Everpure Accelerate 2026: dalla gestione dello storage alla piattaforma dati AI-ready

Pure Storage non esiste più. Al suo posto c’è Everpure, ma non si tratta solo di un cambio di nome e logo. Il rebranding riflette una trasformazione del posizionamento aziendale che l’azienda presenta all’evento Accelerate 2026 con una serie di annunci: il dato, non lo storage, diventa il focus dell’attività. In un mercato dove la carenza di componenti flash e la volatilità dei prezzi rendono difficile pianificare gli acquisti infrastrutturali, il modello as-a-service promette una risposta, ma i prodotti annunciati vanno ben oltre la flessibilità contrattuale.

A illustrare le novità per il mercato italiano è Umberto Galtarossa, Sr. Presales Manager di Everpure Italia.

Dal nome alla metamorfosi strategica

“Pure Storage è nata 16 anni fa con l’idea di rivoluzionare il mondo dello storage con piattaforme all-flash. Aveva senso avere ‘storage’ nel nome. Oggi andiamo invece nella gestione del dato a 360 gradi: protezione, intelligence, classificazione”, spiega Galtarossa. La logica di fondo è un passaggio da un’architettura centrata sull’applicazione, nella quale ogni applicazione possiede i propri dati in silos separati, a un modello in cui il dato è al centro e le applicazioni vi accedono in modo concorrente e sincronizzato.

È un cambio di paradigma che Everpure condivide con altri vendor, ciascuno con la propria declinazione. La differenza, secondo Galtarossa, sta nel presidio del livello infrastrutturale più basso: la gestione di basso livello del dato consente di intercettare metriche e anomalie che i software SaaS che operano solo a livello applicativo non riescono a vedere.

Data Intelligence: sapere prima dove stanno i dati

Il primo pilastro degli annunci è Everpure Data Intelligence, frutto dell’acquisizione di 1touch.io. Si tratta di uno strumento di discovery e classificazione automatica dei dati aziendali, indipendente dalla piattaforma su cui risiedono: storage on-premise, cloud pubblico, applicazioni SaaS o storage di terze parti.

“Il cliente capisce quali sono le sue fonti dati, come sono correlate tra loro, quali policy di sicurezza le governano e dove sono geograficamente dislocate. Spesso scopre persino copie dimenticate da anni i qualche sgabuzzino virtuale“, dice Galtarossa. L’output è un grafo delle relazioni tra i dati, con uno strato semantico che li rende interrogabili dai modelli AI tramite API e Model Context Protocol. La governance – compresa l’identificazione automatica di dati sensibili come dati personali o sanitari e il tracciamento della data lineage – è incorporata direttamente al livello del dato, non delegata a software esterni.

Per le organizzazioni che devono rispettare requisiti come NIS2, l’utilità pratica è palese: sapere dove si trovano i dati sensibili, come sono connessi e se sono gestiti in conformità alle policy è una condizione preliminare a qualsiasi progetto AI serio.

Data Stream: liberare le GPU dal lavoro sporco

Il secondo annuncio riguarda Everpure Data Stream, sviluppato in collaborazione con Nvidia sulla base dell’AI Data Platform reference design. L’obiettivo è sgravare le GPU da tutte le operazioni storage eseguite durante le pipeline AI – dall’ingestione all’inferenza – in modo che possano concentrarsi sul calcolo.

Umberto Galtarossa, Sr. Presales Manager di Everpure Italia

Galtarossa spiega il meccanismo con un’analogia efficace: “Con Everpure Data Stream, tutte le attività di movimentazione del dato lungo la pipeline AI vengono demandate allo storage, che le esegue come semplici cambi di puntatori. Le GPU possono così concentrarsi sul lavoro per cui sono state create”. È lo stesso principio che anni fa aveva portato alla creazione delle integrazioni VASA tra hypervisor e storage: anziché fare transitare i dati attraverso il server, si delegano le operazioni allo storage, che le esegue internamente.

