Wissensdatenbank

Training large-scale AI models is far beyond the capabilities of ordinary desktops. If you plan to run LLMs, process big data, or design custom deep learning solutions, you need to know which AI server can actually handle the workload. The choice isn’t just “pick something with an RTX”—the entire platform matters: GPU, CPU, RAM, storage, cooling, and scalability.

Already trained the model? Now it’s time to move it into production—fast, stable, and without bottlenecks. This is where AI inference comes in: the phase in which your model processes live data and returns results in real time. To make this effective, you need the right hardware: an inference server capable of sustaining heavy loads, with a GPU and CPU optimized not for training but for low-latency, high-throughput inference at scale.

A server room is more than just a space for rack cabinets and blinking LEDs. It is a critical point of IT infrastructure that must operate continuously—regardless of weather, power supply, or system failure. If you want to ensure your company’s data remains secure and your equipment operates stably according to standards, every detail counts—from air conditioning, through raised flooring and emergency power, to access control and HSE documentation.

Do you have more workloads but no way to expand your hardware? Server virtualization is a method to maximize the efficiency of your existing infrastructure—without purchasing new servers, rack cabinets, or costly hardware. When properly implemented, it increases flexibility, simplifies management, shortens deployment times, and significantly reduces IT infrastructure operating costs.

Without them, nothing works as it should. A system administrator is the person behind every service, server, and application in the company – often invisible, yet indispensable. They are responsible for IT infrastructure security, performance, availability, and scalability. Beyond the purely technical role, they act as a business partner, ensuring that data remains secure, systems run without interruptions, and the organization can safely expand.

SSD or HDD – seemingly a simple question, yet the answer depends on what you aim to achieve. In data centers, where every terabyte, millisecond, and watt count, storage choice directly translates into costs, performance, and data security.

Tired of overloaded servers that can’t keep up with your company’s growth? Instead of investing in another expensive “just-in-case” machine, it’s worth considering a natively scalable solution – a compute cluster.

AI is not only models and data - it is also heat. A lot of heat. As server compute density scales up, the demand for efficient, reliable, and scalable cooling grows in lockstep.

R640, T330 and M420. You probably know how Dell EMC uses letters and numbers to name its PowerEdge server models. If not, we highly recommend you to read this article to understand these naming conventions and which generation the servers belong to.

Choosing the best server for a business can be a difficult process. With so many server types, processors, hard drive, and other options to choose from, it’s almost impossible to know where to begin. If you want to know how to setup a server for your business, this is right place.

NVMe drives are modern data carriers that use the PCI Express interface to communicate with a computer. They are much faster and more efficient than traditional SSD drives that use the SATA interface.

In this article, we will explain what server renewal involves and what are the advantages for an organization of using a recertified server over a new one.

In this article, you'll learn what an NVMe drive is, how it works, its benefits for servers, and how to choose the best NVMe drive for your server.

Many companies are moving their infrastructures to cloud services. Meanwhile, it is still On-Premise solutions that guarantee greater reliability, security and scalability. Overall, they are also quite a lot cheaper.

Attention! We are reporting a critical security issue that may impact your server.

Read this article and contact us if you have any questions.

The scale of DDoS attacks and their increasing complexity means that service operators are increasingly looking for solutions that give them full control over protection. See which solutions will be effective.

When it comes to servers, one mistake can turn everything upside down. Imagine a drive crashes, the system freezes, data disappears and the loss meter is ticking. So how do you protect against such scenarios?

Do you know how complex energy and power management can be in a Data Center ecosystem? It is often the key to optimizing, securing, and ensuring the continuity of the entire server infrastructure.

Find out what to do if you keep getting the message ‘DNS server not responding’. Learn about the most effective solutions to the problem and its causes.

Many administrators associate SNMP with ‘something that collects data from routers’. But before you set up your first agent and connect monitoring, it is worth understanding how this protocol works, what to expect from it – and what absolutely not to do.

In this post, you will learn what IOPS really means, how to measure it, when it matters, and why choosing a drive without this knowledge is simply a gamble.

TBW (Total Bytes Written) is an indicator that tells you how much data you can write to an SSD over its lifetime before the memory cells wear out to the point where the drive becomes unstable.

High Bandwidth Memory (HBM) is a DRAM technology designed for maximum bandwidth and minimal power consumption, used primarily in graphics chips and AI accelerators.

