Pure Storage ha movido ficha en su evento Pure//Accelerate con una batería de novedades bajo un mismo hilo conductor: pasar de “guardar” a “gestionar” el dato para que la inteligencia artificial deje de ser un piloto y se convierta en una práctica operativa. La compañía (NYSE: PSTG) ha anunciado mejoras en su plataforma que amplían la cobertura a nube pública, refuerzan el plano de control con automatización y copilotos de IA, y atacan el coste y la latencia de cargas de IA con nuevas integraciones de caché clave-valor para inferencia multi-GPU y un motor de reducción de datos de nueva generación.
El mensaje lo resumió Rob Lee, director de tecnología de Pure Storage: “En la era de la IA, acceder a los datos lo es todo. Gestionarlos —no solo almacenarlos— es el nuevo cimiento de la preparación para la IA, de la nube al núcleo y al borde. El éxito depende de tener los datos seguros en todas partes, accesibles desde cualquier lugar, con una experiencia unificada y consistente en tiempo real, a escala y para cualquier carga”.
La propuesta se arropa con el concepto de Enterprise Data Cloud: una arquitectura y modelo operativo unificados que prometen control de extremo a extremo, automatización y ciberresiliencia en cualquier entorno —local, hosted o nube—, cubriendo el espectro completo de bloque, fichero y objeto.
Salto a nube pública: Pure Storage Cloud y un servicio Azure nativo para migrar VMware sin refactorizar
Para responsables de TI que manejan infraestructuras híbridas, Pure presenta Pure Storage Cloud como el paraguas que unifica el paisaje de datos para que estos estén “exactamente donde se necesitan”, sin atar al cliente a computación concreta y preparando el terreno para que las herramientas de IA puedan aprovecharlos.
La principal novedad aquí es Pure Storage Cloud Azure Native, ya disponible dentro del Azure portal. La firma, a través del programa Azure Native Integrations, ha construido un servicio “primero en su clase” para Azure VMware Solution:
- Reduce sobrecarga y permite migrar sin refactorización, desacoplando almacenamiento de cómputo.
- Se ofrece como servicio nativo de Azure, gestionado de extremo a extremo, con resiliencia y eficiencia de grado empresarial.
El movimiento viene avalado por Microsoft. “Las organizaciones que quieren adoptar IA y servicios de nube de nueva generación con Microsoft tienen que mover los datos a Azure. Para muchas, migrar cargas VMware intensivas en almacenamiento ha sido un reto”, explicaba Aung Oo, vicepresidente de Azure Storage. “Por eso nos entusiasma asociarnos con Pure Storage para ofrecer un servicio Azure nativo para Azure VMware Solution. Juntos lo hacemos más sencillo para que los clientes migren datos pesados a Azure y aprovechen rápidamente las innovaciones en IA y analítica”.
Un plano de control inteligente: automatización de flotas, Kubernetes a escala y copilotos de IA que se integran por MCP
Pure refuerza el “cerebro” de su plataforma con un plano de control que automatiza cómo se aprovisiona, protege y gobierna el dato en todo el estate.
- NUEVO | Portworx® + Pure Fusion (GA H1 FY27).
La integración extiende las capacidades de gestión de flotas a aplicaciones contenedorizadas y VMs basadas en KubeVirt, manteniendo un único plano para datos y almacenamiento de todas las cargas —legadas y cloud-nativas— en local o híbrido. - Pure1 AI Copilot | Expansión.
Anunciado como GA en Pure//Accelerate 2025, el copiloto combina cuadros de mando con conversación en lenguaje natural para simplificar la gestión del sistema.- NUEVO | Portworx Pure1 AI Copilot (GA ahora).
Primer asistente de plataforma impulsado por IA para clientes Portworx: permite consultar clusters de Kubernetes/Portworx igual que los FlashArray, monitorizando a escala mediante interacción instantánea con un agente de IA en la interfaz de Pure1 Copilot. - **Integración con Model Context Protocol (MCP) (GA Q4 FY26).