Ridimensionando un po’ i toni roboanti del comunicato, che cita una riduzione dei tempi di preparazione dei dati “da mesi a minuti”, Galtarossa conferma che “Da giorni a ore è un ordine di grandezza del tutto veritiero”.

Performance on demand e la risposta alla carenza di chip

Sul fronte dello storage as-a-service, l’annuncio più rilevante per i responsabili infrastruttura è Evergreen//One Overdrive, disponibile nel terzo trimestre 2026. Aggiunge alla componente Evergreen//One – il modello storage as-a-service on-premise di Everpure che permette di estendere e pagare lo storage in base alla capacità utilizzata – anche un buffer di performance fino al 25% sopra la baseline, attivabile temporaneamente senza upgrade permanenti dell’abbonamento.

“Un cliente che beneficiava già di flessibilità nello spazio oggi ha la stessa flessibilità anche nelle performance. Se nel Black Friday ha bisogno di un 25% di capacità computazionale in più, può usarla solo per quel periodo”, spiega Galtarossa. Il modello risponde anche a una preoccupazione concreta: in un momento di carenza di componenti flash e prezzi volatili, la formula as-a-service con prezzi bloccati per tutta la durata del contratto e tempi di consegna brevi – Everpure dichiara circa un mese – riduce l’incertezza del capacity planning tradizionale in un momento in cui il mercato dei componenti è così volatile.

Gestione della flotta e mobilità dei workload

Il terzo pilastro è l’evoluzione di Everpure Fusion, il software che gestisce l’intera flotta di storage come un unico piano di dati. La funzione Workload Rebalance & Mobility, prevista per il quarto trimestre 2026, consente di spostare a caldo i dati di un’applicazione tra livelli di performance diversi – da un FlashArray ad alte prestazioni a uno più economico, per esempio – in base all’effettiva priorità applicativa.

Un’applicazione critica durante il periodo di picco può essere retrocessa a un livello a basso costo quando diventa dormiente, senza interruzioni di servizio. Su questo principio si basa la promessa di dare “il giusto livello di servizio in base all’effettiva necessità”, con un risparmio potenzialmente significativo per chi gestisce carichi di lavoro stagionali o con priorità variabili.

L’anomaly detection che parte dallo storage

Tra le funzioni di Everpure Fusion già disponibili, vale la pena segnalare l’anomaly detection a livello di array. Il sistema monitora i pattern di lettura/scrittura e le dimensioni dei blocchi per ogni workload, intercettando variazioni anomale che potrebbero indicare un attacco ransomware in corso.

“Se un’applicazione transazionale passa improvvisamente al 100% di scritture con block size da 256 KB, lo storage se ne accorge e complementa i software di intrusion detection che operano a livello più alto”, spiega Galtarossa. L’idea non è sostituire i SIEM o i tool di sicurezza esistenti, ma aggiungere un livello di rilevamento più vicino ai dati, utile soprattutto quando i layer superiori sono già stati compromessi.

Integrazione, non sostituzione

Un tema che attraversa tutta la conversazione è il posizionamento di Everpure rispetto all’ecosistema più ampio. La domanda è legittima: con la proliferazione di piattaforme dati, data lake e ora agenti AI ciascuno con la propria base dati, il rischio è che ai silos applicativi si sostituiscano silos agentici.

Per Galtarossa, “L’ idea non è sostituirci agli altri software, ma integrarci con l’ecosistema. Capiamo all’interno del data storage che qualcosa sta succedendo e comunichiamo via API con gli altri software che fanno questo di mestiere a 360 gradi”. Data Intelligence, in particolare, è progettata per funzionare su qualsiasi storage, non solo sulle piattaforme Everpure.

Ciò detto, questo posizionamento non è privo di criticità: funzioni come la classificazione automatica dei dati e la governance integrata si sovrappongono parzialmente a ciò che fanno alcune piattaforme dati presenti mercato. La differenza che Everpure rivendica è il livello di accesso: operare direttamente sullo storage permette visibilità e controllo che le soluzioni SaaS più alte nella stack non possono garantire.