本地云体验可加速数据科学
使用 HPE GreenLake ML Ops 服务，更加轻松、快速地启动 ML/AI 项目，实现与生产部署的无缝扩展。您可以在自己的数据中心或主机托管设施内，在 HPE 的 ML 优化云服务基础设施上部署 AI/ML 工作负载，该基础设施采用由 HPE Ezmeral ML Ops 提供支持的 HPE Apollo 硬件。这种解决方案旨在解决 ML 生命周期中从数据准备到模型构建、培训、部署、监控和协作等一系列问题。HPE GreenLake 边缘到云平台采用消费型定价模式，助您在本地使用此类资源并获得云体验。
+ 展开
解决运营风险和数据重力问题
避免公有云的合规性、安全性和数据重力问题，以及自行运行基础设施的经营风险。工作负载在本地数据湖旁运行，从而避免了数据出口带来的隐性成本。让 HPE 为您承担重任，确保您的 AI/ML 平台始终使用最新软件版本并完成对整个堆栈的修复。
助力数据科学家，缩短价值实现时间
借助 HPE GreenLake ML Ops 服务，让数据科学家聚焦构建模型，无需消耗精力管理和配置基础设施。有了这种基于 Kubernetes 的现代可扩展数据科学框架，数据科学家能够引入工具并定义工作流程，在任何数据科学用例中构建出数据科学算法。
享受弹性定价和成本监控
预留所需的容量，并根据实际用量，即用即付。您还能够查看使用量计量及相关成本，以便将使用量与具体业务目标绑定。
安全配置和管理
减轻对数据科学环境的监控和管理。借助 HPE GreenLake ML Ops 服务，通过 HPE IT 运维中心和 HPE GreenLake Central 可靠管理自己的环境。
- HPE GreenLake 边缘到云平台为世界各地的企业提供服务，我们盛情邀请您亲自体验一番。当您申请免费试用 HPE GreenLake ML Ops 服务时，我们将构建实例并在 HPE GreenLake Central 上为您设置帐户 — 提供各种管理功能、使用情况洞见以及详细的消费报告。
- 标准试用期为 21 天；需要时可以延长。
- 我们会在整个试用期内为您指派一名试用工程师，帮助您了解各种用例场景并解答疑惑。
- 服务通过主机托管的 HPE 数据中心交付，因而无需在本地部署设备。
- 您的试用包括访问标准的 HPE GreenLake ML Ops 配置 - 您可以使用自己的数据并在 HPE GreenLake 平台上验证各种用例。
- 我们提供免费试用。
获取详情
| | 标准配置 | 性能优化配置 |
|---|---|---|
| 建议哪些企业使用此配置 | 若公司拥有数据科学团队，该团队希望利用人工智能及机器学习解决商业问题，且需在不管理基础设施的情况下，以敏捷、安全的方式运行本地 ML/AI 工作负载，其可运行下述操作。 | 若公司拥有数据科学团队，且其数据科学团队正通过大规模地深度学习模型，将模型应用至实践，或在本地同时运行多个数据科学项目，其可运行下述操作。 |
| 硬件规格 |
|
|
| 软件堆栈 |
|
|
| 控制平台 | 通过用于 HPE Ezmeral Runtime Enterprise 和 HPE GreenLake Central 编排的通用控制平面进行安全、自助式的配置和管理。 | 通过用于 HPE Ezmeral Runtime Enterprise 和 HPE GreenLake Central 编排的通用控制平面进行安全、自助式的配置和管理。 |
| 计量对象 | 根据群集中节点使用的计算（以分钟为单位）和存储（以 GB 为单位）计量使用量。 用于计算超过预留容量的使用量的指标有 4 个。
| 根据群集中节点使用的计算（以分钟为单位）和存储（以 GB 为单位）计量使用量。 用于计算超过预留容量的使用量的指标有 4 个。
|
| 含括的服务 |
|
|
技术资源
善用这些资源，深入了解 HPE GreenLake 边缘到云平台并快速开始运作。
说明文档
亲眼见证 HPE GreenLake 平台大显身手，获取实施指南。