NetApp ha presentado nuevas capacidades para que las empresas puedan utilizar sus datos directamente donde están almacenados, sin tener que crear copias específicas para alimentar aplicaciones de inteligencia artificial. La actualización gira alrededor de NetApp AI Data Engine (AIDE), que amplía el descubrimiento de metadatos en entornos heterogéneos, y de una integración reforzada con Commvault para detectar amenazas y acelerar la recuperación de datos utilizados en cargas de IA.

Las claves de la IA agéntica y los datos empresariales en 20 segundos

• NetApp amplía AI Data Engine para descubrir metadatos en almacenamiento NetApp y de terceros.
• El objetivo es activar datos existentes sin copiarlos a nuevas plataformas para cada proyecto de IA.
• AIDE trabaja con repositorios NFS, SMB y S3 y añade capacidades de gobierno y comprensión de datos.
• La integración con Commvault conecta detección de ransomware y recuperación limpia.
• Algunas funciones anunciadas están todavía en fase de preview y pueden cambiar antes de su disponibilidad.

La propuesta parte de un problema que empieza a ser más visible a medida que los agentes de inteligencia artificial pasan de las pruebas a los entornos de producción. Las empresas acumulan información en almacenamiento local, servicios cloud, objetos, archivos y sistemas con diferentes políticas de acceso y protección. Preparar esos datos para nuevos modelos suele implicar moverlos, transformarlos o crear copias adicionales.

NetApp quiere reducir precisamente esa dependencia de las copias. Su planteamiento consiste en añadir una capa de descubrimiento, comprensión y gobierno sobre los datos existentes para que puedan utilizarse en aplicaciones de analítica, asistentes y agentes de IA sin trasladarlos necesariamente a otro repositorio.

La compañía presenta este enfoque como un modelo zero-copy, es decir, activar los datos donde ya se encuentran en lugar de crear una nueva copia como paso previo para cada aplicación de inteligencia artificial.

AI Data Engine amplía el descubrimiento a datos de distintos sistemas

AI Data Engine forma parte de la capa de servicios de datos para IA de NetApp. Con la nueva actualización, la compañía amplía el descubrimiento de metadatos para cubrir su propio almacenamiento y también repositorios que no utilizan tecnología NetApp.

La herramienta puede descubrir y analizar información almacenada mediante NFS, SMB y S3. NFS (Network File System) y SMB (Server Message Block) son protocolos habituales para acceder a archivos, mientras que S3 se utiliza principalmente para almacenamiento de objetos.

El objetivo declarado es que las organizaciones puedan localizar información que hasta ahora permanece repartida entre diferentes sistemas y determinar qué datos pueden ser útiles para proyectos de inteligencia artificial. NetApp también relaciona estas capacidades con tareas como identificar riesgos de seguridad, optimizar almacenamiento, facilitar migraciones y localizar información preparada para utilizarse con IA.

La actualización también incorpora nuevas capacidades que todavía están en fase de preview. Entre ellas aparecen funciones de comprensión de datos mediante IA, más capacidades de gobierno, integraciones con motores de analítica como Starburst y Onehouse.AI y nuevos servicios orientados a agentes.

NetApp señala además que el planteamiento puede servir como base para capacidades posteriores como búsqueda semántica, grafos de conocimiento y generación de contexto para agentes. Al tratarse de funciones futuras o en preview, la compañía advierte de que su disponibilidad, características y calendario pueden cambiar.

La diferencia frente a una arquitectura tradicional está en dónde se realiza el trabajo. En lugar de construir primero un nuevo repositorio con una copia de la información empresarial, la propuesta busca que la infraestructura de almacenamiento pueda aportar contexto sobre los datos que ya administra.

Para las empresas, esto puede reducir algunos procesos asociados al movimiento de información, aunque la utilidad concreta dependerá de los sistemas utilizados, los permisos y los requisitos de cada entorno.

Commvault añade recuperación ante ataques a la estrategia de datos para IA

La segunda parte del anuncio se centra en la protección de esos datos. NetApp ha ampliado su integración con Commvault para conectar las señales de protección frente a ransomware de su plataforma con los flujos de recuperación de Commvault.

La solución combina detección de amenazas en el almacenamiento principal con procesos destinados a encontrar y recuperar datos limpios. Según NetApp, incluye detección de amenazas prácticamente en tiempo real, análisis más profundos para localizar ataques que intentan evitar los sistemas de protección y validación de datos en un entorno aislado antes de proceder a la recuperación.

La integración se gestiona desde la consola de Commvault y busca reducir el tiempo necesario para recuperar información después de un ataque. NetApp afirma que el objetivo es pasar de procesos de recuperación que pueden durar días o semanas a recuperaciones en minutos en determinados escenarios.

