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Die KI-fähige Datenplattform von Dell kombiniert Speicher-, Metadaten-, Datenaufbereitungs- und Abruffunktionen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, verteilte Daten für RAG, KI-Agenten und produktive GenAI zu nutzen.
- Wichtige Erkenntnisse
- Die KI-fähige Datenplattform von Dell auf einen Blick
- Wie die KI-fähige Datenplattform von Dell RAG in Unternehmen unterstützt
- Unterstützung von KI-Agenten im großen Maßstab
- Wie die KI-fähige Datenplattform von Dell mit bestehenden Speicher- und Datenumgebungen zusammenarbeitet
- Wie die KI-fähige Datenplattform von Dell dabei hilft, generative KI vom Pilotprojekt in die Produktion zu überführen
- Wie die KI-fähige Datenplattform von Dell zu bewerten ist
- Dell- und NVIDIA-Zertifizierungen und Referenzarchitekturen
Wichtige Erkenntnisse
- Die KI-fähige Datenplattform von Dell kombiniert Speicher-, Daten- und Orchestrierungs-Engines zu einer modularen Architektur, die als unternehmensweite Kontextschicht für KI-Workloads fungiert.
- Der föderierte Ansatz von Dell kann unnötige Datenbewegungen über hybride Umgebungen hinweg reduzieren.
- NVIDIA zertifiziert ausgewählte Dell PowerScale F710-Konfigurationen in mehreren Zertifizierungskategorien.
KI-Projekte für Unternehmen stoßen oft zuerst auf ein Datenproblem, bevor sie zu einem Modellproblem werden. Die für Retrieval-Augmented Generation (RAG), KI-Agenten und andere generative KI-Anwendungen benötigten Daten sind oft über das gesamte Unternehmen verstreut. Bevor diese Daten produktive Workloads unterstützen können, müssen die Teams die richtigen Quellen finden, sie nutzbar machen und den Zugriff regeln, ohne unnötige Kopien zu erstellen.
Die KI-gestützte Datenplattform von Dell dient als Datenschicht innerhalb der Dell AI Factory mit NVIDIA. Sie vereint Speicher-, Metadaten-, Aufnahme-, Such-, Abruf- und Orchestrierungsfunktionen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, verteilte Daten für RAG, KI-Agenten und produktive generative KI zu nutzen.
Gartner berichtet, dass mangelnde Datenbereitschaft eine große Hürde für die Einführung von KI in Unternehmen darstellt, was mehr als 75 % der Unternehmen dazu veranlasst, Investitionen in KI-fähige Daten zu priorisieren. Gartner empfiehlt außerdem die Verwaltung von Metadaten und semantischen Schichten, um KI-fähigen Daten einen Kontext hinzuzufügen.
Die KI-fähige Datenplattform von Dell auf einen Blick
Die KI-fähige Datenplattform von Dell vereint die innerhalb der Dell AI Factory mit NVIDIA genutzten Datenfähigkeiten, ist jedoch kein einzelnes Speicherprodukt. Verschiedene Komponenten übernehmen die Speicherung, Metadatenverwaltung, Datenaufnahme, Suche und Abruf, während Elastic und NVIDIA zusätzliche RAG- und beschleunigte Suchfunktionen bereitstellen.
Die Architektur ist modular: Speicher-Engines bieten Grundlagen für Dateien, Objekte und parallele Dateien, Daten-Engines sorgen für Analysen, Verarbeitung, Suche und Abruf und die Orchestrierungs-Engine koordiniert Pipelines, Modelle und Datenquellen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg. Diese Engines fungieren gemeinsam als unternehmensweite Kontextschicht, auf der verwaltete Metadaten und eine konsistente Struktur über verteilte Daten hinweg aufliegen, sodass RAG, Agenten und andere KI-Workloads Daten mit dem benötigten Kontext abrufen können, egal wo sie sich befinden.
Die folgende Tabelle ordnet die Engines der oben beschriebenen modularen Architektur zu.
