--- title: "NetApp presenta AFX y AI Data Engine: su plataforma de datos “lista para IA” con escalado por nodos e integración nativa con NVIDIA y Azure" description: "NetApp anunció un conjunto de productos que refuerzan su plataforma de datos empresarial para inteligencia artificial, con el foco puesto en pasar de pilotos a aplicaciones agenticas en producción. La..." url: https://revistacloud.com/netapp-presenta-afx-y-ai-data-engine/ date: 2025-10-16 modified: 2025-10-15 author: "Nota de Prensa" image: https://revistacloud.com/wp-content/uploads/2025/02/Serie-ASA-A-NetApp.jpg categories: ["Empresas", "Noticias"] tags: ["Inteligencia Artificial", "netapp"] type: post lang: es --- # NetApp presenta AFX y AI Data Engine: su plataforma de datos “lista para IA” con escalado por nodos e integración nativa con NVIDIA y Azure NetApp anunció un conjunto de productos que refuerzan su plataforma de datos empresarial para inteligencia artificial, con el foco puesto en pasar de pilotos a aplicaciones agenticas en producción. La novedad llega en dos frentes: **NetApp AFX**, un sistema *all-flash* con arquitectura desagregada basado en ONTAP, y **NetApp AI Data Engine (AIDE)**, un servicio unificado que conecta, gobierna y acelera datos para IA sobre un único plano de control. Ambos se orientan a acelerar **RAG** e **inferencia** en entornos híbridos y multicloud, y podrán contratarse de forma directa o mediante suscripción **Keystone STaaS**. ## AFX: almacenamiento *all-flash* desagregado para “fábricas de IA” **NetApp AFX** separa **rendimiento** y **capacidad** para permitir que cada uno escale de forma independiente. El sistema, sustentado en **ONTAP**, aporta **multi-tenancy seguro**, **ciberresiliencia** y se ha diseñado para un **escalado lineal hasta 128 nodos**, con **ancho de banda en TB/s** y **capacidad a escala exabyte**. AFX está certificado como almacenamiento para **NVIDIA DGX SuperPOD** y mantiene las funciones clásicas de gestión de datos de ONTAP que miles de clientes ya utilizan en misión crítica. Como complemento, [NetApp](https://revistacloud.com/tag/netapp/) introduce los nodos **DX50** como **data compute nodes**, que habilitan un **motor global de metadatos** para catalogar en tiempo real el patrimonio de datos corporativo y aprovechar computación acelerada. Esta capa de metadatos está pensada para ofrecer visibilidad inmediata, reducir copias dispersas y servir como base de búsquedas semánticas y *pipelines* de IA que requieren altas tasas de acceso. ## AI Data Engine: llevar la IA a los datos, no los datos a la IA **NetApp AIDE** es un **servicio de datos para IA** que abarca desde la **ingesta y preparación** hasta el **serving** de aplicaciones generativas. Proporciona una **vista global y actualizada** del entorno ONTAP del cliente, **detecta cambios**, **sincroniza** sin duplicidades y aplica **guardarraíles** de seguridad y privacidad durante todo el ciclo de vida del dato. Se integra con la referencia **NVIDIA AI Data Platform** —incluida la pila **NVIDIA AI Enterprise** y los microservicios **NIM**— para **vectorización** y **recuperación**, a lo que suma **compresión avanzada**, **descubrimiento semántico** y **flujos de trabajo** guiados por políticas. AIDE **se ejecutará de forma nativa en el clúster AFX** sobre los **DX50**, acercando la computación al dato a fin de reducir latencias y costes de movimiento. NetApp también adelanta **soporte futuro** para **RTX PRO Servers** con **RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition**, ampliando opciones de aceleración para casos de uso que requieran mayor versatilidad en la capa de cómputo. ## ANF se acerca a los servicios de Azure sin mover datos Junto a AFX y AIDE, la compañía desveló dos mejoras estratégicas en **Azure NetApp Files (ANF)**: - **Object REST API (versión preliminar pública)**: permite acceder a **datos NFS/SMB de ANF como objetos** directamente, sin necesidad de copiar a un *object