Cloudera und VAST Data wollen Unternehmensdaten schneller für KI nutzbar machen

Veröffentlicht am 15.07.2026

Cloudera und VAST Data haben eine strategische Partnerschaft angekündigt. Gemeinsam wollen die beiden Unternehmen eine durchgängige Datenplattform für KI-Anwendungen bereitstellen, die sowohl im eigenen Rechenzentrum als auch in privaten und öffentlichen Cloud-Umgebungen eingesetzt werden kann.

Im Mittelpunkt steht eine sogenannte AI Factory: eine Infrastruktur, in der Unternehmensdaten kontinuierlich aufgenommen, verarbeitet, kontrolliert und für KI-Modelle bereitgestellt werden. Die Plattform soll den gesamten Weg von den Rohdaten bis zur produktiven KI-Anwendung abdecken – einschließlich Datenaufbereitung, Modelltraining, Inferenz und Analyse.

Besonders wichtig ist dabei die Verbindung der Cloudera-Datenplattform mit dem VAST AI Operating System. Cloudera bringt unter anderem seine containerisierten Daten-, Analyse- und KI-Dienste ein. VAST Data liefert die darunterliegende Infrastruktur für Storage, Datenbanken und den unternehmensweiten Zugriff auf große Datenbestände. Die technische Grundlage orientiert sich außerdem am Referenzdesign der NVIDIA AI Data Platform.

Wenn teure GPUs auf Daten warten

Eines der Probleme, das die neue Plattform lösen soll, ist die sogenannte GPU Starvation. Gemeint ist damit eine Situation, in der leistungsfähige und teure KI-Beschleuniger nicht vollständig ausgelastet werden, weil ihnen nicht schnell genug Daten zur Verfügung stehen.

Moderne KI-Systeme benötigen große Mengen strukturierter und unstrukturierter Informationen. Neben klassischen Datenbankeinträgen können dazu Dokumente, Bilder, Videos, Sensordaten oder Vektordatenbanken gehören. Werden diese Daten zu langsam geladen, vorbereitet oder zwischen unterschiedlichen Systemen verschoben, entstehen Wartezeiten. Die GPU ist zwar verfügbar, kann aber keine Berechnungen durchführen.

Cloudera und VAST Data wollen solche Engpässe mit Datenpipelines beseitigen, die eine hohe Bandbreite und geringe Latenz bieten. Dadurch sollen GPUs möglichst dauerhaft ausgelastet werden. Für Unternehmen könnte das eine bessere Nutzung bereits vorhandener Hardware und damit einen höheren Gegenwert für ihre Investitionen bedeuten.

Wie stark sich die Auslastung in der Praxis verbessert, dürfte allerdings von der jeweiligen Infrastruktur, den Datenmengen und den eingesetzten KI-Modellen abhängen. Die veröffentlichten Angaben stammen aus der gemeinsamen Unternehmensankündigung.

Klare Aufgabenteilung zwischen Cloudera und VAST Data

Cloudera steuert eine Lakehouse-Architektur bei, die Datenverarbeitung, Streaming, Analysen, maschinelles Lernen und KI-Dienste miteinander verbindet. Die Dienste sind containerisiert und sollen dadurch in unterschiedlichen Umgebungen weitgehend einheitlich betrieben werden können.

Das ist vor allem für Unternehmen interessant, die nicht sämtliche Daten in eine öffentliche Cloud verschieben können oder wollen. Gründe dafür können Datenschutz, regulatorische Anforderungen, Kosten oder besonders hohe Anforderungen an die Verarbeitungsgeschwindigkeit sein.

VAST Data stellt mit seinem AI Operating System die darunterliegende Datenebene bereit. Die Architektur soll große Datenmengen bis in den Exabyte-Bereich verarbeiten können und ist auf leistungsfähige GPU-Cluster ausgerichtet.

Zum System gehören laut Mitteilung unter anderem:

• skalierbarer Hochleistungs-Storage,
• eine globale Datenstruktur für unterschiedliche Standorte,
• Datenbankfunktionen für KI-Anwendungen,
• Vektorsuche und Vektorindizierung,
• Unterstützung für strukturierte, unstrukturierte und multimodale Daten.

Für die beschleunigte Vektorsuche nutzt VAST Data unter anderem NVIDIA cuVS. Vektordatenbanken spielen bei generativer KI eine wichtige Rolle, beispielsweise bei Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG. Dabei erhält ein Sprachmodell vor der Antwort zusätzliche Informationen aus unternehmenseigenen Dokumenten oder Datenbanken.

Eine Plattform vom Rohdatum bis zum KI-Modell

Die gemeinsame Architektur soll mehrere bislang häufig getrennte Bereiche zusammenführen. Daten können zunächst aufgenommen und aufbereitet, anschließend analysiert und schließlich für das Training oder die Ausführung von KI-Modellen genutzt werden.

Cloudera übernimmt dabei Funktionen wie Data Engineering, Governance, Analyse und KI-Dienste. Das VAST AI Operating System soll dafür sorgen, dass die zugrunde liegenden Daten mit hoher Geschwindigkeit verfügbar sind.

