NetApp übernimmt das kalifornische Unternehmen DataPelago und erweitert damit sein Portfolio im Bereich KI-Dateninfrastruktur. Die Technologie des Unternehmens soll GPU-beschleunigte Datenverarbeitung direkt auf der Storage-Ebene ermöglichen und Unternehmen dabei unterstützen, Daten für KI- und Analyse-Workloads ohne zusätzliche Datenkopien bereitzustellen.

Foto: NetApp George Kurian, Chief Executive Officer bei NetApp NetApp hat die Übernahme des US-Unternehmens DataPelago bekannt gegeben. Das in Kalifornien ansässige Unternehmen entwickelt Technologien für KI-Dateninfrastrukturen und ist auf die Beseitigung von Datenverarbeitungsengpässen bei KI- und Analyse-Workloads spezialisiert. Mit der Akquisition will NetApp GPU-beschleunigte Datenverarbeitung direkt auf der Storage-Ebene in sein Portfolio integrieren.

Nach Unternehmensangaben soll die Übernahme die sogenannte Zero-Copy-Aktivierung von Unternehmensdaten für KI ermöglichen. Dabei werden Daten für KI-Anwendungen direkt am Speicherort verarbeitet, ohne sie zuvor in separate KI- oder Analyseumgebungen kopieren zu müssen.

Datenverarbeitung direkt auf der Storage-Ebene

Kern der Technologie von DataPelago ist die Datenverarbeitungs-Engine „Nucleus“. Sie nutzt sowohl CPUs als auch GPUs, um Daten unmittelbar dort zu verarbeiten, wo sie gespeichert sind. Dadurch soll beschleunigtes Computing direkt in die Datenschicht verlagert werden.

NetApp begründet den Schritt mit den steigenden Anforderungen durch KI-Anwendungen. Unternehmen müssten ihre Daten schneller für KI-Workloads verfügbar machen und gleichzeitig die Kontrolle über ihre Daten behalten.

George Kurian, Chief Executive Officer von NetApp, sieht darin einen wichtigen Baustein für den Einsatz von KI in Unternehmen:

„Je leistungsfähiger KI-Modelle und die sie antreibenden Chips werden, desto mehr brauchen Unternehmen eine intelligente und leistungsstarke Dateninfrastruktur. So können sie das Potenzial ihrer Daten ausschöpfen.“

Nucleus-Engine verarbeitet Daten direkt auf dem Storage anstatt in externen Rechenclustern. Das Unternehmen beziffert die mögliche Reduzierung der Infrastrukturkosten auf bis zu 80 Prozent. Gleichzeitig soll die Technologie eine bis zu zehnfach höhere Leistung gegenüber konventionellen Ansätzen erreichen.

Fokus auf KI- und Analyse-Workloads

Die Technologie soll insbesondere einen zentralen Engpass bei der Einführung von Unternehmens-KI beseitigen. Da Daten nicht mehr aus operativen Systemen in separate KI-Systeme kopiert werden müssen, sollen sich Analyse- und KI-Workloads effizienter ausführen lassen. Die Technologie kommt bereits in Großunternehmen verschiedener Branchen zum Einsatz, um anspruchsvolle Workloads zu beschleunigen und die Effizienz der Infrastruktur zu verbessern.

DataPelago-Gründer und CEO Rajan Goyal verweist darauf, dass Unternehmen in den vergangenen Jahren umfangreich in GPUs und KI-Modelle investiert hätten. Gleichzeitig seien Datenbestände häufig weiterhin fragmentiert, wodurch Rechenressourcen nicht vollständig genutzt werden könnten. Durch die Kombination der DataPelago-Technologie mit dem Dateninfrastrukturportfolio von NetApp soll der Einsatz von KI in Unternehmen vereinfacht und beschleunigt werden.

Auch Syam Nair, Chief Product Officer von NetApp, verweist auf den Ansatz der Datenverarbeitung direkt in der Speicherschicht. Die Nucleus-Engine ermögliche es Unternehmen, Daten für KI aufzubereiten, zu steuern und zu nutzen, ohne sie zu verschieben. Dadurch werde eine sogenannte Zero-Copy-Aktivierung umgesetzt.

DataPelago bleibt eigenständige Tochtergesellschaft

Nach Abschluss der Übernahme wird DataPelago als hundertprozentige Tochtergesellschaft von NetApp weitergeführt. Angaben zum Kaufpreis oder zu finanziellen Details der Transaktion machte das Unternehmen nicht.

NetApp ordnet die Übernahme in seine Strategie zum Ausbau der KI- und Dateninfrastruktur ein. In diesem Zusammenhang verweist das Unternehmen auf bestehende Partnerschaften unter anderem mit Cisco, Google Cloud, Red Hat und SK Telecom.

Mit der Integration der DataPelago-Technologie erweitert NetApp sein Portfolio um Funktionen zur GPU-beschleunigten Datenverarbeitung auf der Storage-Ebene. Ziel ist es nach Unternehmensangaben, Unternehmensdaten für KI- und Analyseanwendungen direkt am Speicherort nutzbar zu machen und damit den Aufwand für Datenbewegungen zwischen operativen Systemen und KI-Plattformen zu reduzieren.