Cloudera bringt KI-Inferenz und vereinheitlichten Datenzugriff ins Rechenzentrum

Cloudera hat am 9. Februar 2026 die nächste Ausbaustufe seiner Enterprise-Plattform angekündigt: Cloudera AI Inference und das Cloudera Data Warehouse mit integrierter Trino-Abfrage-Engine werden auf On‑Premises-Rechenzentren ausgeweitet. Ergänzt wird dies um erweiterte Funktionen in Cloudera Data Visualization für KI-gestützte Analysen und Workflows.

Für Unternehmen verschiebt sich damit der Fokus: Statt Daten in KI-Plattformen zu bewegen, wird KI dorthin gebracht, wo die Daten bereits liegen – im eigenen Rechenzentrum, am Edge oder in Multi‑Cloud-Umgebungen. Das verändert Architekturentscheidungen, Kostenmodelle und Governance-Prozesse gleichermaßen.

Kontext: Was Cloudera konkret angekündigt hat

Kernbausteine der Ankündigung

Die heutigen Neuerungen lassen sich in drei technische Säulen einteilen:

1. Cloudera AI Inference für On‑Premises

- Bereitstellung und Skalierung beliebiger KI-Modelle (u. a. NVIDIA Nemotron Open-Modelle, LLMs, Computer Vision, Sprachmodelle, Fraud Detection) direkt im Rechenzentrum.

- Nutzung der NVIDIA‑AI‑Stack, inkl. Blackwell‑GPUs, Triton Inference Server und NIM‑Mikroservices für hochperformantes Model Serving.

- Fokus auf governed, sichere Inferenz auf Enterprise-Daten, ohne dass diese die Umgebung verlassen müssen.

1. Cloudera Data Warehouse mit Trino im Rechenzentrum

- Erweiterung der bereits verfügbaren Trino-Integration auf On‑Premises-Deployments.

- Vereinheitlichter Zugriff auf verteilte Datenquellen im Data Lakehouse (z. B. Objektspeicher, Data Warehouse, Data Marts) über eine SQL-Abstraktionsschicht.

- Zentrale Security, Governance und Observability über den gesamten Datenbestand hinweg.

1. Erweiterte KI-Funktionen in Cloudera Data Visualization

- AI Annotation: automatische Zusammenfassungen und Kontexttexte für Visualisierungen.

- Resilient AI Features: robusteres Fehlermanagement und Nutzungsanalytik für KI-Funktionen.

- AI Query Logging & Traceability: Nachvollziehbarkeit von KI-Abfragen inkl. IDs, Zeitstempeln und Fragestellungen.

- Vereinfachte Administration (u. a. SSO-Setup, Rollenzuweisungen) für KI-getriebene Visual Analytics.

Strategischer Rahmen

Cloudera positioniert sich damit noch stärker als hybride Daten- und KI-Plattform, die AI-Workloads nahtlos über

• Public Clouds,

• On‑Premises-Rechenzentren und

• Edge-Umgebungen

spannt und eine einheitliche Governance-Schicht darüberlegt. Im Zentrum steht das Prinzip „AI to the data, not data to the AI“ – insbesondere für sensible, regulierte oder latenzkritische Workloads.

Detaillierte Analyse: Was ist wirklich neu – und warum ist es relevant?

1. KI-Inferenz rückt näher an produktive Daten

Bisher mussten viele Unternehmen für Gen‑AI-Projekte Kompromisse eingehen:

• Datenexport in Public Clouds mit erhöhtem Compliance- und Sicherheitsaufwand.

• Aufbau paralleler KI‑Infrastrukturen neben bestehenden Data-Warehouse- und Lakehouse-Landschaften.

• Akzeptanz höherer Latenzen zwischen operativen Systemen und KI-Services.

Mit Cloudera AI Inference im Rechenzentrum lassen sich diese Spannungsfelder gezielt adressieren:

• Inferenz auf produktionsnahen Daten: Modelle werden dort betrieben, wo Data Warehouses, Data Lakes und Stream-Daten schon heute liegen.