Die Unternehmen versprechen unter anderem:

• eine einheitliche Architektur von der Datenerfassung bis zur Modellbereitstellung,
• vergleichbare Betriebsabläufe in Rechenzentren und Cloud-Umgebungen,
• eine höhere Auslastung von GPU-Systemen,
• skalierbaren Storage für unterschiedliche Datenarten,
• kontrollierte private KI-Umgebungen,
• zentrale Governance- und Compliance-Funktionen.

Damit richtet sich das Angebot vor allem an große Organisationen, die ihre ersten KI-Experimente in dauerhaft verfügbare Produktionssysteme überführen möchten.

Private und souveräne KI als wichtiger Einsatzbereich

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf sogenannten Private AI Factories. Dabei werden KI-Anwendungen in einer kontrollierten Infrastruktur betrieben, statt sämtliche Daten und Modelle an einen externen Cloud-Dienst zu übertragen.

Eine solche Architektur kann für Banken, Versicherungen, Behörden, Gesundheitsunternehmen oder Industriebetriebe interessant sein. Gerade in regulierten Bereichen müssen Organisationen häufig genau kontrollieren, wo Daten gespeichert werden, wer darauf zugreifen darf und wie Verarbeitungsschritte dokumentiert werden.

Die gemeinsame Plattform kombiniert dafür NVIDIA-Infrastruktur und NVIDIA AI Enterprise mit dem VAST AI Operating System und den Daten- und KI-Diensten von Cloudera.

Der Cloudera AI Inference Service wird laut Ankündigung durch NVIDIA-NIM-Microservices beschleunigt. Unternehmen sollen damit unterschiedliche Modelle in der Nähe ihrer Daten betreiben und skalieren können. In der Mitteilung werden auch die offenen NVIDIA-Nemotron-Modelle als mögliche Grundlage genannt.

Beschleunigung für Apache Spark

Auch bestehende Datenverarbeitungsprozesse sollen von der Zusammenarbeit profitieren. Kunden sollen Apache-Spark-Workloads mit NVIDIA cuDF beschleunigen können.

Dabei werden bestimmte Datenoperationen nicht ausschließlich auf der CPU, sondern auf der GPU ausgeführt. Cloudera Data Engineering kann gleichzeitig auf die Hochgeschwindigkeits-Datendienste von VAST zugreifen. Das könnte insbesondere bei großen Analyse- und Transformationsaufgaben die Verarbeitungszeit verkürzen.

Für Unternehmen ist dieser Punkt relevant, weil KI-Projekte häufig nicht am Modell selbst scheitern, sondern an der vorherigen Aufbereitung der Daten. Informationen müssen bereinigt, vereinheitlicht, kategorisiert und teilweise in ein anderes Format umgewandelt werden, bevor sie für Training oder Inferenz verwendet werden können.

Zugriff auf große Datenbestände

Cloudera und VAST Data sprechen zusammen von rund 60 Exabyte an kundenseitig verwalteten Daten, die durch die Partnerschaft adressiert werden könnten. Dies bedeutet nicht, dass diese Daten automatisch in einem gemeinsamen System zusammengeführt werden. Die Zahl beschreibt vielmehr die Größenordnung der Datenbestände, die von Kunden beider Anbieter verwaltet werden.

Für beide Unternehmen eröffnet die Kooperation damit einen umfangreichen potenziellen Markt. Cloudera erhält Zugang zu einer auf KI-Workloads spezialisierten Storage- und Dateninfrastruktur. VAST Data kann seine Plattform enger mit etablierten Daten-, Governance- und Analysewerkzeugen verbinden.

Einordnung

Die Partnerschaft zeigt, dass sich der Wettbewerb bei Unternehmens-KI zunehmend von den eigentlichen Sprachmodellen auf die darunterliegende Dateninfrastruktur verlagert.

Ein leistungsfähiges Modell allein reicht für produktive KI nicht aus. Unternehmen benötigen zuverlässige Datenpipelines, Zugriffskontrollen, Governance, leistungsfähigen Storage und eine Infrastruktur, die sich über unterschiedliche Standorte hinweg betreiben lässt.

Cloudera und VAST Data versuchen, diese Komponenten als zusammenhängende Plattform anzubieten. Besonders interessant ist der Ansatz für Unternehmen, die bereits große Datenbestände und GPU-Infrastruktur besitzen, diese Ressourcen bislang aber nur eingeschränkt für KI nutzen können.

Die gemeinsame Lösung ist nach Angaben der Unternehmen ab sofort über die Vertriebsteams und Partnernetzwerke von Cloudera und VAST Data erhältlich. Weitere Referenzarchitekturen, validierte Bereitstellungsmodelle und branchenspezifische Lösungen sollen im Laufe des Jahres 2026 folgen.

Hinweis zur Quelle: Bei der Grundlage des Artikels handelt es sich um eine gemeinsame Unternehmens- und Pressemitteilung. Aussagen zur Leistung, GPU-Auslastung und Wirtschaftlichkeit wurden nicht unabhängig überprüft.

Quelle: Cloudera and VAST Data Announce Strategic Partnership to Deliver AI Data Platform Anywhere

← Zurück zur Übersicht