La experiencia de nube local acelera la ciencia de los datos
HPE GreenLake para ML Ops hace que sea más fácil y rápido iniciar proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, y escalarlos sin problemas a implementaciones de producción. Dentro de tu centro de datos o instalación de ubicación, implementa cargas de trabajo de inteligencia artificial/aprendizaje automático en la infraestructura de servicio de nube optimizada para aprendizaje automático de HPE con el hardware HPE Apollo que utiliza HPE Ezmeral ML Ops, una solución diseñada para abordar todos los aspectos del ciclo de vida de aprendizaje automático, desde la preparación de datos hasta la creación de modelos, la formación, la implementación, la supervisión y la colaboración. HPE GreenLake ofrece precios basados en el consumo, lo que te permite consumir estos recursos a nivel local disfrutando de una experiencia de nube.
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Supera el riesgo operativo y los problemas de gravedad de los datos
Evita problemas de cumplimiento, seguridad y gravedad de los datos de la nube pública y el riesgo operativo de ejecutar la infraestructura por ti mismo. Las cargas de trabajo se ejecutan junto a tu lago de datos local, permitiéndote así evitar costes ocultos generados por la salida de datos.
Potencia a los científicos de datos
Deja que tus científicos de datos se centren en construir modelos y no en gestionar y configurar la infraestructura. Con HPE GreenLake para ML Ops puedes acelerar rápidamente los entornos de contenedorización de inteligencia artificial/aprendizaje automático con tus herramientas de ciencia de datos preferidas y asignar proyectos a los científicos de datos.
Disfruta de la flexibilidad de los precios y la supervisión de los costes
Reserva la capacidad que necesitas y paga solo por los recursos que consumes. Con la capacidad de consultar tu consumo medido y los costes asociados, podrás adaptar el uso a los objetivos comerciales específicos.
Gestión y aprovisionamiento seguros
Libérate de las tareas de supervisión y gestión de tu entorno de ciencia de datos. Con HPE GreenLake para ML Ops, tu entorno se gestiona de manera segura desde los centros de operaciones de TI de HPE y a través de los servicios de seguridad de HPE GreenLake Central.
HPE GreenLake para ML Ops
Ejecuta tus cargas de trabajo de ML con la seguridad y el control que proporciona una infraestructura local. Escoge entre dos configuraciones —estándar y optimizada para el rendimiento— basadas en una pila de software/hardware de alto rendimiento de nivel empresarial optimizada para el aprendizaje automático. Con una facturación basada en el consumo, este servicio ofrece:
- Modelo de precios sencillo y transparente que proporciona un servicio local como gasto operativo.
- Elasticidad para admitir cargas de trabajo no predecibles.
- Capacidad reservada + modelo de consumo basado en el uso para impulsar la predictibilidad de los precios al tiempo que satisface la cambiante demanda típica de las cargas de trabajo de la ciencia de datos.
- Contrato de 4 años, con pagos mensuales.
OBTÉN LOS DETALLES
| | Configuración estándar | Configuración optimizada para el rendimiento |
|---|---|---|
| ¿Para quién se recomienda esto? | Empresas con un equipo de ciencia de datos que deseen utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para resolver problemas comerciales y que necesiten ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático/inteligencia artificial de manera ágil y segura a nivel local, sin tener que gestionar la infraestructura. | Con HPE GreenLake para ML Ops, tu entorno se gestiona de manera segura desde los centros de operaciones de TI de HPE y a través de los servicios de seguridad de HPE GreenLake Central. |
| Especificaciones del hardware |
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| Pila de software | La plataforma de contenedores HPE Ezmeral y el software ML Ops, incluido un conjunto de 5 imágenes de aplicaciones de ciencia de datos preconfiguradas y personalizables. Estas imágenes contienen varias herramientas de ciencia de datos de código abierto, idiomas y herramientas de CI/CD y están diseñadas para la ingestión y la preparación de datos, la formación y la implementación de modelos y los ordenadores portátiles. | La plataforma de contenedores HPE Ezmeral y el software ML Ops, incluido un conjunto de 5 imágenes de aplicaciones de ciencia de datos preconfiguradas y personalizables. Estas imágenes contienen varias herramientas de ciencia de datos de código abierto, idiomas y herramientas de CI/CD y están diseñadas para la ingestión y la preparación de datos, la formación y la implementación de modelos y los ordenadores portátiles. |
| Panel de control | Aprovisionamiento y gestión seguros y de autoservicio a través de un panel de control común para la organización de la plataforma de contenedores HPE y HPE GreenLake Central. | Aprovisionamiento y gestión seguros y de autoservicio a través de un panel de control común para la organización de la plataforma de contenedores HPE y HPE GreenLake Central. |
| Lo que se mide | El uso se mide en función del procesamiento (por minuto) y el almacenamiento (por GB) utilizados por los nodos en un clúster. Existen cuatro parámetros que se utilizan para calcular el uso en función de la capacidad reservada.
| El uso se mide en función del procesamiento (por minuto) y el almacenamiento (por GB) utilizados por los nodos en un clúster. Existen cuatro parámetros que se utilizan para calcular el uso en función de la capacidad reservada.
