하나의 컨텍스트 계층.

일관된 데이터. 규모에 맞는 AI.

스토리지 엔진은 PowerScale, ObjectScale 및 Lightning 파일 시스템입니다.

데이터 엔진의 특징은 다음과 같습니다.

• DDAE – Starburst 기반의 데이터 분석 엔진
• DDPE – Apache Spark 기반의 데이터 처리 엔진
• DDSE – Elastic 기반의 데이터 검색 엔진
• DDOE – 데이터 오케스트레이션 엔진

고객은 스토리지 및 데이터 엔진 구매를 혼합하고 일치시킬 수 있으며 워크로드가 증가함에 따라 시간이 지남에 따라 다른 엔진을 추가할 수 있습니다.

Dell AI Data Platform은 AI를 위해 보완적이고 광범위한 역할을 합니다. 기존 소유 스토리지 및 데이터 엔진에서 정형 및 비정형 엔터프라이즈 데이터를 통합하고, 독점 클라우드 웨어하우스로 강제 마이그레이션할 필요 없이 온프레미스, 하이브리드 또는 클라우드에서 RAG, 에이전트 검색 및 관리되는 메모리를 제공하는 개방형 모듈형 플랫폼입니다.

• AI에 대한 Dell의 차별화된 점은 특별히 설계된 계층형 포트폴리오입니다
• Tier-0 처리량을 위한 Lightning 파일 시스템
• 스케일 아웃 NAS용 PowerScale
• S3 오브젝트용 ObjectScale 

AI 데이터 플랫폼은 전면 교체 없이 개방형 표준에 따라 스토리지, 데이터 서비스 및 GPU를 독립적으로 확장합니다. 스토리지 자체가 아니라 전체 데이터 플랫폼입니다.

Dell AI 데이터 플랫폼은 개방형 모듈형이며 페더레이션 액세스 및 개방형 형식을 지원합니다. VAST는 수직으로 통합된 독점 스택으로, 분석을 실행하기 전에 데이터를 VAST DataSpace로 중앙 집중화합니다.¹ 

Qwen3-32B 모델에 대한 Dell 일대일 테스트에서 PowerScale(0.82초) 및 ObjectScale(0.86초)은 모두 vLLM보다 최대 14× 더 빠르게 VAST (1.5초)보다 토큰의 최초 생성 시간을 단축했습니다.² 

오브젝트 파이프라인의 경우, RDMA를 통한 S3를 사용하는 ObjectScale은 VAST의 CPU 바인딩, 모든 것을 공유하는 설계보다 최대 230% 더 높은 처리량과 최대 80% 더 짧은 레이턴시를 제공합니다.³ 

또한 Dell은 강제 통합 없이 더 많은 데이터 소스와 엔진으로 거버넌스를 확장하고 현재 GPU 가속 벡터 검색(HNSW ANN)을 제공하는 반면 VAST의 v5.4 벡터 검색은 CPU 기반 무차별 대입에 의존합니다.⁴

AI Data Platform은 Dell Data Orchestration Engine에서 검증된 NVIDIA 및 Dell Blueprint를 클릭 한 번으로 배포하여 AI Factory, 클라우드 또는 하이브리드 환경의 온프레미스에서 컴퓨팅할 수 있습니다. Data Orchestration Engine에는 노 코드, 로우 코드, 전체 개발자 SDK를 허용하는 강력한 파이프라인 구축이 있어 개발자가 기성 청사진을 사용하여 자체 또는 두 가지를 조합하여 구축할 수 있습니다.

¹Dell의 의뢰로 공개된 출처를 기반으로 Dell AI Data Platform과 VAST AI OS 간의 아키텍처 설계, 데이터 액세스 패턴, RAG 검색 기능 및 운영 요인을 비교한 2026년 4월 Prowess Consulting 보고서 기준. 
²Dell 결과는 Qwen3-32B 모델을 사용한 내부 테스트를 기반으로 합니다. VAST 결과는 다음 VAST 온라인 소스인 추론 가속화 - VAST 데이터에 공개됩니다. 2025년 10월. 
³경쟁업체 제품 특징 및 기능에 대한 Dell 내부 분석 기준. 결과는 다를 수 있으며 예고 없이 변경될 수 있습니다. 2026년 4월.
⁴경쟁업체 제품 특징 및 기능에 대한 Dell 내부 분석 기준. 결과는 다를 수 있으며 예고 없이 변경될 수 있습니다. 2026년 4월.

