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  • HPE Alletra Storage MP B10000: Vollständige Cyber‑Resilienz nach NIST CSF 2.0

    HPE Alletra Storage MP B10000: Vollständige Cyber‑Resilienz nach NIST CSF 2.0

    LGR Reutlingen – 15 Juni 2026 | Im Zuge steigender Ransomware‑Bedrohungen haben HPE und ihre Partner ein neues Konzept vorgestellt: HPE Alletra Storage MP B10000 and NIST CSF 2 0 A Full-Stack Cyber Resilience Architecture. Die Kombination aus einer hardware‑zentrierten Speicherplattform, integrierten Virtualisierungs‑ und Backup‑Lösungen sowie einer offenen SIEM‑Schnittstelle soll Unternehmen ermöglichen, die beiden Kernfragen jedes Sicherheitsverantwortlichen zu beantworten: Bleibt die Infrastruktur unter eigener Kontrolle und sind die Daten weiterhin geschützt?

    Traditionell wurde Enterprise‑Storage als relativ isoliertes Element betrachtet – ein Safe im Rechenzentrum, hinter mehreren Firewalls und nur von wenigen Administratoren berührt. Diese Annahme hat sich jedoch als gefährlich erwiesen. Moderne Angreifer zielen gezielt auf das primäre Datenlager, weil ein erfolgreicher Zugriff dort sämtliche Geschäfts‑ und Kundendaten kompromittieren kann. Die neue Architektur von HPE versucht, diese Lücke zwischen Speicher‑ und Sicherheitsteams zu schließen, indem sie die Funktionen des NIST Cybersecurity Framework 2.0 (CSF 2.0) in jedem Baustein verankert.

    HPE Alletra Storage MP B10000 and NIST CSF 2 0 A Full-Stack Cyber Resilience Architecture

    Im Kern steht das Alletra MP B10000, das nicht nur als reines Speichersystem, sondern als operatives Zentrum für sämtliche CSF‑Funktionen fungiert. Durch die Integration von Morpheus VM Essentials, Zerto, StoreOnce und einer vendor‑agnostischen SIEM‑Anbindung wird ein durchgängiger Schutz‑ und Wiederherstellungsprozess gewährleistet. Die einzelnen Bausteine adressieren dabei die fünf NIST‑Funktionen: Identify, Protect, Detect, Respond und Recover.

    Identify – Vertrauen in die Plattform beginnt bereits beim Lieferketten‑Management. HPE verspricht signierte Firmware, geprüfte Bauteile und ein strenges Auditing‑Programm, das die Herkunft jedes Geräts dokumentiert. Darüber hinaus werden regelmäßige Pen‑Tests und Red‑Team‑Übungen durchgeführt, um sicherzustellen, dass das Betriebssystem des B10000 kontinuierlich den neuesten Sicherheitsstandards entspricht. Diese Nachweise lassen sich über das Data Services Cloud Console Dashboard einsehen und bilden die Basis für regulatorische Audits nach DORA oder NIS2.

    Protect beruht auf vier Säulen: Immutable Virtual‑Lock‑Snapshots, getrennte Snapshot‑Ebenen (Array‑ vs. Hypervisor‑Snapshots), duale Replikationspfade (Remote Copy und Zerto) sowie ein kontinuierliches Drift‑Detection‑System. Virtual‑Lock‑Snapshots werden vom Array selbst erstellt, bleiben während der gesamten Retentionszeit unveränderlich und können selbst von kompromittierten Administrator‑Konten nicht gelöscht werden. Jede Aktion wird in einem strukturierten Audit‑Log festgehalten, das unmittelbar in das SIEM eingespeist wird.

    Die zweite Schutzschicht besteht aus den VM‑Essentials‑Snapshots, die auf der Hypervisor‑Ebene flexibel und schnell wiederherstellbar sind – jedoch im Falle einer Hypervisor‑Komprimittierung nicht mehr vertrauenswürdig sind. Durch die Kombination beider Ebenen entsteht ein gestuftes Schutzmodell, das sowohl schnelle Wiederherstellung (RPO im Minuten‑Bereich) als auch langfristige Unveränderlichkeit gewährleistet.

