Kunden-News

• Neue Features in der Plattform unterstützen Unternehmen dabei, Datensilos aufzubrechen und mit KI schnellere und tiefere geschäftliche Einblicke zu erhalten.
• Dell PowerScale und Dell ObjectScale – die Storage Engines der Dell AI Data Platform – verbessern Leistung und Skalierbarkeit und erfüllen auch die höchsten Anforderungen von KI-Workloads.
• Durch die intensive Zusammenarbeit mit NVIDIA, Elastic und Starburst werden die Fähigkeiten der Data Engines erweitert, sodass Unternehmen schneller Echtzeit-Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten ziehen können.

Frankfurt am Main, 21. Oktober 2025 – Dell Technologies, der laut IDC führende Anbieter von KI-Infrastrukturen1 , stellt Neuerungen in seiner Dell AI Data Platform vor. Diese helfen Unternehmen, verteilte und isolierte Datenbestände in schnellere und zuverlässigere Erkenntnisse zu verwandeln.

Angesichts wachsender Datenbestände und eines umfangreicheren KI-Einsatzes sind Unternehmen auf Plattformen angewiesen, die verteilte und isolierte Daten zugänglich machen. Die Dell AI Data Platform als wichtige Komponente der Dell AI Factory liefert dafür eine offene und modulare Basis. Sie ermöglicht es, Datensilos aufzubrechen und KI für die Datenwertschöpfung zu nutzen. Indem sie die Datenspeicherung von der Datenverarbeitung entkoppelt, verhindert sie Leistungsengpässe und bietet genau die Flexibilität, die Unternehmen für Workloads wie das Training und Fine-Tuning von KI, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und das Inferencing benötigen.

Die Plattform, die in das Referenzdesign der NVIDIA AI Data Platform integriert ist, basiert auf vier Kernkomponenten:

• Storage Engines für eine smarte Datenablage und reibungslose Datenübertragungen;
• Data Engines, die Daten in nutzbare Erkenntnisse verwandeln;
• integrierte Cyber-Resilienz;
• Datenmanagement-Services.

Im Zusammenspiel stellen diese Komponenten sicher, dass Unternehmen das volle Potenzial von KI ausschöpfen können.

PowerScale und ObjectScale liefern Spitzenperformance für KI-Workloads

Die Storage Engines der Dell AI Data Platform, PowerScale und ObjectScale, bieten genau die Performance, Sicherheit und Multi-Protokoll-Zugriffe, die für Datenanalysen mit KI benötigt werden.

• Dell PowerScale liefert die von NAS bekannte Einfachheit und hohe Performance durch parallele Zugriffe, um Daten-Pipelines für das Training und Fine-Tuning von KI, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und das KI-Inferencing zu beschleunigen.​
  • Mit der neuen Integration von NVIDIA GB200 NVL72 und NVIDIA GB300 NVL72 und kontinuierlichen Software-Updates sorgt Dell PowerScale für zuverlässige Leistung, einfaches Management auch in großen Infrastrukturen und nahtlose Kompatibilität mit Anwendungen und Solution Stacks;
  • Dell PowerScale F710 ist „NVIDIA Cloud Partner”-zertifiziert (NCP) für hohe Storage-Leistung und skaliert auf mehr als 16.000 GPUs, während es im Vergleich zu Lösungen von Wettbewerbern2 nur ein Fünftel des Platzes im Rack belegt, bis zu 88 Prozent weniger Netzwerkswitches benötigt und bis zu 72 Prozent weniger Strom verbraucht.
• Dell ObjectScale, die branchenweit leistungsstärkste Object-Plattform3, stellt äußerst performanten, skalierbaren S3-nativen Objektspeicher für umfangreiche KI-Workloads bereit. ObjectScale ist als Appliance sowie nun auch als Software-definierte Option auf PowerEdge-Servern verfügbar – und in dieser Variante bis zu acht Mal so schnell wie All-Flash-basierter Object Storage vorheriger Generationen4. Hinzu kommen Weiterentwicklungen, die die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Effizienz von ObjectScale verbessern.
  • Support für S3 over RDMA wird bald als technische Preview verfügbar sein. Im Vergleich zu herkömmlichen S3-Zugriffen5 steigt der Durchsatz um bis zu 230 Prozent. Gleichzeitig sinkt die Latenz um bis zu 80 Prozent und die CPU-Nutzung um bis zu 98 Prozent;
  • Verbesserungen bei Zugriffen auf kleine Objekte und Effizienzoptimierungen in großen Umgebungen sorgen für einen bis zu 19 Prozent höheren Durchsatz bei 10-kB-Objekten und eine um bis 18 Prozent niedrigere Latenz6 ;
  • Eine tiefere Integration in AWS S3 und eine Komprimierung auf Bucket-Level verbessern die Möglichkeiten für Entwickler und Data Scientists, große Datenmengen zu speichern, zu verlagern und zu nutzen.