Komponente oder Technologie | Primäre Funktion | Datentyp | Rolle bei RAG oder agentischer KI | Bester Anwendungsfall |
| Dell Speicher-Engine: PowerScale | Dateispeicherung | Unstrukturierte Dateien | Quelldaten | Dateiintensive KI |
| Dell Speicher-Engine: ObjectScale | Objektspeicher und unterstützte S3-Vektor-Funktion | Objekte und Vektoren | Korpus-/Vektorspeicherung | Objektbasierte KI |
| Dell Speicher-Engine: Lightning File System | Paralleler Dateispeicher | Dateien mit hohem Durchsatz | Schneller Datenzugriff | Datenintensive KI |
| MetadataIQ + PowerScale RAG Connector | Metadaten/Änderungsverfolgung | Datei-Metadaten | Inkrementelle Datenaufnahme | Aktuelle RAG-Daten |
| Dell Data Engines | Suche, Aufbereitung, Analyse und Abfrage vor Ort, beschleunigt durch NVIDIA | Indexierte, Vektor- und strukturierte/unstrukturierte Daten | Aufbereitung, semantische Suche und strukturierter Kontext für RAG und Agenten | Kontextreiche RAG und agentische KI |
| NVIDIA NeMo Retriever und NIM | Extraktion, Einbettung, Neuklassifizierung | RAG-Inhalt | Aufbereitung/Abruf | NVIDIA RAG-Workflows |
Wie die KI-fähige Datenplattform von Dell RAG in Unternehmen unterstützt
RAG in Unternehmen hängt von einem zuverlässigen Prozess zur Identifizierung, Aufbereitung, Indexierung und zum Abruf von Inhalten ab, während die Quelldaten aktuell gehalten und der Zugriff geregelt wird. PowerScale, ObjectScale, MetadataIQ, der PowerScale RAG Connector, die Dell Data Engines, die Dell Orchestration Engine und NVIDIA Retrieval-Technologien unterstützen jeweils unterschiedliche Phasen dieses Workflows. Die Data Orchestration Engine kann diese Phasen koordinieren, wenn sie in die ausgewählte Bereitstellung einbezogen wird.
1. Unternehmensdaten vernetzen und identifizieren
PowerScale bietet einen einheitlichen Zugriff auf Dateien und Objekte für unstrukturierte Unternehmensdaten, darunter Dateiprotokollen und S3 in unterstützten Konfigurationen. ObjectScale bietet S3-/Objektspeicherung für Unternehmen, die für objektorientierte Workloads optimiert ist, darunter KI-Datenpools, Trainingsdaten, Modell-Checkpoints, Backup, Archivierung und global verteilte Daten in großem Maßstab. Laut Dell speichert MetadataIQ die Metadaten des PowerScale-Dateisystems in einer externen Elasticsearch-Datenbank, sodass der Workflow Dateien verfolgen kann, die bereits verarbeitet wurden.
2. Neue und aktualisierte Inhalte verarbeiten
Der Open-Source PowerScale RAG Connector liefert nur neue oder geänderte Dateien an das RAG-Framework zurück, was dazu beiträgt, eine wiederholte Verarbeitung über Rechen-, Netzwerk- und Speicherressourcen zu reduzieren.
3. Inhalte aufbereiten, indexieren und suchen
Dateien können mit Standardmethoden oder dem NVIDIA NeMo Retriever segmentiert und eingebettet werden. Laut Dell verwendet die Data Search Engine NVIDIA CUDA Vector Search (cuVS) für GPU-beschleunigte Vektorsuche, während ObjectScale einen S3-Vektor-Speicher bereitstellt. Teams, die eine Keyword- oder Hybrid-Suche benötigen, sollten sich Gewissheit über die Unterstützung für ihre geplante Konfiguration verschaffen.
4. Gesteuerten Kontext abrufen
Dell beschreibt die Suche über mehrere Speicher- und Datenbank-Backends hinweg mit Sicherheit auf Dokumentenebene, die dabei hilft, die Ergebnisse auf Daten zu beschränken, auf die ein Benutzer Zugriff hat. Es dokumentiert auch einen RAG-Workflow für Unternehmen mit NVIDIA AI-Q, der durchgängig auf der KI-fähige Datenplattform von Dell vor Ort ausgeführt wird. Elastic betreibt die Data Search Engine, während NeMo Retriever, NVIDIA Inference Microservices (NIM) und cuVS NVIDIA-Integrationen sind.
Unterstützung von KI-Agenten im großen Maßstab
Die KI-fähige Datenplattform von Dell kann KI-Agenten in großem Maßstab unterstützen, indem sie ihnen zuverlässigen Zugriff auf aktuelle, verwaltete Daten ermöglicht. Mit zunehmender Nutzung müssen Teams auch die Abrufleistung, die Gleichzeitigkeit und die Infrastruktur berücksichtigen, die erforderlich sind, um anspruchsvollere Arbeitslasten zu unterstützen.