    Detect wird vom B10000 über einen integrierten, entropy‑basierten Ransomware‑Erkennungs‑Engine realisiert. Die Engine analysiert Block‑I/O‑Muster in Echtzeit und löst bei stark erhöhtem Entropie‑Wert einen Alarm aus. HPE hat das System gegen über 100 bekannte Ransomware‑Varianten getestet; im Labor wurde ein simuliertes Verschlüsselungs‑Szenario bereits nach vier bis fünf Minuten erkannt. Der Alarm wird sowohl im Management‑Console als auch strukturiert an das SIEM übermittelt, wo er sofort in automatisierte Playbooks einfließen kann.

    Die Respond-Phase ist bewusst dezentralisiert. Sobald die Engine Alarm schlägt, erzeugt das Array automatisch einen forensischen Snapshot des betroffenen Volumes und markiert das Volume als „degraded“. Der Datenzugriff bleibt bestehen, sodass die Incident‑Response‑Teams entscheiden können, ob es sich um einen Fehlalarm handelt oder um eine echte Ransomware‑Attacke. Gleichzeitig wird ein Event‑Datensatz an das SIEM gesendet, der SOAR‑Playbooks zur Isolation des betroffenen Hosts, zur Ticket‑Erstellung oder zur Erweiterung der Snapshot‑Retention auslösen kann.

    Im Recover-Modell definiert HPE vier Wiederherstellungsebenen: 1) Zerto‑Journal‑Replay für die schnellste Rückkehr, 2) VM‑Essentials‑Snapshots für tägliche VM‑Wiederherstellungen, 3) Immutable Virtual‑Lock‑Snapshots für volumenbasierte Rollbacks und 4) StoreOnce‑Catalyst für langfristige, deduplizierte Backups, die sogar physisch von der Hypervisor‑Ebene getrennt sind. Die vierte Ebene entspricht dem klassischen 3‑2‑1‑1‑Prinzip (drei Kopien, zwei Medien, ein Off‑Site‑Backup, ein physisches Backup‑Appliance).

    Ein zentrales Argument für die Architektur ist die regulatorische Konformität. Die EU‑Digital‑Operational‑Resilience‑Act (DORA) und die britische NIS2‑Richtlinie verlangen nachweisbare Kontrollen für Erkennung, Reaktion und Wiederherstellung. Durch die lückenlose Protokollierung, die offene SIEM‑Integration und die Möglichkeit, Audit‑Logs in Elastic Common Schema (ECS) zu normalisieren, liefert das System die erforderlichen Evidenz‑Daten für Aufsichtsbehörden und interne Governance‑Boards.

    Ein weiterer Pluspunkt ist die Trennung zwischen physischer StoreOnce‑Appliance und virtueller StoreOnce‑VSA. Während die VSA in Test‑ und Entwicklungsumgebungen ausreichend ist, bietet die physische Appliance einen zusätzlichen Schutz‑Layer, weil ein Angreifer die Hypervisor‑Ebene nicht durchdringen kann, um das letzte Backup zu kompromittieren. Für Unternehmen mit kritischen Datenbeständen ist diese Unabhängigkeit ein entscheidendes Argument.

    Die Labor‑Demonstration in Fort Collins, Colorado, zeigte, dass das Gesamtsystem in einem kontrollierten Ransomware‑Test nicht nur den Angriff in Rekordzeit erkannte, sondern auch innerhalb von Minuten einen forensischen Snapshot erstellte und anschließend sowohl aus einem Virtual‑Lock‑Snapshot als auch aus einem StoreOnce‑Catalyst‑Backup erfolgreich wiederherstellen konnte. Die Wiederherstellungszeit lag dabei im einstelligen Minuten‑Bereich, was für ein Unternehmen, das potenziell Millionen an Datenverlust vermeiden muss, ein signifikanter Vorteil ist.

    Aus Sicht der Marktteilnehmer bedeutet die Einführung einer solchen Full‑Stack‑Architektur, dass Speicherlösungen nicht mehr als reine Datenbehälter, sondern als aktive Sicherheitskomponenten betrachtet werden. Anbieter, die nur punktuelle Funktionen anbieten, müssen künftig ihre Produkte in ein umfassenderes Ökosystem einbinden, um den steigenden Anforderungen von Regulierungsbehörden und Sicherheitsverantwortlichen gerecht zu werden.

