Zusammenfassung
Pure Storage Data Stream ist eine zentrale Komponente der Pure Storage AI Data Platform. Die Lösung beschleunigt die AI Readiness, indem sie die Ingestion, Transformation und Optimierung von Daten für Enterprise-AI-Pipelines automatisiert und erheblich beschleunigt.
Unternehmen stehen bei der Einführung von AI vor einer zentralen Herausforderung: Daten sind selten sofort AI-ready. Sie liegen verteilt vor, sind unstrukturiert, inkonsistent oder nicht für GPU-basierte Inference optimiert. Genau hier setzt Pure Storage Data Stream an.
Mit Data Stream stellt Pure Storage einen entscheidenden Fortschritt vor, um Daten einfacher für AI nutzbar zu machen und Inference im großen Maßstab zu beschleunigen. Als Kernkomponente der Pure Storage AI Data Platform adressiert Data Stream direkt die wachsende AI-Readiness-Lücke in Enterprise-AI-Initiativen.
Data Stream ist ein GPU-zentrierter, AI-gestützter Hardware- und Software-Stack, der speziell dafür entwickelt wurde, Daten automatisiert aufzubereiten und AI-ready bereitzustellen. Die Lösung basiert auf dem NVIDIA AI Data Platform Reference Design und liefert eine vollständig integrierte, gemeinsam entwickelte Infrastruktur für generative-AI- und Inference-Workloads.
Warum fehlende AI Readiness Enterprise AI ausbremst
In modernen AI-Entwicklungszyklen – von LLM-basierten RAG-Systemen bis hin zu Echtzeit-Copilots – ist AI Readiness der entscheidende Engpass. Unternehmen verbringen häufig bis zu 80 % der Projektzeit mit Aufgaben wie Dateningestion, Bereinigung, Kuration, semantischer Anreicherung und Formatkonvertierung.
Data Stream verankert diese Aufgaben direkt in der AI-Infrastruktur. Anstatt Datenpipelines als vorgelagerte Einmalprojekte zu behandeln, wird AI Readiness zu einer integrierten, wiederholbaren Fähigkeit an der Schnittstelle zwischen Storage und GPU.
Data Stream als Kernkomponente der Pure Storage AI Data Platform
Die NVIDIA AI Data Platform bildet das Fundament moderner AI-Infrastrukturen und kombiniert NVIDIA Accelerated Computing, NVIDIA Networking, NVIDIA AI Enterprise Software sowie skalierbare Storage-Systeme.
Pure Storage Data Stream fungiert dabei als intelligente Orchestrierungsschicht. Sie stellt sicher, dass Daten automatisiert AI-ready aufbereitet und GPU-gerecht bereitgestellt werden – in Echtzeit und im Enterprise-Maßstab.
Unternehmen können so unstrukturierte Rohdaten in handlungsrelevante Echtzeit-Intelligenz verwandeln – mit hoher Effizienz und über eine einzige SKU, die Beschaffung und Implementierung deutlich vereinfacht.
Technische Fähigkeiten für AI-ready Datenpipelines
Data Stream integriert Automatisierung direkt in die AI-Fabric und stellt zentrale technische Funktionen bereit:
Automatisierte Echtzeit-Ingestion und Strukturierung
Data Stream ingestiert Rohdaten aus unterschiedlichsten Quellen – darunter Textdokumente, PDFs, Bilder und strukturierte Tabellen. Durch intelligentes Chunking werden Inhalte in semantisch kohärente Einheiten wie Sätze oder Absätze zerlegt. Kontext bleibt erhalten, während feingranulare Zugriffskontrollen und minimale Informationsverluste gewährleistet werden. Die Lösung unterstützt NFS, S3 und SMB und skaliert auf Milliarden von Files oder Objekten – mit nativer Integration in Vector Databases auf FlashBlade//S.
Nahtlose NVIDIA NeMo Integration
Durch die Integration von NVIDIA NeMo Retriever orchestriert Data Stream den gesamten Workflow von der Datenaufbereitung bis zur Inference. GPU-beschleunigte Embedding-Generierung wandelt Inhalte in hochdimensionale semantische Vektoren um, die präzise Ähnlichkeitssuchen ermöglichen. NVIDIA NIM unterstützt standardisierte, skalierbare Inference-Deployments On-Premises oder in der Cloud.
GPU-optimierte Pipeline-Beschleunigung
Mit GPUs wie der NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, NVIDIA Spark Rapids, NVIDIA cuVS und ConnectX-7 NICs werden Datenverarbeitung und Bereitstellung präzise auf GPU-Verarbeitungszyklen abgestimmt. Transformationen wie Metadaten-Anreicherung oder Re-Ranking erfolgen parallel auf der Storage-Ebene und reduzieren die End-to-End-Latenz deutlich.
Transformation und Anreicherung direkt im Storage
Durch native Verarbeitung auf FlashBlade DirectFlash® Modules mit globalem Metadaten-Management wird unnötige Datenbewegung vermieden. Die Ausgabe in effizienten Formaten wie JSON, Parquet oder Arrow ermöglicht Petabyte-skalierte RAG-Datensätze mit unabhängiger Skalierung von Kapazität und Performance.
Kurz gesagt: Data Stream wirkt wie ein Turbo für AI Readiness im Enterprise – integriert, skalierbar und ohne zusätzliche Komplexität.
Gemeinsame Innovation mit NVIDIA
Die enge Zusammenarbeit zwischen Pure Storage und NVIDIA bildet das Fundament dieser Lösung. Hochperformante, energieeffiziente Storage-Technologie trifft auf modernste Accelerated-Computing- und AI-Frameworks.
„Die Ära der AI verlangt eine Datenplattform, die riesige Mengen unstrukturierter Informationen in Echtzeit-Intelligenz verwandeln kann. Pure Storage Data Stream nutzt das NVIDIA AI Data Platform Reference Design, um AI-Reasoning und AI-Agents mit AI-ready Storage-Infrastruktur zu beschleunigen.“
— Justin Boitano, Vice President of Enterprise AI, NVIDIA
Von AI Readiness zu messbarem Business-Mehrwert
Data Stream definiert AI Readiness neu – nicht als Vorarbeit, sondern als automatisierte Kernfunktion der AI-Infrastruktur. Durch die native Einbettung von NVIDIA NeMo entsteht ein durchgängiger, GPU-optimierter Pfad von der Rohdaten-Ingestion bis zum produktiven Model-Deployment.
Für RAG-Use-Cases bedeutet das: Enterprise-Content wie E-Mails, Wissensdatenbanken oder Multimedia-Daten wird nachvollziehbar indexiert, vektorisiert und sicher bereitgestellt. Fine-Tuning-Workflows profitieren von drastisch verkürzten Zyklen – von Wochen auf Stunden.
Pure Storage verfolgt damit konsequent das Ziel, Reibungsverluste an der Schnittstelle zwischen Daten und Intelligenz zu eliminieren. Data Stream ist ein zentraler Schritt auf dem Weg zu skalierbarer, produktiver Enterprise-AI.
Fazit: AI Readiness als feste Fähigkeit der Infrastruktur
Mit Pure Storage Data Stream wird AI Readiness zu einer inhärenten Fähigkeit der Infrastruktur – automatisiert, GPU-zentriert und für Inference im Enterprise-Maßstab optimiert.
Unternehmen, die AI erfolgreich skalieren wollen, müssen Daten nicht nur speichern, sondern kontinuierlich AI-ready bereitstellen. Data Stream schafft genau diese Grundlage.