Data Engines schaffen die Basis für Echtzeit-KI

Die von Dell Technologies in enger Zusammenarbeit mit KI-Spezialisten wie NVIDIA, Elastic und Starburst entwickelten Data Engines der Dell AI Platform, die Daten organisieren und abfragen, werden deutlich erweitert.

• Die neue, gemeinsam mit Elastic entwickelte Data Search Engine beschleunigt die Entscheidungsfindung, indem sie die Interaktion mit Daten erleichtert und so einfach wie das Stellen einer Frage macht. Die Engine wurde für Aufgaben wie RAG, semantische Suchen und GenAI-Pipelines konzipiert und integriert sich in die Discovery-Software MetadataIQ, sodass sich Milliarden von Dateien auf PowerScale oder ObjectScale auf Basis granularer Metadaten durchsuchen lassen. Entwickler können mit der Engine und Tools wie LangChain smartere RAG-Anwendungen bauen, die lediglich aktualisierte Dateien einlesen, sodass Vektordatenbanken aktuell bleiben und Compute-Ressourcen eingespart werden.
• Die in Zusammenarbeit mit Starburst entwickelte Data Analytics Engine ermöglicht reibungslose Datenabfragen über Tabellen, Datenbanken, Data Warehouses in der Cloud sowie Data Lakehouses hinweg. Der neue Data Analytics Engine Agentic Layer transformiert Rohdaten binnen Sekunden in für geschäftliche Zwecke nutzbare Datenprodukte. Er nutzt LLMs, um die Dokumentation zu automatisieren, Erkenntnisse zusammenzutragen und KI in SQL-Workflows einzubetten. Darüber hinaus vereinheitlicht er den Zugriff auf Vektor-Stores, sodass Suchaufträge über Iceberg, die Data Search Engine von Dell Technologies sowie PostgreSQL mit PGVector und andere Lösungen hinweg möglich sind. Für den Enterprise-Einsatz ausgelegte Monitoring- und Governance-Funktionen helfen, die KI-Nutzung zu tracken, zu auditieren und zu kontrollieren. Der neue MCP-Server für die Data Analytics Engine erleichtert die Entwicklung von KI- und Multi-Agenten-Systemen.
• Die Integration von NVIDIA cuVS in die Dell AI Data Platform sorgt für deutliche Performance-Verbesserungen bei Vektorsuchen und ist ein entscheidender Fortschritt beim Aufbau von KI-Umgebungen in Unternehmen. Die Integration bringt GPU-beschleunigte Hybrid-Suchen (Keyword und Vektor) in die Data Search Engine der Plattform und liefert Erkenntnisse schneller und effizienter, und das bei voller Kontrolle on-premises. Auf Basis von NVIDIA cuVS und sicheren Infrastrukturen von Dell Technologies erhalten IT-Teams eine vollintegrierte, schlüsselfertige Lösung für die Bereitstellung und Skalierung von GPU-unterstützten Suchen.

