戴爾大幅擴展AI平台… 旨在通過“分布式數據處理”實現企業性能創新

戴爾科技正在加強其人工智能數據平台，以便企業更容易實施數據驅動的人工智能。通過這一平台，戴爾在今年早些時候的戴爾科技世界2025大會上首次推出，提出了一種針對人工智能時代的數據利用結構，超越了簡單的IT基礎設施。

戴爾的策略側重於優化數據環境，以在數據存在的地方連接和處理數據，遠離將數據推送到單一存儲庫的現有方法。戴爾ISG產品市場高級副總裁Varun Chhabra強調：“隨着人工智能的採用從實驗階段走向實際業務成果，最大的障礙仍然是‘企業數據’，這些數據仍然沒有組織。”

戴爾AI數據平台旨在整合分布式數據源，並將數據轉化爲人工智能可以實際操作的格式，以解決這些問題。該公司解釋說，具體成果已經在各個行業中發生，例如使用實時分析加快醫院的診斷或預測生產現場的設備故障。

實現這一目標的關鍵在於戴爾的雙引擎結構。PowerScale 處理基於文件的高性能工作負載，而 ObjectScale 則用於處理大量非結構化數據，它們在爲各自角色優化的並行結構中執行數據處理和存儲。產品管理總監 Anahad Dhillon 說：“我們的優勢在於能夠靈活地集成下一代硬件而不受幹擾，這使我們能夠在不更換整個系統的情況下對 CPU 或網路技術進行更新。”

戴爾的創新不僅僅體現在技術設計上。爲了擴大人工智能數據生態系統，戰略合作夥伴關係也逐漸引起關注。Maya HTT 的案例就是一個典型的例子。提供給加拿大衛星制造商 MDA Space 的基於人工智能的文檔搜索解決方案 M-bot，能夠快速分析詳細的非結構化數據，並顯著提高衛星生產速度。

戴爾人工智能平台中不可或缺的合作夥伴之一是Nvidia。戴爾通過將Nvidia的人工智能加速計算平台納入其存儲和計算結構，實現了性能優化。Nvidia的各種微服務，如Triton推理服務器、RAPIDS和用於RAG (檢索增強生成)的NeMo檢索器，支持戴爾平台的可擴展性和實用性。

戴爾還大幅增強了其數據搜索和分析能力。通過與Elastic的合作，一個高性能的搜索引擎已被整合到戴爾的AI數據平台中，使公司能夠更直觀地探索和分析非結構化數據，以用於AI應用。平台工程負責人Ajay Nair表示：“多虧了Elasticsearch的速度和可擴展性，戴爾的客戶現在可以在單一引擎中進行超快速的AI搜索。”

與此同時，與Starburst的結構化數據分析合作也值得注意。Starburst的分布式查詢引擎可以直接訪問和分析各種來源，無需ETL或數據傳輸，從而大大降低企業的數據移動成本和風險。戴爾與Starburst之間的合作在實施能夠在統一界面中處理結構化和非結構化數據的最新分析架構方面發揮着重要作用。

通過這一平台擴展，戴爾爲尋求將人工智能轉變爲實際商業驅動的企業需求提供了明確的答案。戴爾通過提供以數據爲中心的戰略人工智能基礎，而不僅僅是技術，已將人工智能的實施和擴展提升到了一個新的水平。