NetApp und Cisco erweitern FlexPod für KI-Workloads

Konvergente Infrastruktur NetApp und Cisco erweitern FlexPod für KI-Workloads

03.07.2026 Von Berk Kutsal 2 min Lesedauer

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NetApp und Cisco bringen ihre seit 2010 bestehende FlexPod-Architektur in KI-Umgebungen. Drei vorvalidierte Varianten zielen auf KI-Inferencing, RAG und Edge-Szenarien. Ein Teil der angekündigten Datenfunktionen ist noch nicht verfügbar.

FlexPod gibt es seit 2010. Die KI-Varianten binden mit der Secure AI Factory und der NVIDIA AI Data Platform Komponenten ein, die NetApp und Cisco zuvor separat vorgestellt hatten.(Bild: NetApp) — FlexPod gibt es seit 2010. Die KI-Varianten binden mit der Secure AI Factory und der NVIDIA AI Data Platform Komponenten ein, die NetApp und Cisco zuvor separat vorgestellt hatten.
(Bild: NetApp)

NetApp und Cisco haben neue validierte FlexPod-Varianten für KI-Workloads angekündigt und damit ihre gemeinsame Converged-Infrastructure-Reihe FlexPod erweitert. Die Architekturen sollen die Anforderungen von KI-Anwendungen an Rechenleistung, Netzwerk und Speicher in einem getesteten Stack abbilden. FlexPod entstand 2010 aus der Zusammenarbeit beider Hersteller und kombiniert Cisco-Compute und -Netzwerk mit NetApp-Speicher in Form von Cisco Validated Designs und NetApp Validated Architectures.

Drei Anwendungsfälle im Fokus

Die erweiterten Lösungen adressieren laut Mitteilung drei Szenarien:

KI im Unternehmen: Eine validierte Architektur soll Workloads wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und semantische Suche am Datenstandort ausführen. Den Speicherunterbau bildet NetApp AFX, eine disaggregierte All-Flash-Architektur, die NetApp im Oktober 2025 vorgestellt hat. Sie entkoppelt Controller von Speicherknoten und erlaubt so eine getrennte Skalierung von Leistung und Kapazität. Ergänzend nennt NetApp Funktionen der AI Data Engine (AIDE) zur Datenermittlung, -aufbereitung und -Governance. Diese beschreibt das Unternehmen selbst als künftige Funktionen.

KI-Inferenz und RAG-Workflows: Eine vorintegrierte Variante richtet sich an Teams und Abteilungen, die vorhandene Daten für KI nutzen wollen. Sie soll Kosten, Komplexität und den Bedarf an Spezialisten senken.

Edge Computing: Diese Lösung unterstützt KI-Inferenz sowie containerisierte und virtualisierte Workloads am Netzwerkrand. Sie kombiniert Cisco Unified Edge mit NetApp-Speicheroptionen und setzt auf zentrales Flottenmanagement, richtlinienbasierte Konfiguration und automatisierte Orchestrierung.

Sicherheit und Netzwerk über die Secure AI Factory

Den Sicherheitsteil liefert die Cisco Secure AI Factory mit NVIDIA. Cisco hatte die Architektur im März 2025 auf der GTC vorgestellt und im März 2026 auf Edge-Standorte ausgeweitet. Sie soll verteilte Sicherheit und Zero-Trust-konforme Kontrollen entlang der KI-Pipeline durchsetzen und Risiken wie Datenverlust sowie Lücken in der Governance adressieren.

Als Netzwerkgrundlage dient Cisco Nexus One. Die Plattform bündelt unter anderem die Nexus-Hyperfabric-Automatisierung und unterstützt die N9000- und N9100-Switches, darunter Modelle auf Basis von NVIDIAs Spectrum-X-Silizium. NetApp und Cisco haben die FlexPod-Lösungen zudem an den NVIDIA Enterprise Reference Architectures ausgerichtet.

Jeremy Foster, GM und SVP bei Cisco, betont, Sicherheit dürfe beim Übergang von KI-Experimenten zum produktiven Einsatz nicht erst nachträglich berücksichtigt werden. Jason Hardy, Vice President Storage Technologies bei NVIDIA, verweist darauf, dass Unternehmen ohne integrierte Datenermittlung, Governance und -aufbereitung Schwierigkeiten hätten, KI produktiv zu betreiben.

Angaben zu Preisen und konkreten Verfügbarkeitsterminen der erweiterten FlexPod-Lösungen sind noch keine bekannt.

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