ECC or non-ECC RAM – this decision can affect the stability of the entire infrastructure, especially where data must not only be fast, but above all correct.

In enterprise environments, the concept of a computer network means much more than just connectivity between devices. It is the backbone of IT infrastructure, supporting communication between services, access to applications, access control, and security monitoring.

Choosing a processor for a server or workstation is not just about the number of cores. If you want to avoid costly mistakes, you need to understand what the symbols, numbers and letters in Intel CPU names really mean.

Remote access to the server, even when the system is down? IPMI makes it possible – without any tricks. This standard for management outside the operating system has been present in enterprise-class hardware for years, but it is still often underestimated.

Hardware Direct is proud to announce that we have become an authorized partner of Proxmox Server Solutions—the European leader in the field of virtualization.

Monday, 20 October 2025, will go down in history as the day when a significant part of the internet simply stopped working. All because of a failure at Amazon Web Services (AWS), the world's largest cloud service provider.

Learn why Proxmox VE is becoming a true alternative to VMware: full enterprise features with no license costs, flexible support subscriptions, high availability and significant savings when building your server infrastructure.

In common parlance, when users talk about controllers in active-active arrays, they mean that both controllers work simultaneously and handle I/O traffic at the same time. In practice, this is not always the case.

I would like to introduce you to the Dell PowerStore solution—a platform designed from the ground up as a foundation for modern data centers. As an experienced business advisor on these platforms, I see not just hardware, but a solution tailored to the modern era of infrastructure.

Wir sind stolz darauf, bekannt zu geben, dass Hardware Direct den Gold Partner Status von Dell Technologies erreicht hat, wodurch wir umfassende IT-Infrastrukturprojekte auf Basis modernster Dell Technologien realisieren können.

Die Planung von IT-Infrastrukturen erfordert die präzise Abstimmung von Architektur, Budget und Zeitplan. In der Praxis ist die Lieferzeit heute oft der entscheidende Faktor für das Gelingen eines Projekts.

Der Aufbau einer eigenen Umgebung für das Training von KI-Modellen und Machine Learning ist für viele Unternehmen ein natürlicher Schritt in Richtung technologischer Unabhängigkeit. Bei der Planung einer solchen Infrastruktur besteht oft die Versuchung,

Die neue Version von Proxmox Virtual Environment 9.2 ist nicht nur ein weiterer Punkt in der Entwicklung der Plattform. Für Teams, die für die virtuelle Infrastruktur verantwortlich sind, ist es ein Update, das deutlich die Richtung aufzeigt, in die sich das gesamte Proxmox-

Der Dell PowerEdge R7425 ist einer dieser Server, die auf dem Papier „einfach solide“ aussehen, deren wahre Stärke aber erst bei KI-Anwendungen richtig sichtbar wird. Denn hier geht es nicht nur um die Anzahl der Kerne oder den CPU-Benchmark. Dieser Server wurde für ein ganz konkretes Szenario gebaut: viele GPUs, viele NVMe-Laufwerke und einen enormen Datenverkehr zwischen ihnen.

A few years ago, a recertified server was mainly associated with "cheaper used equipment". Today the situation looks completely different. With lead times for new GPUs measured in months and increasingly higher prices for DDR5 memory and AI accelerators, a well-configured Dell PowerEdge Recertified has become for many companies a normal way to quickly launch AI infrastructure.

Noch vor einem Jahr gingen viele Unternehmen davon aus, dass lokale LLMs ein Spielfeld ausschließlich für die größten Player sind. Heute stellt sich immer häufiger heraus, dass ein gut konfigurierter Dell R750xa oder R760xa problemlos ausreicht, um eine private KI-Umgebung aufzubauen – besonders für Fine-Tuning, Inferenz und die Arbeit mit eigenen Daten.

Der C4140 und der DSS8440 sind nicht mehr die „heißesten“ GPU-Plattformen auf dem Markt – aber das bedeutet keineswegs, dass sie aufgehört haben, Sinn zu ergeben. Ganz im Gegenteil. Im Jahr 2026 können sie nach wie vor sehr starke KI-Knoten sein, sofern das Ziel nicht das Brechen von Benchmark-Rekorden ist, sondern der Aufbau einer realen HPC- und KI-Infrastruktur mit vernünftigem Budget, hoher GPU-Dichte und sinnvollem TCO.

