Cisco e NVIDIA permitem Splunk AI em ambientes on‑premises e privados

A Cisco anunciou, por meio de um comunicado oficial, a disponibilidade do Cisco AI POD for Splunk, uma solução que integra o Splunk ao Cisco Secure AI Factory utilizando aceleradores de GPU da NVIDIA e um stack de software pré‑validado para execução de inteligência artificial. Essa arquitetura combina o runtime de IA, a rede de alta performance da Cisco, as GPUs da NVIDIA e a orquestração baseada em Kubernetes ou Red Hat OpenShift, permitindo que o Splunk Enterprise seja implantado em data centers on‑premises, nuvens privadas ou até mesmo em ambientes totalmente isolados (air‑gapped), atendendo a exigências de soberania e privacidade de dados.

Visão geral da solução

De acordo com a Cisco, o produto já está disponível em conjunto com o Splunk AI Assistant, enquanto o Agent Launchpad deve ser lançado ainda neste ano. Essa oferta permite que as organizações hospedem uma variedade de modelos de IA, desde o Cisco Deep Time Series Model até versões de código aberto como o Google Gemma 4, o OpenAI GPT‑OSS 20B e os modelos da NVIDIA, como o Nemotron, que será detalhado nos próximos meses. A proposta é oferecer um ambiente unificado onde a infraestrutura, o software e os modelos de IA coexistem de forma otimizada e segura.

Observabilidade avançada de agentes

O Splunk Agent Observability, que também foi apresentado, traz monitoramento em tempo real do comportamento e do desempenho de recursos críticos, como GPUs, bancos de dados vetoriais, memória e orquestração de contêineres. A ferramenta inclui guardrails que impedem desvios indesejados nos workloads de IA e um módulo chamado Tokenomics, que atribui o consumo de tokens a diferentes modelos – por exemplo, Claude Code, Codex e Cursor – permitindo que as equipes acompanhem os custos associados e evitem surpresas no orçamento.

Componentes principais da oferta

• Cisco AI POD for Splunk com integração NVIDIA
• Splunk AI Assistant disponível imediatamente
• Agent Launchpad previsto para final de 2026
• Suporte a modelos de IA proprietários e abertos
• Observability Studio para integração OpenTelemetry
• Network Intelligence App que correlaciona topologia, saúde de equipamentos e eventos Cisco com dados Splunk

Análise de benefícios e desafios

A possibilidade de manter o Splunk AI on‑premises traz vantagens claras para setores que exigem controle rígido sobre os dados, como finanças, saúde e defesa. O fato de a implantação ser feita no próprio data center permite que as empresas administrem a segurança física, cumpram requisitos regulatórios e reduzam a latência de processamento. Contudo, a solução não elimina todos os riscos ou custos; ainda é necessário investir em hardware adequado, garantir atualizações regulares e manter competências internas para operar a pilha completa de IA.

Critérios críticos para avaliação

Ao avaliar a adoção do Cisco AI POD for Splunk, as equipes de TI devem analisar fatores como a capacidade de GPU e a eficiência energética da infraestrutura Cisco‑NVIDIA, os custos operacionais envolvendo licenças Splunk, consumo de energia e manutenção, o nível de suporte e frequência de atualizações fornecidas pela Cisco e seus parceiros, o grau de isolamento exigido pelo ambiente (on‑premises versus air‑gapped) e a complexidade das auditorias de conformidade regulatória que a organização precisa atender.

Perspectivas futuras

Cisco e NVIDIA indicam que o portfólio será ampliado com novos modelos de IA de código aberto nos próximos meses, reforçando a estratégia de oferecer opções flexíveis que evitem o lock‑in de fornecedores. A integração com o Cisco Secure AI Factory deve simplificar a governança de modelos, enquanto o Observability Studio facilitará a coleta de métricas por meio do padrão OpenTelemetry, proporcionando maior visibilidade e controle sobre os workloads de IA.

Considerações de implementação

Antes de avançar, as organizações precisam validar a compatibilidade da infraestrutura existente com os requisitos de GPU, planejar a migração dos modelos atuais para o novo ambiente, definir políticas de gerenciamento de tokens e estabelecer processos de monitoramento contínuo para garantir que os custos permaneçam dentro do previsto.

Conclusão para empresas brasileiras

Para companhias brasileiras que buscam soberania de dados e controle de custos, a combinação Cisco‑Splunk‑NVIDIA representa uma alternativa robusta ao modelo de nuvem pública. A solução permite que as equipes de IA operem em ambientes controlados, monitorem o consumo de tokens e ajustem a performance das GPUs dentro de um framework suportado por parceiros reconhecidos. Ainda assim, a decisão deve ponderar o investimento inicial, a necessidade de expertise interno e os requisitos de conformidade regulatória antes de migrar workloads críticos para a nova plataforma.