    HPE plant, die Integration weiter zu vertiefen: Zukünftige Firmware‑Updates sollen die Entropy‑Erkennung auf weitere Datenarten ausdehnen, während die API‑Basis erweitert wird, um noch flexiblere Automatisierungs‑ und Orchestrierungs‑Szenarien zu ermöglichen. Damit positioniert sich das Unternehmen nicht nur als Speicher‑Hersteller, sondern als strategischer Partner für Cyber‑Resilienz‑Strategien in kritischen Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen und Versorgungsunternehmen.

    Die zentrale Botschaft lautet: Ein modernes Unternehmen kann die beiden Fragen „Ist die Infrastruktur noch unter unserer Kontrolle?“ und „Sind die Daten noch geschützt?“ nicht mehr separat, sondern nur im Kontext einer ganzheitlichen, NIST‑aligned Architektur beantworten. Das HPE‑Modell liefert hierfür ein praxisnahes Blueprint, das bereits im Labor unter realistischen Angriffsszenarien standgehalten hat.

  • Nutanix Unified Storage erhält Enterprise‑Level NVIDIA‑Zertifizierung für produktive KI‑Workloads

    Nutanix Unified Storage erhält Enterprise‑Level NVIDIA‑Zertifizierung für produktive KI‑Workloads

    LGR Reutlingen – 06 Juni 2026 | In einer Zeit, in der Unternehmen ihre KI‑Strategien massiv ausbauen, hat Nutanix einen entscheidenden Meilenstein gesetzt: Nutanix Unified Storage Earns Enterprise-Level NVIDIA Certification for Production AI Workloads. Die offizielle Bestätigung von NVIDIA signalisiert, dass das einheitliche Speicher‑Framework von Nutanix nun als enterprise‑tauglich für groß‑skalierte KI‑Produktionsumgebungen gilt. Das Versprechen lautet, Integrationsrisiken zu minimieren und Kunden die Skalierung ihrer AI‑Infrastruktur mit vorhersehbarem Speicherverhalten zu ermöglichen.

    Nutanix Unified Storage Earns Enterprise-Level NVIDIA Certification for Production AI Workloads – Was das für Unternehmen bedeutet

    Der Kern des Zertifizierungsprozesses liegt in einer validierten Referenzarchitektur, die auf einem zehn‑Knoten‑Cluster mit ausschließlich NVMe‑Laufwerken basiert. Durch die Kombination von enhanced parallel NFS (pNFS) und GPUDirect Storage über NFS mit RDMA wird ein extrem niedriger Latenzpfad zwischen den GPU‑Hosts und dem Speicher geschaffen. Nutanix greift dabei auf das Netzwerk‑Fabric von NVIDIA Spectrum‑X zurück, inklusive Spectrum‑4‑Switches und BlueField‑3‑DPUs, um die Datenübertragung über das Ethernet‑Backbone zu optimieren.

    Ein häufig übersehener Engpass in AI‑Fabriken ist die Fähigkeit, GPUs kontinuierlich mit Daten zu versorgen. Fragmentierte Infrastrukturen, isolierte Datensilos und inkonsistente I/O‑Profile führen zu Flaschenhälsen, die die Auslastung von GPUs stark reduzieren. Thomas Cornely, EVP Product Management bei Nutanix, betont, dass die neue Zertifizierung darauf abzielt, diese Fragmentierung zu beseitigen und einen durchgängigen, skalierbaren Datenpfad zu etablieren. Jason Hardy, VP Storage Technology bei NVIDIA, ergänzt, dass Speicher heute als kritische Begrenzung für Enterprise‑KI gilt – die Zertifizierung ermögliche ein interoperables Umfeld, das Engpässe reduziert und die GPU‑Effizienz steigere.

    Die Referenzarchitektur weist lineare Leistungssteigerungen auf: Von 10 GB/s Lese‑ und 5 GB/s Schreibgeschwindigkeit bei 32 GPUs bis hin zu 160 GB/s Lese‑ und 80 GB/s Schreibkapazität bei 1.024 GPUs. Dieses Wachstum ist nicht nur theoretisch; Nutanix liefert Benchmarks, die zeigen, dass die Kombination aus pNFS, GPUDirect und RDMA die Latenz auf wenige Mikrosekunden drückt, während die Durchsatzrate den steigenden Anforderungen von Trainings‑ und Inferenz‑Workloads gerecht wird.

