Cisco en NVIDIA maken Splunk AI inzetbaar on‑premises en in geïsoleerde omgevingen

Cisco heeft aangekondigd dat haar nieuwe Cisco AI POD for Splunk Splunk AI beschikbaar maakt voor on‑premises, private cloud‑ en volledig geïsoleerde (air‑gapped) omgevingen. De oplossing combineert Cisco‑hardware, NVIDIA‑GPU‑versnelling en een Kubernetes‑ of Red Hat OpenShift‑laag om een vooraf gevalideerde AI‑infrastructuur te leveren.

Vooraf gevalideerde AI‑architectuur

De AI POD omvat een software‑stack voor het uitvoeren van AI‑modellen, een Cisco‑infrastructuurlaag, NVIDIA‑versnelling en orkestratie via Kubernetes of OpenShift. Deze stack is specifiek afgestemd op Splunk Enterprise, waardoor klanten Splunk AI Assistant en de Splunk Agent Observability direct in hun eigen datacenters kunnen inzetten.

Uitgebreide modelondersteuning

Klanten kunnen binnen de POD onder andere Cisco Deep Time Series Model, Google Gemma 4 en OpenAI GPT‑OSS 20B hosten. Daarnaast kondigt Cisco aan dat NVIDIA‑open‑source‑modellen, zoals Nemotron, in de komende maanden beschikbaar komen. Deze brede modelbibliotheek maakt het mogelijk om zowel eigen als generieke AI‑workloads te draaien zonder afhankelijk te zijn van externe cloudproviders.

Nieuwe observabiliteitstools voor agents

Cisco breidt de observabiliteit van Splunk‑agents uit met een reeks nieuwe functies: - Monitoring van GPU‑gebruik en -temperatuur - Inzicht in vector‑databases en geheugenconsumptie - Orchestratie‑statistieken voor Kubernetes‑pods - Mogelijkheid om uitvoering‑guardrails toe te passen Deze functionaliteit wordt geleverd via Splunk Agent Observability en biedt een gedetailleerd beeld van de prestaties en het gedrag van AI‑agents in real‑time.

Tokenomics en kostenbewaking

Een nieuw onderdeel, Tokenomics, houdt het verbruik van AI‑tokens bij en wijst kosten toe aan verschillende modellen, waaronder Claude Code, Codex en Cursor. Het systeem maakt het mogelijk om de financiële impact van AI‑gebruik te volgen en te plannen, een functie die vooral relevant is voor organisaties met strikte budgettaire richtlijnen.

Observability Studio en Network Intelligence App

Observability Studio vereenvoudigt de integratie van OpenTelemetry‑gegevens, waardoor data‑verzameling vanaf de bron tot de eindanalyse gestroomlijnd wordt. De Network Intelligence App koppelt netwerk‑topologie, apparaat‑gezondheid en Cisco‑evenementen aan Splunk‑data, waardoor een holistisch overzicht ontstaat van zowel infrastructuur‑ als AI‑activiteiten.

Strategische voordelen voor soevereine data

Volgens Network World biedt de mogelijkheid om Splunk AI on‑premises te draaien een duidelijk voordeel voor organisaties die data‑soevereiniteit en vertrouwelijkheid hoog in het vaandel hebben. Cisco blijft de controle over plaatsing, beveiliging en exploitatie bij de klant, waardoor bedrijven zelf kunnen bepalen waar en hoe hun AI‑modellen worden uitgevoerd.

Analyse en overwegingen

Organisaties die overwegen om de Cisco AI POD te adopteren moeten verschillende factoren afwegen: 1. GPU‑capaciteit en energie‑efficiëntie van de gekozen hardware 2. Ondersteuning en onderhoudscontracten van Cisco en NVIDIA 3. Frequentie van software‑updates en patch‑beheer 4. Niveau van isolatie versus benodigde connectiviteit voor data‑invoer 5. Beschikbare interne expertise voor beheer van Kubernetes/ OpenShift 6. Transparantie van token‑kosten en budgettering. Het is belangrijk om een grondige kosten‑‑‑batenanalyse uit te voeren, waarbij zowel operationele als energiekosten worden meegenomen.

Toekomstige roadmap

Cisco heeft aangegeven dat de Agent Launchpad later in 2026 beschikbaar zal komen, waarmee ontwikkelaars nog sneller AI‑agents kunnen bouwen en implementeren binnen de POD. Daarnaast worden er in de komende maanden meer NVIDIA‑open‑source‑modellen verwacht, wat de flexibiliteit van de oplossing verder vergroot.

De aangekondigde combinatie brengt infrastructuur, modeluitvoering, observatie en kostenbewaking in één beheerde omgeving samen. Juist die samenhang vraagt om een gezamenlijke beoordeling door platformteams, beveiliging en financieel beheer. De technische keuze gaat immers niet alleen over rekenkracht, maar ook over de plaatsing van gegevens, het onderhoud van Kubernetes of OpenShift, de zichtbaarheid van agentgedrag en de manier waarop tokenverbruik aan modellen wordt toegerekend. Deze punten staan centraal in de afweging die Cisco en Splunk met hun nieuwe aanbod oproepen.

Voor Nederlandse bedrijven die hun AI‑inspanningen willen consolideren binnen een veilige, zelf‑gehoste omgeving, biedt de Cisco AI POD for Splunk een aantrekkelijke mix van hardware‑prestaties, software‑integratie en governance‑tools. Het blijft echter cruciaal om de operationele complexiteit en de benodigde expertise zorgvuldig af te stemmen op de eigen IT‑strategieën.