Volumez Data Infrastructure as a Service

Mit der Entwicklung von Cloud-Umgebungen wird die Kluft zwischen den Anforderungen der Unternehmen und dem Angebot der Cloud-Anbieter immer größer. Unternehmen fordern ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis im Vergleich zu herkömmlichen On-Premise-Systemen, aber gemeinsam genutzte Speicherarchitekturen in der Cloud untergraben oft diese Ziele. „Die Zunahme von KI/ML-Pipelines hat die Grenzen der aktuellen Cloud-Speichermodelle noch deutlicher gemacht, da übermäßige Bereitstellung und unvorhersehbare Leistung die Kosten in die Höhe treiben“, so Jean Banko, Director Revenue Marketing & Sales Operations Volumez.

KI- und GenAI-Workloads erfordern Cloud-bewusste, genau abgestimmte Systeme, die IaaS-Einschränkungen sorgfältig berücksichtigen und Rechen-, Speicher- und Storage-Ressourcen aufeinander abstimmen, um die Hochleistungsanforderungen von KI/GenAI zu erfüllen.

Maximierung von Ertrag und ROI mit optimierten Ressourcen

KI/GenAI erfordert eine effiziente Infrastruktur und einen effizienten Betrieb, bei dem jede GPU, jeder Speicher und jede menschliche Ressource optimal genutzt werden, um Spitzenleistung ohne Verschwendung zu liefern. Dies führt zu kürzeren Trainingszeiten, geringeren Kosten und der Skalierbarkeit, die erforderlich ist, um den maximalen Ertrag aus hochmodernen Modellen zu erzielen.

KI-Infrastruktur zur Selbstbedienung

Datenwissenschaftler benötigen Werkzeuge, mit denen sie die Anforderungen der ML-Pipeline ohne die Komplexität der Infrastruktur bewältigen können. So können sich die Wissenschaftler auf Innovation und Experimente konzentrieren und gleichzeitig eine optimale Infrastrukturleistung sicherstellen.

Höchstleistung auf kleinem Raum

KI/GenAI-Workloads erfordern konzentrierte Rechen- und Speicherleistung in einer dichten Infrastruktur, um Nachhaltigkeit, Kosteneffizienz und Energieoptimierung zu erreichen und gleichzeitig die Verbreitung physischer Hardware zu reduzieren.

Die DIaaS-Plattform von Volumez ist darauf ausgelegt, diese Herausforderungen zu meistern, indem sie maßgeschneiderte Dateninfrastrukturen bereitstellt, die sich an eine Vielzahl von Workloads anpassen lassen und gleichzeitig Kosten und Leistung optimieren. Volumez DIaaS baut dynamisch optimierte, ausbalancierte Systeme in jeder Cloud auf, indem es die Rechen-, Netzwerk- und Speicherressourcen des Cloud-Anbieters intelligent orchestriert. Das Ergebnis ist eine Dateninfrastruktur, die auf die spezifischen Anforderungen eines Workloads zugeschnitten ist. DIaaS bietet eine Dateninfrastrukturlösung der nächsten Generation, die mit den Geschäftsanforderungen skaliert und gleichzeitig die Kosten für leistungsstarke, datenintensive Workloads in jeder Cloud kontrolliert.

„Wir bei Volumez haben erkannt, dass moderne Workloads einen grundlegend neuen Ansatz für die Dateninfrastruktur erfordern“, sagt John Blumenthal, Chief Product and Business Officer bei Volumez. Die DIaaS-Plattform von Volumez verwandelt „Storage“ von einer diskreten Cloud-Ressource mit vordefinierten Leistungsmerkmalen in eine dynamische, ausbalancierte und optimierte Dateninfrastruktur, die speziell für jeden Workload entwickelt wurde.

Dadurch können Unternehmen eine hohe Leistung und Kosteneffizienz erzielen, was ihnen letztendlich ermöglicht, ihre Margen zu erhöhen und neue Einnahmequellen zu erschließen.“

„Unsere Plattform optimiert nicht nur den Speicher, sondern schafft eine ausgewogene, hochleistungsfähige Dateninfrastruktur über alle Cloud-Ressourcen hinweg. Durch die Bereitstellung einer SaaS-basierten Steuerungsebene, die mit den APIs der Cloud-Anbieter interagiert, sammelt Volumez kontinuierlich Daten, lernt aus Leistungsmustern und konfiguriert die optimale Infrastruktur für jeden Workload. Diese Prozesse bilden eine funktionale Hierarchie“, erklärt Blumenthal. „Mithilfe der oben beschriebenen Funktionen passt DIaaS die Dateninfrastruktur aus diskreten IaaS-Komponenten dynamisch an, um extreme Leistung, extrem niedrige Latenz, beispiellosen Durchsatz und maximale GPU-Nutzung zu transformativen Kosten für KI/ML, Datenbanken und andere datenintensive Workloads zu liefern. „Die Anpassung erfolgt automatisch über deklarative Richtlinien, die über die Benutzeroberfläche, API, SAML oder eine beliebige Infrastructure-as-Code-Plattform erstellt werden. Wir nennen dies Dateninfrastruktur als Code, inspiriert von (und integriert mit) dem IaC-Plattform-Engineering-Ansatz für Toolchains“.

