Redacción Digital Inside España
La adopción de la IA en las empresas y el crecimiento del volumen de información elevan las exigencias sobre la infraestructura. Dell presenta nuevas capacidades en su Plataforma de Datos de IA con el objetivo de convertir datos distribuidos en resultados de IA más rápidos y fiables. La propuesta se apoya en una base abierta y modular e integra el diseño de referencia de NVIDIA AI Data Platform.
La plataforma desacopla el almacenamiento del procesamiento para eliminar cuellos de botella y ganar flexibilidad en cargas de trabajo de IA como entrenamiento, ajuste fino, RAG o inferencia. Además, articula su funcionamiento en cuatro ejes: motores de almacenamiento para ubicar y mover datos con eficiencia, motores de datos para convertir la información en resultados utilizables, ciberresiliencia integrada y servicios de gestión de datos.
Motores de almacenamiento
Los motores de almacenamiento se sustentan en Dell PowerScale y Dell ObjectScale, que combinan rendimiento, seguridad y acceso multiprotocolo para gestionar datos de IA. PowerScale aporta la sencillez del NAS con ejecución en paralelo para distintas fases de proyectos de IA. Con la integración de GPU NVIDIA GB200 y GB300 NVL72 y actualizaciones de software, PowerScale busca reforzar el rendimiento, simplificar la gestión a gran escala y mantener la compatibilidad con aplicaciones y pilas de soluciones. Dentro de la gama, el modelo PowerScale F710 cuenta con validación NCP y, en configuraciones con más de 16.000 GPU, ofrece hasta cinco veces menos espacio en rack, un 88% menos de switches de red y hasta un 72% menos de consumo energético frente a alternativas comparadas por la compañía.
ObjectScale, plataforma de objetos S3 nativa orientada a escenarios masivos de IA, está disponible como appliance y en una nueva modalidad software definida sobre servidores Dell PowerEdge. Esta opción declara hasta ocho veces más rendimiento frente a la generación anterior de almacenamiento de objetos all-flash, además de mejoras en velocidad, escalabilidad y eficiencia. Entre las novedades previstas, la compatibilidad con S3 sobre RDMA entrará en vista previa técnica, y se suman optimizaciones para objetos pequeños y una integración más profunda con AWS S3, incluyendo compresión a nivel de bucket. Según las cifras facilitadas, S3 sobre RDMA apunta hasta un 230% más de rendimiento, un 80% menos de latencia y un 98% menos de uso de CPU frente a S3 tradicional. Mientras que el manejo de objetos de 10KB mejora hasta un 19% en rendimiento y reduce la latencia un 18%.
Motores de datos e integración con búsqueda vectorial
En el plano de los motores de datos, Dell amplía capacidades en colaboración con NVIDIA, Elastic y Starburst. El nuevo Data Search Engine, desarrollado con Elastic, permite interactuar con los datos en lenguaje natural y está orientado a RAG, búsqueda semántica y canalizaciones de IA generativa, integrándose con MetadataIQ para rastrear miles de millones de archivos en PowerScale y ObjectScale mediante metadatos granulares. Este motor se acompaña de herramientas para que los desarrolladores ingieran solo archivos actualizados y mantengan al día las bases vectoriales.
Por su parte, Data Analytics Engine, creado junto a Starburst, habilita consultas unificadas en hojas de cálculo, bases de datos, nubes y lakehouses, e incorpora una Agentic Layer que utiliza modelos de lenguaje para automatizar documentación, extraer conclusiones e integrar IA en flujos SQL. Esta capa unifica el acceso a almacenes vectoriales para tareas RAG y de búsqueda en tecnologías como Iceberg o PostgreSQL con PGVector, añade funciones empresariales de monitorización y gobernanza de modelos e introduce un MCP Server para el desarrollo de aplicaciones multiagente.
La plataforma suma, además, integración con NVIDIA cuVS para acelerar la búsqueda vectorial y habilitar búsqueda híbrida (palabras clave + vectorial) por GPU con control completo on-premise, con el objetivo de ofrecer una puesta en marcha integrada para equipos de TI que necesiten escalar estas capacidades.
En cuanto al calendario, la integración de PowerScale con NVIDIA GB200 y GB300 NVL72 con validación NCP ya está disponible. ObjectScale S3 sobre RDMA y las actualizaciones de software llegarán en diciembre de 2025; la primera versión de la Agentic Layer y el MCP Server de Data Analytics Engine en febrero de 2026. Tanto el Data Search Engine como la integración con NVIDIA cuVS están previstos para el primer semestre de 2026.