Pure1 AI Copilot funcionará como servidor y cliente MCP, integrándose con sistemas internos (rendimiento del hardware, suscripciones, seguridad) y herramientas externas (motores de analítica, monitores de aplicaciones). El resultado es una capa de inteligencia contextual que busca patrones de error, resume hallazgos y sugiere remediaciones por conversación.
- NUEVO | Portworx Pure1 AI Copilot (GA ahora).
La lectura operativa es clara: menos dependencia de expertos en cada subsistema, más capacidad para provisionar, diagnosticar u optimizar desde un asistente que entiende el contexto del entorno.
Hacer que la IA “trabaje para ti”: caché clave-valor para inferencia multi-GPU y reducción profunda sin sacrificar rendimiento
La operación de IA devora recursos —cómputo, almacenamiento y energía—. Pure Storage ataca el problema con dos piezas técnicas que miran a eficiencia y latencia:
- NUEVO | Key Value Accelerator + NVIDIA Dynamo (GA Q4 FY26).
Se trata de una caché de clave-valor de alto rendimiento para acelerar inferencias en entornos multi-GPU. La integración prevista con NVIDIA Dynamo busca mejorar la escalabilidad y aumentar la velocidad de inferencia, reduciendo a la vez el overhead computacional y la huella de carbono. NVIDIA respalda la dirección. “La inferencia eficiente requiere accesos a datos rápidos para que los agentes de IA respondan en fracciones de segundo”, explicó Dion Harris, director sénior de HPC, Cloud & AI Infrastructure en NVIDIA. “Integrar el Key Value Accelerator de Pure con NVIDIA Dynamo ofrece una vía lista para usar hacia inferencias más rápidas y escalables —eliminando complejidad, reduciendo latencia— para maximizar el aprovechamiento de la infraestructura de IA de NVIDIA”. - NUEVO | Purity Deep Reduce (GA H1 FY27).
Un motor de reducción de datos de nueva generación que usa reconocimiento de patrones y reducción por similitud para lograr altas ratios de reducción sin penalización significativa en rendimiento. Menos capacidad consumida y, por tanto, menor coste y energía.
En paralelo, se amplía el porfolio FlashArray: FlashArray//XL 190 (GA Q4 FY26) y las series FlashArray//X R5 y FlashArray//C R5 (GA ahora). La arquitectura de Pure está pensada para que aplicaciones empresariales y pipelines modernos de IA/ML convivan en la misma base escalable, soportando tanto latencias muy bajas como ancho de banda y concurrencia altos.
Un único plano de datos: movilidad, gobierno y ciberresiliencia “de serie”
Detrás de los anuncios late una idea operativa: movilidad de datos sin sorpresas, consistencia de experiencias y automatización transversal en infraestructuras distribuidas. Con la Enterprise Data Cloud, Pure promete gestionar por política los datos de bloque, fichero y objeto; que cada sistema y cada sitio aporten capacidad y rendimiento a través de una capa virtual compartida; y que todo se controle desde una consola única.
La compañía insiste también en ciberresiliencia (copias, inmutabilidad, air-gap lógico y recuperación rápida) como elemento crítico para que la IA no se bloquee por incidentes de seguridad o operación. En su visión, “controlar el dato” —no solo guardarlo— es lo que desbloquea el paso de pruebas a producción en IA.
Calendario y cautelas: lo que ya está y lo que llegará
No todas las piezas están disponibles al mismo tiempo. Pure detalla las ventanas de disponibilidad:
- Ya disponible: Pure Storage Cloud Azure Native, Portworx Pure1 AI Copilot, FlashArray//X R5 y FlashArray//C R5.
- GA Q4 FY26: Pure1 AI Copilot con MCP, Key Value Accelerator + NVIDIA Dynamo, FlashArray//XL 190.
- GA H1 FY27: Portworx + Pure Fusion, Purity Deep Reduce.
La compañía acompaña el anuncio con un aviso de declaraciones prospectivas: algunas funcionalidades pueden no estar generalmente disponibles hoy; los plazos pueden variar; y las decisiones de compra deben basarse en servicios y características actualmente disponibles. Es, en otras palabras, una hoja de ruta viva.
¿Qué cambia para una empresa que quiere “IA con control”?
