Azure

Azure Storage 2026: AI Ölçekleme ve Performans

3 dk okuma

Özet

Microsoft, Azure Storage’ın 2026 yol haritasında AI iş yüklerini eğitimden çıkarıma kadar daha büyük ölçekte desteklemek için Blob scaled accounts ve Azure Managed Lustre gibi yenilikleri öne çıkarıyor. Özellikle milyonlarca nesneli veri setleri, yüksek GPU throughput’u ve 25 PiB/512 GBps seviyelerine çıkan depolama yetenekleri, kurumsal müşterilerin hem yapay zekâ hem de SAP ve düşük gecikmeli kritik sistemlerde daha yüksek performans ve operasyonel verim elde etmesini önemli kılıyor.

Azure konusunda yardıma mı ihtiyacınız var?Bir uzmanla konuşun

Giriş: neden önemli

AI, ara sıra yapılan denemelerden her zaman açık üretime doğru ilerliyor—özellikle inference ve sürekli, yüksek eşzamanlı erişim desenleri oluşturan otonom “agentic” iş yükleri söz konusu olduğunda. Azure Storage’ın 2026 yol haritası, uçtan uca AI veri akışlarını (training → tuning → inference) mümkün kılmaya odaklanırken, SAP gibi geleneksel görev kritik sistemler ve ultra düşük gecikmeli alım-satım platformları için maliyet, operasyonel basitlik ve performansı da iyileştirmeyi hedefliyor.

Yenilikler (ve Microsoft’un öne çıkardıkları)

1) Frontier ölçekte training: Blob ve yüksek throughput veri yolları

  • Blob scaled accounts, bölge başına yüzlerce scale unit genelinde ölçeklenmenin bir yolu olarak öne çıkarılıyor; milyonlarca nesne içeren iş yüklerini hedefliyor (training/tuning dataset’leri ve checkpoint/model dosyası yönetiminde yaygın).
  • Microsoft, OpenAI ölçeğindeki operasyonları desteklemek için kullanılan inovasyonların kurumsal müşteriler için daha geniş ölçekte erişilebilir hale geldiğini belirtiyor.

2) AI compute için amaca yönelik storage: Azure Managed Lustre (AMLFS)

  • Azure’ın NVIDIA DGX on Azure ile ortaklığı, hızlandırılmış compute’u GPU kümelerini beslemek için Azure Managed Lustre ile eşleştiriyor.
  • AMLFS artık 25 PiB namespace için preview desteği ve 512 GBps’e kadar throughput içeriyor; bu da onu büyük araştırma ve endüstriyel inference senaryoları (ör. otomotiv, robotik) için üst seviye bir managed Lustre seçeneği olarak konumlandırıyor.

3) AI ekosistemi entegrasyonları: veriden inference’a daha hızlı yollar

  • Microsoft Foundry, Ray/Anyscale ve LangChain dahil olmak üzere AI framework’leri genelinde daha derin entegrasyon planlanıyor.
  • Foundry içinde native Azure Blob entegrasyonu, kurumsal verileri; bilgiye dayanak (grounding), fine-tuning ve düşük gecikmeli context serving için Foundry IQ’da birleştirmeye yardımcı olacak şekilde konumlandırılıyor—yönetişim ve güvenliği tenant içinde tutarak.

4) Agentic ölçekte cloud-native uygulamalar: block storage + Kubernetes orkestrasyonu

  • Microsoft, agent’ların insan odaklı uygulamalara kıyasla bir büyüklük mertebesi daha fazla sorgu üretebileceğini vurguluyor; bu durum storage/database katmanlarını zorluyor.
  • Elastic SAN, managed block storage pool’ları ve guardrail’lerle SaaS tarzı, multi-tenant mimariler için temel bir yapı taşı olarak tanımlanıyor.
  • Azure Container Storage (ACStor), stateful uygulama geliştirmeyi kolaylaştırmak amacıyla CSI driver’larla birlikte Kubernetes operator modeline doğru yöneliyor ve kod tabanını open source yapma niyetini işaret ediyor.

5) Görev kritik fiyat/performans: SAP, ANF, Ultra Disk

  • SAP HANA için Azure’ın M-series güncellemeleri, disk performansında yaklaşık 780k IOPS ve 16 GB/s throughput hedefliyor.
  • Azure NetApp Files (ANF) ve Azure Premium Files, ANF Flexible Service Level ve Azure Files Provisioned v2 gibi TCO iyileştirmeleriyle birlikte temel shared storage seçenekleri olmaya devam ediyor.
  • Yakında: ANF’te Elastic ZRS service level, AZ’ler arasında senkron replikasyonla zone-redundant HA sağlayacak.
  • Ultra Disk performansı öne çıkarılıyor (500µs altı gecikme; 400K IOPS/10 GB/s’e kadar ve Ebsv6 VM’lerle 800K IOPS/14 GB/s’e kadar).