Bei KI-Servern verfällt man sehr leicht in das Denken: „je mehr RAM, desto besser“. Das Problem ist, dass Arbeitsspeicher heute mehr kosten kann als ein Teil der GPU, und eine schlecht gewählte Konfiguration verwandelt sich schnell in einen sehr teuren Bottleneck.

Beim Kauf eines KI-Servers gelangt man sehr leicht zu dem Schluss, dass es am besten ist, gleich auf die „stärkste mögliche Konfiguration“ zu setzen. Das Problem ist, dass ein Top-GPU-Server für mehrere Hunderttausend Dollar keineswegs immer am wirtschaftlichsten ist. In vielen Unternehmen bewähren sich zwei kleinere GPU-Knoten viel besser, die mehr Flexibilität, einfachere Skalierung und ein geringeres Risiko bieten, die gesamte Infrastruktur an einem einzigen Workload zu blockieren.

Bild- und Video-KI-Modelle können einen Server viel schneller in die Knie zwingen als klassische Text-LLMs. Hier ist das Problem nicht nur das Modell selbst, sondern auch Tausende Frames, Augmentationen, Preprocessing und ein gigantischer Datentransfer zwischen GPU, RAM und Storage. Deshalb muss ein gut konfigurierter Server für Bild-KI schlicht sehr gut ausbalanciert sein – eine bloße „starke GPU“ reicht schnell nicht mehr aus.

3D-Rendering zeigt sehr schnell, ob eine Infrastruktur „nach Spezifikation“ gebaut wurde oder für die reale Arbeit eines Studios. Wenn mehrere Personen gleichzeitig Szenen in Blender, Unreal Engine oder Redshift starten, stellt sich plötzlich heraus, dass eine gewöhnliche Workstation nicht mehr ausreicht.

Immer mehr Unternehmen gelangen heute an den Punkt, an dem das klassische „wir werfen alles in die Cloud“ aufhört, sinnvoll zu sein. Zum Problem werden nicht nur die GPU-Kosten, sondern auch Latenz, Datenschutz, Compliance und die Vorhersehbarkeit der gesamten KI-Umgebung.

Choosing a server is not just a decision about what to buy today – but about how your company will operate for the next several years. Tower? Rack? Or something in between? In this guide you'll find concrete answers, comparisons, application examples and model recommendations tailored to various scenarios.

Rack or Blade – this is not just a question about the chassis, but about how your entire IT infrastructure operates. One will work well with steady expansion and limited budget. The other – with rapid scaling and large requirements. In this post you'll find concrete comparisons, numbers, scenarios and differences that really matter. All to select a solution tailored to your company's real needs, not trends.

The two most popular server systems on the market. Both proven. Both stable. Both have their supporters. But when it comes to choosing a specific model – it's no longer about the logo on the chassis. What matters is how the equipment performs in practice, how much it costs to maintain, how long it lasts without failure and whether you can expand it without headaches. In this text we compare Dell PowerEdge and HP ProLiant.

Rack servers are not just metal boxes for a cabinet – they're the backbone of many modern companies. At first glance they look similar, but they differ in everything: from dimensions and construction, through cooling methods, to how they're deployed and expanded. For some it's the first step toward order in IT infrastructure. For others – the standard without which ERP system, virtualization environment or database backup won't run.

Tower server is not a relic of the past – it's still a real, sensible option for companies that don't need an entire rack cabinet but want organized IT infrastructure. It looks like a larger desktop computer from the outside, but under the chassis hides enterprise-class solutions: RAID controllers, ECC RAM, redundant power supplies, remote management and virtualization support.

A backup server is not a "cheaper version" of a production server. It's a separate, capacious and resilient repository that must work precisely when everything else fails. If you're implementing Veeam or Nakivo, three things are key: capacity for retention, resilient RAID level and enterprise-class drives, and only then processor brand or core count. Backup server configuration starts with failure scenario – not price list.

The first server in a small company doesn't need to be complicated – it just needs to work stably, quietly and safely for a few years. In practice, for a team of 5-20 users it's about handling a few repeating roles: domain login, shared files, accounting software, sometimes a small SQL database and computer backups.

