HPE Ezmeral data lakehouse-platform voor cloud-native analyse optimaliseert data-intensieve workloads
Benut het volledige potentieel van uw data met HPE Ezmeral. Het HPE Ezmeral data lakehouse-platform voor cloud-native analyse is vanaf de basis opgebouwd als open en hybride en helpt u bij het verenigen, moderniseren en analyseren van al uw gegevens, van edge tot cloud, waar deze ook zijn opgeslagen.
De eerste Kubernetes-native objectstore in de branche die geoptimaliseerd is voor krachtige analyses om data-first modernisering te versnellen van edge tot cloud
Realiseer één platform met een breed scala aan analytische en ML-tools
Met de eerste hybride analyse- en ML-oplossing in de branche kunnen ondernemingen data lakehouses op locatie opschalen
HPE Ezmeral Runtime biedt een platform van bedrijfsniveau voor de implementatie van Kubernetes op schaal voor een breed spectrum aan eindgebruikers cases op bare metal of VM's.
- Uit te voeren op bare metal, VM's, in elke cloud of aan de edge
- 100% opensource Kubernetes
- Beheer van multi-cluster Kubernetes
- Versnel grootschalige implementaties met containers
- Vooraf geïntegreerd met permanente containerstorage
- Beveiliging en controle van bedrijfsniveau
- Bevoorrading op aanvraag
Integreert en transformeert op meerdere manieren gestructureerde data in gedistribueerde databronnen.
- Wereldwijde synchronisatie van edge tot cloud van bestanden, objecten, streams en databases in een enkele dataopslagplaats
- Persistente prestaties van data stores, geoptimaliseerd voor analytische workloads
- Ter plaatse data analyseren, organiseren en labelen voor deep learning
- Door beleid gestuurde replicatie van spiegels, snapshots en data in een beveiligde verpakking voor veilige datatoegang
- Automatische data-tiering en beheertechnologie voor data in meerdere clouds
- Multi-tenancy en beveiliging
- Robuustheid en databescherming op schaal
HPE Ezmeral ML Ops operationaliseert end-to-end-processen, versnelt tijdlijnen voor datamodellen en verkort de time-to-market
- Ontwikkel en versnel vertrouwde end-to-end-workflows voor datawetenschap
- Eén platform voor alle aspecten van de ML-levenscyclus – van datavoorbereiding tot modelbouw, training, implementatie, bewaking en samenwerking
- Voor het eenvoudiger en sneller starten van ML/AI-projecten en naadloze opschaling naar productie-implementaties
- Hybride analyseplatform van edge tot cloud
- Spark voor bedrijven, met beveiliging voor dynamisch schalen, betrouwbaarheid, gebruikersauthenticatie en toegangscontrole
- De integratie van Delta Lake levert betrouwbare en consistente gegevens voor analyses
- Ondersteuning voor externe BI-apps om analytische taken uit te voeren
Maak gebruik van het ecosysteem van opensource Kubernetes en onze moderne ISV-partners voor een snellere time-to-value en gebruik geïntegreerde oplossingen die HPE Ezmeral software combineren met gevalideerde en toonaangevende externe, commerciële en opensource applicaties.
Mercedes-Benz AG geeft een impuls aan de ontwikkeling van voertuigen met HPE Ezmeral
Sterk geautomatiseerde en volledig autonome voertuigen kunnen in potentie zorgen voor veiliger en efficiënter transport. Daarvoor zijn echter voertuigen nodig die in realtime sensorgegevens kunnen verwerken en op basis daarvan kunnen reageren. Om die te trainen, wordt gebruikgemaakt van diepe neurale netwerken. Mercedes-Benz AG heeft het HPE Ezmeral softwareplatform gebruikt om miljoenen kilometers aan testdata van voertuigen efficiënt te beheren en analyseren.
HPE EZMERAL SOFTWARE
HPE Ezmeral Runtime brengt de cloud naar u toe door een uniform platform voor containerorkestratie te bieden, gebouwd op 100% opensource Kubernetes en ontworpen voor zowel cloud-native applicaties als niet-cloud-native applicaties die worden uitgevoerd op elke infrastructuur, hetzij lokaal, in een hybride model of in meerdere publieke clouds.
Schaalt gedistribueerde bestanden, objecten, tabellen en streams in hetzelfde model voor beveiliging, databeheer en technologie.
HPE Ezmeral ML Ops levert DevOps-achtige snelheid en slagvaardigheid voor uw ML-workflows met ondersteuning voor alle stadia van de levenscyclus van machine learning.
Hybride platform voor analyse en machine learning levert de schaal en elasticiteit die nodig zijn voor geavanceerde analyses.