缩短人工智能和机器学习的价值实现时间

各行各业的组织都在设法利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 来发挥数据的威力并通过数据科学实现业务创新。但即使许多企业的机器学习试点项目取得了一定的成功,在试图将这些项目扩展到生产环节时仍然面临着各种挑战:安全问题让人忧心,硬件日趋老旧,数据和工作流程宛如一个个孤岛,流程效率低下,成本更是令人望而生畏。

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获享 HPE GreenLake 边缘到云平台体验

为了向您的企业提供 ML 和数据科学的价值,HPE GreenLake 平台提供企业级 ML 云服务,有助于开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署 ML 模型,囊括从试点到生产的各个阶段,规模不限。此款预配置解决方案包括一个经过优化的硬件堆栈,由 HPE Ezmeral ML Ops 提供技术支持。借助此解决方案,数据科学家能够自助访问沙盒环境以进行原型制作和测试,可避免 IT 配置出现延迟,确保可重复性,并缩短价值实现时间。另外,作为一款全面托管的解决方案,HPE GreenLake 服务帮助 IT 团队摆脱了例行基础架构管理任务的束缚。

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实施 ML 工作流程内部部署

原地释放数据的价值。HPE GreenLake 平台是一款全面托管的内部部署解决方案,可避免在数据往返于云端时产生成本和风险,同时满足与隐私和数据主权相关的合规与监管要求。

加快数据科学团队缩短价值实现时间

HPE Ezmeral ML Ops 将 DevOps 的敏捷性融入 ML 生命周期的每一个阶段,并帮助数据科学家腾出时间专攻数据科学工作。通过 HPE GreenLake Central,数据科学家仅需数分钟(而非数日甚至数周)即可对测试和开发环境加以配置:借助直观易懂的图形式用户界面,利用其选择的开源或第三方独立软件提供商 (ISV) 工具加速容器化群集。

用多少付多少

满足本质突发性数据集和模型测试的需求,同时仅为所用资源付费,并且缓冲区配有产生需求前便已就位的额外容量。另外,由于 HPE GreenLake Central 平台的信息是完全透明的,您随时均可查看自己的用量。

减轻 ML 基础设施的管理负担

HPE GreenLake 管理服务由世界一流的 HPE IT 运维中心 (ITOC) 提供,安全性高,可帮助您缩小技能差距并腾出资源执行更多富有成效的任务。HPE 专家负责进行性能微调、容量规划、生命周期管理、固件更新和修补程序管理等工作,同时对性能、正常运行时间、解决问题所需时间的关键 KPI 以及服务单的状态加以监测。

产品和服务

HPE GreenLake 边缘到云平台可根据您的优先级和 ML 工作负载提供多款解决方案,帮助您高效实施 ML 模型。

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ML Ops

HPE GreenLake 边缘到云平台 ML Ops 服务将 DevOps 的敏捷性融入机器学习生命周期:利用这一端到端数据科学平台加快数据科学工作流程并使数据科学家得以缩短 ML 项目的价值实现时间。此服务由 HPE Ezmeral ML Ops 提供技术支持。

大数据

利用 Apache Hadoop 等分析平台简化体验,从非结构化数据中提取业务价值。HPE GreenLake 平台大大降低了复杂性和成本,使您能够完全集中精力从 Hadoop 群集中获取情报。我们提供全方位的端到端大数据解决方案,涵盖各类软硬件与 HPE Pointnext Services。

面向人工智能和分析的存储服务

在 HPE GreenLake 存储解决方案(主打 Scality 和 Qumulo)的帮助下,满足日益增长的非结构化数据对人工智能的需求。借助即时控制功能和快速执行可行分析的能力,扩展和管理数以十亿计的文件。文件系统的内置功能(例如深入而广泛的数据分析)有助于您以前所未有的方式了解自己的数据。

了解 HPE GREENLAKE ML OPS 服务的工作原理

点击箭头,了解如何在 HPE GreenLake Central 内管理 ML Ops。

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“到目前为止,我们对 ML Ops 平台的性能都很满意,同时我们也非常支持 HPE 采取各项措施,通过 HPE GreenLake 以云服务形式交付 ML Ops 功能。”

阿布扎比数字管理局技术与政策代理执行董事 Abdulla Al Kendi 博士

特色资源

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实施机器学习:实用型人工智能的未来

人工智能在业务方面的可能性几乎是无穷无尽的,但我们怎样才能够将两者真正地结合起来? MLOps 实践可能会成为取得成功的关键因素。

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什么是 HPE 机器学习运营?

HPE ML Ops 能够为从建模到部署、监控和再培训的整个机器学习生命周期提供支持。 

将即用即付模式与 Hadoop 解决方案相结合

通过专门构建的 Hadoop 解决方案获得安全性、性能并快速获得业务洞见。

机器学习注意事项

在推出机器学习等变革性技术时,组织不仅需要边缘到核心的策略,还需要执行此策略的专业知识。