أعلنت شركة Broadcom اليوم عن إطلاق VMware Cloud Foundation (VCF) 9.1، وهي أحدث إصدارات منصتها المتكاملة لبناء وإدارة البيئات السحابية الخاصة، والتي توفر بنية تحتية أكثر كفاءة من حيث التكلفة وأكثر أماناً لتشغيل تطبيقات وأحمال العمل الإنتاجية الخاصة بالذكاء الاصطناعي. وتوفر منصة VCF 9.1 بيئة سحابة خاصة مصممة لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتقنيات “كوبرنيتس”، مع قدرات أمنية مدمجة ودعم لبنية حوسبة مختلطة تشمل معالجات “إيه إم دي” و”إنتل”، ووحدات معالجة الذكاء الاصطناعي (GPU) من “إنفيديا”. ويسهم ذلك في تمكين المؤسسات من نشر وتوزيع تطبيقات الاستدلال للذكاء الاصطناعي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيل بكفاءة أعلى وتكاليف أقل، إلى جانب تعزيز مستويات الأمان ومنحها مرونة أوسع في اختيار أفضل المعالجات ووحدات معالجة الذكاء الاصطناعي (GPU) بما يتناسب مع متطلباتها التشغيلية وأهدافها التقنية.
وأظهرت نتائج أولية من تقرير “توقعات الحوسبة السحابية الخاصة 2026” الصادر عن برودكوم أن الحوسبة السحابية الخاصة تواصل ترسيخ مكانتها كخيارٍ مفضل لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج الفعلية. وأفادت أكثر من نصف المؤسسات المشاركة في الاستطلاع (56%) بأنها تعتمد أو تخطط لاعتماد الحوسبة السحابية الخاصة لتشغيل عمليات الاستدلال الإنتاجية للذكاء الاصطناعي. وفي المقابل، بلغت نسبة استخدام الحوسبة السحابية العامة لتشغيل الاستدلال الإنتاجي للذكاء الاصطناعي 41%، بانخفاض قدره 15% على أساس سنوي، ما يعكس تحولاً متزايداً نحو البيئات الخاصة الأكثر تحكماً وأماناً. كما أشار 62% من قادة تقنية المعلومات إلى قلقهم الكبير من تكاليف البنية التحتية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، فيما أفاد 36% منهم بأن تطبيقات الذكاء الاصطناعي تفرض متطلبات جديدة تتعلق بحماية البيانات والخصوصية والضوابط الأمنية وإدارة المخاطر.
وتوفر منصة VCF بديلاً أكثر كفاءة من الحوسبة السحابية العامة لتشغيل تطبيقات وأحمال العمل الإنتاجية، من خلال برمجيات ذكية تعزز من كفاءة البنية التحتية على الخوادم الحالية وتمنح المؤسسات مستوى أعلى من ناحية التحكم بالهيكلية البنيويّة وسيادة البيانات والامتثال للتشريعات والأنظمة والحوكمة، وهي عناصر أساسية لنشر وتوزيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج الفعلية. وتوفر منصة VCF 9.1 للمؤسسات إمكانية تشغيل تطبيقات وأحمال العمل الإنتاجية، بما في ذلك تطبيقات الاستدلال للذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي الوكيل، مع تحقيق ما يلي:
- خفض تكاليف الخوادم بنسبة تصل إلى 40% عبر الإدارة الذكية لطبقات الذاكرة في المجموعات التي تشغّل مزيجاً من تطبيقات وأحمال العمل المرتبطة بالذكاء الاصطناعي وغير المرتبطة به.
- تقليل التكلفة الإجمالية للملكية الخاصة بالتخزين بنسبة تصل إلى 39% من خلال تحسين تقنيات الضغط وإزالة البيانات المكرّرة ضمن مسارات بيانات الذكاء الاصطناعي.