• Weniger ETL- und Kopieraufwand: Daten müssen für viele Anwendungsfälle nicht mehr in separate KI-Plattformen repliziert werden.

• Deterministischere Latenz: Durch Blackwell‑GPUs und lokale Netzwerkpfade lassen sich Antwortzeiten stabiler kontrollieren als in rein public‑cloud-basierten Stacks.

Für Organisationen, die bereits stark auf Cloudera als Lakehouse bzw. Hybrid-Data-Plattform setzen, ist dies ein logischer Schritt in Richtung produktiver Gen‑AI-Nutzung.

2. Vereinheitlichter Datenzugriff mit Trino: Reduktion der Silos auf Abfrageebene

Die Integration von Trino in das Cloudera Data Warehouse – nun auch On‑Premises – adressiert ein häufig unterschätztes Problem: logische Datensilos trotz physischer Zentralisierung.

Selbst wenn ein Unternehmen einen zentralen Data Lakehouse-Ansatz verfolgt, existieren in der Praxis:

• unterschiedliche Storage-Technologien (Objektspeicher, HDFS, RDBMS, NoSQL),

• heterogene Zugriffslayer (verschiedene Engines, proprietäre BI‑Konnektoren),

• voneinander abweichende Sicherheits- und Governance-Mechanismen.

Mit Trino als verteilte SQL-Engine schafft Cloudera eine logische Vereinheitlichung:

• Analysten und KI-Workloads sprechen eine Abfragesprache (SQL) gegen unterschiedliche Backends.

• Security- und Governance-Policies lassen sich zentral im Cloudera-Stack definieren und auditieren.

• Datenbewegungen werden auf das notwendige Minimum reduziert, da Trino Daten remote abfragen kann.

Für Gen‑AI- und klassische Analytics-Workloads bedeutet das, dass Prompting, Feature-Engineering und Reporting auf ein und derselben, abgeglichenen Sicht auf die Daten basieren.

3. KI-unterstützte Visualisierung: Brücke zwischen Data Engineering, Fachbereich und KI

Cloudera Data Visualization wird mit den neuen AI Annotation- und Logging-Funktionen stärker zum operativen Frontend für KI-Analysen:

• Fachanwender bekommen kontextualisierte Erklärungen zu Dashboards, ohne selbst Text verfassen zu müssen.

• Data & Analytics-Teams erhalten detaillierte Logs über KI-Abfragen, was für Transparenz, Fehlersuche und Audit Trails entscheidend ist.

• Administratoren können Rollen- und Rechtemanagement für KI-gestützte Visualisierungen konsolidiert verwalten.

Damit nähert sich Cloudera dem Ziel, AI‑First‑BI direkt auf der bestehenden Datenplattform zu ermöglichen – ein wichtiger Baustein, um KI aus der Experimentierphase in den Arbeitsalltag zu überführen.

4. Kosten- und Governance-Perspektive: Planbare TCO statt Cloud-Volatilität

Cloudera hebt in der Ankündigung explizit die Kostenkontrolle und vorhersagbare Ökonomie hervor:

• On‑Premises-Inferenz auf dedizierten NVIDIA‑Ressourcen erlaubt kapazitiv planbares Modell-Serving.

• Unternehmen können Cloud-Kapazität für Spitzen oder nicht-regulierte Workloads nutzen, haben aber für Baseline-Inferenz einen stabilen On‑Prem-Footprint.

• Durch zentrale Governance, Logging und Security wird der Compliance-Aufwand im Vergleich zu verteilten Punktlösungen reduziert.

Gerade in Europa, wo Datenschutz, Datensouveränität und Energieeffizienz zunehmend kaufentscheidend sind, adressiert dieses Modell zentrale Beschaffungsargumente.

