Daten
Verfügbarkeit, Qualität, Klassifizierung und sichere Speicherung bestimmen, was ein KI-System zuverlässig leisten kann.
DELL / ENTERPRISE AI INFRASTRUCTURE
KI-Infrastruktur für Unternehmen
L::eS konzipiert Dell-basierte KI-Architekturen vom Datenpfad über PowerEdge, PowerScale und NVIDIA bis zur produktiven Inferenz, dem Betrieb und der Governance.
ARCHITECTURE / FOCUS
DATAPowerScale / AI DataCOMPUTEPowerEdge / NVIDIACONTROLGovernance & Betrieb01 / AI INFRASTRUCTURE
KI beginnt nicht beim Modell, sondern bei der Architektur
Der technische Bedarf entsteht aus dem konkreten Anwendungsfall. Ein interner RAG-Dienst, eine zentrale Inferenzplattform oder modellgestützte Analytik stellen unterschiedliche Anforderungen an Datenpfade, GPU-Speicher, Durchsatz, Parallelität und Verfügbarkeit.
Rechenleistung
Beschleunigte Rechenleistung wird passend zu Modellgröße, Parallelität, Trainingsaufwand und Inferenz dimensioniert.
Betrieb
Netzwerk, Monitoring, Updates, Verfügbarkeit und Skalierung entscheiden darüber, ob aus einem Test ein produktives System wird.
Sicherheit
Identitäten, Zugriff, Datenintegrität und Governance müssen von Beginn an Teil der Architektur sein.
02 / AI INFRASTRUCTURE
Von der Datenquelle bis zur produktiven Inferenz
Dell und NVIDIA beschreiben die KI-Datenpipeline als durchgängigen Prozess von Datenerfassung und Speicherung über Verarbeitung und Modelltraining bis zur Bereitstellung. Für Unternehmen entsteht daraus eine Plattform, deren Leistungsfähigkeit nicht an einer einzelnen GPU, sondern am Zusammenspiel aller Ebenen hängt.
L::eS betrachtet KI-Infrastruktur als zusammenhängende Betriebsarchitektur – nicht als Sammlung einzelner Komponenten.
Die technische Auslegung erfolgt entlang der konkreten Anforderungen und des Betriebsmodells.
- PowerScale / AI Data
- Architektur & Daten
- PowerEdge / NVIDIA
- Governance & Betrieb
03 / AI INFRASTRUCTURE
Dell AI Factory with NVIDIA
Die Dell AI Factory with NVIDIA verbindet Dell Enterprise-Infrastruktur mit NVIDIA Accelerated Computing, KI-Software und Modellen. Der Ansatz reicht von Datenhaltung und beschleunigter Rechenleistung bis zu Training, Inferenz und skalierbaren Rechenzentrumsarchitekturen.
Für Unternehmen ist daran nicht das Marketinglabel entscheidend, sondern der Architekturgedanke: Rechenleistung, Speicher, Netzwerk und Software werden gemeinsam auf Lastprofil, Datenvolumen und Betriebsanforderungen abgestimmt.
Enterprise-Infrastruktur
PowerEdge, PowerScale, Netzwerk und ausgewählte Client-Systeme bilden die physische Plattform für produktive KI-Anwendungen.
Beschleunigte Rechenleistung
GPU-beschleunigte Rechenleistung, KI-Software und Frameworks bilden die Ausführungsebene für Training und Inferenz.
04 / AI INFRASTRUCTURE
Bausteine einer skalierbaren KI-Plattform
Beschleunigte Rechenleistung
Dell PowerEdge und geeignete GPU-Plattformen stellen zentrale Rechenressourcen für Training, Inferenz und parallele KI-Dienste bereit.
Datenplattform
Dell PowerScale und passende Speicherebenen stellen Daten mit dem erforderlichen Durchsatz, Schutz und der nötigen Skalierbarkeit bereit.
