Il management team di Vast Data Italia con, secondo da destra, il co-fondatore Renan Hallak
Vast Data era una società valorizzata già a 3,7 miliardi di dollari nel 2021. Oggi però ne vale circa 9. Basterebbe questo dato per certificare la crescita di un’azienda nata nel 2016, specializzata nello storage scale-out e da poco presente in modo diretto anche sul mercato italiano.
La fiducia verso l’azienda è certificata dalla recente tornata di finanziamenti, per un ammontare indicato dagli esperti a 118 milioni di dollari, ricevuti da un pool capitanato da Fidelity Management & Research Company. Ma alla base c’è un’intuizione tecnologica, che proprio in questo periodo sta trovando pien significato nell’evoluzione del mercato.
Traendo linfa dall’escalation che sta caratterizzando il mondo dell’intelligenza artificiale e dei Large Language Models (Llm), l’azienda oggi fonda la propria proposta su una Data Platform, presentata dal co-fondatore e Ceo dell’azienda, Renen Hallak, come “la base di ricerca assistita dall’AI. Essa integra le funzionalità di storage, database e motori virtualizzati di calcolo, all’interno di un sistema scalabile progettato per il mercato dell’intelligenza artificiale e le implementazioni su larga scala del deep learning”.
La piattaforma è data-defined, ovvero progettata per consentire il trattamento di data strutturati e non, assicurandone la distribuzione attraverso un sistema unificato. Secondo Hallak, questo approccio mira a “ridurre la divergenza tra le architetture centrate sugli eventi e quelle centrate sui dati. Questi ultimi possono essere trattati in qualunque tipo di data center, privato o pubblico, favorendo una miglior comprensione con l’integrazione diretta di uno strato semantico interrogabile”.
Renan Hallak, Ceo & co-fondatore e Roberto Dognini, Regional Sales Directre di Vast Data
La Data Platform di Vast Data si articola su quattro elementi portanti. Innanzitutto, DataStore, un’architettura di storage scalabile per dati non strutturati, che elimina il tiering dello storage stesso. Si aggiunge il livello di database semantico integrato nativamente e DataEngine, (motore di esecuzione che supporta SQL e Python abbinato a un sistema di notifica degli eventi e che facilita la gestione delle pipeline AI). Infine, DataSpace archivia, estrae ed elabora dati da qualsiasi sito con prestazioni elevate, garantendo al tempo stesso la coerenza tra tutti i punti di accesso.
Ci sono diversi ambiti nei quali Vast Data ha sviluppato la propria presenza e che spera di poter replicare anche in Italia. Roberto Dognini, entrato come regional sales director dopo una lunga esperienza maturata in aziende come Amd e Nutanix, individua opportunità in settori come l’automotive, il lifescience, l’aerospaziale e la sanità. Senza trascurare la PA e il mondo accademico, dove l’azienda già vanta un cliente come l’Università di Pisa. L’ateneo svolge numerosi lavori di ricerca, ad esempio in campo farmaceutico e utilizza la Data Platform per la gestione di un volume di dati cresciuto fino ad arrivare agli attuali 12 Pb e dei relativi wrkload in campo AI: “Da poco abbiamo consolidato i servizi It in un nuovo data center”, racconta il Cto Maurizio Davini. “Ci serviva una soluzione che potesse scalare per tenere il passo dell’incremento di capacità in corso e che garantisse throughput adeguato e accesso parallelo sui carichi di lavoro ad alta intensità di dati”.