- خفض التكاليف التشغيلية الخاصة بـتقنيات الحاويات البرمجية (Containers) بنسبة تصل إلى 46% عند تشغيل تطبيقات وأحمال العمل المرتبطة بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
- تسريع تحديث المجموعات بمعدل 4 أضعاف، مع مضاعفة القدرة الاستيعابية للبنية التحتية، بما يسرّع توسيع نطاق تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
وقال كريش براساد، النائب الأول للرئيس والمدير العام لقسم VCF في شركة برودكوم: “مع توجه المزيد من المؤسسات لاعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعزيز ميزتها التنافسية، تواجه ثلاث تحديات رئيسية تتمثل في مخاوف خصوصية البيانات والملكية الفكرية، والارتفاع المتسارع في تكاليف البنية التحتية، ومدى جاهزيتها لعالم الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء. وتشكل VCF 9.1 منصة موحدة واحدة تعالج هذه التحديات الثلاثة، وتوفر بنية تحتية متقدمة للذكاء الاصطناعي الخاص. فنحن ندعم مبدأ الثقة الصفرية أو المعدومة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، ونخفض التكاليف عبر تحسين البنية التحتية بشكل ذكي وإتاحة حرية اختيار الأجهزة، إلى جانب منح المؤسسات المرونة اللازمة لتشغيل سير العمل القائم على الوكلاء وعمليات الاستدلال المعززة للذكاء الاصطناعي على المنصة نفسها”.
بنية تحتية أكثر كفاءة وعلى نطاق واسع لتطبيقات وأحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي
تسهم منصة VCF 9.1 في تعزيز كثافة تشغيل تطبيقات وأحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي سواء المعتمدة على الأجهزة الافتراضية (VMs) أو التطبيقات القائمة على الحاويات البرمجية، ضمن البنية التحتية الحالية، مع تقليل مستوى التعقيد في العمليات بشكل كبير. ومن خلال الإدارة الذكية للموارد والعمليات المؤتمتة، تتيح المنصة للمؤسسات تشغيل عدد أكبر من تطبيقات وأحمال العمل الإنتاجية على الخوادم الحالية، والتوسع بكفاءة عبر البيئات الموزعة، والاستغناء عن الحاجة إلى توسعات مكلفة في البنية التحتية، في وقت يشهد نقصاً في الأجهزة وارتفاعاً في التكاليف. وتشمل أبرز هذه القدرات:
- تحسين ذكي للموارد يعزز كفاءة استخدام البنية التحتية عبر الإدارة المتقدمة لطبقات الذاكرة (advanced memory tiering) وتقنيات الجيل الجديد لضغط التخزين ضمن مسارات بيانات الذكاء الاصطناعي لرفع كثافة تطبيقات وأحمال العمل دون التأثير على الأداء أو الحاجة إلى تحديثات مكلفة للأجهزة.
- عمليات مؤتمتة لإدارة البنية التحتية على نطاق واسع، ترفع القدرة الإدارية إلى الضعف لتصل إلى 5,000 مضيف، وتسرّع تحديث المجموعات بمعدل 4 أضعاف عبر البيئات الموزعة والمعزولة، بما يلغي أعباء التحديث اليدوي ويدعم التوسع السريع في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية.
- بنية تحتية متعددة المستخدمين لعزل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تتيح للمؤسسات ومزودي الخدمات تشغيل عدة مشاريع وعملاء على بنية مشتركة ضمن حدود أمنية صارمة، بما يعزز الاستفادة من موارد وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الذكاء الاصطناعي (GPU) مرتفعة التكلفة، مع دعم سيادة البيانات الخاصة بالنماذج الحساسة.
- تكامل مع منظومة مفتوحة يوفر حرية الاختيار بين مسرّعات وحدات معالجة الذكاء الاصطناعي (GPU) من “إيه إم دي” و”إنفيديا”، إلى جانب دعم منصات وحدات المعالجة المركزية الرائدة من “إيه إم دي” و”إنتل”، والتوافق القائم على المعايير مع تقنيتَي EVPN وVXLAN عبر شبكة Arista Universal Cloud Network، بما يعكس التزام VCF بتوفير الاتصال عالي الأداء ومرونة الحوسبة التي تتطلبها تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية.
- شبكات عالية السرعة لتطبيقات وأحمال عمل الذكاء الاصطناعي من خلال دعم VCF لبطاقات الشبكة التي تطوّرها “إنفيديا” من طراز ConnectX-7 وBlueField-3، مع ميزة Enhanced DirectPath I/O التي تتيح وصولاً أسرع، مما يسمح بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تضم عدّة مستخدمين ونقل البيانات بسرعة عالية، وهو أمر أساسي لتطبيقات وأحمال عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي ذات المتطلبات العالية.
