Het discours over Bedrijfsmatige Kunstmatige Intelligentie (AI) bevindt zich in een nieuwe fase. Jarenlang experimenteerden veel bedrijven met modellen, assistenten en geavanceerde analyse in geïsoleerde omgevingen. Maar zodra AI in productie wordt genomen, verschuift de focus van “welk model gebruiken” naar een complexere vraag: hoe veilige, betrouwbare en beheersbare toegang tot gegevens te bieden, daar waar ze al zijn.
In dit kader heeft Cloudera aangekondigd dat delen van hun inferentie- en analytische stack voortaan on-premises kunnen draaien, dat wil zeggen binnen de datacenters van de klant. Het bedrijf meldde op 9 februari 2026 dat Cloudera AI Inference en Cloudera Data Warehouse met Trino beschikbaar zullen zijn in lokale omgevingen, en brengt tevens verbeteringen aan in Cloudera Data Visualization om workflows van AI en analyse naadloos te verbinden tussen cloud, edge en datacentrum.
Deze ontwikkeling beoogt een antwoord te bieden op een groeiende spanning: het verplaatsen van gevoelige gegevens naar de cloud voor model-voeding brengt meer risico’s, meer regelgevingseisen en vaak meer operationele frictie met zich mee. Daarom richt Cloudera zich op een benadering die in contrast staat met de gebruikelijke: AI naar de gegevens brengen, in plaats van de gegevens naar de AI.
Van “pilot” AI naar “industriele” AI: governance en veiligheid als succesvoorwaarden
Cloudera plaatst haar aankondiging in het bredere kader van een gedachte die wordt gedeeld in directie- en data-adviescomités: wanneer AI wordt geïntegreerd in kritieke processen, ligt de prioriteit op beheersbare toegang tot informatie. Het bedrijf verwijst naar haar rapport “The State of Enterprise AI and Data Architecture” en benadrukt dat bijna de helft van de ondernemingen gegevens opslaat in een datawarehouse, wat het belang onderstreept van het zorgen dat AI-toepassingen deze gegevens kunnen raadplegen zonder de omgeving te verlaten.
In praktische termen betekent dit een aantrekkelijk voorstel voor gereguleerde sectoren (financiën, gezondheidszorg, industrie, overheden): minder dataverplaatsingen, minder blinde vlekken en een beheersbare risicobereik. Daarnaast speelt de noodzaak om kosten beheersbaar te houden wanneer AI van experiment overstapt naar een stabiele dienst die continu middelen verbruikt, een steeds belangrijkere rol in begrotingen.
Cloudera AI Inference on-premises: inferentie met NVIDIA-stack in het datacentrum
Het aangekondigde product, Cloudera AI Inference, ondersteunt het plaatsen en schalen van AI-modellen binnen het eigen datacentrum. De technologie wordt aangedreven door NVIDIA hardware en maakt het mogelijk om “elk AI-model” uit te voeren, waaronder open modellen zoals NVIDIA Nemotron, en toepassingen als LLM, fraudedetectie, computer vision en spraakherkenning.
Wat infrastructuur en deployment betreft, benadrukt Cloudera de versnelling door gebruik te maken van NVIDIA’s stack en GPUs zoals NVIDIA Blackwell, samen met NVIDIA Dynamo-Triton Inference Server en NVIDIA NIM microservices voor hoge prestaties en schaalbaarheid van modelservices.
Het fundament van deze stack bestaat uit twee kernconcepten: enerzijds, kosten beheersen door voorspelbaarheid en het vermijden van kostenvolatiliteit die veel organisaties aan cloud-inferentie koppelen; anderzijds, latentie, compliance en privacy onder controle houden door data en processen binnen het eigen datacentrum te houden.
Data Warehouse met Trino in het datacenter: snelheid zonder controle te verliezen
De tweede pijler van de aankondiging is Cloudera Data Warehouse met Trino, dat ook beschikbaar wordt gemaakt voor on-premises deployment. Het doel hier is vooral relevant voor hybride architecturen: beveiliging, governance en observability centraliseren over het volledige “data estate” (het geheel van bedrijfsdata), terwijl tegelijkertijd snelle toegang tot inzichten wordt geboden.
