I vantaggi del cloud on-premise accelerano la data science

HPE GreenLake per ML Ops semplifica e accelera l'avvio dei progetti ML/IA e la loro perfetta scalabilità fino alle distribuzioni di produzione. Nel tuo datacenter o struttura di colocation, puoi distribuire i carichi di lavoro AL/ML sull’infrastruttura cloud service ottimizzata per ML di HPE con hardware HPE Apollo e tecnologia HPE Ezmeral ML Ops, una soluzione appositamente progettata per far fronte a tutti gli aspetti del ciclo di vita ML, dalla preparazione dei dati alla creazione di modelli, formazione e collaborazione. La piattaforma edge to cloud HPE GreenLake offre tariffe a consumo, consentendoti di utilizzare queste risorse on-premise con i vantaggi del cloud.

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Elimina i rischi operativi e le 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. Lascia che sia HPE ad assumersi l'onere di mantenere la tua piattaforma IA/ML aggiornata con le ultime versioni e correzioni del software nell'intero stack.

Supporta i data scientist e accelera il time to value

Lascia che i tuoi data scientist si concentrino sulla realizzazione di modelli e non sulla gestione e configurazione dell'infrastruttura con HPE GreenLake per ML Ops. Questo framework per la data science moderno ed estensibile basato su Kubernetes consente ai data scientist di fornire tool e definire flussi di lavoro per sviluppare algoritmi di data science in qualsiasi caso d'uso.

Prezzi elastici e monitoraggio dei costi

Riserva la capacità che ti serve con pagamento in base all’uso delle risorse che consumi. 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 per ML Ops, il tuo ambiente è gestito in modo sicuro dagli HPE IT Operations Center e tramite 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 garantire. Scegli una delle due configurazioni, standard e ottimizzata per le prestazioni, realizzate su uno stack hardware/software a elevate prestazioni di livello 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
  • supporto per il framework estensibile Kubeflow, che fornisce l'accesso a una vasta e crescente varietà di tool sviluppati dalla community open source.
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Scopri come funziona HPE GreenLake per ML Ops con una prova gratuita
  • La piattaforma edge to cloud HPE GreenLake garantisce risultati alle aziende di tutto il mondo, ti proponiamo di provarla. Quando richiederai una prova gratuita di HPE GreenLake per ML Ops, implementeremo l’istanza e configureremo il tuo account sulla piattaforma HPE GreenLake Central, con funzionalità di gestione, informazioni sull’utilizzo e la generazione di report dettagliati sul consumo.
  • La prova standard è di 21 giorni, con possibilità di estenderla se necessario.
  • Per tutto il periodo di prova avrai a tua disposizione un tecnico che ti aiuterà ad affrontare gli scenari dei casi d’uso e risponderà alle tue domande.
  • Il servizio viene erogato tramite un data center HPE in colocation, non sono quindi necessarie apparecchiature on-premise.
  • La tua prova comprende l'accesso a una configurazione standard di HPE GreenLake per ML Ops, nella quale potrai inserire i dati e convalidare i casi d'uso con la piattaforma HPE GreenLake.
  • La prova è gratuita.

ULTERIORI INFORMAZIONI

Configurazione standard
Configurazione ottimizzata per le prestazioni

Per chi è consigliata

Aziende con un team di data science che vogliono sfruttare 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, mettendoli in produzione, o eseguendo contemporaneamente diversi progetti di data science on-premise.

Specifiche hardware

  • Elaborazione: HPE Apollo 6500 (6 CPU, 96 core CPU utilizzabili) integrato con GPU NVIDIA Tesla V100 o A100 accelerate (4) e HPE ProLiant DL360 integrato con GPU NVIDIA Tesla T4 (4). 
  • Storage:  HPE Apollo 4200 con 228 TB di storage utilizzabile.
  • Elaborazione:  HPE Apollo 6500 (6 CPU, 120 core di CPU utilizzabili) integrato con GPU NVIDIA Tesla V100 o A100 accelerate (8) e HPE ProLiant DL360 integrato con GPU NVIDIA Tesla T4 (4). 
  • Storage:  HPE Apollo 4200 con 394TB di storage utilizzabile e 150TB di storage NVMe.

 

Stack software

  • Software HPE Ezmeral Runtime Enterprise e ML Ops
  • HPE GreenLake per ML Ops è basato su Kubernetes open source e sul framework di data science Kubeflow. Tool supportati: Grafana, Jupyter, Pytorch, Seldon, TensorFlow, Argo, R, Python, Pipelines e KFServing unitamente ai componenti dell’infrastruttura necessari.
  • Oltre ai componenti di Kubeflow, le immagini di KubeDirector forniscono tool aggiuntivi come Jenkins, il client Git e Kafka. 
  • Sono inclusi tool come Applications Work Bench per HPE Ezmeral Runtime Enterprise ed Helm, in modo tale che le applicazioni e i pacchetti KubeDirector e Kubernetes possano essere aggiunti ad HPE GreenLake per ML Ops.
  • Software HPE Ezmeral Runtime Enterprise e ML Ops
  • HPE GreenLake per ML Ops è basato su Kubernetes open source e sul framework di data science Kubeflow. Tool supportati: Grafana, Jupyter, Pytorch, Seldon, TensorFlow, Argo, R, Python, Pipelines e KFServing unitamente ai componenti dell’infrastruttura necessari.
  • Oltre ai componenti di Kubeflow, le immagini di KubeDirector forniscono tool aggiuntivi come Jenkins, il client Git e Kafka. 
  • Sono inclusi tool come Applications Work Bench per HPE Ezmeral Runtime Enterprise ed Helm, in modo tale che le applicazioni e i pacchetti KubeDirector e Kubernetes possano essere aggiunti ad HPE GreenLake per ML Ops.

Piano di controllo

Provisioning e gestione sicuri e self-service tramite un piano di controllo comune per l’orchestrazione di HPE Ezmeral Runtime Enterprise e HPE GreenLake Central.

Provisioning e gestione sicuri e self-service tramite un piano di controllo comune per l’orchestrazione di HPE Ezmeral Runtime Enterprise 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.

  • Core CPU: utilizzo al minuto 
  • GPU V100 o A100: utilizzo al minuto 
  • GPU T4: utilizzo  al minuto 
  • Storage: utilizzo medio in GB all’ora

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.

  • Core CPU: utilizzo al minuto 
  • GPU V100 o A100: utilizzo al minuto 
  • GPU T4: utilizzo  al minuto 
  • Storage: utilizzo medio in GB all’ora

Servizi inclusi

  • I tecnici HPE eseguono la configurazione iniziale e l'integrazione con la tua infrastruttura di data center. Il servizio include il supporto proattivo e reattivo, con un unico punto di contatto.
  • Il servizio include diversi giorni di contatto tecnico post installazione con gli esperti HPE. Puoi utilizzare questo servizio a tua discrezione. 
  • Monitoraggio completo e gestione del ciclo di vita dell’infrastruttura HPE GreenLake for ML Ops da parte di HPE.
  • I tecnici HPE eseguono la configurazione iniziale e l'integrazione con la tua infrastruttura di data center. Il servizio include il supporto proattivo e reattivo, con un unico punto di contatto.
  • Il servizio include diversi giorni di contatto tecnico post installazione con gli esperti HPE. Puoi utilizzare questo servizio a tua discrezione. 
  • Monitoraggio completo e gestione del ciclo di vita dell’infrastruttura HPE GreenLake for ML Ops da parte di HPE.