- موازنة تطبيقات وأحمال افتراضية وحماية أمنية عبر نظام VMware Avi Load Balancer[1] وVMware vDefend2، ما يلغي الحاجة إلى أجهزة مادية مخصصة لنقاط الاستدلال الخاصة بالذكاء الاصطناعي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء، ويخفض النفقات الرأسمالية مع توفير مستويات مؤسسية من المرونة والإدارة المؤتمتة لدورة الحياة.
تسريع تسليم التطبيقات: منصة حديثة لتشغيل الذكاء الاصطناعي والحاويات البرمجية والخوادم الافتراضية
توفّر VCF 9.1 منصة موحدة لتسريع نشر وتوزيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال تشغيل تطبيقات وأحمال الاستدلال للذكاء الاصطناعي، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء، والخدمات القائمة على الحاويات البرمجية، والخوادم الافتراضية التقليدية ضمن طبقة بنية تحتية واحدة. ويسهم ذلك في الحد من تشتت العمليات التشغيلية والتكاليف الناتجة عن إدارة بيئات منفصلة، مع توفير السرعة المطلوبة للمطورين والحوكمة اللازمة للمنصة لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج. وتشمل أبرز هذه القدرات:
- توسيع نطاق تقنيات “كوبرنيتس” وتحسين أدائها لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، بما يسهم في رفع سعة المجموعات بمقدار 2.6 مرة وتسريع عمليات النشر والتوزيع بنسبة 70%، وتقليص فترات التحديث بنسبة 75% مقارنة بالإصدارات التجريبية السابقة، مع إمكانية التوسع السلس دون توقف للخدمات الإنتاجية.
- إدارة موحدة للحوسبة المختلطة، تتيح التعامل بكفاءة مع سير العمل الخاص بالذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء الذي يعتمد بشكل أكبر على وحدات المعالجة المركزية، إلى جانب عمليات الاستدلال المعززة بوحدات معالجة الذكاء الاصطناعي (GPU)، بما يعكس الطبيعة الفعلية لهذه التطبيقات التي تتطلب قدرة أكبر على مستوى المعالجة واتخاذ القرار.
- إمكانات متقدمة للرصد والحوكمة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، توفر مؤشرات دقيقة مثل زمن إصدار أول رمز (token)، ومعدل معالجة الرموز، ومستويات استخدام وحدات معالجة الذكاء الاصطناعي (GPU) عبر أنواع متعددة من المسرّعات، بما يساعد المؤسسات على تعظيم العائد من استثمارات البنية التحتية من خلال مراقبة دقيقة لاستخدام الأجهزة، إلى جانب تطبيق السياسات المركزية وضوابط سيادة البيانات لضمان الامتثال للتشريعات وتأمين الوصول إلى النماذج.
- مخططات تشغيل حية ومباشرة لحزم التطبيقات، تتيح تحويل التطبيقات متعددة الخوادم الافتراضية إلى قوالب قابلة لإعادة الاستخدام لنشر البيئات بسرعة، بما يحد من أخطاء الإعداد اليدوي، ويمنع اختلاف التهيئة بين بيئات التطوير والاختبار والإنتاج، ويُسرّع وتيرة تسليم البنية التحتية.
بنية أمنية قائمة على مبدأ الثقة الصفرية (المعدومة) لضمان سيادة بيانات الذكاء الاصطناعي وحوكمتها
تدمج منصة VCF 9.1 الحماية الأمنية ضمن طبقة البنية التحتية نفسها لحماية تطبيقات وأحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي، والنماذج المملوكة، وبيانات التدريب، بدءًا من طبقة المحاكاة الافتراضية وصولاً إلى مستوى التطبيق. ومن خلال توفير التقسيم الأمني القائم على مبدأ الثقة الصفرية (المعدومة)، وإمكانات الاستعادة السيادية، والتحديث المستمر دون الحاجة إلى أدوات إضافية منفصلة، تعزز المنصة مستوى الحماية المطلوب لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج، بما يفوق ما توفره بيئات الحوسبة السحابية العامة. وتشمل هذه القدرات:
- استعادة محلية من هجمات برامج الفدية، من خلال بيئات استعادة معزولة وأدوات تحقق مدمجة، إلى جانب دعم جديد لحلول CrowdStrike Falcon Endpoint Security، بما يحمي نماذج الذكاء الاصطناعي وبيانات التدريب، التي تمثل أصول فكرية عالية القيمة، من مخاطر النقل عبر الحدود مع تجنب الرسوم المرتفعة لحزمة البيانات الواسعة أثناء عمليات الاستعادة في حالات الطوارئ.