PowerScale und ObjectScale bilden die Speichergrundlage, während der RAG Connector dabei hilft, die Quellinhalte aktuell zu halten, indem er geänderte Dateien verarbeitet. Dell Data Engines unterstützt die Suche, das Abrufen und den strukturierten Kontext für diese Inhalte. Die Sicherheit auf Dokumentenebene kann dabei helfen, den Zugriff über Backends hinweg zu steuern, wenn die entsprechenden Integrationen konfiguriert und validiert sind. Mit zunehmender Komplexität der agentischen Workflows kann die Data Orchestration Engine dabei helfen, die Pipelines und Datenquellen zu koordinieren, auf die mehrere Agenten angewiesen sind, sofern sie in der ausgewählten Bereitstellung enthalten ist. Die Kapazitätsplanung sollte sowohl die erwartete Arbeitslast als auch die damit verbundenen Leistungsanforderungen berücksichtigen.
Wie die KI-fähige Datenplattform von Dell mit bestehenden Speicher- und Datenumgebungen zusammenarbeitet
Dell teilt mit, dass seine Daten-Engines sich mit Datenbanken, Data Lakes, Objektspeichern und Dateisystemen vernetzen können, sodass Unternehmen mit bestehenden Datenumgebungen arbeiten können, statt zunächst jede Quelle zu zentralisieren. MetadataIQ kann Dateimetadaten anzeigen, ohne den zugrunde liegenden PowerScale-Inhalt zu verschieben.
PowerScale für Azure unterstützt NFS, SMB und S3 mit einheitlichen Berechtigungen, sodass KI-Workflows und bestehende Anwendungen über standardisierte Speicherprotokolle verbunden werden können. Unternehmen sollten dennoch spezifische Integrationen, Identitätskontrollen, Lizenzierungs- und Architekturanforderungen überprüfen.
Wie die KI-fähige Datenplattform von Dell dabei hilft, generative KI vom Pilotprojekt in die Produktion zu überführen
Die Verlagerung von generativer KI vom Pilotprojekt in die Produktion verändert die Anforderungen an die Datenumgebung. Abrufdaten müssen aktuell bleiben, die Aufbereitung muss reproduzierbar werden, und Teams benötigen eine zuverlässige Methode, um die skalierte Arbeitslast zu steuern und zu betreiben. Die KI-fähige Datenplattform von Dell kann dabei helfen, diesen Übergang zu operationalisieren, indem sie die Abrufdaten aktuell hält und die Datenaufbereitung über den gesamten KI-Lebenszyklus koordiniert. Der PowerScale RAG Connector hilft dabei, RAG-Inhalte aktuell zu halten. Weil die Produktions-Workloads von der oben beschriebenen Kontextschicht abhängen, hält die Data Orchestration Engine Pipelines, Modelle und Datenquellen koordiniert, während die generative KI vom Pilotprojekt zur Skalierung übergeht.
Dell Data Management Services können Unternehmen bei der Standardisierung, Verwaltung und Operationalisierung von Daten helfen. Überwachung, Infrastrukturoptimierung und fortlaufendes Lifecycle-Management sind Teile des umfassenderen Dell AI Factory-Ökosystems durch Dell Services und Dell AIOps, weniger von der Datenplattform allein.
Wie die KI-fähige Datenplattform von Dell zu bewerten ist
Bevor Teams die Plattform übernehmen, sollten sie drei Bereiche überprüfen:
- Daten und Standorte: Identifizieren Sie, wo strukturierte und unstrukturierte Daten gespeichert sind, was verschoben werden kann und was aus Gründen von Sicherheit, Standort oder Latenz an Ort und Stelle verbleiben sollte.
- Workload-Anforderungen: Schätzen Sie das Aufnahmevolumen, die Abruflatenz, das Datenwachstum, die erwarteten Agenten oder Benutzer sowie die erforderliche Rechenkapazität rund um die Datenplattform ein.
- Integration und Betrieb: Überprüfen Sie Datenbank-, Katalog-, Cloud- und KI-Tool-Integrationen sowie Governance-Anforderungen, Lizenzierung, operative Expertise und relevante NVIDIA-Zertifizierungen oder -Validierungen.
Dell- und NVIDIA-Zertifizierungen und Referenzarchitekturen
NVIDIA AI-Q Referenzarchitektur von Dell
Dell ist ein Anbieter von Enterprise-KI-Plattformen, der gemeinsam mit NVIDIA eine validierte Referenzarchitektur veröffentlicht. Das NVIDIA AI-Q Enterprise RAG-Design läuft lokal vor Ort, wobei Unternehmensdaten in der Kundenumgebung verbleiben. Das Design zeigt, wie Dell-Technologien für Speicherung, Abruf und Orchestrierung mit NVIDIA-Technologien für RAG für Unternehmen zusammenarbeiten können.