Volumez ist ein erstklassiger Partner für Unternehmen, die das Potenzial ihrer Daten durch eine fortschrittliche, zuverlässige und kostengünstige Cloud-fähige Dateninfrastruktur ausschöpfen möchten.

Banko erklärte: „Das Team von Volumez fühlt sich sehr geehrt, in die Liste der 2025 Gems von Coldago Research aufgenommen worden zu sein. Coldago Research ist ein unabhängiges Unternehmen mit Sitz in Paris, das 2009 gegründet wurde. Das Unternehmen beschäftigt sich mit Datenmanagement und Speichertechnologien und verfügt insbesondere dank seines Chefanalysten Philippe Nicolas, der über mehr als 30 Jahre Erfahrung verfügt, über eine große Expertise in diesem Bereich. Das Unternehmen genießt hohes Ansehen für seine Kompetenz in diesen Technologiebereichen.“

As cloud environments evolve, the gap between what enterprises need and what cloud providers offer has become increasingly apparent. Enterprises demand superior price/performance compared to traditional on-premises systems, but shared storage architectures in the cloud often undermine these goals. „The rise of AI/ML pipelines has further exposed the limitations of current cloud storage models, with over-provisioning and unpredictable performance leading to skyrocketing costs,“ said Jean Banko, Director Revenue Marketing & Sales Operations Volumez.

AI and GenAI workloads require cloud-aware, precision-tuned systems that meticulously address IaaS constraints and align compute, memory, and storage resources to meet the high-performance demands of AI/GenAI.

Maximize Yield and ROI with Optimized Resources

AI/GenAI requires infrastructure and operational efficiency where every GPU, memory, and human resource is used to its full potential to deliver peak performance with zero waste, resulting in faster training times, reduced costs, and the scalability needed to unlock maximum yield from cutting-edge models.

Self-Service AI Infrastructure

Data scientists need tools that empower them to manage ML pipeline requirements without the complexity of infrastructure, allowing scientists to focus on innovation and experimentation while ensuring optimal infrastructure performance.

Extreme performance in a compact footprint

AI/GenAI workloads require concentrated compute and storage power in a dense infrastructure to achieve sustainability, cost efficiency, and energy optimization while reducing physical hardware sprawl.

Volumez’s DIaaS platform is designed to address these challenges by providing customized data infrastructures that adapt to a variety of workloads while optimizing cost and performance. Volumez DIaaS dynamically builds optimized, balanced systems in any cloud by intelligently orchestrating compute, network and storage resources from the cloud provider’s inventory. The result is a data infrastructure tailored to the specific needs of a workload. DIaaS delivers a next-generation data infrastructure solution that scales with business needs while controlling costs for high-performance, data-intensive workloads in any cloud.

“At Volumez, we recognize that modern workloads require a fundamentally new approach to data infrastructure,” said John Blumenthal, chief product and business officer at Volumez. “Volumez’ DIaaS platform reframes ‘storage’ away from a discrete cloud resource with pre-defined performance characteristics, to being a dynamic, balanced, and optimized data infrastructure purpose-built for each workload. This allows organizations to achieve exceptional performance and cost efficiency, ultimately enabling them to increase margins and unlock new revenue streams.” 

„Our platform doesn’t just optimize storage—it creates balanced, high-performance data infrastructure across all cloud resources. By offering a SaaS-based control plane that interacts with cloud provider APIs, Volumez continuously collects data, learns from performance patterns, and configures the optimal infrastructure for each workload. These operations comprise a functional hierarchy“, said Blumenthal. „Using the functions outlined above, DIaaS dynamically tailors data infrastructure from discrete IaaS components to deliver extreme performance, ultra-low latency, unprecedented throughput, and maximized GPU utilization at transformative economics for AI/ML, databases, and other data-intensive workloads. “Tailoring” is automated through declarative policies formed through the UI, API, SAML, or any Infrastructure as Code platform. We call this Data Infrastructure as Code, inspired by (and integrated with) the IaC platform engineering approach to toolchains.“

Volumez stands out as a premier partner for organizations looking to unlock the power of their data through an advanced, reliable and economically viable cloud-ready data infrastructure.

Banko said, „The Volumez team is very honored to be included in Coldago Research’s 2025 Gems list. Coldago Research is an independent firm that’s been around since 2009 and is based in Paris. They’re all about data management and storage technologies, and they have a lot of expertise in this area – especially thanks to Philippe Nicolas, their lead analyst, who has 30 years of experience. They’re pretty well respected for digging into these technology areas in a deep, insightful way.“