Dell은 AI 워크로드가 확장됨에 따라 용량 및 모델 증가를 예측하는 모니터링, 분석 및 서비스를 제공하므로, 운영 중단을 초래하는 전면 업그레이드가 아닌 원하는 대로 확장할 수 있습니다.

Dell Data Orchestration Engine을 사용하면 AI Factory, 클라우드 또는 둘 모두에서 필요에 따라 워크로드를 확장하거나 축소할 수 있습니다.

데이터 오케스트레이션 엔진은 스토리지 엔진과 통합되어 원시 데이터를 효율적으로 수집합니다.

고객은 효율적인 벡터 인덱싱 및 검색을 위해 DDSE와 함께 cuVS를 활용하거나 자체 벡터 데이터베이스를 가져오도록 선택할 수 있습니다.

1. Data Orchestration Engine을 사용하면 고객이 비정형 데이터를 수집하고 고품질 데이터가 벡터 데이터베이스에 저장된 데이터를 선별할 수 있습니다.
2. AIDP는 지식 그래프와 엔터티 관계를 활용하여 의미 있는 데이터를 더 빠르게 찾아 GPU 사용량을 줄여 AI 애플리케이션을 지원합니다.
3. AIDP는 컨텍스트 생성의 디코딩 단계에서 재사용할 수 있도록 공유 스토리지에 GPU 메모리를 유지하는 KV-Cache 솔루션을 제공합니다.

• DDPE - Apache Spark 기반의 Dell Data Processing Engine은 NVIDIA의 cuDF 라이브러리를 기반으로 GPU를 사용하여 Spark 데이터 프레임 처리를 가속화합니다.
• DDSE – Elastic 기반의 Dell Data Search Engine은 NVIDIA의 cuVS 라이브러리를 활용하여 벡터 구축 및 검색을 가속화합니다.
• DDOE – Dell Data Orchestration Engine은 인기 있는 청사진으로 구성된 AIDP 또는 AI 팩토리에 원클릭 배포 옵션으로 NVIDIA 청사진을 활용합니다. 이와 동일한 프로세스를 사용하여 기초 모델을 배포할 수 있습니다.

Dell AI 데이터 플랫폼 스토리지 엔진은 혼합 환경에서 널리 사용되는 모든 프로토콜을 지원합니다.
Dell PowerScale은 NFS, NFS over RDMA, SMB 및 S3를 지원합니다. NFS over RDMA를 사용하면 GPU가 S3 스토리지와 직접 통신하여 AI 워크로드의 레이턴시를 줄일 수 있습니다.

PowerScale은 멀티 프로토콜(NFS, SMB, S3 등)이므로 수동 샤딩이나 별도의 사일로 없이 Linux 및 Windows 클라이언트 전체에서 동일한 데이터에 액세스할 수 있습니다. 단일 네임스페이스로 혼합된 엔터프라이즈 환경을 지원합니다.

Dell ObjectScale은 RDMA를 통해 S3 및 S3를 지원합니다. S3 over RDMA를 사용하면 GPU가 S3 스토리지와 직접 통신하여 AI 워크로드의 레이턴시를 줄일 수 있습니다.

ObjectScale은 장기간 보존, 백업 및 대규모 아카이브를 위한 경제적이고 내구성이 뛰어난 오브젝트 스토리지를 제공하며, 사용 빈도가 낮은 데이터를 위해 저비용 미디어로 계층화합니다. SharePoint 리포지토리와 같은 콘텐츠를 보관하면서 관리하고, 필요한 경우 AI로 검색할 수 있도록 하기 위한 강력한 대상입니다.

사이버 회복탄력성 요구 사항을 충족하기 위해 Dell PowerProtect를 사용하여 PowerProtect Data Manager 및 PowerProtect Data Domain을 백업 소프트웨어 및 백업 타겟으로 활용할 수도 있습니다.