Praxisbeispiele und Anwendungsszenarien

Beispiel 1: Finanzdienstleister mit strenger Regulierung

Ein europäisches Kreditinstitut betreibt bereits ein Cloudera-basiertes Data Lakehouse im eigenen Rechenzentrum. Bisherige Gen‑AI-PoCs liefen ausschließlich in der Public Cloud mit synthetischen oder stark anonymisierten Daten.

Mit Cloudera AI Inference On‑Premises kann das Institut nun:

• LLM-basierte Kreditrisiko-Analysen direkt auf historisierten Portfoliodaten im Rechenzentrum durchführen.

• Betrugsprävention (Fraud Detection) in nahezu Echtzeit umsetzen, indem Transaktionsströme aus vorhandenen Cloudera-Streams in lokale Inferenz-Endpunkte eingespeist werden.

• Alle Zugriffe, Prompts und Modellantworten auditierbar nachverfolgen und an bestehende GRC-Prozesse anbinden.

Trino ermöglicht gleichzeitig, Daten aus Core-Banking-Systemen, Data Marts und dem zentralen Lakehouse via SQL zusammenzuführen, ohne komplexe zusätzliche Pipelines.

Beispiel 2: Fertigungsunternehmen mit Edge- und Werksdaten

Ein globaler Hersteller nutzt Cloudera bereits für die Auswertung von Maschinendaten aus mehreren Werken. Bisherige KI-Initiativen konzentrieren sich auf klassische ML-Modelle zur Predictive Maintenance.

Mit den neuen Funktionen kann das Unternehmen:

• Computer-Vision-Modelle für Qualitätskontrollen direkt in Rechenzentren nahe der Werke betreiben, basierend auf Cloudera AI Inference und NVIDIA-GPUs.

• Über Trino Daten aus MES-Systemen, IoT-Streams und Lagerhaltung konsolidieren, um End-to-End-Prozessanalysen zu fahren.

• Produktionsleiter über Cloudera Data Visualization mit KI-annotierten Dashboards versorgen, die Anomalien nicht nur anzeigen, sondern auch erläutern und priorisieren.

Das reduziert Ausschuss, verkürzt Reaktionszeiten bei Störungen und schafft eine nachvollziehbare Dokumentation gegenüber Auditoren.

Beispiel 3: Öffentliche Verwaltung und Gesundheitswesen

Behörden und öffentliche Einrichtungen stehen häufig vor der Herausforderung, dass sensible Bürger- oder Patientendaten das Rechenzentrum nicht verlassen dürfen.

Mit der neuen Cloudera-Funktionalität können sie:

• Sprachmodelle für die Auswertung unstrukturierter Dokumente (z. B. Anträge, Gutachten) im gesicherten Rechenzentrum betreiben.

• Über Trino heterogene Fachverfahren und Registerdaten logisch koppeln, ohne sie physisch zu konsolidieren.

• In Cloudera Data Visualization erklärbare KI-Berichte erzeugen, die für Nicht-Techniker verständlich sind und gleichzeitig auditierbar bleiben.

So lassen sich Serviceprozesse beschleunigen, ohne Datenschutzvorgaben zu gefährden.

Geschäftliche Relevanz: Was Unternehmen jetzt konkret tun sollten

1. Architektur-Review für KI-Ready-Datenlandschaften

CIOs, CDOs und Heads of Data sollten kurzfristig prüfen:

• Wo liegen heute die geschäftskritischen Daten? (Cloud vs. On‑Premises vs. Edge)

• Welche Workloads erfordern niedrige Latenz und hohe Datensensibilität? (z. B. Echtzeit-Fraud, Produktionssteuerung, regulatorisch relevante Berichte)

• Welche Rolle spielt Cloudera bereits in der bestehenden Datenarchitektur?

Auf Basis dieser Analyse lässt sich entscheiden, ob Cloudera AI Inference On‑Premises eine geeignete Plattform ist, um bestehende Gen‑AI-PoCs in den produktiven Betrieb zu überführen.

