On-prem statt nur Cloud Cloudera bringt KI-Inferenz und einheitlichen Datenzugriff ins Rechenzentrum

Von Berk Kutsal 1 min Lesedauer

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Cloudera erweitert seine Datenplattform um On-Prem-Funktionen für KI-Inferenz, Data Warehousing und Visualisierung, um produktive KI-Workloads näher an sensible Unternehmensdaten zu rücken.

Cloudera erweitert seine Plattform um On-prem-KI-Inferenz, Trino-Data-Warehouse und neue Analysefunktionen für produktive Enterprise-Workloads.(Bild:  Cloudera)
Cloudera erweitert seine Plattform um On-prem-KI-Inferenz, Trino-Data-Warehouse und neue Analysefunktionen für produktive Enterprise-Workloads.
(Bild: Cloudera)

Cloudera stellt eine neue Ausbaustufe seiner hybriden Datenplattform vor. Im Mittelpunkt stehen KI-Inferenz-Funktionen, ein On-prem-fähiges Data Warehouse auf Trino-Basis sowie erweiterte Analyse- und Visualisierungskomponenten. Die Neuerungen zielen auf Unternehmen, die generative und analytische KI produktiv betreiben wollen, ohne Daten vollständig in Public-Cloud-Umgebungen auszulagern.

Der NVIDIA-Stack als lokaler Turbo

Mit Cloudera AI Inference lassen sich KI-Modelle künftig direkt im eigenen Rechenzentrum ausführen und skalieren. Unterstützt werden unterschiedliche Modelltypen, darunter Large Language Models, Bild- und Sprachanwendungen sowie klassische ML-Workloads. Technisch setzt Cloudera dabei auf NVIDIA-Infrastruktur, einschließlich aktueller GPU-Architekturen und spezialisierter Inference-Services. Der lokale Betrieb soll Unternehmen mehr Kontrolle über Latenz, Datenschutz und Compliance geben und gleichzeitig Kostenrisiken durch Cloud-Spitzenlasten begrenzen.

Parallel bringt Cloudera sein Data-Warehouse-Angebot mit Trino-Engine in On-prem-Umgebungen. Der verteilte SQL-Query-Layer erlaubt den Zugriff auf heterogene Datenquellen, ohne diese zentral verschieben zu müssen. Cloudera koppelt das mit einheitlichen Governance- und Sicherheitsmechanismen, sodass Zugriffsrechte, Auditierung und Datenrichtlinien plattformweit konsistent bleiben. Die Strategie folgt dem Ansatz, KI-Analysen direkt dort auszuführen, wo Unternehmensdaten bereits liegen.

Transparenz statt Blackbox

Ergänzend erweitert der Anbieter seine Visualisierungsfunktionen um KI-gestützte Zusammenfassungen, Kontextanalysen und Monitoring-Features. Neu sind unter anderem Protokolle für KI-Abfragen, die Nachvollziehbarkeit und Fehleranalyse unterstützen sollen. Unternehmen erhalten damit zusätzliche Transparenz über die Nutzung und Wirkung automatisierter Analysen.

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