L’esperienza cloud on-premise accelera la data science
HPE GreenLake per ML Ops semplifica e accelera l'avvio dei progetti IA/ML e la loro perfetta scalabilità fino alle implementazioni di produzione. Distribuisci carichi di lavoro IA/ML, all’interno del tuo data center o di una struttura in co-locazione, sull’infrastruttura di servizi cloud ottimizzata per il ML di HPE che include hardware HPE Apollo ed è basata su HPE Ezmeral ML Ops, una soluzione progettata per affrontare tutti gli aspetti del ciclo di vita del ML, dalla preparazione dei dati alla costruzione dei modelli, alla formazione, all'implementazione, al monitoraggio e alla collaborazione. HPE GreenLake offre prezzi basati sul consumo, consentendoti di utilizzare queste risorse on-premise con i vantaggi del cloud.
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Eliminazione dei rischi operativi e delle problematiche di data gravity
Evita le problematiche di conformità, sicurezza e data gravity del cloud pubblico, oltre ai rischi operativi di gestire l’infrastruttura in prima persona. I carichi di lavoro vengono eseguiti a fianco del data lake on-premise consentendoti di evitare i costi occulti per l’uscita dei dati.
Maggiore supporto per i data scientist
Lascia che i tuoi data scientist si concentrino sulla realizzazione di modelli e non sulla gestione e configurazione dell'infrastruttura. Con HPE GreenLake for ML Ops, puoi implementare rapidamente ambienti IA/ML containerizzati con gli strumenti di data science preferiti e assegnare i progetti ai data scientist.
Prezzi elastici e monitoraggio dei costi
Riserva la capacità necessaria e paga in base all’uso le risorse che utilizzi. Con la possibilità di visualizzare l’utilizzo in base al consumo e i relativi costi, puoi associare l’uso a obiettivi di business specifici.
Provisioning e gestione sicuri
Delega il monitoraggio e la gestione del tuo ambiente di data science. Con HPE GreenLake for ML Ops, il tuo ambiente è gestito in modo sicuro dagli HPE IT Operations Center e tramite i servizi di sicurezza di HPE GreenLake Central.
HPE GreenLake per ML Ops
Esegui i carichi di lavoro ML con la sicurezza e il controllo che un'infrastruttura on-premise è in grado di offrire. Scegli una delle due configurazioni, standard e ottimizzata per le prestazioni, realizzate su uno stack hardware/software a elevate prestazioni di classe enterprise ottimizzato per il machine learning. Questo servizio con fatturazione basata sul consumo, offre:
- un modello prezzi semplice e trasparente che fornisce un servizio on-premise come spesa operativa
- elasticità a supporto dei carichi di lavoro imprevedibili
- modello di consumo basato sull’uso con capacità riservata offre prezzi prevedibili che supporta al contempo la domanda variabile tipica dei carichi di lavoro di data science
- contratto di 4 anni, con pagamento mensile.
ULTERIORI INFORMAZIONI
| Configurazione standard | Configurazione ottimizzata per le prestazioni |
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Per chi è consigliata | Aziende con un team di data science che desiderano utilizzare l'intelligenza artificiale e il machine learning per risolvere i problemi di business e devono eseguire i carichi di lavoro IA/ML in modo agile e sicuro on-premise, senza dover gestire l'infrastruttura. | Aziende con un team di data science che aggiorna modelli di deep learning su vasta scala, implementandoli in produzione, o eseguendo contemporaneamente diversi progetti di data science on-premise. |
Specifiche hardware |
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Stack software | HPE Ezmeral Container Platform e il software ML Ops, con un set di 5 immagini di applicazioni di data science preconfigurate con possibilità di personalizzazione. Queste immagini contengono un’ampia gamma di strumenti di data science open source, linguaggi e strumentazione CI/CD e sono progettate per l’acquisizione e la preparazione dei dati, l’addestramento e la distribuzione dei modelli, oltre che per i notebook. | HPE Ezmeral Container Platform e il software ML Ops, con un set di 5 immagini di applicazioni di data science preconfigurate con possibilità di personalizzazione. Queste immagini contengono un’ampia gamma di strumenti di data science open source, linguaggi e strumentazione CI/CD e sono progettate per l’acquisizione e la preparazione dei dati, l’addestramento e la distribuzione dei modelli, oltre che per i notebook. |
Piano di controllo | Provisioning e gestione sicuri e self-service tramite un piano di controllo comune per l’orchestrazione di HPE Container Platform e HPE GreenLake Central. | Provisioning e gestione sicuri e self-service tramite un piano di controllo comune per l’orchestrazione di HPE Container Platform e HPE GreenLake Central. |
Cosa viene misurato | L’utilizzo viene misurato sulla base dell’elaborazione (per minuto) e dello storage (per GB) utilizzati dai nodi in un cluster. Vengono utilizzati 4 contatori per calcolare l’uso oltre la capacità riservata.
| L’utilizzo viene misurato sulla base dell’elaborazione (per minuto) e dello storage (per GB) utilizzati dai nodi in un cluster. Vengono utilizzati 4 contatori per calcolare l’uso oltre la capacità riservata.