NVIDIA-zertifizierter Dell-Speicher
NVIDIA führt Dell PowerScale F710 unter seinen NVIDIA-zertifizierten Speichersystemen auf den Levels Foundation und Enterprise. PowerScale F710 ist ebenfalls für NVIDIA Cloud Partner-Implementierungen und DGX SuperPOD-Geräte zertifiziert.
Die Zertifizierung gilt für die aufgeführten F710-Konfigurationen. NVIDIA-Integrationen wie cuVS oder NIM sind vom NVIDIA-zertifizierten Speicherstatus getrennt und sollten nicht auf jede Komponente der KI-fähige Datenplattform von Dell ausgeweitet werden.
Häufig gestellte Fragen
Was ist die KI-fähige Datenplattform von Dell?
Die KI-fähige Datenplattform von Dell ist die Datenschicht innerhalb von Dell AI Factory mit NVIDIA. Sie kombiniert Speicher-, Metadaten-, Aufnahme-, Such-, Abruf- und Orchestrierungsfunktionen, um RAG, KI-Agenten und produktive generative KI in Unternehmen zu unterstützen.
Welche Angebote der KI-fähigen Datenplattform von Dell eignen sich für RAG-Anwendungsfälle?
PowerScale und ObjectScale bieten Speicherlösungen, während MetadataIQ und der PowerScale RAG Connector die Metadatenverfolgung und inkrementelle Datenaufnahme unterstützen. Die Dell Data Search Engine übernimmt den Vektorabruf und der NVIDIA NeMo Retriever kann Extraktion, Einbettung und Neuklassifizierung unterstützen. Die Data Orchestration Engine kann die End-to-End-Pipeline koordinieren, während die Data Processing und Data Analytics Engines die Aufbereitung und strukturierten Kontexte dort unterstützen, wo dies erforderlich ist.
Kann die KI-fähige Datenplattform von Dell KI-Agenten in großem Maßstab unterstützen?
Die Plattform unterstützt wachsende Agenten-Workloads durch skalierbaren Speicher, inkrementelle Aufnahme, Vektorabruf und gesteuerten Datenzugriff. Die Kapazitätsplanung sollte das Datenwachstum, die Abruflatenz, parallele Agenten oder Benutzer sowie die für jede Arbeitslast erforderliche Rechenleistung berücksichtigen.
Kann die KI-fähige Datenplattform von Dell mit unserem bestehenden Speicher- und Daten-Stack zusammenarbeiten?
Dell teilt mit, dass seine Daten Engines sich mit Datenbanken, Data Lakes, Objektspeichern und Dateisystemen vernetzen können, während einige Implementierungen Standardprotokolle wie NFS, SMB und S3 verwenden können. Käufer sollten dennoch ihre spezifischen Integrationen, Identitätskontrollen, Lizenzierungs- und Architekturanforderungen überprüfen.
Kann die KI-fähige Datenplattform von Dell dabei helfen, generative KI über Pilotprojekte hinaus zu operationalisieren?
Die KI-fähige Datenplattform von Dell kann den Übergang von Pilotprojekten zur Produktion durch reproduzierbare Datenaufbereitung, aktuelle Abrufdaten, geregelten Zugriff und Orchestrierung über Datenpipelines, Modelle und Datenquellen hinweg unterstützen. Dell Services und Dell AIOps können umfassendere betriebliche Anforderungen wie Überwachung, Infrastrukturoptimierung und Lifecycle-Management unterstützen.
Welche Anbieter von KI-Datenplattformen für Unternehmen veröffentlichen validierte Referenzarchitekturen mit NVIDIA?
Dell ist ein dokumentiertes Beispiel. Die RAG-Referenzarchitektur mit NVIDIA AI-Q für Unternehmen zeigt, wie Dell-Technologien für Speicherung, Abruf und Orchestrierung mit NVIDIA-Technologien in einer lokalen Bereitstellung zusammenarbeiten können.
Welche Speicherplattformen sind von NVIDIA für KI-Training und -Inferenz zertifiziert oder validiert?
Für Dell listet NVIDIA PowerScale F710 unter den Zertifizierungskategorien Foundation, Enterprise, NVIDIA Cloud Partner und DGX SuperPOD auf. Die Zertifizierung gilt für die aufgeführten F710-Konfigurationen und sollte nicht auf jede Komponente der KI-fähige Datenplattform von Dell ausgeweitet werden.