IT admin’leri ve platform ekipleri üzerindeki etkisi

  • Inference ağırlıklı ve agentic uygulamalar için throughput, eşzamanlılık ve data locality üzerinde daha fazla mimari odak bekleyin.
  • Kubernetes operator’ları ve olası open-source ACStor, ekiplerin AKS üzerinde stateful iş yüklerini nasıl standartlaştırdığını değiştirebilir.
  • Depolama seçimi daha iş yüküne özgü hale geliyor: dataset/context için Blob, GPU pipeline’ları için Lustre, yüksek IOPS’lu transactional ihtiyaçlar için Elastic SAN/Ultra Disk, shared kurumsal iş yükleri için ANF.

Eylem maddeleri / sonraki adımlar

  1. AI iş yüklerini fazlara göre haritalayın (training vs inference vs agentic) ve storage türleriyle hizalayın (Blob + AMLFS + block/shared).
  2. AMLFS preview limitlerini (25 PiB/512 GBps) gözden geçirin ve Lustre’ın yardımcı olabileceği GPU pipeline darboğazlarını doğrulayın.
  3. Pooled block storage gerektiren multi-tenant SaaS veya yüksek eşzamanlı microservice’ler için Elastic SAN’ı değerlendirin.
  4. Kurumsal uygulamalar için tutarlı performansla zone-redundant NFS’e ihtiyacınız varsa ANF Elastic ZRS için plan yapın.
  5. AKS ekipleri için, özel (bespoke) stateful storage yönetimini azaltmak üzere ACStor operator + open-source güncellemelerini takip edin.

Azure konusunda yardıma mı ihtiyacınız var?

Uzmanlarımız Microsoft çözümlerinizi uygulamanıza ve optimize etmenize yardımcı olabilir.

Bir uzmanla konuşun

Microsoft teknolojileri hakkında güncel kalın

Aung Oo and Maneesh Sah tarafından orijinal makaleyi oku
Azure StorageAzure Blob StorageAzure Managed LustreAKSElastic SAN

İlgili Yazılar

Azure

Microsoft The Shift Podcast on Agentic AI Challenges

Microsoft has launched a new season of The Shift podcast focused on agentic AI, with eight weekly episodes exploring how AI agents use data, coordinate with each other, and depend on platforms like Postgres, Microsoft Fabric, and OneLake. The series matters because it highlights that deploying agents in enterprises is not just about models—it requires rethinking architecture, governance, security, and IT workflows across the full Azure and data stack.

Azure

Azure Agentic AI for Regulated Industry Modernization

Microsoft says Azure combined with agentic AI can help regulated industries modernize legacy systems faster by automating workload assessment, migration, and ongoing operations while maintaining compliance. The update matters because it positions cloud migration as more than a cost-saving exercise: for sectors like healthcare and other highly regulated industries, it is increasingly essential for resilience, governance, and readiness to deploy AI at scale.

Azure

Fireworks AI on Microsoft Foundry for Azure Inference

Microsoft has launched a public preview of Fireworks AI on Microsoft Foundry, bringing high-throughput, low-latency open-model inference to Azure through a single managed endpoint. It matters because enterprises can now access models like DeepSeek V3.2, gpt-oss-120b, Kimi K2.5, and MiniMax M2.5 with Azure’s governance, serverless or provisioned deployment options, and bring-your-own-weights support—making it easier to move open-model AI from experimentation into production.

Azure

Azure Copilot Migration Agent for App Modernization

Microsoft has introduced new public preview modernization agents in Azure Copilot and GitHub Copilot to help organizations automate migration and application transformation across discovery, assessment, planning, deployment, and code upgrades. The announcement matters because it aims to turn complex, fragmented modernization work into a coordinated AI-assisted workflow, helping enterprises move legacy infrastructure and applications to Azure faster and with clearer cost, dependency, and prioritization insights.

Azure

Azure IaaS Resource Center for Resilient Infrastructure

Microsoft has introduced the Azure IaaS Resource Center, a centralized hub for infrastructure teams to find design guidance, demos, architecture resources, and best practices for compute, storage, and networking. The launch matters because it reinforces Azure IaaS as a unified platform for building resilient, high-performance, and cost-optimized infrastructure, helping organizations better support everything from traditional business apps to AI workloads.

Azure

Microsoft Foundry ROI Study Shows 327% Enterprise AI Gains

A Forrester Total Economic Impact study commissioned around Microsoft Foundry found that a modeled enterprise could achieve 327% ROI over three years, break even in about six months, and realize $49.5 million in benefits from productivity and infrastructure savings. The results matter because they highlight how much enterprise AI costs are driven by developer time and fragmented tooling, suggesting that a unified platform like Foundry can help IT teams accelerate AI delivery while improving governance and efficiency.