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。
+ 展开
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。
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。
+ 展开
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。
+ 展开
“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
感觉意犹未尽? 以下是您可能感兴趣的一些其他资源。
+ 展开
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。