VMware Explore 2026 Praxis-Check – Bringt VMware VCF 9.1 mehr Spielraum für die Infrastruktur?

Auf der VMware Explore 2026 hat Broadcom mit VCF 9.1 Infrastruktur-Funktionen vorgestellt, die über reine Produktankündigungen hinausgehen. Ein technischer Blick auf Memory Tiering, Hardware-Kompatibilität und AI-Factory-Architektur.

Eine Reihe der vorgestellten Funktionen von „VMware Cloud Foundation (VCF) 9.1“ reichen weit in den operativen Alltag von Administratoren und Infrastrukturarchitekten hinein. Neben der prominent platzierten „VMware Private AI-Cloud“ standen dabei drei Themenfelder im Mittelpunkt vieler Breakout-Sessions:

• die Kompatibilität mit bestehender Serverhardware;

• NVMe Memory Tiering als neue Speicherschicht im Hypervisor;

• sowie die Integration heterogener KI-Beschleuniger in VCF.

Ich war vor Ort und ordne die technischen Details aus Sicht der Projektpraxis ein.

'All in' VCF

Die Broadcom-Veranstaltung VMware Explore ist vorbei. Und nun?

Hardware-Kontinuität: Was die erweiterte Compatibility Guide bedeutet

Ein Punkt, der in der öffentlichen Berichterstattung oft untergeht, betrifft die „Broadcom Compatibility Guide (BCG)“. Mit VCF 9.0 wurden nach Angaben von Broadcom die meisten für „vSphere“ und „vSAN 8.x“ zertifizierten Servermodelle automatisch in die Zertifizierung für „VCF 9.x“ übernommen; ein Novum, da die BCG in früheren Releases erst zum GA-Termin vollständig veröffentlicht wurde. Für Administratoren bedeutet das konkret: Ein Servermodell, das aktuell für vSAN 8.x als unterstützt gelistet ist, sollte vor jeder Neubeschaffung gegen die aktuelle BCG geprüft werden, statt pauschal von einem notwendigen Refresh auszugehen.

Wichtig für die Praxis ist die Unterscheidung zwischen „VCF Supported“ und „VCF Supported, Confirm w/Vendor“.

Letzteres verweist auf eine noch ausstehende Bestätigung durch den Server-Hersteller für eine bestimmte „ESXi“-Version und sollte vor der Planung explizit gegengeprüft werden.

Ich weise darauf hin, dass diese Kontinuität in Kundenprojekten regelmäßig unterschätzt wird: Beschaffungsentscheidungen werden häufig auf Basis veralteter Annahmen zur Hardwareunterstützung getroffen, obwohl die aktuelle BCG mittlerweile deutlich mehr Bestandssysteme abdeckt als noch vor zwei Jahren.

Memory Tiering: Architektur und Sizing-Parameter

Die aus technischer Sicht umfangreichste Neuerung ist „NVMe Memory Tiering“, seit VCF 9.0 verfügbar und mit 9.1 breiter produktionsreif. Das Prinzip: ESXi behandelt ein dediziertes NVMe-Gerät als zweite Speicherebene unterhalb des klassischen DRAM. DRAM bildet Tier 0, NVMe Tier 1; der Hypervisor verfolgt kontinuierlich, welche Speicherseiten aktiv („hot“) und welche inaktiv („cold“) sind, und verschiebt kalte Seiten transparent auf die NVMe-Ebene. Virtuelle Maschinen sehen weiterhin einen einzigen logischen Speicherpool, ohne Anpassungen am Gastbetriebssystem, an Anwendungen oder an „DRS“- und „vMotion“-Workflows, die beide tiering-bewusst arbeiten.

Bereit für die Datenflut?

Speicher-Tiering ist die einzige Option bis zur Ankunft neuer Technologien

Für die praktische Umsetzung sind einige Rahmenbedingungen relevant: Das NVMe-Gerät muss dediziert sein und darf nicht parallel für „vSAN“ genutzt werden, es sollte auf der Broadcom Compatibility Guide gelistet sein, und die maximale Größe einer Tier-Partition liegt bei 4 TB.

Das Standardverhältnis von DRAM zu NVMe liegt in VCF 9 bei 1:1, gegenüber 4:1 im technischen Preview von „VCF 8.0 U3“ eine deutliche Verschiebung, ist aber je nach Workload-Profil bis zu einem Verhältnis von 4:1 konfigurierbar. Für die Dimensionierung empfiehlt sich, die tatsächliche aktive Speichernutzung aus VCF Operations auszulesen, statt mit allokiertem Speicher zu planen; andernfalls drohen Fehleinschätzungen bei der Konsolidierungsrate.

Broadcom selbst beziffert das TCO-Einsparpotenzial durch Memory Tiering mit bis zu 40 Prozent, primär getrieben durch die aktuell hohen DRAM-Preise. Aus Comdivision-Projekten lassen sich vergleichbare, teils höhere Werte bestätigen, je nach Speicherprofil der jeweiligen Workloads.

