty usług bazodanowych, takich jak PostgreSQL, MySQL, RabbitMQ czy Kafka, wraz ze standardowymi konfiguracjami, limitami zasobów i zasadami bezpieczeństwa. Następnie zespoły aplikacyjne uruchamiają te usługi za pośrednictwem interfejsu API lub portalu, korzystając z wbudowanych funkcji tworzenia kopii zapasowych, monitorowania i zarządzania cyklem życia. Korzyść jest oczywista. Dane pozostają w Twojej infrastrukturze, a zespoły zyskują szybkość i wygodę, jakich oczekują od usług natywnych dla chmury.

Platforma danych Stackable
Stackable to natywna dla Kubernetes platforma, która wykorzystuje niestandardowe operatory do zarządzania pełnym cyklem życia usług danych. Każdy komponent — czy to Apache Spark do przetwarzania rozproszonego, Trino do federacyjnych zapytań SQL, Apache Kafka do strumieniowania danych, czy Apache Hive do zarządzania metadanymi — działa jako zarządzane obciążenie w środowisku Kubernetes z automatycznym wdrażaniem, skalowaniem, konfiguracją i aktualizacjami. Model operatorów oznacza, że złożone zadania operacyjne (aktualizacje stopniowe, zmiany konfiguracji, skalowanie) są obsługiwane w sposób deklaratywny, a nie ręcznie. W przypadku wdrożeń typu „lakehouse” Stackable zapewnia warstwę obliczeniową i pamięci masowej działającą w oparciu o otwartą pamięć obiektową (zgodną z S3 lub HDFS), tworząc w pełni niezależną alternatywę dla platform zarządzanych w chmurze, takich jak Databricks.

Apache Kafka
Kafka pełni rolę centralnego układu nerwowego dla potoków danych działających w czasie rzeczywistym. Wdrażamy Kafkę w konfiguracjach na poziomie produkcyjnym, obejmujących klastry z wieloma brokerami, replikację uwzględniającą rozmieszczenie w szafach serwerowych oraz automatyczne równoważenie partycji. W celu integracji z architekturami typu „lakehouse” konfigurujemy Kafka Connect wraz z łącznikami dla popularnych systemów źródłowych (bazy danych poprzez CDC, interfejsy API, punkty końcowe IoT) oraz docelowych (Delta Lake, pamięć obiektowa, Elasticsearch). Nasze środowiska Kafka są od samego początku zaprojektowane z myślą o wysokiej dostępności, co obejmuje monitorowanie, powiadamianie o alertach oraz automatyczne przełączanie awaryjne.

RabbitMQ
RabbitMQ zapewnia niezawodną, opartą na standardach komunikację w zakresie integracji aplikacji i architektur sterowanych zdarzeniami. Wdrażamy klastrowe środowiska RabbitMQ z kolejkami kworum zapewniającymi bezpieczeństwo danych, federacją umożliwiającą wdrożenia wielooddziałowe oraz wtyczkami do zarządzania zapewniającymi wgląd w operacje. RabbitMQ doskonale sprawdza się w scenariuszach, w których elastyczność routingu komunikatów (temat, rozsyłanie wielokierunkowe, routing oparty na nagłówkach) jest ważniejsza niż sama przepustowość.

MongoDB i Elasticsearch
W przypadku MongoDB projektujemy zestawy replik i klastry z podziałem na fragmenty, wyposażone w automatyczne przełączanie awaryjne, szyfrowanie oraz kontrolę dostępu opartą na rolach. W przypadku Elasticsearch opracowujemy strategie indeksowania, alokację fragmentów oraz zasady cyklu życia zoptymalizowane pod kątem wielkości danych i wzorców zapytań, niezależnie od tego, czy chodzi o analizę logów, wyszukiwanie w aplikacjach, czy zarządzanie informacjami i zdarzeniami bezpieczeństwa (SIEM).