Virtualization entices with simplicity – "throw VMs on the host and it works". In practice it works only when cores, RAM and storage were calculated before you clicked the VMware installation. A server for multi-machine environment is not a "bigger computer". It's a platform meant to carry a dozen, sometimes dozens of systems simultaneously – with different load profiles, different memory appetite and different I/O needs.

A database doesn't forgive configuration mistakes – if hardware is poorly selected, the application starts to "choke", users wait for responses, and the IT department explains delays. In practice, an efficient SQL server is not a matter of "most expensive configuration", but conscious balance between RAM, storage, CPU and entire platform architecture. If you're planning ERP, CRM, warehouse system or reporting environment implementation – it's worth organizing this topic before purchase, not after first failure.

ERP system can run smoothly for years – provided it stands on a well-selected server, not a random configuration "because it suffices". In practice, most performance problems don't result from software itself, but from poor hardware decisions made at the start. Too few cores, memory selected "on a shoestring", slow disks or no headroom for growth – this is exactly where downtime, user frustration and IT department phone calls begin.

If you're facing server selection and see "CTO ready to ship", the natural question is: is this actually better than ready-made configuration, or just a marketing name. In practice it's about something very specific – you get hardware tailored to your application, but without waiting weeks. Let's break this down into real scenarios: when CTO makes sense, what configuration looks like and where people most often overpay.

If you've been doing AI longer than a moment, sooner or later you hit that point: GPU bills start looking seriously concerning. And then the question appears – keep running in cloud, or set up your own GPU server? Let's break this down into specifics: how much it costs, when it pays back and where it actually makes sense.

If you're facing choice: set up your own server or go cloud, it's not a "technical" decision at all – only business one. Because it's not just about performance, but costs, data control and how your company will operate in a year or two. In a moment you'll see where cloud makes sense and where local server wins without discussion.

If you reach moment when you wonder "should I keep pushing on workstation or move to server" – that means you're exactly at point where real AI infrastructure begins. And here decision really makes difference, because it affects not just performance but also how you'll work in 3-6 months.

If you're facing server selection and see "recertified", "refurbished" or just "used" in offers – it's easy to get lost. At first glance everything looks similar, and price differences can be significant. Problem is that in practice these are three completely different hardware levels and risks. Below we break it down – so it's clear what you're buying and whether it makes sense in your environment.

If you're facing server selection for AI, problem usually isn't "which model to choose" but how much power you really need. Because development and model testing is one thing, training large networks or working on multiple datasets simultaneously is another. In a moment we'll organize this simply – what matters, where not to burn budget and what configurations actually make sense in practice.

If you're thinking about AI on-premise, server choice doesn't start with Dell or HPE model, but with what you really want to do on it. Because hardware for inference, development and training large models are three completely different worlds. Below you have ranking for 2026 – divided by applications. So you know what makes sense in your case and where you can easily burn budget.

Wenn du ein KI-Projekt planst und auf einen schnellen Kauf eines Servers mit GPU hoffst – 2026 könntest du dich sehr wundern. Die Verfügbarkeit von Grafikkarten ist begrenzt, und die realen Lieferzeiten können bis zu einem Jahr reichen. Das ändert die Herangehensweise: Statt „ich kaufe Hardware und lege los“ muss man wie bei einer Investition denken – was jetzt tun, womit starten und wo das Budget nicht verbrennen.

Die Preise für KI-Server steigen schneller, als die meisten Unternehmen es real erfassen können – und das sogar dann, wenn wir von genau derselben Konfiguration sprechen. Derselbe Dell PowerEdge R750xa oder R7425, mit derselben CPU, demselben RAM und derselben GPU, kann heute mehrere Dutzend Prozent mehr kosten als vor einem oder zwei Jahren.

Du hast in den nächsten 12 Monaten keinen Zugang zu GPUs? Das ist kein technologisches Problem – sondern eine Entscheidung darüber, wie du das Projekt führen willst. Denn heute gewinnt nicht das Unternehmen mit der besten Hardware, sondern jenes, das KI schneller in Betrieb nehmen kann als andere, selbst auf einer weniger idealen Infrastruktur. Und genau hier beginnen die realen Optionen – nicht die „aus dem Lehrbuch“, sondern die, die in der Praxis funktionieren.

