A experiência de nuvem no local acelera a ciência de dados

Com o HPE GreenLake para operações de ML, fica mais fácil e mais rápido dar início aos projetos de inteligência artificial e machine learning, bem como expandi-los com tranquilidade para implantações de produção. Em seu data center ou instalação de colocation, implemente cargas de trabalho baseadas na infraestrutura de serviço de nuvem otimizada para ML, que conta com hardware HPE Apollo equipado com HPE Ezmeral ML Ops, uma solução projetada para lidar com todos os aspectos do ciclo de vida de ML, desde a preparação dos dados até a criação, o treinamento, a implantação, o monitoramento e a colaboração de modelos. A plataforma da borda à nuvem HPE GreenLake oferece precificação baseada no consumo, o que permite o consumo desses recursos no local com uma experiência de nuvem.

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Reduza os riscos operacionais e resolva problemas de gravidade dos dados

Evite problemas de conformidade, segurança e gravidade de dados da nuvem pública, bem como o risco operacional de executar a infraestrutura por conta própria. As cargas de trabalho são executadas bem próximas do seu lago de dados no local, evitando custos ocultos pelo egresso de dados.  Deixe a HPE assumir a carga de manter sua plataforma de IA/ML atualizada com as versões de software e correções mas recentes para toda a pilha.

Capacite os cientistas de dados e acelere o tempo até obtenção de valor

Com o HPE GreenLake para operações de ML, você libera seus cientistas de dados para que eles se dediquem à construção de modelos, e não ao gerenciamento e configuração da infraestrutura. Esta moderna e extensível estrutura de ciências de dados baseada em Kubernetes capacita os cientistas de dados para disponibilizarem ferramentas e definirem fluxos de trabalho com o objetivo de criar algoritmos de ciências de dados para qualquer caso de uso de ciências de dados.

Desfrute de preço elástico e monitoramento de custos

Reserve a capacidade de que você precisa e pague conforme o uso, somente pelos recursos que consumir. Com a capacidade de visualizar a utilização mensurada e os respectivos custos, você pode unir sua utilização a seus objetivos específicos de negócios.

Gerenciamento e provisionamento seguros

Alivie a carga de gerenciamento e monitoramento do seu ambiente de ciência de dados. Com o HPE GreenLake para operações de ML, seu ambiente será gerenciado com segurança nas Centrais de Operações de TI da HPE e através da Central HPE GreenLake.


HPE GreenLake para operações de ML

Execute suas cargas de trabalho de ML com a segurança e o controle que uma infraestrutura no local consegue oferecer. Escolha uma das duas configurações – padrão e otimizada para desempenho – que foram construídas tendo como base uma pilha de software/hardware de alto desempenho e nível empresarial otimizada para machine learning. Além do faturamento baseado em consumo, esse serviço oferece:

  • Modelo de preços simples e transparente, que oferece serviços no local como gasto operacional .
  • Elasticidade para dar suporte a cargas de trabalho imprevisíveis.
  • Capacidade reservada + modelo de consumo baseado em utilização que promove previsibilidade de preço e, ao mesmo tempo, dá suporte à demanda variável e típica das cargas de trabalho de ciência de dados.
  • Contrato de quatro anos, pago mensalmente.
  • Suporta a estrutura extensível do Kubeflow, oferecendo acesso a um conjunto amplo e crescente de ferramentas desenvolvidas pela comunidade de código aberto.
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Veja como o HPE GreenLake para operações de ML funciona com uma versão de teste gratuita
  • A plataforma da borda à nuvem HPE GreenLake está entregando resultados para empresas no mundo todo e queremos que você tenha essa experiência. Quando você solicitar uma versão de teste gratuita do HPE GreenLake para operações de ML, vamos implementar a instância e configurar sua conta na Central HPE GreenLake, oferecendo recursos de gerenciamento, insights do uso e relatórios detalhados de consumo.
  • Oferecemos uma versão de teste de 21 dias por padrão, que pode ser estendida, se necessário.
  • Um engenheiro de teste é atribuído e disponibilizado ao longo de todo o período de avaliação para ajudar você a navegar pelos cenários de casos de uso e responder suas perguntas.
  • O serviço é oferecido por meio de um data center HPE de localização conjunta, não sendo necessário nenhum equipamento no seu local.
  • A versão de teste inclui acesso a uma configuração padrão do HPE GreenLake para operações de ML, para o qual você pode trazer seus próprios dados e validar seus casos de uso com a plataforma HPE GreenLake.
  • Não há custo nenhum para você.

VEJA OS DETALHES

Configuração padrão
Configuração otimizada para o desempenho

Para quem é recomendado?

Empresas com equipe de ciências de dados que querem usar a inteligência artificial e o machine learning para resolver problemas de negócios e que precisam executar cargas de trabalho de ML/IA de maneira ágil e segura, no local, sem precisar gerenciar a infraestrutura.

