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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为了向您的企业提供 ML 和数据科学的价值，我们推出了企业级 ML 服务 - 通过 HPE GreenLake 实现的 ML 运营云服务，帮助开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署 ML 模型 - 从试点直到生产，无论规模如何。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 运营提供动力。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 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。
助力数据科学团队缩短价值实现时间
HPE Ezmeral ML 运营将 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慧与 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。慧与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 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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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。
了解适用于 ML 运营的 HPE GREENLAKE 的工作原理
单击箭头，了解如何在 HPE GreenLake Central 内管理 ML 运营。
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“到目前为止，我们对 ML 运营平台的性能都很满意，我们也非常支持慧与为了通过 HPE GreenLake 交付 ML 运营功能作为云服务而采取的各项措施。”
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
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