Most errors when buying server don't come from model choice, but how that equipment is financed. Because exact same Dell PowerEdge R760 can be excellent decision… or complete budget waste – depending on whether you buy it for cash, put it in lease, or treat as temporary rental.

Die Speicherkosten in Servern sind 2026 kein Detail mehr – sie sind einer der Hauptbestandteile des Budgets. Wenn du eine Modernisierung oder den Kauf neuer Hardware planst, machen heute nicht die CPU oder das Gehäuse den größten Unterschied, sondern DDR5 und SSD, die innerhalb weniger Monate ihren Preis verdoppeln konnten. Und das ist kein vorübergehendes Schwanken – sondern eine Veränderung, die beeinflusst, wie viel du real für jedes IT-Projekt zahlst.

With GPU number in server it's easy to go wrong right at start. Don't begin with "how many cards fit" but "what exactly do you want to compute and in what timeframe". And that makes huge difference because in practice one card can do job someone tries solving with four – just because configuration wasn't matched to model.

Choice between Dell Precision and Lenovo ThinkStation rarely comes down to "what's better". It's choice between performance and work comfort, between maximum power and lower energy consumption. And only when you look at concrete numbers does it get interesting – because differences aren't cosmetic.

Choice between Dell Precision and Lenovo ThinkStation rarely comes down to "what's better". It's choice between performance and work comfort, between maximum power and lower energy consumption. And only when you look at concrete numbers does it get interesting – because differences aren't cosmetic.

Wenn du dich fragst, ob du in einen KI-Server SSD oder NVMe einbauen sollst – die Antwort lautet: Es hängt davon ab, was du wirklich auf dem Laufwerk machst. Nicht vom GPU-Modell, nicht vom Serverpreis, sondern davon, ob deine Workloads den Storage tatsächlich „erdrücken“. Denn in vielen KI-Projekten ist das Laufwerk Hintergrund. Und in anderen wird es zum Bottleneck, der die Leistung der gesamten Umgebung tötet.

Wenn du vor der Wahl eines KI-Servers stehst, sagt der Kaufpreis allein wenig aus. Die wahren Kosten zeigen sich erst nach 2–3 Jahren, wenn du Strom, Service, Ausfallzeiten und Verwaltung dazurechnest. Und dann zeigt sich oft, dass die Entscheidung „günstiger vs. teurer“ völlig anders aussieht. Gleich zerlegen wir das in Konkretes – so, dass du es bei dir berechnen kannst und nicht raten musst.

Mit einem Server-Prozessor ist es ein bisschen so, dass man sich am leichtesten gleich zu Beginn vertut. Das Wichtigste, was man von Anfang an wissen sollte: Der Prozessor bestimmt die Ökonomie der gesamten Infrastruktur, nicht nur ihre Leistung. Er entscheidet, wie viele virtuelle Maschinen du auf einem Host aufsetzt, wie viel du für SQL- oder VMware-Lizenzen zahlst, wie viel Strom der Schrank zieht und wie stark er gekühlt werden muss.

Einen Server-Prozessor wählt man nach dem Einsatzzweck aus, nicht nach dem Benchmark allein – deshalb haben wir dieses Ranking nach realen Geschäftsszenarien geordnet (Virtualisierung, ERP, SQL, AI) und nicht ausschließlich nach der Kernanzahl. In der Praxis bilden die sinnvolle TOP-Liste für 2026 zwei Familien: Intel Xeon Scalable (Ice Lake / Cascade Lake) und AMD EPYC (Rome / Milan).

Ein Server-Prozessor ist ein Chip, der auf derselben Mikroarchitektur aufbaut wie sein Heim-Pendant, aber mit Merkmalen der Enterprise-Klasse ausgestattet ist: ECC-Speicher mit Fehlerkorrektur, deutlich mehr Kernen, PCIe-Lanes und Speicherkanälen, riesigem Cache sowie RAS-Funktionen, die ihm einen jahrelangen unterbrechungsfreien Betrieb erlauben. Kurz gesagt: Eine Heim-CPU soll bei einzelnen Aufgaben schnell sein, ein Server-Prozessor dagegen zuverlässig und leistungsfähig unter dauerhafter, paralleler Last.