Cloudera presenteert deze evolutie als een manier om complexe data om te zetten in bruikbare resultaten, zonder afbreuk te doen aan beveiliging, compliance of operationele integriteit. In een wereld waarin veel bedrijven werken over meerdere clouds, edge-infrastructuren en legacy-systemen, adresseert deze aanpak een reëel probleem: de hoge operationele kosten en de gebrekkige zichtbaarheid van verspreide data, vaak met inconsistente beleidsregels.
Data Visualisatie versterkt met AI-functies: automatische samenvattingen en traceerbaarheid
Naast inferentie en data warehouse introduceert Cloudera verbeteringen in Cloudera Data Visualization om workflows die AI gebruiken te vereenvoudigen en analyses binnen en buiten het datacentrum te verrijken. Belangrijke functies zijn onder andere:
- AI-annotatie: directe gegenereerde samenvattingen en contextuele inzichten voor grafieken en visualisaties, waardoor handmatige interpretatie wordt verminderd.
- Robuustere AI-functies: afhandeling van tijdelijke incidenten en gebruiksanalyse voor monitoring en optimalisatie.
- Registratie en traceerbaarheid van AI-vragen: elke aanvraag wordt gelogd met message ID, timestamp en vraag, wat transparantie en probleemoplossing vergemakkelijkt.
- Eenvoudigere beheerfunctie: gebruiksvriendelijkere roltoewijzing via bijgewerkte configuratieparameters, gericht op het snel ondersteunen van scenario’s met SSO zonder hardcoded credentials of handmatige gebruikerspromoties.
In beheerde data-omgevingen wordt traceerbaarheid cruciaal: het is een vereiste voor audits, compliance en het verklaren van bepaalde resultaten, vooral wanneer AI wordt gebruikt in rapportages of beleidsbepaling.
Verklaringen: controle en flexibiliteit in de kern van de boodschap
Leo Brunnick, Chief Product Officer bij Cloudera, beschouwt de aankondiging als een manier voor klanten meer controle en flexibiliteit te bieden, door AI-inferentie, Trino-datawarehouse en visualisatie te kunnen inzetten waar de kritieke data zich bevinden—zonder in te boeten aan beveiliging of operationele efficiëntie.
Van NVIDIA benadrukt Pat Lee (Vice President Strategic Enterprise Alliances) dat de samenwerking bedoeld is om inferentie telkens verder op te schalen met Blackwell, Dynamo-Triton en NIM, met de belofte om controle, voorspelbare economie en efficiëntie in het datacentrum te combineren.
Volgende halte: DeveloperWeek en focus op open lakehouse-architecturen
Cloudera versterkt haar aanwezigheid op DeveloperWeek (18-20 februari 2026), waar een sessie zal worden gegeven over het ontwerpen van een open lakehouse cloud-native architectuur met Apache Iceberg. Dit signaal onderstreept de toenemende marktvraag naar open en draagbare architecturen die governance, prestaties en flexibiliteit combineren zonder de organisatie in één vast deployment-model te verankeren.
Veelgestelde vragen
Wat betekent “AI inference on-premises” en waarom is dat relevant voor bedrijven met gevoelige data?
Het houdt in dat model-inference wordt uitgevoerd binnen het eigen datacentrum, om gegevens en verwerking onder controle te houden, en zo regelgevingseisen te waarborgen en gevoelige informatie niet onnodig buiten de bedrijfsomgeving te bewegen.
Wat voegt Cloudera Data Warehouse met Trino toe ten opzichte van een cloud-only aanpak?
Volgens Cloudera zorgt het voor versnelde toegang tot inzichten die beveiliging, governance en observability gecentraliseerd houden, wat vooral van pas komt wanneer data en workloads zich bevinden op diverse locaties zoals cloud, edge en datacentrum.
Welke rol spelen NVIDIA Blackwell, Triton en NIM in de aankondiging?
Cloudera bevestigt dat haar AI Inference deel uitmaakt van de NVIDIA-stack, inclusief Blackwell-GPU’s, Dynamo-Triton Inference Server en NIM microservices, voor het leveren van modelhosting met hoge prestaties en schaalbaarheid in bedrijfsomgevingen.
Waarom wordt traceerbaarheid van AI-queries in visualisatie en analyse steeds belangrijker?
Omdat het inzicht geeft in wat is gevraagd, wanneer en in welke context, wat essentieel is voor compliance, transparantie en het oplossen van incidenten, vooral bij gebruik van AI in rapportages en kritische beslissingsprocessen.