Megaport und Wasabi: Neue Cloud-Architektur für KI-Workloads

Ergebnis: eine integrierte Plattform aus privatem Netzwerk, GPU-Rechenleistung und skalierbarem Cloud-Object-Storage für KI-Workloads.

Architektur und Komponenten

Kernelement der Kooperation ist die Verschaltung dreier Layer. Schicht 1: Megaports privates globales Netzwerk mit softwaredefinierter Anbindung. Schicht 2: GPU-basierte Compute-Ressourcen, die Megaport über die Übernahme von Latitude.sh ins Portfolio gehoben hat. Schicht 3: die Object-Storage-Plattform von Wasabi als persistente Datenebene. Alle drei Schichten laufen über eine gemeinsame automatisierte Oberfläche. Laut Megaport-CEO Michael Reid adressiert das Setup die Nachfrage nach stärker vernetzter Infrastruktur für KI-Workloads. Wasabi-CEO und Mitgründer David Friend nennt Multi-Vendor-Architekturen als Treiber: Unternehmen kombinierten zunehmend Dienste verschiedener Anbieter statt sich auf einen einzelnen Hyperscaler festzulegen.

Technische Parameter für die Praxis

Anbindung: Megaport stellt dedizierte private Verbindungen zu allen 16 globalen Storage-Regionen von Wasabi bereit. Bereitstellungszeit: laut Anbieter wenige Minuten ab Bestellung. Datenpfad: Object Storage plus Hochgeschwindigkeitsverbindungen über eine gemeinsame Oberfläche, ohne Umweg über öffentliches Internet. Kostenmodell: planbare Speicherkosten statt nutzungsabhängiger Gebührenmodelle klassischer Hyperscaler. Einsatzfelder laut den beiden Anbietern: KI-Datenplattformen, Data Lakes, Analytik, Cloud-native Anwendungen, Medien- und Content-Repositorys, Cyber-Resilienz und Backup. Klassische Hyperscaler-Architekturen vergleichen die Partner anhand zweier Achsen: Kosten pro Terabyte pro Monat und Vorhersagbarkeit dieser Kosten über den Abrechnungszeitraum.

Einordnung für IT-Verantwortliche

Neoclouds positionieren sich als spezialisierte Alternative zu Hyperscaler-Angeboten, zugeschnitten auf KI-Entwicklung und -Betrieb. Argument der Anbieter: geringere Kosten und bessere Planbarkeit bei bestimmten Workloads. Was die Anwender prüfen sollten: Anzahl und Standorte der verfügbaren Storage-Regionen, Latenzzeiten zwischen Compute-Knoten und Storage-Region in der jeweiligen Zielregion, Verfügbarkeit dedizierter Bandbreite, Kompatibilität mit bestehenden IAM- und Backup-Policies. Die Integration erfolgt über Megaports bestehende API- und Portaloberfläche, wodurch sich Provisionierung und Lifecycle-Management direkt aus bestehenden Automatisierungs-Stacks ansteuern lassen.

Spezifikationen im Überblick