VMware Private AI Foundation z technologią NVIDIA „
” — rozwiązanie Private AI Foundation działa w oparciu o platformę VMware Cloud Foundation i zapewnia bezpieczną, niezależną platformę dla obciążeń związanych z generatywną sztuczną inteligencją. Integruje procesory graficzne NVIDIA (poprzez vGPU lub passthrough) z zarządzaniem środowiskiem uruchomieniowym modeli, wbudowanym magazynem modeli, integracją z bazami danych wektorowych oraz narzędziami do tworzenia potoków RAG. Dla przedsiębiorstw korzystających już z VCF jest to najprostsza droga do wdrożenia sztucznej inteligencji w środowisku produkcyjnym bez ujawniania danych zewnętrznym dostawcom usług w chmurze. Rozwiązanie to umożliwia precyzyjne dostrajanie modeli językowych (LLM), przeprowadzanie wnioskowania oraz wdrażanie przepływów pracy RAG — wszystko to w ramach własnego centrum danych i zgodnie z własnymi zasadami zarządzania.

KServe
KServe to projekt inkubowany przez CNCF, który zapewnia znormalizowaną, natywną dla Kubernetes platformę wnioskowania, służącą do wdrażania modeli uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji na dużą skalę. Obsługuje wiele frameworków (TensorFlow, PyTorch, vLLM, NVIDIA Triton), oferuje bezserwerowe automatyczne skalowanie od zera do wielu procesorów graficznych (GPU) oraz natywnie integruje się z NVIDIA NIM w celu zoptymalizowanego wnioskowania w modelach LLM. KServe radzi sobie ze złożonością operacyjną związaną z wdrażaniem modeli w trybie kanarkowym, grupowaniem żądań, planowaniem pracy procesorów graficznych oraz wnioskowaniem na wielu węzłach w przypadku dużych modeli, dzięki czemu zespoły zajmujące się nauką o danych mogą skupić się na modelach, a nie na infrastrukturze.

Wszystkie komponenty można wdrożyć na sprzęcie fizycznym, w środowisku VMware vSphere lub Kubernetes, lokalnie, w chmurze prywatnej lub w konfiguracji hybrydowej z wykorzystaniem zasobów chmury publicznej.

Od momentu powstania firma evoila zajmuje się tworzeniem platform danych. Nasze korzenie sięgają infrastruktury (VMware, Kubernetes, sieci i bezpieczeństwo), co oznacza, że rozumiemy cały stos technologiczny leżący pod warstwą danych, a nie tylko oprogramowanie działające na jej wierzchu. Właśnie dlatego mamy wyjątkową pozycję, by dostarczać infrastrukturę dla sztucznej inteligencji: dysponujemy już warstwami, na których działa sztuczna inteligencja.

Nasi inżynierowie platformowi posiadają certyfikaty w zakresie VMware, Kubernetes, Kafka, Elasticsearch oraz wszystkich głównych dostawców usług chmurowych. Jesteśmy partnerem Broadcom Pinnacle (najwyższy poziom w programie partnerskim Broadcom Advantage) oraz posiadamy certyfikaty ISO/IEC 27001, BSI C5 i TISAX, co potwierdza, że spełniamy najsurowsze standardy bezpieczeństwa i zgodności z przepisami.

Strategiczne sojusze przedsiębiorstw

Automatyzacja usług związanych z danymi: VMware Data Service Manager

Platforma danych natywna dla Kubernetes: Stackable Data Platform (Apache Spark, Trino, Apache Hive, Apache Kafka, Apache NiFi oparte na operatorach Kubernetes)

Przesyłanie strumieniowe zdarzeń i komunikacja: Apache Kafka, RabbitMQ (architektura, optymalizacja, usługi zarządzane)

NoSQL i wyszukiwanie: MongoDB, Elasticsearch (projektowanie klastrów, optymalizacja wydajności, zarządzanie operacyjne)

Infrastruktura gotowa na przyszłość i otwarte standardy

Infrastruktura i koordynacja: Kubernetes, VMware vSphere / VCF, Docker, Helm, ArgoCD

Platformy chmurowe: Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud Platform

Monitorowanie i obserwowalność: Prometheus, Grafana, Elastic Stack

Certyfikaty i partnerstwa: Partner Broadcom Pinnacle, partner Databricks, srebrny partner Microsoft, partner AWS, ISO/IEC 27001, BSI C5, TISAX