Mit der Wahl eines Serverprozessors ist es ein bisschen so, dass man schon zu Beginn leicht in die falsche Richtung gehen kann. Sie beginnen nicht mit der Frage „Intel oder AMD", sondern „was genau soll auf dieser Hardware laufen". Und das macht einen riesigen Unterschied – denn dasselbe Budget, für die falsche Last ausgegeben, kann Ihnen einen Server bescheren, der dort erstickt, wo er atmen sollte.

Wenn du einen Prozessor für einen Server auswählst und beim Kürzel TDP hängen bleibst, dann gibt es eigentlich nur eine Frage: Sagt dir diese Zahl in Watt – 50 W, 85 W, 130 W, manchmal 280 W – wie viel Strom die Hardware ziehen wird? Nein. Und dieses Missverständnis kann einiges kosten – entweder zahlst du zu viel für Leistung, die du nicht nutzt, oder du wählst eine zu schwache Kühlung und der Server drosselt.

Die Frage, die wir von Unternehmen regelmäßig hören, lautet: „Wozu brauche ich ein separates Array, wenn ich einfach mehr Festplatten in den Server stecken kann?" Eine gute Frage – und die Antwort ist nicht offensichtlich. Denn das Hinzufügen weiterer Festplatten ohne Überlegung kann die Zuverlässigkeit senken statt sie zu erhöhen. Ein Disk-Array ist nicht „mehr Platz", sondern mehr Kapazität, Leistung und Sicherheit zugleich – vorausgesetzt, Sie wählen es und die RAID-Ebene passend zu dem, was Sie tatsächlich tun.

Stell dir zwei Firmen vor. Die erste kaufte ein Array „mit Reserve“, knapp am Premium-Budget – und drei Jahre später steht die Hälfte der Einschübe leer. Die zweite nahm etwas „gerade für jetzt“ – und stieß nach achtzehn Monaten an die Kapazitätsgrenze, und die Migration auf ein größeres System fraß der gesamten IT-Abteilung ein Wochenende.

Wenn ein Kunde uns nach Festplatten für ein Array fragt, hören wir in neun von zehn Fällen denselben Satz: „Na SSD, weil schneller". Und wir verstehen diesen Reflex – nur dass „schneller" die Antwort auf eine Frage ist, die vernünftigerweise niemand stellt. Ein Array soll nicht abstrakt schnell sein. Es soll konkreten Verkehr bedienen – eine Datenbank, Backup, Dateien, Virtualisierung – jeder mit einem anderen Charakter.

Die technische Analyse der Januscape-Sicherheitslücke deckt einen „Use-after-free“-Fehler im KVM/x86-Shadow-MMU-Mechanismus auf. Die Schwachstelle, die seit 16 Jahren im Linux-Kernel-Code vorhanden ist, ermöglicht einen „VM-Escape“ (Ausbruch aus der virtuellen Maschine) und die Übernahme der Kontrolle über den Hypervisor mit vollständigen Berechtigungen. Der Fehler betrifft Instanzen, die sowohl auf Intel- als auch auf AMD-Prozessoren ausgeführt werden.

Drei Buchstaben, und so viele Missverständnisse. RAID begleitet Server seit dem Ende der 1980er Jahre, als eine Gruppe von Forschern bemerkte, dass es statt einer teuren Festplatte besser ist, mehrere günstigere zusammenzuschalten und die Daten geschickt auf sie zu verteilen. Aus dieser einfachen Idee erwuchs eine ganze Familie von Lösungen – und mit ihr die Frage, die bei jeder Serverkonfiguration wiederkehrt: „Na gut, aber welches RAID wählen?"

Drei Abkürzungen, die in jedem Gespräch über Massenspeicher wiederkehren – und drei völlig verschiedene Philosophien, Festplatten an Firmensysteme anzubinden. DAS, NAS und SAN sind keine weiteren „Versionen" derselben Sache; es sind Antworten auf verschiedene Fragen dazu, wer auf die Daten zugreifen soll, wie schnell und auf welche Weise.

A business server is a dedicated computer whose sole job is to serve other devices in your company – sharing files, hosting a database, running ERP, handling email, performing backups. Unlike an office computer, it runs 24/7, has redundant components (power supplies, drives in RAID – meaning an array resistant to a single drive failure), and is managed remotely. And this is where the question we hear most often comes up: "if I already have hosting, why do I need my own server?" The answer is short, but needs some unpacking – because these are two different things for two different jobs.