Pure Storage 更名为 Everpure，推出 Data Intelligence 转向数据智能

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本文也有英文版本。

本文在技术协助下翻译，并在发布前经过编辑审校。

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Pure Storage 已更名为 Everpure。以这一名称，该公司希望主要将自己定位为企业级数据管理提供商。为此，公司此前已通过 Enterprise Data Cloud（EDC）提供了一项产品，将存储资源通过一个中央控制层汇总，并按策略进行管理。如今，重点转向一款名为“Data Intelligence”的软件，旨在方便 AI 智能体使用分布式企业数据。其技术基础来自 1touch，这是一家数据管理软件专业提供商，Everpure 早在 2 月就已宣布收购该公司。

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识别、分类和归类数据

据 Everpure 介绍，Data Intelligence 应能跨不同存储位置采集结构化和非结构化数据，对其进行分类，并用元数据和语义上下文加以丰富。支持的包括 SMB 和 NFS 文件共享以及 S3 对象存储。据 Everpure 称，近 300 个连接器可实现与其他厂商存储系统、Salesforce 和 ServiceNow 等 SaaS 应用以及大型机的连接。为此，信息无需传输到中央数据存储中。相反，应形成对分布式数据存量的跨系统视图。

新增的是 File Intelligence，它可分析文件共享的访问权限和文件年龄等。借此应能识别未使用的数据存量和多余的权限。通过同样新增的 Model Context Protocol（MCP）集成，AI 智能体和安全工具可以查询数据目录，以查找相关信息或确定其机密等级。不过，对元数据的访问并不自动赋予智能体读取相应数据的权限。

未来，Data Intelligence 应通过 Everpure 的管理控制台 Pure1 提供。这样应能省去此前所需的管理基础设施。此外，Webhook 可实现与自动化工作流的集成。

数据管理的扩展主要针对生成式 AI 和自主智能体的需求。这些系统不仅需要数据本身，还需要关于其含义、关系、时效性和可用性的信息。据 Gartner 称，在提供适合 AI 的数据时采用语义上下文的企业，可将 AI 智能体的准确率提高最多 80%，并将成本降低最多 60%。

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Everpure 企业架构师 Markus Grau 在一次新闻活动中指出，企业信息常常以多份且质量不一的形式存在。只有通过将其语境化，才能识别关系，并有针对性地为 AI 应用提供信息。Data Intelligence 在此负责识别和归类数据存量。对于后续的处理和提供，例如通过 RAG 管道，Everpure 采用 Data Stream 等补充组件。

一种趋势，众多提供商

通过向数据管理方向扩展，Everpure 顺应了全行业的趋势。Gartner 称之为从“Data Gravity”向“Semantic Gravity”的转变：重点不再是信息的物理集中，而是其跨分布式系统的共同语义归类。Everpure 也将其新的数据导向战略称为“Data Primacy”。未来，数据本身应成为中心，而非此前占主导的以应用为中心的 IT 架构。

其他提供商也采取类似做法：Salesforce 通过 Data 360 实现对分布式企业数据的访问及其协调统一。Dell Technologies 刚刚扩展了其 AI Data Platform，增加了语义上下文和 AI 数据管道功能。此外还有 Informatica、IBM 和 Collibra 等成熟的数据管理提供商，它们同样覆盖相应任务。这些做法的共同点是跨系统的数据视图；不过，各解决方案在架构、功能范围和应用重点上差异显著。

竞争激烈

因此，Everpure 的新定位必须在各种成熟产品中立足。尤其是大型企业已经拥有数据目录、集成软件和治理解决方案。对它们而言，关键可能在于 Everpure 是有意义地补充现有工具、可能取代这些工具，还是为额外使用提供足够的附加价值。

Everpure 的优势在于其已有客户基础，这些客户已经使用该厂商的存储系统和管理软件。同时，对第三方存储和应用系统的支持将潜在市场扩展到现有客户基础之外。Everpure 能否借此确立其作为跨系统数据管理提供商的地位，只有在实际应用中才能见分晓。

（axk）