NetApp en Cisco tackelen complexiteit van AI

IT-afdelingen staan momenteel onder immense druk. Waar ze voorheen voornamelijk traditionele databases en applicaties in de lucht hielden, moeten ze nu plotseling infrastructuren beheren die enorme LLM’s (Large Language Models) kunnen voeden. De hernieuwde samenwerking tussen NetApp, expert in intelligente data-infrastructuur, en netwerkgigant Cisco komt dan ook op een strategisch cruciaal moment. Door hun expertises te bundelen in vooraf geteste en gevalideerde architecturen, beloven beide partijen een bewezen reductie van operationele risico’s en een forse efficiëntieslag.

"Nu IT-teams verantwoordelijk zijn voor het leveren van betrouwbare en consistente prestaties in alle omgevingen, leggen AI-workloads steeds zwaardere druk op hun data-infrastructuur," zegt Dallas Olson, Chief Commercial Officer bij NetApp. "De lange samenwerking rond FlexPod levert klanten tot 20 procent tijdwinst op bij het beheer en onderhoud. Die expertise zetten we nu in om AI-adoptie te versnellen en risico’s te beperken."

Drie strategische pijlers voor AI-Infrastructuur

De vernieuwing binnen het FlexPod-ecosysteem richt zich niet op één specifieke niche, maar is ontworpen om flexibel mee te schalen met de volwassenheid van een organisatie. Concreet introduceren de partners gevalideerde ontwerpen voor drie kritieke scenario's:

Enterprise AI & High-Performance Implementaties Voor grootschalige implementaties, waaronder Retrieval-Augmented Generation (RAG) en semantische zoektoepassingen. Dankzij ontkoppelde opslag met NetApp AFX kunnen prestaties en capaciteit onafhankelijk opschalen. De integratie van de NetApp AI Data Engine (AIDE) met het NVIDIA AI Data Platform biedt bovendien een solide basis voor toekomstige data discovery en governance. Aan de netwerkkant zorgt Cisco Nexus One voor een deterministische high-performance fabric, waardoor kostbare XPU-rekenkracht optimaal wordt benut.

AI-Inferencing en Gerichte RAG-Workflows Niet elk bedrijf heeft de middelen of de noodzaak om gigantische modellen vanaf nul te trainen. Voor teams die simpelweg de vruchten willen plukken van AI met hun bestaande data, biedt FlexPod een vereenvoudigde, vooraf geïntegreerde oplossing. Dit verlaagt de drempel, reduceert de initiële investeringskosten en minimaliseert de behoefte aan schaarse, gespecialiseerde AI-engineers op de IT-vloer.

Flexibele Edge Computing AI verhuist steeds vaker naar de rand van het netwerk (de edge) – denk aan fabrieksateliers of decentrale distributiecentra. Door Cisco Unified Edge te combineren met flexibele NetApp-opslagopties, kunnen bedrijven AI-inferencing en gecontaineriseerde workloads lokaal draaien met minimale latency. Centraal fleetmanagement en geautomatiseerde orkestratie voorkomen hierbij de wildgroei van geïsoleerde, lokale IT-stacks.

Security en governance als fundament

In de haast om AI-pilots te lanceren, schieten dataveiligheid en compliance er in de praktijk nog wel eens bij in. Dat is een gevaarlijke trend, aangezien AI-systemen per definitie diep in bedrijfskritische databronnen graven. Cisco en NetApp benadrukken dat bij deze nieuwe oplossingen security vanaf de blauwdruk is geïntegreerd.

Via de Cisco Secure AI Factory with NVIDIA biedt het platform gedistribueerde security en Zero Trust-gebaseerde controles over de gehele AI-pipeline. Dit moet specifieke risico's zoals datalekken, ongeautoriseerde toegang tot modellen en governance-uitdagingen direct in de kiem smoren.

"Nu organisaties de stap zetten van AI-experimenten naar daadwerkelijke implementaties, mag security geen bijzaak meer zijn. Het moet vanaf het begin ingebouwd zijn," stelt Jeremy Foster, GM en SVP bij Cisco. "Door Cisco Secure AI Factory met NVIDIA uit te breiden naar FlexPod, helpen we klanten AI-specifieke risico’s aan te pakken terwijl we de uitrol vereenvoudigen."

Ecosysteem

De validatie door technologiepartner NVIDIA is een cruciale stempel van goedkeuring voor het platform. Jason Hardy, Vice President Storage Technologies bij NVIDIA, onderstreept het belang van een geïntegreerde infrastructuur: "Wanneer datadiscovery, -governance en -voorbereiding niet in de infrastructuur zijn ingebouwd, wordt het heel lastig om AI in productieomgevingen op te schalen." De combinatie van FlexPod met NVIDIA's referentie-architecturen biedt bedrijven volgens hem een kant-en-klare 'AI-fabriek'.

Voor de markt betekent deze stap concreet dat de doorlooptijd tussen een innovatief AI-idee en de daadwerkelijke operationele uitrol drastisch kan worden verkort. Kanaalpartners zoals World Wide Technology (WWT) reageren dan ook enthousiast. Brian Bartell, Practice Manager Compute & Storage bij WWT, legt uit dat zij de nieuwe architecturen direct valideren in hun eigen 'AI Proving Ground'. Hierdoor kunnen zij klanten sneller en met meer tastbaar vertrouwen door de infrastructurele uitdagingen van het AI-tijdperk loodsen. De markt vraagt immers niet meer om losse componenten, maar om een bewezen, veilig en direct inzetbaar fundament.