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Servizi inclusi |
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ESEMPIO DI PREZZI DELLA CONFIGURAZIONE STANDARD
RISERVA BASSA
Il più flessibile
Include
- Utilizzo della riserva: 50%
- Storage: 114.000 GB
- Ore CPU core utilizzabili: 35.064
- Ore GPU V100: 1.461
- Ore GPU T4: 1.461
Prezzo mensile base:
20.383 USD
Storage aggiuntivo: 0,103 USD/GB al mese
CPU aggiuntiva: 0,096 USD/CPU all’ora
GPU V100 aggiuntiva: 2,768 USD/GPU all’ora
GPU T4 aggiuntiva: 0,858 USD/GPU all’ora
BILANCIATO
Il più richiesto
Include
- Utilizzo della riserva: 70%
- Storage: 159.600 GB
- Ore CPU core utilizzabili: 49.090
- Ore GPU V100: 2.045
- Ore GPU T4: 2.045
Prezzo mensile base:
26.320 USD
Storage aggiuntivo: 0,095 USD/GB al mese
CPU aggiuntiva: 0,088 USD/CPU all’ora
GPU V100 aggiuntiva: 2,553 USD/GPU all’ora
GPU T4 aggiuntiva: 0,791 USD/GPU all’ora
RISERVA ELEVATA
Il più economicamente vantaggioso
Include
- Utilizzo della riserva: 90%
- Storage: 205.200 GB
- Ore CPU core utilizzabili: 63.115
- Ore GPU V100: 2.630
- Ore GPU T4: 2.630
Prezzo mensile base:
31.215 USD
Storage aggiuntivo: 0,088 USD/GB al mese
CPU aggiuntiva: 0,081 USD/CPU all’ora
GPU V100 aggiuntiva: 2,355 USD/GPU all’ora
GPU T4 aggiuntiva: 0,730 USD/GPU all’ora
ESEMPIO DI PREZZI DELLA CONFIGURAZIONE A ELEVATE PRESTAZIONI
RISERVA BASSA
Il più flessibile
Include
- Utilizzo della riserva: 50%
- Storage: 197.000 GB
- Ore CPU core utilizzabili: 43.830
- Ore GPU V100: 2.922
- Ore GPU T4: 1.461
Prezzo mensile base:
33.810 USD
Storage aggiuntivo: 0,103 USD/GB al mese
CPU aggiuntiva: 0,096 USD/CPU all’ora
GPU V100 aggiuntiva: 2,768 USD/GPU all’ora
GPU T4 aggiuntiva: 0,858 USD/GPU all’ora
BILANCIATO
Il più richiesto
Include
- Utilizzo della riserva: 70%
- Storage: 275.800 GB
- Ore CPU core utilizzabili: 61.362
- Ore GPU V100: 4.091
- Ore GPU T4: 2.045
Prezzo mensile base:
43.660 USD
Storage aggiuntivo: 0,095 USD/GB al mese
CPU aggiuntiva: 0,088 USD/CPU all’ora
GPU V100 aggiuntiva: 2,553 USD/GPU all’ora
GPU T4 aggiuntiva: 0,791 USD/GPU all’ora
RISERVA ELEVATA
Il più economicamente vantaggioso
Include
- Utilizzo della riserva: 90%
- Storage: 354.600 GB
- Ore CPU core utilizzabili: 78.894
- Ore GPU V100: 5.260
- Ore GPU T4: 2.630
Prezzo mensile base:
51.777 USD
Storage aggiuntivo: 0,088 USD/GB al mese
CPU aggiuntiva: 0,081 USD/CPU all’ora
GPU V100 aggiuntiva: 2,355 USD/GPU all’ora
GPU T4 aggiuntiva: 0,730 USD/GPU all’ora
RISORSE TECNICHE
Sfrutta queste risorse per ottenere ulteriori informazioni su HPE GreenLake e attivare rapidamente il servizio.
Schede tecniche e specifiche rapide
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Documentazione
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Altre risorse
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