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| Servicios incluidos |
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PRECIOS DE CONFIGURACIÓN ESTÁNDAR DE MUESTRA:
RESERVA BAJA
Mayor flexibilidad
Incluye:
- Utilización de la reserva: 50 %
- Almacenamiento: 114 000 GB
- Horas utilizables de CPU de núcleo: 35 064
- Horas de GPU V100: 1461
- Horas de GPU T4: 1461
Precio base mensual:
20 383 USD
Almacenamiento adicional: 0,103 USD/GB/mes
CP adicional: 0,096 USD/CPU/h
GPU V100 adicional: 2768 USD/GPU/h
GPU T4 adicional: 0,858 USD/GPU/h
EQUILIBRADO
Más populares
Incluye:
- Utilización de la reserva: 70 %
- Almacenamiento: 159 600 GB
- Horas utilizables de CPU de núcleo: 49 090
- Horas de GPU V100: 2045
- Horas de GPU T4: 2045
Precio base mensual:
26 320 USD
Almacenamiento adicional: 0,095 USD/GB/mes
CP adicional: 0,088 USD/CPU/h
GPU V100 adicional: 2553 USD/GPU/h
GPU T4 adicional: 0,791 USD/GPU/h
RESERVA ALTA
El más rentable
Incluye:
- Utilización de la reserva: 90 %
- Almacenamiento: 205 200 GB
- Horas utilizables de CPU de núcleo: 63 115
- Horas de GPU V100: 2630
- Horas de GPU T4: 2630
Precio base mensual:
31 215 USD
Almacenamiento adicional: 0,088 USD/GB/mes
CP adicional: 0,081 USD/CPU/h
GPU V100 adicional: 2355 USD/GPU/h
GPU T4 adicional: 0,730 USD/GPU/h
PRECIOS DE CONFIGURACIÓN DE RENDIMIENTO DE MUESTRA:
RESERVA BAJA
Mayor flexibilidad
Incluye:
- Utilización de la reserva: 50 %
- Almacenamiento: 197 000 GB
- Horas utilizables de CPU de núcleo: 43 830
- Horas de GPU V100: 2922
- Horas de GPU T4: 1461
Precio base mensual:
33 810 USD
Almacenamiento adicional: 0,103 USD/GB/mes
CP adicional: 0,096 USD/CPU/h
GPU V100 adicional: 2768 USD/GPU/h
GPU T4 adicional: 0,858 USD/GPU/h
EQUILIBRADO
Más populares
Incluye:
- Utilización de la reserva: 70 %
- Almacenamiento: 275,800 GB
- Horas utilizables de CPU de núcleo: 61 362
- Horas de GPU V100: 4091
- Horas de GPU T4: 2045
Precio base mensual:
43 660 USD
Almacenamiento adicional: 0,095 USD/GB/mes
CP adicional: 0,088 USD/CPU/h
GPU V100 adicional: 2553 USD/GPU/h
GPU T4 adicional: 0,791 USD/GPU/h
RESERVA ALTA
El más rentable
Incluye:
- Utilización de la reserva: 90 %
- Almacenamiento: 354,600 GB
- Horas utilizables de CPU de núcleo: 78 894
- Horas de GPU V100: 5260
- Horas de GPU T4: 2630
Precio base mensual:
51 777 USD
Almacenamiento adicional: 0,088 USD/GB/mes
CP adicional: 0,081 USD/CPU/h
GPU V100 adicional: 2355 USD/GPU/h
GPU T4 adicional: 0,730 USD/GPU/h
Los precios son estimaciones y no pretenden ser cotizaciones reales de precios. Los precios reales pueden variar según la fecha de compra, la moneda de pago y el tipo de acuerdo que firmes con HPE. Si deseas obtener información adicional sobre precios, ponte en contacto con un representante de ventas de HPE.
RECURSOS TÉCNICOS
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Hojas de datos y especificaciones rápidas
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