Einführung von KI für Unternehmen unterschiedlicher Größe und Reifegrad. Vorab getestete validierte Architekturen, disaggregierter Speicher und Datenmanagement auf Unternehmensniveau als einheitliche Basis…
Hintergrund
NetApp und Cisco haben gemeinsam neue validierte Lösungen zum vereinfachten Aufbau von KI-Anwendungen vorgestellt. Basierend auf FlexPod sollen die neuen Angebote für Unternehmen einen einfachen und zuverlässigen Weg bieten, um die spezifischen Herausforderungen zu adressieren, die KI-Workloads insbesondere an die Rechen-, Netzwerk- und Speicherinfrastruktur stellen. (Stand, 3. Juni 2026)
Ankündigungsübersicht
Um Full-Stack-KI-Anwendungsfälle abzudecken, haben beide Hersteller dazu gemeinsam mit NVIDIA FlexPod-Lösungen auf Basis des NVIDIA Enterprise Reference Designs entwickelt. Die Lösungen unterstützen unter anderem folgende Anwendungsfälle (Quelle, Anbieter):
1. KI-Implementierungen in Unternehmen
„Unternehmen können mit der validierten Architektur eine performante Infrastruktur für KI-Anwendungsfälle bereitstellen, darunter Retrieval-Augmented Generation (RAG) und semantische Suche.
FlexPod reduziert die Komplexität der Integration und ermöglicht gleichzeitig die Ausführung von KI-Funktionen dort, wo sich die Daten befinden – mit integrierter End-to-End-Sicherheit. Die Architektur umfasst disaggregierten Speicher für die unabhängige Skalierung von Leistung und Kapazität mit NetApp AFX. Weitere Vorteile betreffen:
Zukünftige Funktionen zur Datenermittlung, -aufbereitung und -verwaltung durch die NetApp AI Data Engine (AIDE), die das Referenzdesign der NVIDIA AI Data Platform integriert;
Verteilte Sicherheit und Zero-Trust-konforme Kontrollen entlang der gesamten KI-Pipeline für KI-spezifische Risiken durch die Cisco Secure AI Factory mit NVIDIA.
Als Grundlage für die Secure AI Factory verwandelt die Cisco-KI-Netzwerkinfrastruktur mit Nexus One das Netzwerk in eine deterministische Fabric, um die xPU-Auslastung zu maximieren, Bearbeitungszeiten zu verkürzen und vorhersagbare KI-Ergebnisse in großem Maßstab zu liefern.
2. KI-Inferenz und RAG-Workflows
Um die Vorteile von KI mit ihren vorhandenen Daten nutzen zu können, bietet die vorinstallierte Lösung einen validen Weg, um insbesondere Kosten, Komplexität und den Bedarf an Fachkenntnissen zu reduzieren.
3. Edge-Computing
Unterstützt KI-Inferenz sowie containerisierte und virtualisierte Workloads am Edge, um eine geringere Latenz bei gleichzeitig betrieblicher Konsistenz zu gewährleisten.
Durch die Ausweitung der FlexPod-Architektur auf Remote- und Edge-Standorte sind schnellere Amortisationszeiten und eine geringere Komplexität im Vergleich zu maßgeschneiderten Infrastrukturen oder isolierten IT-Stacks (an jedem Standort) möglich.
Kombination von Cisco Unified Edge mit NetApp-Speicheroptionen: Zentralisiertes Flottenmanagement, richtlinienbasierte Konfiguration und automatisierte Orchestrierung erlauben wiederholbare Bereitstellungen ermöglichen und vereinfachten Betrieb in stark verteilten Umgebungen.
Abb. 1: Cisco Secure AI Factory mit NVIDIA (Bildquelle: Cisco).
Anmerkung zur Abbildung: Modulares Referenzdesign, das eine leistungsstarke KI-Infrastruktur mit Full-Stack-Sicherheit und Observability verbindet. Cisco AI PODs bilden die Bausteine der KI-Infrastruktur für die Secure AI Factory im Rechenzentrum und die Cisco Unified Edge-Plattform am Netzwerkrand (Quelle: Anbieter).
Kommentarauszug Jason Hardy, Vice President für Speichertechnologien bei NVIDIA: „Unternehmen verfügen über riesige Datenmengen, doch ohne in die Infrastruktur integrierte Funktionen zur Erkennung, Verwaltung und Aufbereitung dieser Daten werden sie Schwierigkeiten haben, produktive KI-Anwendungen zu betreiben… Die NetApp AI Data Engine, die auf der NVIDIA AI Data Platform basiert und mit der Cisco Secure AI Factory mit NVIDIA validiert wurde, bietet Unternehmen eine sichere, KI-fähige Datengrundlage für die groß angelegte Bereitstellung von KI-Fabriken auf FlexPod Infrastrukturen.“
Abb. 2: Cisco-kompatible KI-Lösungen im Überblick (Bildquelle: Cisco).
Querverweis:
Unser Beitrag > NVIDIA GTC Storage Update März 2026: KI-bezogene Speicherankündigungen in der Übersicht. Was ist NVIDIA Storage-Next?
Unser Beitrag > Quantenresistente Datensicherheit: Fünf vor zwölf für den Unternehmensspeicher
Unser Beitrag > Dateninfrastruktur für Trusted AI Agents: Fusion zu Fivetran + dbt Labs