Anmelden
Willkommen
Willkommen bei Dell
Mein Konto
- Bestellungen schnell und einfach aufgeben
- Bestellungen anzeigen und den Versandstatus verfolgen
- Profitieren Sie von exklusiven Prämien und Rabatten für Mitglieder
- Erstellen Sie eine Liste Ihrer Produkte, auf die Sie jederzeit zugreifen können.
Daten-Engines
Offene, modulare Engines, die Ihre strukturierten und unstrukturierten Daten für die KI abfragen, durchsuchen, anreichern und verarbeiten.
Von Rohdaten hin zu nutzbaren Datenprodukten
Data Engines vereinheitlichen die Datenaufbereitung und den Zugriff auf Dell S3-Objektspeicher, um Daten aufzunehmen und zu transformieren und so nutzbare, KI-fähige Datenprodukte bereitzustellen.
Speziell entwickelte Engines für Suche, Analysen und Verarbeitung
Im Gegensatz zu proprietären Engines, die die Flexibilität einschränken, werden die Data Engines mit offenen, hochmodernen Tools entwickelt, um die Komplexität moderner Daten dank direkter Integration für DatenentwicklerInnen und -ArchitektInnen zu bewältigen.
Offen, dezentral und auf vertrauenswürdigem Storage gebaut
Drei Optionen unterscheiden Data Engines von proprietären Analyse-Stacks mit Bindung.
Offene branchenführende
Data Engines basieren auf offenen, hochmodernen Tools wie Starburst, Elastic und Apache Spark sowie auf offenen Tabellenformaten. Vermeiden Sie die Abhängigkeit von proprietären Engines und integrieren Sie die Tools, denen Sie bereits vertrauen.
Abfragen am Speicherort der Daten durchführen
Mit dem Verbundzugriff können Sie strukturierte und unstrukturierte Daten in der Cloud, auf dem eigenen Server, in Datenbanken, Data Lakes und Objektspeichern und NoSQL durchsuchen und analysieren, ohne die Daten zuerst auf eine separate Plattform verschieben oder duplizieren zu müssen.
Vertrauenswürdiger Enterprise-Storage
Data Engines werden auf Dell S3-kompatiblem Storage wie ObjectScale und PowerScale ausgeführt und bieten die erforderliche Performance, Ausfallsicherheit und KI-Funktionen zu um bis zu 76 % niedrigeren Gesamtkosten als Public-Cloud-Objektspeicher.
Frage
Was sind Data Engines?
Data Engines sind die Datenverarbeitungsschicht der Dell AI Data Platform with NVIDIA: eine Reihe offener, modularer Engines für Suche, Analyse und groß angelegte Datenverarbeitung. Die Engines führen Abfragen durch, suchen, erweitern und transformieren strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten, sodass diese für Analysen, Business Intelligence und KI-Workloads wie Retrieval Augmented Generation (RAG) sowie agentenbasierten Abruf bereit sind. Führen Sie nur die Engines ein, die Sie benötigen, und führen Sie diese auf Ihrem vorhandenen Dell Storage aus, ohne Daten auf eine proprietäre Plattform zu verschieben.
Was ist die Data Analytics Engine und wie passt Starburst in das System?
Die Data Analytics Engine, unterstützt von Starburst, ist eine Verbundabfrage- und Analyse-Engine, mit der Sie Daten über viele Quellen hinweg analysieren können – z. B. aus Data Lakes, Warehouses, Objektspeicher und Datenbanken –, ohne die Daten zunächst an einen Ort kopieren zu müssen. Die Engine verwendet offene Tabellenformate wie Apache Iceberg und führt SQL-Analysen direkt dort aus, wo sich Ihre Daten befinden. So erhalten Teams schnellere Einblicke mit weniger Datenduplizierung und geringeren Analysekosten.
Kann ich Analysen dort durchführen, wo sich meine Daten bereits befinden?
