Dell Technologies hat erweiterte Funktionen für seine Dell AI Data Platform vorgestellt, um Unternehmen dabei zu unterstützen, verteilte und isolierte Unternehmensdaten effizienter in handlungsorientierte KI-Erkenntnisse zu verwandeln. Als weltweit führender Anbieter von KI-Infrastruktur – gemäß IDC-Statistiken für das erste Halbjahr 2024 – positioniert Dell die Plattform als zentrales Element des Dell AI Factory. Ziel ist es, die Komplexität von Datenpipelines zu reduzieren, Prozesse zu vereinheitlichen und skalierbare, KI-fertige Daten bereitzustellen. Durch die Entkopplung von Speicher und Verarbeitung werden Engpässe bei KI-Workloads wie Modelltraining, Fine-Tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder Inferencing überwunden. Die Plattform basiert auf einer offenen, modularen Architektur und ist nahtlos in die NVIDIA AI Data Platform-Referenzarchitektur integriert. Kernbestandteile sind vier zentrale Bausteine: Speicher-Engines (Dell PowerScale und ObjectScale), Data Engines, ein Agentic Layer und ein MCP-Server. Die Speicherlösungen bieten hohe Leistung, Sicherheit und Multi-Protokoll-Zugriff, entscheidend für die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen. Die Data Engines, entwickelt in Zusammenarbeit mit NVIDIA, Elastic und Starburst, ermöglichen Echtzeit-Abfragen und die Automatisierung von Datenprozessen. Insbesondere der neue Data Analytics Engine Agentic Layer nutzt große Sprachmodelle (LLMs), um Rohdaten in geschäftsreife Produkte in Sekundenschnelle zu transformieren – inklusive automatisierter Dokumentation, Erkenntnisgewinnung und Integration in SQL-Workflows. Zudem wird der Zugriff auf Vektor-Speicher (z. B. Iceberg, PostgreSQL + PGVector) vereinheitlicht, was RAG- und Suchanwendungen erheblich beschleunigt. Enterprise-Grade-Monitoring und Governance sichern Transparenz und Kontrolle über KI-Nutzung. Der neue MCP Server unterstützt die Entwicklung von Multi-Agent-Systemen und KI-Anwendungen. Die Kooperation mit führenden Technologiepartnern unterstreicht die strategische Bedeutung der Plattform. NVIDIA betont, dass die KI-optimierte Speicherarchitektur nicht nur Leistung, sondern auch Verständnis für den Inhalt der Daten bietet. Elastic hebt hervor, dass die Integration von Elasticsearch die Suche und Erkenntnisgewinnung aus unstrukturierten Daten revolutioniert. Starburst betont, dass die Datenfederierung mit Dell die Analyse von Daten aus beliebigen Quellen ermöglicht – ein entscheidender Schritt für den Übergang von KI-Piloten in die Produktion. Maya HTT berichtet von Anwendungen in der Industrie, etwa bei der Beschleunigung der Satellitenproduktion und der Echtzeit-Telemetrie für Schiffe, wodurch Effizienz, Sicherheit und Nachhaltigkeit gesteigert werden. Die Plattform ist ab sofort verfügbar und setzt auf bewährte Dell-Infrastruktur (PowerScale, ObjectScale) und NVIDIA-Technologie. Benchmark-Daten basieren auf internen Analysen und zeigen signifikante Leistungsverbesserungen, insbesondere bei Objekt-Lesedurchsätzen und Latenz. Die Ergebnisse sind jedoch abhängig von der konkreten Konfiguration. In der Branche wird die Plattform als Meilenstein in der KI-Infrastruktur gesehen. Experten schätzen, dass die Entkopplung von Speicher und Verarbeitung sowie die Integration von LLMs in Datenpipelines die Markteinführungszeit für KI-Lösungen erheblich verkürzen. Dell Technologies positioniert sich damit nicht nur als Infrastrukturanbieter, sondern als strategischer Partner für die digitale Transformation. Die enge Kooperation mit NVIDIA, Elastic und Starburst unterstreicht die Bedeutung offener, modularer Ökosysteme in der KI-Ära.