Menos fricción para mover y gobernar datos: con Pure Storage Cloud y el servicio Azure nativo, las cargas de VMware intensivas en almacenamiento saltan a Azure sin replantear aplicaciones, desacoplando el dato del cómputo.
Un plano operativo único: la integración Portworx–Pure Fusion y los copilotos de Pure1 (ahora también con MCP) reducen la necesidad de especialistas por cada subsistema y facilitan automatización declarativa y operación por conversación.
Inferencias más rápidas y eficientes: el enfoque clave-valor con NVIDIA Dynamo ataca la latencia y la escala de la inferencia multi-GPU.
Coste bajo control: con Deep Reduce y la consolidación FlashArray, se optimiza el consumo de capacidad y de energía, alineando TCO con el crecimiento de casos de uso.
Claves para equipos de datos y de plataforma
- Mapear qué datos se mueven a Azure (y cuáles no), y cómo separar almacenamiento de cómputo en AVS con Pure Storage Cloud.
- Pilotar Portworx con Pure Fusion en un dominio acotado (microservicios + KubeVirt) para validar orquestación y gestión de flotas desde un único plano.
- Activar Pure1 AI Copilot y probar MCP con sistemas internos (rendimiento, inventario, seguridad) y herramientas externas (analítica, APM) para diagnósticos y acciones guiadas.
- Evaluar el impacto del Key Value Accelerator en su patrón de inferencias: conjunto de modelos, batching, tamaño de contexto, ancho de banda de datos y esquemas de caché.
- Medir el efecto de Deep Reduce con datos reales (patrones y similitud) para proyectar ahorro sin degradar SLA.
Conclusión: gestionar el dato (y la IA) como una sola cosa
Con este anuncio, Pure Storage intenta cerrar la brecha entre almacenamiento y operación de IA. Si el dato es el activo crítico para insight, automatización y ventaja competitiva, los cimientos deben permitir acceso “en todas partes y desde cualquier lugar”, con gobernanza y resiliencia de serie. El salto nativo a Azure para VMware, el plano de control que une desde Kubernetes a copilotos, la caché clave-valor para inferencias y la reducción de datos de nueva generación dibujan una plataforma que aspira a que las cargas de IA convivan con las aplicaciones empresariales en un mismo flujo, con costes previsibles.
Queda camino por recorrer —varias piezas llegarán entre Q4 FY26 y H1 FY27—, pero la dirección es coherente con la demanda del mercado: gestionar el dato, no solo guardarlo; y operar la IA con los mismos principios que el resto del negocio: seguridad, gobernanza, automatización y claridad económica.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Pure Storage Cloud Azure Native y cómo ayuda a migrar cargas VMware a Azure sin refactorizar?
Es un servicio Azure nativo, totalmente gestionado, diseñado para Azure VMware Solution. Permite desacoplar almacenamiento y cómputo, migrar cargas intensivas en almacenamiento sin refactorizar y reducir sobrecarga, con resiliencia y eficiencia de grado empresarial desde el propio Azure portal.
¿Cómo se integra Portworx con Pure Fusion y qué aporta a Kubernetes y KubeVirt?
La integración (prevista GA H1 FY27) permite operar desde un único plano los datos y el almacenamiento de todas las cargas —incluidas contenedorizadas y VMs basadas en KubeVirt— con gestión de flotas a escala, automatización y políticas coherentes en local y híbrido.
¿Para qué sirve el Key Value Accelerator con NVIDIA Dynamo en inferencia de IA?
Es una caché clave-valor de alto rendimiento que, integrada con NVIDIA Dynamo (prevista GA Q4 FY26), busca acelerar y escalar la inferencia en entornos multi-GPU, reduciendo latencia y overhead computacional, y mejorando el aprovechamiento de la infraestructura de NVIDIA.
¿Qué es Purity Deep Reduce y cómo impacta en el coste de almacenamiento?
Es un motor de reducción de datos de nueva generación (previsto GA H1 FY27) que aplica reconocimiento de patrones y reducción por similitud para lograr ratios altos de reducción sin sacrificar rendimiento, lo que disminuye el consumo de capacidad y, por tanto, el TCO y la energía.
vía: investor.purestorage