Netzwerkarchitektur
Bandbreite, Latenz und Segmentierung werden auf Datenbewegung, GPU-Kommunikation und den sicheren Betrieb der Plattform abgestimmt.
Betriebsarchitektur
Monitoring, Lifecycle, Kapazitätsplanung und Wiederherstellung sorgen dafür, dass aus Infrastruktur ein dauerhaft betreibbares System wird.
Die konkrete Dell-Plattform wird erst nach der Architekturentscheidung ausgewählt. Maßgeblich sind Datenfluss, Modellgröße, Parallelität, Latenz, Verfügbarkeit und das gewünschte Betriebsmodell.
05 / AI INFRASTRUCTURE
Anwendungsprofile bestimmen die Infrastruktur
LLM & RAG
Interne Assistenten, Wissenssysteme und Retrieval-Augmented Generation mit kontrollierten Unternehmensdaten.
Inferenzdienste
Zentrale Bereitstellung von Modellen für Anwendungen, APIs und interne Services mit planbarer Parallelität und Latenz.
Training & Tuning
GPU-beschleunigte Entwicklung, Validierung und Optimierung von Modellen mit reproduzierbaren Datenpfaden.
KI-Datenplattform
Große strukturierte und unstrukturierte Datenbestände für RAG, Analytics und Modellprozesse mit skalierbarem Speicher.
06 / AI INFRASTRUCTURE
Sicherheit ist Bestandteil der KI-Architektur
Mit KI wachsen Datenmenge, Rechenleistung und technische Abhängigkeiten. Deshalb gehören Verschlüsselung, Zugriffskontrolle, sichere Authentifizierung, kontinuierliche Überwachung und nachvollziehbare Datenpfade von Beginn an in die Architektur.
Identitäten & Berechtigungen
Menschen, Dienste, Modelle und Maschinen erhalten klar definierte Identitäten und minimal notwendige Rechte.
Datenschutz & Datenintegrität
Daten müssen klassifiziert, geschützt, versioniert und entlang ihrer Verarbeitung nachvollziehbar bleiben.
Überwachung
Rechenleistung, Speicher, Netzwerk und Services benötigen Telemetrie, um Ausfälle und Anomalien früh zu erkennen.
Governance
Verantwortlichkeiten, Datenquellen, Modellstände und Betriebsprozesse müssen auch bei wachsender Plattform beherrschbar bleiben.
07 / AI INFRASTRUCTURE
KI-Agenten in Unternehmensprozessen einsetzen
Agentische KI kann Unternehmensdaten interpretieren, Werkzeuge aufrufen und mehrstufige Aufgaben innerhalb definierter Berechtigungen ausführen. Die Infrastruktur allein automatisiert jedoch keinen Geschäftsprozess: ERP-, CRM- und DMS-Schnittstellen, fachliche Freigaben, Protokollierung und Fehlerbehandlung werden gesondert konzipiert.
Dell Deskside Agentic AI
Validierte Lösungen für die Entwicklung und Ausführung von KI-Agenten am Arbeitsplatz. Dell Pro Precision mit NVIDIA GB10 eignet sich je nach Modellgröße für lokale Entwicklung und kleinere Teams.
Skalierung im Rechenzentrum
PowerEdge-Systeme mit GPU-Beschleunigung oder CPU-orientierten Agenten-Workloads bilden je nach Anwendung die zentrale Rechenebene. Die passende Plattform hängt von Inferenz, Datenzugriff, gleichzeitigen Nutzern und Budget ab.
Governance für autonome Abläufe
Sandboxing, Rollenrechte, Tool-Freigaben, Modellüberwachung und menschliche Kontrollpunkte begrenzen die Handlungsmöglichkeiten von Agenten.
Herstellerunabhängige Prozesse
Unsere Workflow-Automatisierung verbindet Prozesse und Anwendungen. Dell ist eine mögliche Infrastrukturgrundlage – keine Voraussetzung für eine erfolgreiche Automatisierung.
