Plateforme d’orchestration de conteneurs à l’échelle de l’entreprise, HPE Ezmeral Runtime Enterprise est conçue pour la conteneurisation des applications monolithiques (cloud-natives ou non) avec des données persistantes. Elle déploie le système 100 % open source Kubernetes pour l’orchestration, offre un système de fichiers et une data fabric de pointe pour le stockage de conteneurs persistant, et permet aux entreprises de déployer des charges de travail d’IA et d’analyse en conteneur. Les entreprises peuvent donc désormais étendre facilement le gain d’agilité et d’efficacité offert par les conteneurs à davantage d’applications exécutées sur une infrastructure bare metal ou virtualisée, et aussi bien sur site que dans les clouds multiples ou à l’edge.

Nouveautés

  • Découplage de la plateforme et des composants liés à Kubernetes.
  • Prise en charge du système d’exploitation SLES 15 SP3, K8s 1.21, 1.22, 1.23, de la plateforme externe HPE Ezmeral Data Fabric sur Bare Metal 7.0, et flexibilité en matière d’enregistrement de structure de données.
  • Prise en charge de Apache Spark 3.2, 3.3 et de l’accélération de processeur graphique pour les charges de travail Spark.
  • Expérience utilisateur en machine learning (ML) améliorée et gestion sécurisée des modèles dans un environnement mutualisé.
  • HPE Ezmeral Runtime Analytics pour Apache Spark
  • Améliorations continues apportées à HPE Ezmeral ML Ops

Caractéristiques

Découplage de la plateforme et des composants liés à Kubernetes

HPE Ezmeral Runtime Enterprise va découpler la mise à niveau de la plateforme et des composés liés à K8s, réduire les temps d’arrêt, et donner à l’administrateur la possibilité de mettre à jour les composants liés à K8s sans procéder à une mise à niveau complète de la plateforme.

Les composants liés à Kubernetes seront fournis dans des bundles Kubernetes, qui contiendront le logiciel de prise en charge des nouvelles versions Kubernetes et des composants additionnels mis à jour. Voir le bundle Kubernetes pour plus de détails.

Aucun changement n’a été apporté à la procédure de mise à niveau d’un cluster Kubernetes existant. Si la mise à jour de la version Kubernetes nécessite des changements au niveau de la plateforme HPE Ezmeral Runtime Enterprise, l’administrateur peut réaliser l’intégralité de la mise à niveau HPE Ezmeral Runtime Enterprise.

Prise en charge de SLES 15 SP3, des versions K8s plus récentes, et de la plateforme externe HPE Ezmeral Data Fabric sur Bare Metal 7.0

HPE Ezmeral Runtime Enterprise Version 5.5.0 ajoute la prise en charge du système d’exploitation SLES 15 SP3, versions K8s 1.21.14-hpe1, 1.22.12-hpe1, 1.23.9-hpe1, et des composants open-source tels que Istio® (1.13.5). Les versions K8s sont basées sur les versions HPE avec K8s distro, c’est-à-dire le suffixe « -hpe1 ».

Ajoute également la prise en charge de la solution externe HPE Ezmeral Data Fabric sur Bare Metal 7.0 et la flexibilité en matière d’enregistrement de structure de données, car plusieurs instances HPE Ezmeral Runtime Enterprise peuvent s’inscrire avec la même HPE Ezmeral Data Fabric externe sur cluster Bare Metal comme un stockage mutualisé.

Prise en charge de Apache Spark 3.2, 3.3 et de l’accélération de processeur graphique pour les charges de travail Spark

HPE Ezmeral Runtime Enterprise inclut HPE Ezmeral Spark version 3.2 compatible avec HPE Ezmeral Data Fabric 7.0, ainsi qu’une authentification des utilisateurs et un accès aux données sous contrôle dans la structure de données. De plus, l’opérateur Spark a été amélioré pour prendre en charge les versions open-source d’Apache Spark 2.x et 3.x.

Les charges de travail Spark peuvent utiliser l’accélération du processeur graphique grâce à la prise en charge intégrée du plug-in NVIDIA® RAPIDS.

Solutions spécifiques à la charge de travail telles que HPE Ezmeral ML Ops etc.

Mettez en place les applications Edge et IoT.

HPE Ezmeral Runtime Enterprise fournit de nombreux avantages essentiels aux entreprises clientes.

Expérience utilisateur en ML améliorée et gestion sécurisée des modèles dans un environnement mutualisé

Amélioration de la productivité des scientifiques des données afin de construire et de rendre rapidement opérationnels les modèles ML.

Accès rationalisé aux sources de données, aux notebooks, au suivi d’expérience et au registre de modèle à partir d’une interface unique intuitive.

Prise en charge intégrée afin d’utiliser MLflow intégré avec Kubeflow pour le suivi d’expérience et la gestion des modèles.

Registre de modèles MLflow et suivi d’expérience partagés entre les locataires; les utilisateurs finaux sont authentifiés et bénéficient d’un accès contrôlé aux modèles et aux métadonnées des modèles.

Comprend la prise en charge de Kubeflow 1.6

Risques réduits : une gestion et un contrôle complets des droits fondés sur des règles vous permettent de définir et d’adapter facilement les droits d’accès, les niveaux de confiance et les privilèges accordés aux individus, aux équipes et aux espaces de données.

Augmentation du ROI : l’utilisation d’une infrastructure de données commune à toutes les équipes et toutes les charges de travail permet d’améliorer l’utilisation des ressources matérielles et d’étendre l’expérience cloud aux applications monolithiques non cloud-natives, d’où un meilleur retour sur l’investissement en matériel.

  • Istio est une marque déposée de Google LLC. NVIDIA est une marque commerciale et/ou déposée de NVIDIA Corporation aux États-Unis et dans d’autres pays. Toutes les marques de tiers sont la propriété de leurs propriétaires respectifs.