- تطبيق مستمر لمتطلبات الامتثال للتشريعات، من خلال المراقبة المركزية والمعالجة المؤتمتة للحالة التشغيلية المستهدفة لتطبيقات وأحمال العمل ومكونات منصة VCF، بما يمكّن المؤسسات من إثبات جاهزيتها لعمليات التدقيق الخاصة بتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج، دون أعباء يدوية أو الحاجة إلى أدوات امتثال منفصلة.
- تحديثات أمنية مباشرة ودون توقف، تدعم ما يصل إلى 80% من حالات الاستخدام من دون إخلاء المضيفين أو الحاجة إلى نوافذ صيانة، بما يضمن استمرارية خدمات الاستدلال الإنتاجية للذكاء الاصطناعي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيل التي تتطلب توافراً دائماً وفق اتفاقيات مستوى الخدمة.
- حماية جانبية قائمة على مبدأ الثقة الصفرية (المعدومة)، توسّع للمرة الأولى نطاق الحماية الموزعة لأنظمة كشف التسلل ومنعه (IDS/IPS) لتشمل تطبيقات وأحمال عمل “كوبرنيتس” الخاصة بالذكاء الاصطناعي، مع قدرة تفتيش للتهديدات تصل إلى 9 تيرابت في الثانية لعمليات الاستدلال الموزعة للذكاء الاصطناعي، وزيادة بمقدار 5 أضعاف في التعرف على التطبيقات داخل الحوسبة السحابية الخاصة وتطبيقات الإنترنت.
- حماية أمنية ذاتية الخدمة مدعومة بالأتمتة، توفر تصنيفاً مركزياً، وملفات تعريف أمنية جاهزة، وإعدادات مفوضة لجدران الحماية، وحماية لتطبيقات الويب عند نقاط الدخول، بما يمكّن المؤسسات ومزودي الخدمات من تأمين تطبيقات الذكاء الاصطناعي دون تعقيد تشغيلي أو تعدد أدوات أمنية منفصلة.
وقال في في جاكوب، المدير العام الأول للأنظمة في شركة Malayala Manorama Co Ltd :”يفرض تحليل أرشيفات الأخبار الممتدة لسنوات عبر الحوسبة السحابية العامة تكاليف مرتفعة للغاية، كما إن التسعير غير قابل للتنبؤ يجعل التخطيط لمشروعات الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيداً. ومن خلال نشر وتوزيع خدمات VCF Private AI Services على البنية الحالية لمنصة VMware Cloud Foundation لدينا، سنتمكن من تشغيل أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتلخيص المحتوى، وإنشاء العناوين، وتقديم الدعم التحريري مباشرة عبر سحابتنا الخاصة. ونرى أن ذلك يوفر لنا مستويات الخصوصية والأمان الضرورية لحماية المصادر التحريرية، إلى جانب وضوح أكبر في التكاليف التي توفره البنية التحتية المحلية للسحابة الخاصة”.
وقال ألكسندر هوبفغارتنر، رئيس قسم التكنولوجيا في مؤسسة Notruf Niederösterreich :”لقد تمكّنا من تحقيق كفاءة تشغيلية أكبر ورفع مستوى التوافر الإجمالي للخدمات من خلال توحيد الأجهزة الافتراضية (VMs) والحاويات البرمجية (Containers) على منصة VMware Cloud Foundation، حيث تمنح خدمة VMware vSphere Kubernetes، بصفتها بيئة التشغيل المدمجة لـ “كوبرنيتس” في منصة VCF، فريق العمليات لدينا القدرة على نشر وتوزيع تطبيقاتنا الهامة وتوسيع نطاق استخدامها وإدارتها بكل سهولة”.
وقال كوماران سيفا، نائب الرئيس لقسم الحوسبة والذكاء الاصطناعي للمؤسسات لدى AMD: “مع انتقال مشاريع الذكاء الاصطناعي في الشركات من مرحلة التجريب إلى مرحلة الإنتاج الميداني، أصبحت الحاجة ملحّة لوجود بنية تحتية توفر الأداء والكفاءة والمرونة عبر منظومة عمل واسعة النطاق، وتتيح حلول AMD للذكاء الاصطناعي للمؤسسات بالتكامل مع منصة (VMware Cloud Foundation 9.1)، تشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بكفاءة عالية وبتكاليف منخفضة، مما يساعد العملاء على نشر وتوزيع تطبيقات الاستدلال للذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي الوكيل مع ضمان الأداء الجيد والأمن المتقدّم وسيادة البيانات المطلوبة في بيئات الإنتاج”.
