Dell Senior Director of Competitive Intelligence Jon Hyde hat drei neue AI Factory-Blogbeiträge veröffentlicht, die sich an wichtige Rivalen wie VAST Data richten.
Der erste Posten,¢Wo KI-Fabriken ihre erste Obergrenze erreicht haben ¢, heißt es, dass Dell PowerScale gleichwertige Nvidia AI-Leistung liefert, während 72% weniger Strom, 80% weniger Rackplatz und 8x weniger Backend-Switches als konkurrierende Referenzdesigns verwendet werden.Hyde erklärt, dass Nvidia-basierte KI-Fabriken aufgrund schwerer GPUs häufig in Datencenter-Leistungs- und Raumengpässe geraten., Speicher- und Netzwerkhardwareanforderungen.
Er behauptet, dass eingebettete KI-Speicherplattformen wie VAST Data's AI OS aufgrund der dezaggregierten Skalierungsarchitektur viel mehr Backend-Switches erfordern.Kühl- und Stromkosten, bevor GPU-Workloads überhaupt ausgeführt werden.
Hyde betont, dass Unternehmen bewerten sollten, wie viel Strom ihre Speicherarchitektur verbraucht.
Nach den Tests von Dell, die mit Nvidia-Referenzdesigns übereinstimmen, entspricht PowerScale der Leistung von Everpure und VAST mit viel geringeren Infrastruktur-Overhead.Sie bietet die gleiche Leistung mit 41% geringerer Energieverbrauch und fast 50% weniger Rackplatz.
Hyde bestreitet auch VAST's öffentliche Effizienzansprüche. Er erklärt, dass VAST's angekündigte 77% Energieeinsparungen und 73% Platzreduktion durch BlueField DPU-Auslastungen interne Upgrades gegenüber seinem älteren Stack widerspiegeln.Nicht wettbewerbsfähige Vorteile gegenüber den branchenüblichen Nvidia-Referenzarchitekturen.
Der zweite Blog von Hyde,"Es heißt Datenbank, aber es wirkt nicht wie eine.argumentiert, dass Plattformen, die stark auf Metadaten und Vektor-Workloads ausgerichtet sind, nicht vollständig als Unternehmensdatenbanken gelten können.Aufzeichnungs- und Zeitreihendaten erfordern robuste Fähigkeiten, die reine indexorientierte Systeme nicht erfüllen können.
Er zitiert die im Juni 2025 von CUBE Research durchgeführte Analyse, die die VAST DataBase im Wesentlichen als "vertriebenen Index" beschreibt, der keine ausgereifte SQL-Optimierung, kostenorientierte Abfrageplanung,rollenbasierte Governance und umfassende Integration von BI-Tools, die von Unternehmensplattformen wie Snowflake und BigQuery angeboten werdenDer Bericht kam zu dem Schluss, dass trotz des schnellen UmsatzwachstumsVAST hat noch keine Reife erreicht, die mit den von Snowflake und den wichtigsten Hyper-Scalern festgelegten Datenträger- oder Cloud-Datenbank-Standards vergleichbar ist..
Hyde verweist weiter auf die Ergebnisse von NAND Research: Während VAST offene Formate wie Apache Iceberg unterstützt, ist seine Kerndatenbank-Engine proprietär und vertikal angepasst.Diese eng integrierte Konstruktion unterscheidet sich von der zusammengesetzten, der von Dell, NetApp, HPE und Everpure übernommenen Open-Ecosystem-Ansatz, der VAST näher an eine geschlossene Architektur im HCI-Stil heranführt.
Im Gegensatz dazu unterstützt Dell nativ Apache Iceberg auf ObjectScale,die nahtlose Interoperabilität zwischen den in PowerScale/ObjectScale gespeicherten Daten und den gängigen Databricks- und Snowflake-Workloads ohne Datenmigration ermöglicht.
Der dritte Posten von Hyde,"Die Blaupause für die nächste Evaluierung,beschreibt fünf wesentliche Evaluierungskriterien für IT-Käufer, die KI-Datenplattformen bewerten, einschließlich Anpassung an die Datengravitation, Betriebskosten, GPU-Auslastung,Kompatibilität von physikalischem Fußabdruck und Analytikstapeln.
Hyde erklärt, dass sich die Bewertungen der Bieter für die KI-Speicherung über die Benchmark-Demos hinaus auf reale operative Faktoren konzentrieren sollten: Auswahl von Architekturen, die mit der tatsächlichen Datendichte des Unternehmens kompatibel sind;Vollständige Erfassung von Synchronisierungsarbeiten, Personalkosten, GPU-Effizienz und Hardware-Bilanz; und die Erhaltung bestehender Analyse-Toolchains anstatt die Migration von Arbeitsbelastungen zu erzwingen.
Er stellt fest, dass die Vertriebsdecks der Anbieter sich an die führenden Interessengruppen richten, während die Teams für Anlagen, Datenentwicklung und FinOps die tatsächlichen Betriebskosten tragen, die die Beteiligung verschiedener Teams an den Auswertungen der Anbieter erfordern.
Hyde schlug auch fünf gezielte Fragen vor, um die wahren architektonischen Stärken der Anbieter aufzudecken: der dreijährige prognostizierte Datenanteil im Namespace; Steady-State-Sync-Job und Personalbedarf;Reproduzierbares TTFT mit offenem Modell, Token-Durchsatz- und Cache-Erfolgsrate-Metriken; vollständig dokumentierter Strom-, Speicher- und Switchverbrauch im Zielmaßstab; und native Kompatibilität mit bestehenden Databricks- und Snowflake-Bereitstellungen.
VAST Data lehnte detaillierte Kommentare ab und erklärte lediglich, dass es nicht auf Inhalte von Wettbewerbern reagiert.
Kommentar: Die Veröffentlichung von sechs ausführlichen Blogs mit kritischen Kommentaren von Dell, die sich an VAST richten, signalisiert den starken Wettbewerbsdruck des rasch wachsenden Konkurrenten für Dateninfrastruktur.
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