store* aparte. Así, los mismos datasets pueden conectarse a **Microsoft Fabric**, **Azure OpenAI**, **Azure Databricks**, **Azure Synapse**, **Azure AI Search**, **Azure Machine Learning** y otros servicios, evitando duplicidades y acelerando la puesta en valor. - **Namespace global unificado en Azure con FlexCache**: posibilita **hacer visibles y editables en ANF** datos almacenados en otros sistemas ONTAP —en el CPD o en múltiples nubes—, trasladando **solo los bloques demandados**. Además, **SnapMirror** facilita **copias continuas**, **recuperación ante desastres** automatizada y **balanceo de cargas** entre entornos, lo que encaja con escenarios híbridos exigentes (por ejemplo, EDA) y políticas estrictas de residencia y latencia. ## Por qué importa: de pilotos a producción *agentic* La propuesta conjunta ataca tres fricciones habituales en la adopción de IA empresarial: 1. **Fundación de datos elástica**: al desagregar, las organizaciones amplían **IOPS y ancho de banda** para etapas intensivas (vectorización, *semantic search*, *prefill* de LLM) sin sobredimensionar capacidad; o crecen en **capacidad** sin pagar por rendimiento que no necesitan. 2. **Gobierno y eficiencia**: **AIDE** convierte funciones antes artesanales —catalogación, detección de cambios, sincronización, protección de datos— en **servicios gestionados** con políticas coherentes entre on-prem y nube, reduciendo latencias de proyecto y errores por manipulación manual. 3. **Puentes nativos con Azure**: **ANF** expone datasets de ficheros a servicios de datos e IA **sin migraciones**; al mismo tiempo, con **FlexCache** y **SnapMirror** se simplifica la **movilidad de cargas**, el **DR** y el **uso mixto** entre centros propios y la nube pública. En conjunto, el objetivo es que “el dato esté siempre listo para IA”: localizable, vectorizado, gobernado y accesible desde cualquier nube con rendimiento y protección consistentes. ## Modelos de consumo y disponibilidad Los nuevos productos podrán **adquirirse en modalidad tradicional** o a través de **NetApp Keystone STaaS**, el modelo por suscripción orientado a consumo bajo demanda. La compañía exhibirá **sesiones y demostraciones** en **NetApp INSIGHT 2025** (Las Vegas, del 14 al 16 de octubre), donde mostrará flujos completos de **RAG** e **inferencia** sobre la plataforma con aceleración de NVIDIA. ## Qué deberán valorar los equipos técnicos - **Arquitectura y escalado**: el ajuste fino entre **número de nodos**, **ancho de banda efectivo** y **capacidad** marcará el coste total en producción, especialmente en *pipelines* con picos de vectorización o *serving* concurrente. - **Gobernanza y *guardrails***: la traslación de políticas entre on-prem y nube será clave para sectores regulados; el hecho de que **AIDE** acompañe el dato con políticas ayuda a auditar y a contener riesgos. - **Costes de datos en movimiento**: el **Object REST API** de ANF reduce copias, pero cada patrón de acceso con servicios de Azure tendrá su perfil de consumo; convendrá modelar *e2e* rendimiento y costes antes de escalar. - **Futuras integraciones**: el soporte anunciado para **RTX PRO Servers** amplía el abanico de aceleración; las decisiones de *hardware* deberán alinearse con la mezcla real de cargas (entrenamiento ligero, *fine-tuning*, inferencia larga, agentes multimodales). --- **En resumen**, NetApp quiere consolidarse como **plataforma de datos nativa para IA**: **AFX** como base *all-flash* **desagregada** y **AIDE** como **motor de datos de IA** integrado, con **conexiones directas a servicios de Azure** que minimizan movimientos y duplicaciones. La premisa es que las empresas puedan **indexar, buscar y servir** información no estructurada a escala —con gobierno y resiliencia— para acelerar el paso de casos de uso piloto a **aplicaciones agenticas** que aporten impacto real al negocio. vía: [netapp](https://www.netapp.com/newsroom/press-releases/news-rel-20251014-129058/)