    Die Zertifizierung deckt ein breites Spektrum an GPU‑Plattformen ab. Neben den klassischen NVIDIA RTX 6000 PRO Blackwell unterstützt das System die H200 NVL‑Serie, HGX‑Plattformen mit B200, H200 oder H100 GPUs sowie die GH200 Grace‑Hopper‑Superchip‑Konfigurationen. Durch die Unterstützung von x86‑basierten Systemen bleibt das Angebot flexibel für unterschiedlichste Rechenzentren – von hyperscale‑Cloud‑Providern bis hin zu privaten Unternehmensclouds.

    Strategische Implikationen für den Markt

    Die Zertifizierung hat weitreichende Konsequenzen für das Ökosystem rund um KI‑Infrastruktur. Erstens reduziert sie die Komplexität beim Aufbau von AI‑Workloads, weil Kunden nun auf ein von NVIDIA validiertes Storage‑Produkt zurückgreifen können. Zweitens stärkt sie Nutanix’ Position im Wettbewerb mit reinen Cloud‑Anbietern wie AWS, Azure oder Google Cloud, die ebenfalls eigene Speicher‑Stacks für AI anbieten. Drittens eröffnet die Ankündigung von Support für das kommende NVIDIA Vera BlueField‑4 STX im zweiten Halbjahr 2026 ein neues Kapitel, das noch höhere Datenraten und integrierte Sicherheitsfunktionen verspricht.

    Für Unternehmen bedeutet das, dass sie künftig weniger Zeit in die Fehlersuche bei Datenengpässen investieren müssen. Stattdessen können sie ihre Ressourcen stärker auf Modell‑Entwicklung und -Optimierung konzentrieren. Der Nutzen zeigt sich besonders in Bereichen mit hohem Datenvolumen, etwa bei generativen KI‑Modellen, Natural Language Processing (NLP) und Reinforcement‑Learning‑Szenarien, wo das schnelle Bereitstellen von Trainingsdaten über tausende GPUs hinweg entscheidend ist.

    Ein weiterer Aspekt ist die Kostenkontrolle. Durch die vorhersehbare Skalierbarkeit des Speichers lassen sich Investitionsentscheidungen besser planen, und die lineare Performance‑Steigerung reduziert die Notwendigkeit, überdimensionierte Hardware anzuschaffen, nur um gelegentliche Spitzen abzudecken. Die Kombination aus Nutanix‑Software‑Defined‑Storage und NVIDIA‑Hardware‑Beschleunigung stellt somit ein attraktives Total‑Cost‑of‑Ownership‑Modell dar.

    Die Verfügbarkeit der zertifizierten Referenzarchitektur ist bereits heute, sodass Unternehmen sofort von den Vorteilen profitieren können. Nutanix betont, dass die Integration in bestehende Umgebungen dank standardisierter APIs und offener Schnittstellen reibungslos erfolgt. Der geplante Support für BlueField‑4 STX erweitert das Portfolio um eine weitere Ebene von DPU‑gesteuerter Datenverarbeitung, die künftig noch engere Kopplungen zwischen Netzwerk, Speicher und Compute ermöglichen wird.

    Aus Sicht der Analysten lässt sich das Vorgehen von Nutanix als Reaktion auf die wachsende Nachfrage nach hochperformanten, skalierbaren KI‑Plattformen interpretieren. Während viele Unternehmen noch mit siloartigen Datenpools und unoptimierten Datenpfaden kämpfen, liefert die neue Zertifizierung ein klares Signal, dass die Branche den Schritt zu integrierten, GPU‑optimierten Speicherlösungen vollzieht. Die Partnerschaft mit NVIDIA – einem der einflussreichsten Akteure im KI‑Hardware‑Segment – verleiht Nutanix zudem ein zusätzliches Maß an Glaubwürdigkeit und Marktakzeptanz.

    Die nächsten Monate werden zeigen, wie schnell Kunden die zertifizierte Lösung adaptieren. Erste Referenzprojekte aus der Finanzbranche und dem Gesundheitswesen deuten bereits darauf hin, dass die Kombination aus niedriger Latenz, hoher Durchsatzrate und vereinfachter Verwaltung die Grundlage für neue, datenintensive KI‑Anwendungen bilden kann. Wenn diese Trends anhalten, könnte Nutanix Unified Storage Earns Enterprise-Level NVIDIA Certification for Production AI Workloads zu einem Meilenstein werden, an dem sich die Branche neu ausrichtet – weg von fragmentierten Speicherlandschaften hin zu kohärenten, AI‑zentrierten Infrastrukturen.