2. Governance- und Compliance-Modelle für KI schärfen

Mit der Verlagerung von KI-Inferenz ins Rechenzentrum verschieben sich auch Governance-Fragen:

• Rollen- und Rechtekonzepte müssen klar abbilden, wer Modelle deployen, verändern oder löschen darf.

• Audit- und Logging-Anforderungen gewinnen an Bedeutung – insbesondere im Hinblick auf KI-Regulierungen (z. B. EU AI Act) und branchenspezifische Auflagen.

• Modelllebenszyklen (Training, Fine-Tuning, Deployment, Monitoring) sollten dokumentierbar und wiederholbar gestaltet werden.

Clouderas AI Query Logging, zentrale Observability und Security-Funktionen bieten dafür technische Anknüpfungspunkte, ersetzen aber nicht ein übergreifendes Governance-Framework.

3. Ökonomische Bewertung: Make-or-Buy und Hybridstrategien

Technische Vorteile allein rechtfertigen selten eine Plattformentscheidung. Unternehmen sollten daher:

• TCO-Vergleiche zwischen rein cloudbasierten KI-Stacks und einer hybriden Lösung mit On‑Premises-Inferenz anstellen.

• Betriebsmodelle (Managed Service vs. Eigenbetrieb) für NVIDIA‑GPUs und Cloudera-Infrastruktur bewerten.

• Skalierungspläne für AI-Workloads (z. B. erwartete Token-Volumina, Request-Raten, Spitzenlasten) explizit durchrechnen.

Ein interessanter Ansatz kann sein, Baseline-Lasten On‑Premises zu fahren und Elastizitätsspitzen in der Cloud abzudecken – vorausgesetzt, Governance-Regeln lassen dies zu.

4. Change Management und Enablement

Die neuen Funktionen entfalten ihren Wert nur, wenn:

• Data Engineers mit Trino, Inferenz-Endpoints und den Integrationsmustern vertraut sind.

• Data Scientists wissen, wie sie Modelle effizient auf Cloudera AI Inference deployen und überwachen.

• Fachbereiche über Cloudera Data Visualization befähigt werden, KI-gestützte Dashboards sinnvoll zu nutzen.

Unternehmen sollten daher Qualifizierungsprogramme, interne Communities of Practice und klare Verantwortlichkeiten (z. B. AI Platform Owner) aufsetzen.

Fazit: Wichtige Takeaways für Entscheider

Die Erweiterung von Cloudera AI Inference und Cloudera Data Warehouse mit Trino auf On‑Premises-Umgebungen ist mehr als ein Feature-Update. Sie markiert einen weiteren Schritt hin zu integrierten, hybriden Daten- und KI-Plattformen, in denen Gen‑AI kein Silo-Thema mehr ist, sondern Teil der bestehenden Dateninfrastruktur.

Wesentliche Punkte für Entscheidungsträger:

• KI rückt an die Daten heran: Inferenz direkt im Rechenzentrum reduziert Latenz, Kopieraufwand und Compliance-Risiken.

• Trino vereinheitlicht den Datenzugriff: SQL-Zugriff über verschiedene Speicher hinweg erleichtert Analytics und Feature-Engineering für KI.

• Governance bleibt zentral: Security, Logging und Observability sind integraler Bestandteil der Plattform und unterstützen regulatorische Anforderungen.

• Kosten werden planbarer: Ein stabiler On‑Prem-Footprint für KI-Inferenz kann Cloud-Kostenvolatilität abfedern.

• Fachbereiche profitieren durch KI-gestützte Visualisierung: AI Annotation und Logging in Cloudera Data Visualization schlagen die Brücke zwischen Technik und Business.

Wichtigste Handlungsempfehlungen auf einen Blick

• Architektur prüfen: Identifizieren Sie Daten- und Workload-Bereiche, in denen On‑Premises-Inferenz strategisch sinnvoll ist.

• Governance definieren: Richten Sie klare Richtlinien für den Einsatz, das Monitoring und die Auditierung von KI in Cloudera ein.

