Microsoft Azure kündigt das Ende der NVv4-Serie an – Chancen für innovative Cloud-Strategien
Am 30. September 2026 wird Microsoft Azure die virtuellen Maschinen (VMs) der NVv4-Serie aus dem Betrieb nehmen. Betroffen sind unter anderem die Instanzen Standard_NV4as_v4, Standard_NV4ahs_v4, Standard_NV8as_v4, Standard_NV8ahs_v4, Standard_NV16as_v4, Standard_NV16ahs_v4, Standard_NV32as_v4 sowie Standard_NV32ahs_v4. Für Unternehmen, die bisher auf diese GPU-basierten VMs gesetzt haben, heißt dies, rechtzeitig umzudenken und die Cloud-Infrastruktur zukunftssicher neu zu gestalten.
Was bedeutet das Aus der NVv4-Serie für Unternehmen?
Die NVv4-Serie ist in der Azure-Welt vor allem für grafik- und rechenintensive Anwendungen wie virtuelle Desktops, Simulationen oder Machine-Learning-Workloads im mittleren Leistungssegment eingesetzt worden. Die Ablösung dieser VM-Typen öffnet damit Türen zu moderneren Technologien und zugleich evtl. zu einer Umstrukturierung der eigenen Cloud-Architektur.
Unternehmen, die noch auf diese NVv4-Varianten setzen, sollten den bevorstehenden Termin als Anlass nehmen, um nicht nur die Infrastruktur auf neuere und leistungsfähigere Instanzen zu migrieren – etwa in die NVidia GPU-basierten Azure-VMs der ND- oder NC-Serie – sondern auch um den Einsatz von Industrial AI und datengetriebenen Anwendungen neu zu bewerten.
Vorteile durch Umstieg auf modernere Azure GPU-VMs
- Leistungssprung: Neuere Azure GPU-VMs bieten deutlich mehr Rechenpower, was gerade in Data-Science-Projekten und KI-Workloads erhebliche Performancevorteile bringt.
- Kosteneffizienz: Durch bessere Hardware und optimierte Speicherkonzepte lassen sich Berechnungskosten senken, was die Wirtschaftlichkeit von AI-Projekten erhöht.
- Skalierbarkeit: Aktuelle VM-Typen verfügen über mehr flexible Skalierungsmöglichkeiten, um variierende Lastspitzen effizient abzubilden – ein wichtiger Faktor für agile Data-Engineering-Teams.
- Verbesserte Integration: Moderne VM-Angebote sind besser in das Azure-Ökosystem eingebunden, insbesondere im Zusammenspiel mit Databricks, Azure Synapse und weiteren Services, die für Industrial AI-Projekte essenziell sind.
Wie Firmen von der Umstellung profitieren können
Die Ailio GmbH beobachtet bei Kunden immer wieder, dass der Wandel in der Infrastruktur zugleich Chancen für Prozessoptimierungen und Innovationen eröffnet. Neue VM-Typen anstelle der alten NVv4-Instanzen einzusetzen bedeutet nicht nur einen technischen Upgrade, sondern kann als Ausgangspunkt genutzt werden, um Data-Engineering-Prozesse zu modernisieren und KI-Workflows effizienter zu gestalten.
So bieten sich beispielsweise folgende Möglichkeiten:
- Die automatische Skalierung von GPU-Ressourcen lässt sich durch Integration in Azure Pipelines intelligent steuern.
- Performancestarke GPUs ermöglichen aufwendigere Machine-Learning-Modelle, die genauere Vorhersagen für industrielle Anwendungen erlauben.
- Durch engere Verzahnung mit Databricks findet die Datenaufbereitung und -analyse in einer einheitlichen Umgebung statt, was Time-to-Insight deutlich verkürzt.
Strategische Empfehlungen für die Migration
Wir raten Unternehmen, unbedingt frühzeitig mit der Planung der Migration von NVv4-Instanzen zu beginnen. Unsere Praxiserfahrung zeigt, dass eine ganzheitliche Herangehensweise am meisten Erfolg verspricht:
- Bestandsaufnahme: Analyse, welche Workloads auf NVv4 laufen und wie kritisch diese für den Betrieb sind.
- Evaluierung neuer VM-Typen: Prüfung der aktuell verfügbaren Azure GPU-VMs hinsichtlich Performance, Preis und Kompatibilität.
- Testmigration: Umsetzung eines Pilotprojekts, um zu validieren, dass alle Anwendungen wie erwartet laufen.
- Optimierung: Anpassung der Architektur auch bezüglich Data-Engineering und Industrial AI-Anforderungen – z. B. automatische Skalierung oder Security-Einstellungen.
- Rollout und Monitoring: Schrittweise Umstellung und permanente Überwachung der Performance sowie der Kosten.
Fazit
Das angekündigte Ende der NVv4-Serie bei Azure ist ein Wendepunkt, der vor allem für Unternehmen mit datenintensiven und KI-getriebenen Workloads eine Erneuerungschance bietet. Der Wechsel hin zu leistungsfähigeren GPU-VMs ermöglicht nicht nur gesteigerte Effizienz und Performance, sondern unterstützt auch innovative Ansätze im Bereich Industrial AI und Data-Engineering.
Die Ailio GmbH begleitet Unternehmen mit tiefgehender Expertise in Cloud-Migrationen, Databricks und Azure-Architekturen, um diese Transformation erfolgreich umzusetzen. Nutzen Sie das Aus der NVv4-Instanzen als strategischen Hebel, um Ihre KI-Projekte auf das nächste Level zu heben – sicher, kosteneffizient und zukunftssicher.