Empresas com equipe de ciências de dados que estão treinando modelos de deep learning em escala, colocando modelos em produção ou que estão executando vários projetos de ciência de dados simultaneamente no local.

Especificações de hardware

  • Computação: HPE Apollo 6500 (6 CPUs, 96 núcleos de CPU utilizáveis) integrado às GPUs (4) NVIDIA Tesla V100 ou A100 aceleradas e HPE ProLiant DL360 integrado às GPUs (4) NVIDIA Tesla T4. 
  • Armazenamento:  HPE Apollo 4200 com 228TB de armazenamento utilizável.
  • Computação: HPE Apollo 6500 (6 CPUs, 120 núcleos de CPU utilizáveis) integrado às GPUs (8) NVIDIA Tesla V100 ou A100 aceleradas e HPE ProLiant DL360 integrado às GPUs (4) NVIDIA Tesla T4. 
  • Armazenamento:  HPE Apollo 4200 com 394TB de armazenamento utilizável e 150TB de armazenamento NVMe .

 

Pilha de software

  • Software HPE Ezmeral Runtime Enterprise e ML Ops
  • O HPE GreenLake para operações de ML baseia-se em Kubernetes de código aberto e na estrutura de ciência de dados do Kubeflow. Estas são algumas das ferramentas suportadas: Grafana, Jupyter, Pytorch, Seldon, TensorFlow, Argo, R, Python, Pipelines e KFServing, juntamente com os componentes de infraestrutura necessários.
  • Além dos componentes do Kubeflow, as imagens do KubeDirector oferecem mais ferramentas, como Jenkins, cliente Git e Kafka. 
  • Estão incluídas ferramentas como o Applications Work Bench para HPE Ezmeral Runtime Enterprise e Helm, para que pacotes e aplicativos KubeDirector e Kubernetes possam ser adicionados ao HPE GreenLake para operações de ML.
  • Software HPE Ezmeral Runtime Enterprise e ML Ops
  • O HPE GreenLake para operações de ML baseia-se em Kubernetes de código aberto e na estrutura de ciência de dados do Kubeflow. Estas são algumas das ferramentas suportadas: Grafana, Jupyter, Pytorch, Seldon, TensorFlow, Argo, R, Python, Pipelines e KFServing, juntamente com os componentes de infraestrutura necessários.
  • Além dos componentes do Kubeflow, as imagens do KubeDirector oferecem mais ferramentas, como Jenkins, cliente Git e Kafka. 
  • Estão incluídas ferramentas como o Applications Work Bench para HPE Ezmeral Runtime Enterprise e Helm, para que pacotes e aplicativos KubeDirector e Kubernetes possam ser adicionados ao HPE GreenLake para operações de ML.

Painel de controle

Gerenciamento e provisionamento seguros e de autoatendimento por meio de um painel de controle comum para a orquestração do HPE Ezmeral Runtime Enterprise e da Central HPE GreenLake.

Gerenciamento e provisionamento seguros e de autoatendimento por meio de um painel de controle comum para a orquestração do HPE Ezmeral Runtime Enterprise e da Central HPE GreenLake.

O que é medido

A utilização é medida com base na computação (por minuto) e no armazenamento (por GB) utilizados pelos nós em um cluster.

Existem 4 medidores usados para calcular o uso sobre a capacidade reservada.

  • Núcleos de CPU – utilização por minuto 
  • GPU V100 ou A100 – utilização por minuto 
  • GPU T4  – utilização por minuto 
  • Armazenamento – utilização média em GB por hora

A utilização é medida com base na computação (por minuto) e no armazenamento (por GB) utilizados pelos nós em um cluster.

Existem 4 medidores usados para calcular o uso sobre a capacidade reservada.

  • Núcleos de CPU – utilização por minuto 
  • GPU V100 ou A100 – utilização por minuto 
  • GPU T4  – utilização por minuto 
  • Armazenamento – utilização média em GB por hora

Serviços incluídos

  • Os engenheiros da HPE fazem a configuração inicial e a integração com a sua infraestrutura de data center. O serviço inclui suporte proativo e reativo com um único ponto de contato.
  • O serviço inclui vários dias de acompanhamento técnico pós-instalação com especialistas HPE. Você pode usar esse serviço a seu critério. 
  • Monitoramento completo e gerenciamento do ciclo de vida da infraestrutura HPE GreenLake para operações de ML pela HPE.
  • Os engenheiros da HPE fazem a configuração inicial e a integração com a sua infraestrutura de data center. O serviço inclui suporte proativo e reativo com um único ponto de contato.
  • O serviço inclui vários dias de acompanhamento técnico pós-instalação com especialistas HPE. Você pode usar esse serviço a seu critério. 
  • Monitoramento completo e gerenciamento do ciclo de vida da infraestrutura HPE GreenLake para operações de ML pela HPE.