NetApp adquirió DataPelago, una empresa californiana de infraestructura de datos para inteligencia artificial, en una operación orientada a acercar el procesamiento acelerado de datos al lugar donde la información empresarial se crea y se almacena.
La compañía dijo que la adquisición amplía su cartera al alinear el procesamiento acelerado por GPU con la capa de almacenamiento. Los términos financieros no fueron divulgados, y NetApp no informó un calendario específico de integración para la tecnología de DataPelago.
DataPelago es conocida por Nucleus, un motor universal de procesamiento de datos diseñado para operar sobre CPU y GPU y procesar la información donde reside. NetApp señaló que ese enfoque puede reducir la necesidad de copiar datos operativos hacia sistemas de IA separados o clústeres externos de cómputo.
El racional estratégico está vinculado a un cuello de botella creciente en el despliegue empresarial de inteligencia artificial. A medida que las compañías invierten en modelos y procesadores gráficos, la capacidad de preparar, gobernar y activar datos fragmentados se convirtió en un límite para llevar cargas de IA a producción.
NetApp indicó que DataPelago operará como subsidiaria de propiedad total después de la adquisición. El anuncio también ubica la operación dentro de un impulso más amplio de NetApp para fortalecer su negocio de infraestructura inteligente de datos, luego de alianzas con Cisco, Google Cloud, Red Hat y SK Telecom.
La adquisición le da a NetApp un activo tecnológico en una de las áreas más disputadas de la infraestructura empresarial: reducir la distancia entre los datos almacenados y la computación acelerada. Para los clientes, el valor prometido es menor movimiento de datos, procesamiento más veloz y una ruta más directa desde los entornos de almacenamiento hacia casos de uso de IA y analítica.
La compañía presentó la transacción como parte de su esfuerzo por hacer que los datos empresariales estén listos para IA desde la capa de infraestructura. La próxima prueba será cómo NetApp convierte el motor de procesamiento de DataPelago en capacidades de producto sin sobredimensionar las afirmaciones sobre rendimiento, reducción de costos o tiempos de despliegue.