Ja. Die Data Analytics Engine bündelt Abfragen über verteilte Quellen hinweg, sodass Sie Daten vor Ort analysieren können, anstatt fragile ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren, Laden) zu erstellen, um Daten in ein zentrales Warehouse zu verschieben. Dies reduziert die Anzahl an Kopien, senkt die Storage- und Pipeline-Kosten und verkürzt die Zeit bis zum Informationsgewinn, während die Daten unter den vorhandenen Governance- und Zugriffskontrollen gehalten werden.
Wie unterstützen Data Engines die Vektorsuche und RAG?
Die Data Search Engine, die auf der Elasticsearch basiert und mit NVIDIA cuVS beschleunigt wird, erzeugt Einbettungen und erstellt Vektorindizes, damit Unternehmensdaten semantisch für RAG und agentische KI abgerufen werden können. Die GPU-Beschleunigung bietet einen bis zu 12-mal schnelleren Vektorindexierungsdurchsatz, sodass Indizes bei Datenänderungen auf dem neuesten Stand bleiben und der Abruf schnell, relevant und im aktuellen Unternehmenskontext verankert bleibt.
Können die Data Engines sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten durchsuchen?
Ja. Die Engines sind für strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten konzipiert, einschließlich Dokumenten, Bildern, Videos, Protokolle, Aufzeichnungen und andere Unternehmensinhalte. Die Suche kombiniert Schlüsselwörter, semantische und hybride Abrufe über diese Datentypen hinweg, sodass NutzerInnen und KI-Anwendungen stets die richtigen Informationen finden, unabhängig davon, wo sich die Daten befinden oder was diese Daten entnehmen.
Wie bereiten Data Engines Daten im großen Maßstab vor und transformieren sie?
Die Data Processing Engine auf Basis von Apache Spark übernimmt die Aufnahme, Bereinigung, Transformation und Anreicherung in großem Umfang. Die Engine bereitet Rohdaten des Unternehmens (Batch oder Streaming) als saubere, strukturierte, KI-fähige Datenvolumen vor. Teams können die GPU-Beschleunigung nutzen, um die Datenvorbereitung vor dem Training, der Indexierung und Inferenz zu beschleunigen, damit Pipelines mit den sich ändernden Daten Schritt halten.
Was kann ich bereitstellen, um Data Engines auszuführen?
Data Engines werden auf einer validierten Grundlage ausgeführt, z. B. der Data Analytics Engine Appliance (DDAE660) zusammen mit Dell Storage – PowerScale für Scale-out-Dateien und ObjectScale für S3-Objekte – und NVIDIA-Beschleunigung. Beginnen Sie mit einer einzigen Engine für ein bestimmtes Problem und erweitern Sie die Suche, Analyse und Verarbeitung, wenn Ihre Workloads wachsen, ohne eine Architekturänderung vorzunehmen.
Wie helfen Data Engines dabei, die Kosten für Analyse und Storage zu senken?
Durch die Abfrage des Speicherorts der Daten reduzieren die Engines redundante Kopien und ETL-Overhead, während offene Tabellenformate eine proprietäre Bindung vermeiden. In Kombination mit kosteneffizientem Dell Storage können Kunden die Analyse- und Objektspeicherkosten so deutlich senken und gleichzeitig die Abfrageperformance verbessern, um mehr Einblicke für ihre Investition zu erhalten, anstatt die Kosten linear mit Daten zu skalieren.
Wie passen Data Engines zur restlichen KI-Datenplattform?
Data Engines bilden die Such-, Analyse- und Verarbeitungsschicht der Dell AI Data Platform with NVIDIA. Sie arbeiten Seite an Seite mit der Datenorchestrierung (welche die End-to-End-Pipeline automatisiert) und dem Dell Storage für KI (die KI-fähige Storage-Grundlage). Gemeinsam begleiten sie Unternehmensdaten vom Erfassungszeitpunkt bis zum KI-Ergebnis. Da die Plattform modular ist, können Sie auch nur mit den Data Engines beginnen und bei Bedarf die anderen Ebenen hinzufügen.