بدوره، قال جيف ريموند، نائب الرئيس والمدير العام لبرمجيات وخدمات (EOS) لدى أريستا نتوركس :”تتشارك أريستا نتوركس وبرودكوم في التزامهما الراسخ تجاه الشبكات المفتوحة ذات المعايير الموحدة، والتي تمنح الشركات حرية كاملة في اختيار الهيكلية المناسبة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي المخصصة للإنتاج، حيث يوفّر التوافق التشغيلي لتقنيات (EVPN) و(VXLAN) بين (Arista Universal Cloud Network) ومنصة (VMware Cloud Foundation 9.1) مستويات الانفتاح والأداء التي يتطلبها الإنتاج في مجال الذكاء الاصطناعي. ومن خلال الاتصال المباشر بين خوادم (ESX) والبنية التحتية للشبكة (fabric) والقائم على المعايير الموحدة، يمكن للمؤسسات أن تعتمد على بنية شبكية قابلة للتوسع لبنية الذكاء الاصطناعي التحتية مع خفض التكاليف الرأسمالية والتشغيلية في آن واحد”.
وقال كريس ستيوارت، نائب الرئيس لشؤون الشراكات العالمية للسحابة والتكنولوجيا في شركة CrowdStrike :”أصبحت تطبيقات وأحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي اليوم من أبرز الأهداف للهجمات الإلكترونية، كما أن تنفيذ عمليات الاستعادة دون تحقق فعلي يشكل مخاطرة لا يمكن للمؤسسات تحملها. ومن خلال التكامل بين كل من كراود سترايك ومنصة VMware Cloud Foundation، ستتمكن المؤسسات من إيقاف الاختراقات بسرعة أكبر، والتأكد من سلامة البيئات التشغيلية بشكل كامل قبل استعادتها، ومنع تكرار الإصابة، وهو العنصر الأساسي لحماية النماذج والبيانات عالية القيمة، والحفاظ الكامل على سيادة البيانات ومتطلبات الامتثال للتشريعات”.
وقالت كايتلين أندرسون، نائبة الرئيس التنفيذي للمبيعات في الأمريكيتين لدى شركة إنتل :”تم تعزيز منصة VMware Cloud Foundation 9.1 بشكل أكبر لتتوافق بكفاءة أعلى مع معالجات Intel Xeon 6، بما يتيح الاستفادة الكاملة من منصة عالية الكثافة وجاهزة لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي. كما يسهم التكامل الأصلي مع تقنية Intel QuickAssist Technology في تسريع عمليات Encrypted vMotion، مع إتاحة موارد حوسبة إضافية ذات قيمة عالية. ومن خلال هذا التعاون، نواصل التزامنا بتقديم ابتكار مستمر وكفاءة أعلى في التكلفة الإجمالية للملكية، بما يساعد العملاء على تسريع جهودهم في تحديث تطبيقات الذكاء الاصطناعي والبيئات القائمة على الحاويات البرمجية”.
بدوره، قال جون فانيلي، نائب رئيس برمجيات المؤسسات في شركة NVIDIA :”تحتاج الشركات إلى بنية تحتية تقدم أداءً استثنائياً في مجال الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على سيادة البيانات والتحكم بها، وإن تعاوننا مع برودكوم سيجمع بين هيكلية بلاك ويل (Blackwell)، بما في ذلك خوادم (RTX Pro) المزودة ببطاقات الشبكة من نوع (BlueField-3) ومنصة (Blackwell HGX) إلى جانب تقنية DirectPath I/O التي تتيح وصولاً أسرع من جهة، وبين منصة VCF من جهة أخرى، مما يتيح للمؤسسات نشر وتوزيع حلول الذكاء الاصطناعي الخاص (Private AI) بنفس مستوى الأداء الذي توفّره الحوسبة السحابية العامة، ولكن مع تحكم كامل في نماذجها وبياناتها. ويحقق هذا التعاون قدرة حوسبة فائقة وحوكمة على مستوى المؤسسات، مما يلبي متطلبات الذكاء الاصطناعي المخصص للإنتاج”.
