NetApp a annoncé l’acquisition de DataPelago, une société californienne spécialisée dans le traitement accéléré des données pour l’intelligence artificielle. Le groupe veut intégrer ces capacités directement à sa couche de stockage afin de limiter les transferts vers des infrastructures de calcul séparées. Le montant de l’opération n’est pas divulgué.
Fondée en 2021 à Mountain View par Rajan Goyal, ancien directeur technique de Fungible, et Anand Iyer, DataPelago est sortie du mode furtif en 2024. La jeune pousse avait alors indiqué avoir levé 47 millions de dollars auprès notamment d’Eclipse, Taiwania Capital, Qualcomm Ventures, Alter Venture Partners et Nautilus Venture Partners. Elle a levé au total 74 millions de dollars selon PitchBook.
Son moteur de traitement de données Nucleus répartit les traitements entre différentes ressources de calcul, notamment les CPU et les GPU. Il prend en charge les données structurées, semi-structurées et non structurées et peut s’intégrer à des moteurs existants comme Apache Spark ou Trino. L’objectif est d’accélérer les traitements sans imposer la réécriture des applications.
NetApp compte utiliser Nucleus pour préparer, gouverner et exploiter les données là où elles résident. Le moteur apporte « une accélération logicielle directement à la couche de stockage », résume Syam Nair, directeur des produits de NetApp. Cette architecture doit réduire les copies de données, mieux utiliser les GPU et lever certains goulets d’étranglement des projets d’IA.
Avec ce rachat, NetApp poursuit son évolution au-delà du stockage vers une infrastructure de données intégrant davantage de fonctions de calcul. Le groupe veut ainsi mieux valoriser les volumes de données qu’il administre déjà dans les environnements sur site et dans le cloud, et les rendre plus directement exploitables par les applications d’IA. DataPelago opérera en tant que filiale de NetApp.