Esta última afirmación corresponde a la propuesta de la solución y no debe interpretarse como un tiempo de recuperación garantizado para cualquier infraestructura. El resultado dependerá del entorno, la cantidad de datos, el tipo de incidente y la configuración de los sistemas.

La conexión entre protección y recuperación cobra importancia cuando los mismos datos empiezan a alimentar aplicaciones de IA. Un conjunto de información comprometido o alterado puede afectar no solo a aplicaciones tradicionales, sino también a modelos, agentes y procesos automatizados que utilizan esos datos como contexto.

Por eso NetApp sitúa ambas novedades dentro de una misma estrategia: preparar los datos para que puedan ser utilizados por sistemas de IA sin separar esa preparación de las políticas de gobierno y protección existentes.

El reto de los agentes no es solo acceder a los datos

La llegada de agentes de IA introduce una diferencia respecto a los asistentes tradicionales. Un agente puede consultar información, combinar datos de distintas fuentes y ejecutar acciones a una velocidad muy superior a la de un flujo de trabajo manual.

Eso hace que el acceso a los datos no sea suficiente. También resulta necesario conocer qué información puede utilizar cada agente, qué permisos tiene, si los datos están actualizados y qué mecanismos existen para recuperar una versión fiable cuando se produce un incidente.

NetApp plantea AI Data Engine precisamente alrededor de esa combinación de descubrimiento, comprensión, gobierno y activación. La compañía sostiene que los datos empresariales pueden convertirse en contexto para agentes sin abandonar necesariamente los sistemas en los que ya están almacenados.

Shari Lava, vicepresidenta y directora general de investigación de IA en IDC, señala que los agentes necesitan datos actuales, fiables y gobernados, y considera que conectar descubrimiento, comprensión, gobierno, activación y resiliencia desde la capa de almacenamiento puede ofrecer a las empresas una vía para preparar sus datos sin afrontar grandes movimientos de información.

La afirmación procede de IDC y forma parte de la valoración incluida por NetApp en su anuncio, por lo que debe entenderse como una opinión de la analista y no como una validación independiente de todas las capacidades comerciales presentadas.

La compañía también insiste en que su propuesta no pretende convertirse en una plataforma cerrada para IA. El anuncio menciona expresamente integraciones abiertas con motores de analítica y la posibilidad de trabajar sobre infraestructuras heterogéneas.

Ese punto es relevante porque las arquitecturas empresariales actuales rara vez están construidas alrededor de un único sistema de almacenamiento. Los datos pueden estar repartidos entre centros de datos, nubes públicas, sistemas de archivos, almacenamiento de objetos y entornos soberanos.

El objetivo de NetApp es que esa diversidad no obligue a construir una copia diferente de los datos cada vez que aparece una nueva aplicación de IA.

La cuestión que queda abierta es cuánto de este modelo puede aplicarse de forma general. Algunas de las capacidades anunciadas están disponibles como nuevas funciones, mientras que otras todavía aparecen como avances previstos o en preview. La propia compañía advierte de que las funcionalidades futuras, sus fechas y condiciones de disponibilidad pueden cambiar.

Para las empresas que están pasando de experimentar con IA a utilizar agentes en procesos reales, el movimiento apunta a una cuestión menos visible que los propios modelos: la calidad, localización, gobierno y recuperación de los datos que los agentes necesitan para actuar.

Preguntas frecuentes

¿Qué es NetApp AI Data Engine?

AI Data Engine es un servicio de NetApp orientado a descubrir, comprender, gobernar y preparar datos empresariales para analítica, asistentes y aplicaciones de inteligencia artificial. La nueva actualización amplía el descubrimiento de metadatos a almacenamiento NetApp y de terceros.

¿Qué significa zero-copy en la propuesta de NetApp?

El enfoque zero-copy busca activar los datos donde ya están almacenados sin tener que crear otra copia específica para cada proyecto de IA. La compañía plantea este modelo como alternativa a arquitecturas que primero trasladan y transforman los datos.

¿Qué aporta la integración entre NetApp y Commvault?

La integración conecta las señales de protección frente a ransomware de NetApp con los procesos de recuperación de Commvault. Incluye detección de amenazas, análisis, validación en entornos aislados y recuperación de datos limpios.

¿Todas las nuevas funciones de AI Data Engine están disponibles?

No. NetApp anuncia algunas capacidades como funciones nuevas y presenta otras como avances en preview o desarrollos futuros. La compañía advierte de que las características, disponibilidad, precios y calendarios de las ofertas no publicadas pueden cambiar.