KI-gestützte Workflows und RPA bei L::eS
08 / AI INFRASTRUCTURE
Unternehmensdaten kontrolliert für KI bereitstellen
Die Dell AI Data Platform adressiert die Datenbasis für KI-Anwendungen. Architekturbausteine rund um PowerScale, Datenintegration und semantische Kontextmodelle können dabei helfen, strukturierte und unstrukturierte Inhalte in einer kontrollierten Umgebung zugänglich zu machen. Ob eine konkrete Komponente sinnvoll ist, bestimmen Datenquellen, Rechtekonzept, Aktualität und Performanceanforderungen.
Bei Retrieval-Augmented Generation (RAG) bleiben Berechtigungen, Quellverweise, Datenqualität und nachvollziehbare Antworten entscheidend. Ein Modell darf aus vorhandenen Daten nicht automatisch zusätzliche Zugriffsrechte ableiten.
Die technische Auslegung erfolgt entlang der konkreten Anforderungen und des Betriebsmodells.
09 / AI INFRASTRUCTURE
Governance endet nicht am KI-Modell
Für KI-Anwendungen benötigen Unternehmen getrennte Kontrollen auf Plattform-, Daten-, Netzwerk- und Geräteebene. Dell- und NVIDIA-Lösungen adressieren die KI-Runtime und Infrastruktur. Endpoint- und Server-Schutz sowie Betriebsüberwachung müssen ergänzend in die bestehende Sicherheitsarchitektur passen.
L::eS betrachtet solche Schutzschichten gemeinsam, ohne Funktionen eines Herstellers dem anderen zuzuschreiben. Einen ergänzenden Baustein der Endpoint- und Server-Security bilden unsere ESET-Sicherheitslösungen.
Bei Robotik und autonom handelnden Systemen kommen Safety, OT-Security und kontrollierte physische Wirkung hinzu. Mehr zu Cybersecurity in der physischen KI.
Die technische Auslegung erfolgt entlang der konkreten Anforderungen und des Betriebsmodells.
10 / AI INFRASTRUCTURE
Vom Pilotbetrieb zur produktiven Plattform
Die technische Auslegung beginnt mit messbaren Anforderungen: Modellgröße, Datenvolumen, gleichzeitige Nutzer, Antwortzeit, GPU-Speicher, Speicherdurchsatz, Netzwerkpfad, Verfügbarkeit und erwartetes Wachstum.
Anwendungsprofil erfassen
Modelle, Datenquellen, Nutzerzahl, Latenz und gewünschte Ergebnisse werden in belastbare technische Anforderungen übersetzt.
Ressourcen dimensionieren
GPU, CPU, Arbeitsspeicher, Speicher und Netzwerk werden aus dem Lastprofil abgeleitet und aufeinander abgestimmt.
Betriebsmodell festlegen
Zentrale Server, Cluster, Edge-Komponenten oder hybride Architekturen werden anhand von Datenpfad, Latenz, Verfügbarkeit und Betrieb bewertet.
Skalierung vorbereiten
Monitoring, Kapazitätsreserven, Lifecycle und Erweiterbarkeit werden bereits vor dem produktiven Start berücksichtigt.
Physical AI bleibt ein eigenes Thema
Cyber-physische Systeme, Robotik und die Sicherheitsfolgen physischer Wirkung behandeln wir bewusst separat. Zur Physical-AI-Perspective →
Konkreten KI-Anwendungsfall einordnen
Für eine belastbare Auslegung zählen Datenmenge, Modell, Nutzer, Latenz, Verfügbarkeit und Betriebsziel – nicht Produktnamen oder Kampagnenbegriffe. KI-Infrastruktur anfragen →
WISSEN / FAQ
Häufige Fragen.
L::eS / ARCHITEKTUR & INTEGRATION
KI-Architektur statt Technologie-Sammlung.
Technische Entscheidungen beginnen bei den Anforderungen, den Daten und den tatsächlichen betrieblichen Abläufen. Wir ordnen Möglichkeiten, Abhängigkeiten und nächste Schritte gemeinsam ein.
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