„KI verändert ganze Branchen, doch der erfolgreiche Einsatz der Technologie hängt davon ab, ob sich das volle Potenzial von Unternehmensdaten nutzen lässt. Die Dell AI Data Platform wurde speziell dafür entwickelt, die Komplexität von Datenlandschaften zu reduzieren, Datenpipelines zu vereinheitlichen und Informationen in großem Umfang für KI bereitzustellen“, erklärt Arthur Lewis, President der Infrastructure Solutions Group bei Dell Technologies. „Dell Technologies und Partner wie NVIDIA, Elastic und Starburst versetzen Unternehmen in die Lage, KI-Piloten schneller und mit geringerem Risiko in den Produktivbetrieb zu überführen – von Echtzeit-Diagnosen im Gesundheitswesen bis hin zu Predictive Maintenance in der Fertigung.“

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Verfügbarkeiten

• Dell PowerScale mit NVIDIA GB200 NVL72 und GB300 NVL72 sowie NCP-Validierung ist ab sofort verfügbar.
• S3 over RDMA für Dell Object Scale wird ab Dezember 2025 als technische Preview verfügbar sein.
• Software-Verbesserungen für Dell ObjectScale werden ab Dezember 2025 als Update verfügbar sein.
• Ein erstes Release des Agentic Layer der Dell Data Analytics Engine wird ab Februar 2026 verfügbar sein.
• Der MCP-Server für den Dell Data Analytics Engine Agentic Layer wird ab Februar 2026 verfügbar sein.
• Die Data Search Engine für die Dell AI Data Platform wird im Laufe des ersten Halbjahres 2026 verfügbar sein.
• Die Integration von NVIDIA cuVS in die Dell AI Data Platform wird im Laufe des ersten Halbjahres 2026 erfolgen.

Dell-Blog: https://www.delltechnologies.com/de-de/blog/​

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¹ IDC Semiannual Artificial Intelligence Infrastructure Tracker für Halbjahr 1/2024, Februar 2025.

² Basierend auf internen Analysen von Dell Technologies, bei denen ein NVIDIA-validiertes Referenzdesign für 64-SU-Konfigurationen untersucht wurde, das der „NVIDIA Cloud Platform Reference Architecture”-Spezifikation für High-Performance Storage entspricht, August 2025.

³ Basierend auf internen Analysen von Dell Technologies, bei denen öffentlich verfügbare Daten mit Stand von März 2025 untersucht wurden. Die Dell-Performance basiert auf dem Durchsatz beim Lesen großer Objekte pro Knoten und Cluster-Konfigurationen mit ObjectScale XF960 und Ethernet Networking. Die tatsächlichen Ergebnisse können abweichen.

⁴ Basierend auf internen Analysen von Dell Technologies, bei denen die Lese-Performance von ObjectScale 4.2 auf einem PowerEdge R7725xd und ECS 3.8 auf einem ECS EXF900 verglichen wurde, September 2025. Die tatsächlichen Ergebnisse können abweichen.

⁵ Basierend auf internen Test von ObjectScale S3 over RDMA von Dell Technologies, Mai 2025. Die tatsächlichen Ergebnisse können abweichen.

⁶ Basierend auf internen Analysen von Dell Technologies, bei denen Leseleistung und Latenz von ObjectScale 4.2 und ObjectScale 4.1 verglichen wurde. Die tatsächlichen Ergebnisse können abweichen. ​

Über Dell Technologies

Dell Technologies (www.delltechnologies.com) unterstützt Organisationen und Privatpersonen dabei, ihre Zukunft digital zu gestalten und Arbeitsplätze sowie private Lebensbereiche zu transformieren. Das Unternehmen bietet Kunden das branchenweit umfangreichste und innovativste Technologie- und Services-Portfolio für das KI-Zeitalter.

Pressekontakt

Michael Rufer
Dell Technologies
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