• TCO rechnen: Vergleichen Sie Kosten- und Betriebsmodelle zwischen rein cloudbasierten und hybriden KI-Stacks.

• Pilotprojekte auswählen: Starten Sie mit klar abgegrenzten, hochrelevanten Use Cases (z. B. Fraud, Supply Chain, Produktion), um Plattformfähigkeiten zu validieren.

• Organisation befähigen: Investieren Sie in Schulungen und Rollenmodelle, damit Technik und Fachbereiche die neuen Funktionen produktiv nutzen können.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist Cloudera AI Inference für On-Premises und welchen Vorteil bietet es?

Cloudera AI Inference für On-Premises ist eine Plattform, mit der Unternehmen KI- und Gen-AI-Modelle direkt im eigenen Rechenzentrum betreiben können. Der zentrale Vorteil ist, dass sensible Unternehmensdaten die Umgebung nicht verlassen müssen, wodurch Latenz, Compliance-Risiken und Datenkopien reduziert werden.

Wie funktioniert der vereinheitlichte Datenzugriff mit Trino im Cloudera Data Warehouse?

Trino dient in Cloudera als verteilte SQL-Engine, die unterschiedliche Datenquellen wie Data Lake, Data Warehouse oder Data Marts logisch verbindet. Anwender und KI-Workloads greifen über eine einheitliche SQL-Schnittstelle zu, während Security- und Governance-Regeln zentral im Cloudera-Stack verwaltet werden.

Welche Auswirkungen hat die Verlagerung der KI-Inferenz ins Rechenzentrum auf Kosten und Governance?

Durch lokal betriebene NVIDIA-Ressourcen wird das Modell-Serving kapazitiv planbarer und Cloud-Kostenvolatilität kann abgefedert werden. Gleichzeitig erleichtern zentrale Logging-, Security- und Observability-Funktionen die Einhaltung von Compliance-Vorgaben und die Auditierbarkeit von KI-Workloads.

Was ist der Unterschied zwischen cloudbasierter KI-Inferenz und On-Premises-Inferenz mit Cloudera?

Bei rein cloudbasierter KI müssen Daten häufig in externe Plattformen repliziert werden, was zusätzliche Latenz, Kosten und Compliance-Aufwand erzeugt. Mit On-Premises-Inferenz von Cloudera laufen die Modelle dort, wo die produktiven Daten liegen, wodurch Datenbewegungen minimiert und Antwortzeiten sowie Sicherheitsanforderungen besser kontrollierbar werden.

Für welche Anwendungsfälle eignet sich Cloudera AI Inference On-Premises besonders?

Besonders geeignet ist die Lösung für regulierte und latenzkritische Szenarien wie Kreditrisikoanalysen, Betrugserkennung, industrielle Qualitätskontrolle oder behördliche Fachverfahren mit sensiblen Bürger- oder Patientendaten. In diesen Fällen profitieren Unternehmen von lokaler Datenhaltung, stabilen Antwortzeiten und durchgängiger Auditierbarkeit.

Welche Rolle spielt Cloudera Data Visualization in der neuen Architektur?

Cloudera Data Visualization fungiert als operatives Frontend, das KI-gestützte Dashboards und Analysen für Fachbereiche bereitstellt. Funktionen wie AI Annotation und Query Logging liefern automatisch erklärende Texte, Transparenz über KI-Abfragen und erleichtern damit sowohl Nutzung als auch Governance.

Was sollten CIOs und CDOs jetzt konkret tun, um Clouderas neue Funktionen zu nutzen?

Entscheider sollten zunächst ein Architektur-Review durchführen, um Datenstandorte, Latenzanforderungen und bestehende Cloudera-Nutzung zu bewerten. Darauf aufbauend empfiehlt sich der Aufbau klarer Governance-Modelle, eine TCO-Analyse für hybride KI-Stacks sowie der Start mit fokussierten Pilotprojekten und passenden Enablement-Maßnahmen für Technik- und Fachteams.