Time-to-Value für KI und maschinelles Lernen beschleunigen
Unternehmen aus jeder Branche suchen nach Möglichkeiten, mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) das Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und mit Data Science geschäftliche Innovationen voranzutreiben. Doch selbst wenn sie mit ML-Pilotprogrammen einige Erfolge erzielen können, sehen sich viele Unternehmen bei der Übertragung dieser Programme auf die Produktionsumgebung mit Herausforderungen konfrontiert: Sicherheitsprobleme, alte Hardware, isolierte Daten und Workflows, ineffiziente Prozesse und ausufernde Kosten.
Profitieren Sie von der HPE GreenLake Edge-to-Cloud-Plattform
Damit Ihr Unternehmen den Mehrwert von ML und Data Science vollständig ausschöpfen kann, bietet die HPE GreenLake Plattform einen ML-Cloud-Service der Enterprise-Klasse, der Entwicklern und Data Scientists ermöglicht, ML-Modelle von der Pilotphase bis zur Produktion schnell zu entwickeln, zu trainieren und bereitzustellen. Diese vorkonfigurierte Lösung mit optimiertem Hardwarepaket basiert auf HPE Ezmeral ML Ops. Sie bietet Data Scientists den Self-Service-Zugriff auf eine Sandbox-Umgebung für die Prototyperstellung und Tests, um Verzögerungen bei der IT-Bereitstellung zu verhindern, Wiederholbarkeit sicherzustellen und Wertschöpfung zu beschleunigen. Als vollständig verwaltete Lösung nimmt das HPE GreenLake Angebot der IT die Ausführung von Routineaufgaben des Infrastrukturmanagements ab.
On-Premises-Einsatz von ML-Workflows
Erschließen Sie sich den Wert Ihrer Daten dort, wo sich diese befinden. Die HPE GreenLake Plattform ist eine vollständig verwaltete On-Premises-Lösung, mit der Sie die Kosten und Risiken von Datenverlagerungen in die oder aus der Cloud vermeiden und gleichzeitig Compliance-Anforderungen und regulatorische Bestimmungen in Bezug auf Datenschutz und Datenhoheit erfüllen können.
Schnellere Time-to-Value für Data Science-Teams
HPE Ezmeral ML Ops bringt die Agilität von DevOps in jede Phase des ML-Lebenszyklus, sodass sich Ihre Data Scientists verstärkt auf Data Science konzentrieren können. Sie können mit HPE GreenLake Central Test- und Entwicklungsumgebungen statt in Tagen oder Wochen in nur wenigen Minuten bereitstellen und dazu containerisierte Cluster mit individuell ausgewählten Open Source-Tools oder Tools von unabhängigen Software-Anbietern über eine intuitive grafische Benutzeroberfläche einrichten.
Nutzungsabhängige Bezahlung
Meistern Sie die Anforderungen von inhärent schwankenden Datensätzen und Modelltests, zahlen Sie nur für die genutzte Kapazität und halten Sie einen Puffer zusätzlicher Kapazität vor. Über die HPE GreenLake Central Plattform können Sie zudem Ihre Kapazitätsnutzung jederzeit absolut transparent anzeigen.
Aufwendige Verwaltung Ihrer ML-Infrastruktur auslagern
HPE GreenLake Management Services, die von unseren erstklassigen IT Operation Centers (ITOCs) weltweit bereitgestellt werden, helfen Ihnen, Kompetenzlücken zu schließen und Ihre IT-Mitarbeiter für produktivere Aufgaben zu entlasten. HPE Experten übernehmen Leistungsoptimierung, Kapazitätsplanung, Lifecycle Management, Firmware-Aktualisierung und Patch-Verwaltung und überwachen kritische KPIs wie Leistung, Produktivzeit, Problemlösungszeit und Ticketstatus.
Angebote
Die HPE GreenLake Edge-to-Cloud-Plattform bietet verschiedene Lösungen, die Ihnen je nach Ihren Prioritäten und ML-Workloads helfen, Ihre ML-Modelle effizient einzusetzen.
Die HPE GreenLake Edge-to-Cloud-Plattform für ML Ops macht die Agilität von DevOps im Lebenszyklus des maschinellen Lernens nutzbar. Diese durchgängige Data Science-Plattform beschleunigt Data Science-Workflows und hilft Data Scientists, die Time-to-Value für ML-Projekte zu verkürzen. Dieser Service basiert auf HPE Ezmeral ML Ops.
Vereinfachen Sie Ihre Benutzererfahrung von Analyseplattformen wie Apache Hadoop, um geschäftlichen Nutzen aus unstrukturierten Daten zu ziehen. Die HPE GreenLake Plattform entlastet Sie von einem Großteil der Komplexität und Kosten, sodass Sie sich vollständig darauf konzentrieren können, Informationen aus Ihren Hadoop-Clustern zu gewinnen. Wir bieten eine vollständige End-to-End-Lösung für Big Data, die Hardware, Software und HPE Pointnext Services umfasst.
Nutzen Sie für die KI-gestützte Analyse Ihrer wachsenden Menge an unstrukturierten Daten die Datenspeicherlösungen von HPE GreenLake mit Scality und Qumulo. Skalieren und verwalten Sie Milliarden von Dateien mit sofortiger Kontrolle und der Möglichkeit zur schnellen Ausführung valider Analysen. In das Dateisystem integrierte Funktionen wie umfassende Datenanalysen vermitteln Ihnen ein ganz neues Verständnis Ihrer Daten.
So funktioniert HPE GreenLake für ML OPS
Klicken Sie auf die Pfeile, um zu sehen, wie Sie ML Ops in HPE GreenLake Central verwalten können.
„Wir sind mit der Leistung der ML Ops Plattform soweit sehr zufrieden und unterstützen die von HPE eingeleiteten Schritte, ML Ops Funktionen über HPE GreenLake als Cloud-Services bereitzustellen.“
Dr. Abdulla Al Kendi, Geschäftsführender Direktor Technologie und Richtlinien, Abu Dhabi Digital Authority
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Was ist HPE Machine Learning Ops?
HPE ML Ops unterstützt den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens – von der Modellierung bis zu Deployment, Monitoring und Retraining.
Nutzungsabhängige Bezahlung und Hadoop-Lösungen kombiniert
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Bei der Einführung transformativer Technologien wie maschinellem Lernen brauchen Unternehmen nicht nur eine Edge-to-Core-Strategie, sondern auch das Fachwissen, um diese umzusetzen.