NetApp memperkuat platform data AI-nya dengan meluncurkan AFX dan AI Data Engine (AIDE) untuk mempercepat retrieval augmented generation (RAG) dan inference di lingkungan hybrid multicloud, bekerja sama dengan NVIDIA dan Microsoft Azure.
Kecerdasan Buatan kini telah bergeser dari tahap uji coba awal menuju penerapan berbasis agent yang menjadi bagian penting dalam misi bisnis modern. Pergeseran ini menuntut tersedianya data yang siap untuk AI (AI-ready data) di atas infrastruktur data tingkat perusahaan yang modern agar dapat memberikan hasil optimal bagi bisnis berbasis AI.
Mengetahui arah industri, NetApp meluncurkan rangkaian produk baru yang memperkuat platform data tingkat perusahaannya untuk inovasi AI. Solusi utama yang diperkenalkan adalah kombinasi NetApp AFX dan NetApp AI Data Engine (AIDE).
Keduanya menggabungkan penyimpanan berperforma tinggi dan layanan data cerdas dalam satu penawaran yang aman, terukur, dan terpadu. Kombinasi ini mempercepat retrieval augmented generation (RAG) dan inference AI di berbagai lingkungan hybrid dan multicloud. Produk ini dapat diakses melalui pembelian langsung atau langganan NetApp Keystone STaaS.
“Dengan sistem NetApp AFX terbaru, pelanggan kini memiliki pilihan penyimpanan on-premises tingkat perusahaan yang andal dan terbukti untuk mendorong inovasi AI lebih cepat,” kata Syam Nair, Chief Product Officer di NetApp.
AFX dan AIDE: Fondasi Data untuk AI Factory
Untuk mempercepat beban kerja AI modern, NetApp memperkenalkan sejumlah kapabilitas baru:
- NetApp AFX
Sistem penyimpanan disaggregated all-flash tingkat perusahaan yang dirancang untuk beban kerja AI berperforma tinggi. AFX menjadi fondasi kuat bagi AI factory dan telah tersertifikasi sebagai penyimpanan untuk NVIDIA DGX SuperPOD. Sistem ini didukung oleh NetApp ONTAP, sistem operasi penyimpanan terkemuka yang digunakan oleh puluhan ribu pelanggan global untuk mengelola data berskala exabyte.
AFX mampu menyesuaikan kinerja secara linier hingga 128 node dengan bandwidth setingkat terabyte per detik, kapasitas berskala exabyte, serta dukungan multi-tenancy yang aman dan integrasi tanpa batas antara lingkungan on-premises dan cloud. Model ini juga mendukung node komputasi data DX50 untuk katalog metadata global secara waktu nyata. - NetApp AI Data Engine (AIDE)
Layanan data AI terpadu yang menyederhanakan, mengamankan, dan mempercepat seluruh data pipeline AI. AIDE menawarkan tampilan global dan terkini atas seluruh aset data NetApp untuk pencarian cepat dan kurasi otomatis, termasuk deteksi perubahan data, sinkronisasi, serta pengamanan privasi sepanjang siklus hidup AI.
AIDE dibangun berdasarkan desain referensi NVIDIA AI Data Platform, berjalan secara native di dalam kluster AFX di atas node DX50, dan didukung oleh NVIDIA AI Enterprise serta microservices NVIDIA NIM untuk vectorization dan semantic retrieval. - Object API for Seamless Access to Azure Data & AI Services
Kapabilitas baru yang memungkinkan pelanggan mengakses data Azure NetApp Files melalui Object REST API. Dengan ini, dataset NFS dan SMB dapat langsung terhubung ke layanan Azure seperti Microsoft Fabric, Azure OpenAI, dan Azure Databricks, tanpa perlu dipindahkan ke object store terpisah. - Enhanced Unified Global Namespace in Microsoft Azure
Fitur baru di Azure NetApp Files dengan FlexCache memungkinkan penyatuan aset data global di seluruh cloud dan on-premises agar dapat diakses dan ditulis secara instan. Data dari berbagai lokasi dapat digunakan langsung dalam lingkungan ANF tanpa perlu dipindahkan sepenuhnya, mendukung skenario hybrid cloud seperti pencadangan berkelanjutan dan pemulihan bencana otomatis.
“Platform data NetApp telah bertransformasi menjadi platform penyimpanan berbasis AI dengan mengintegrasikan komputasi dan perangkat lunak NVIDIA yang dipercepat, termasuk model AI terkemuka,” ujar Justin Boitano, Vice President, Enterprise AI Products di NVIDIA.
“Dengan platform baru ini, organisasi dapat mengindeks dan mencari data tidak terstruktur dalam jumlah besar di seluruh perusahaan untuk mendorong inovasi dan menciptakan dampak bisnis nyata.”
