NetApp AI Data Engine und AFX-Systeme für KI All-Flash-Storage und Datenservice für KI von NetApp

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Mit der AXF-Serie bringt NetApp ein disaggregiertes Storage-System mit optionalen Compute-Nodes für anspruchsvolle KI-Anwendungen auf den Markt. Die NetApp AI Data Engine soll die Datennutzung für KI-Anwendungen einfacher und sicherer machen.

Rund 60 Prozent aller KI-Projekte könnten im kommenden Jahr scheitern, da das Management der Daten nicht an die Anforderungen von KI angepasst ist, warnt Gartner. Traditionelle Datenmanagement-Systeme seien oft zu langsam und zu unflexibel für die KI-Teams. Zudem sind die Daten oft über viele Silos verteilt, und es fehlt an den nötigen Metadaten.

NetApp will diese Probleme mit der NetApp AI Data Engine, den disaggregierten AFX-Systemen und neuen Lösungen für die Google Cloud und Microsofts Azure adressieren.

KI-Datenservice für die hybride Cloud

Die NetApp AI Data Engine (AIDE) ist ein umfassender KI-Datenservice, der einen globalen Überblick auf alle NetApp-Daten in der hybriden Cloud bieten soll. AIDE umfasst:

• eine Metadaten-Engine für das schnelle Finden relevanter Daten,

• Data Sync auf Basis von SnapMirror und

• SnapDiff für das automatische Synchronisieren von Daten und das Erkennen von Änderungen, um redundante Kopien von Daten zu vermeiden,

• Data Guardrails und

• einen Data Curator.

Für die Guardrails werden alle Daten kontinuierlich gescannt und kategorisiert, um sensible Informationen zu finden und gegebenenfalls von der Nutzung durch KI-Anwendungen auszuschließen. Dieser Vorgang läuft automatisiert auf Basis regulatorischer Vorgaben. Der Data Curator ermöglicht schließlich den KI-Teams den Aufbau kuratierter Datensammlungen für KI-Anwendungen und die Vorbereitung für RAG durch eine integrierte Vektorisierung. Laut NetApp nutzt AIDE dafür die Nvidia AI Data Platform als Referenzdesign für Vektorisierung und Retrieval der Daten.

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KI-Storage mit optionalen Compute-Nodes

Eine passende Hardware-Plattform bildet die neuen All-Flash-Systeme der AFX-­Serie. AFX ist ein disaggregiertes System, bestehend aus den AFX-1K-Storage-Controllern und den NX224-Storage-Enclosures mit bis zu 24 NVMe-SSDs. Letztere bilden einen gemeinsamen Storage-Pool und werden mit den Controllern durch ein Highspeed-Netzwerk mit niedriger Latenz verbunden. Als optionale Komponente kommen noch die DX50 Data Compute Nodes im 1U-Format mit einem 64-Core-Prozessor AMD Epyc 9554P und einer Nvidia-L4-GPU hinzu, auf der dann die NetApp AI Data Engine laufen kann. Die L4 ist eine Blackwell-Karte mit 16 GB GDDR6X.

Als stärkere Alternative will der Hersteller künftig die von etlichen Herstellern angebotenen RTX-Pro-Server mit RTX-Pro-6000-Karten unterstützen. Ein AFX-Cluster kann aus insgesamt 128 Controllern und 52 Enclosures bestehen, die zusammen mehr als ein Exabyte an schnellem SSD-Speicher bereitstellen können. Pro Cluster lassen sich zusätzlich bis zu zehn DX50-Nodes einsetzen.

AFX kann zudem als Storage-System in FlexPod AI integriert werden, NetApps gemeinsame Lösung mit Cisco, die dafür UCS-Server mit Nvidia-GPUs und die Netzwerkkomponenten stellen.

Kunden, die ein großes einmaliges Investment in AFX und AIDE umgehen wollen, können den KI-Datenservice und die Systeme auch als Keystone-STaaS mit monatlicher Bezahlung buchen. Dabei sind laut NetApp ohne zusätzliche Kosten bis zu 20 Prozent Burst-Kapazität für fluktuierende KI-Workloads enthalten.

NetApp-Storage für KI-Lösungen der Hyperscaler

Kunden, die für ihre KI-Anwendungen die Angebote der Hyperscaler nutzen, können dort ebenfalls NetApp-Lösungen für das Datenmanagement nutzen. So lassen sich die NetApp Volumes in der Google Cloud künftig über einen direkten und sicheren Kanal mit Googles Vertex-AI-Plattform verbinden, um so die Gemini-Modelle zu nutzen. Für KI-Services auf Microsoft Azure wie Microsoft Fabric, Azure OpenAI, Azure Databricks, Azure Synapse, Azure AI Search oder Azure Machine Learning, bietet NetApp als Neuheit eine Object-REST-API. Damit können Kunden direkt auf Azure NetApp Files zugreifen. Das bisherige Kopieren der Daten in einen separaten Objektspeicher fällt somit weg.

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