Entscheidend ist dabei aus meiner Sicht ein architektonischer Punkt: Anders als klassische Speicheroptimierungen, die auf manuelle Einzelanpassungen pro Workload angewiesen sind und in der Praxis häufig am Pflegeaufwand scheitern, arbeitet Memory Tiering als automatisierter Prozess auf Cluster-Ebene. Der Hypervisor trifft die Tiering-Entscheidung laufend selbst; ein manuelles Nachjustieren pro Applikation entfällt.

VMware AI Factory: Heterogene Beschleuniger statt Single-Vendor-Lock-in

Der zweite Schwerpunkt der Explore 2026 war die „VMware AI Factory“, die als Automatisierungs- und Servicelayer auf VCF aufsetzt und laut Broadcom kein separates, kostenpflichtiges Produkt ist, sondern bereits in bestehenden VCF-9-Subscriptions enthalten. Ziel ist es, die Zeit von der Bare-Metal-Bereitstellung bis zum ersten produktiven Modell von Wochen auf Stunden zu reduzieren. Dafür kombiniert Broadcom VCF mit zertifizierten „AI ReadyNodes“ unter anderem von Cisco, Dell Technologies, Lenovo und Supermicro sowie mit einer neuen Partnerschaft mit „MetalSoft“ für herstellerunabhängige Bare-Metal-Automatisierung über „Redfish“- und „BMC“-Schnittstellen.

Technisch relevant für die Beschleunigerwahl: VCF unterstützt inzwischen explizit heterogene GPU- und Accelerator-Landschaften. Neben NVIDIA-GPUs, inklusive Blackwell-Architektur und „RTX PRO 6000“ Server Edition, hat Broadcom eine Kooperation mit AMD angekündigt, die VCF mit „AMD-Instinct“-GPUs und dem offenen „ROCm-Software“-Stack verbindet; ein „AMD-DVX“-Treiber bindet GPUs dabei direkt an große, über den „VMware vSphere Kubernetes Service“ konsumierte VMs an. Parallel zeigte Intel auf der Explore die Integration seines Gaudi-3-Beschleunigers in VCF-Umgebungen, inklusive Scale-up-Betrieb über den vendor device group generator. In der Praxis bedeutet das mehr Flexibilität bei der Beschaffung und eine geringere Abhängigkeit von der Verfügbarkeit einzelner GPU-Modelle in einem angespannten Lieferantenmarkt, Kapazitätsplanung und Beschleunigerwahl lassen sich dadurch stärker vom eigentlichen Workload-Bedarf statt von der Marktverfügbarkeit eines einzelnen Herstellers ableiten.

Über die Hardware-Ebene hinaus bündelt die „AI Factory“ GPU-Pooling für mehrteilige Nutzung, ein Model-Gallery-Interface für Inferenz- und RAG-Workflows sowie ein Observability-Dashboard für Token-Durchsatz, Latenz sowie Compute- und Memory-Auslastung.

Laut Broadcom unterstützt VCF darüber mehr als 150 Open-Source- und kommerzielle Modelle, von denen fünf Modellfamilien für den VCF-Betrieb explizit validiert wurden.

Neue GPU-Server, integrierter RDHx, KI-Modelle On-Prem

Dell baut „AI Factory“ aus

Was das für die Betriebspraxis bedeutet

Aus den Explore-2026-Ankündigungen ergeben sich mehrere konkrete Prüfpunkte für laufende oder anstehende Beschaffungsvorhaben:

• Erstens lohnt ein Abgleich der eigenen Serverflotte mit der aktuellen Broadcom Compatibility Guide, bevor ein Refresh allein aus Kompatibilitätsgründen budgetiert wird.

• Zweitens sollte Memory Tiering anhand der tatsächlichen aktiven Speichernutzung der eigenen Workloads bewertet werden, nicht anhand pauschaler Herstellerangaben, speicherintensive Datenbank- und Inferenz-Workloads profitieren erfahrungsgemäß am stärksten.

• Drittens ist bei der Planung von AI-Infrastruktur zu klären, ob eine dedizierte, isolierte GPU-Umgebung tatsächlich notwendig ist oder ob sich Beschleuniger verschiedener Hersteller in eine bestehende VCF-Landschaft integrieren lassen.

Aus der Projektpraxis heraus verweise ich dabei auf einen weiteren Aspekt: Memory Tiering, erweiterte Hardware-Kompatibilität und heterogene Beschleunigerlandschaften greifen in der praktischen Umsetzung ineinander, und ihre korrekte Dimensionierung erfordert Erfahrung aus mehreren Kundenumgebungen, nicht nur Herstellerdokumentation. Zertifizierungen wie der Broadcom-Knights-Status, den Broadcom nur an eine begrenzte Zahl von Partnertechnikern vergibt, sind dabei ein Indikator für praktische Projekterfahrung, ersetzen aber nicht die individuelle Prüfung der eigenen Workload- und Hardwaresituation.

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