HPE Ezmeral Runtime Enterprise è una piattaforma di orchestrazione dei container di livello enterprise, progettata per la containerizzazione delle applicazioni monolitiche (cloud native e non cloud native) con dati persistenti. Consente di implementare Kubernetes 100% open source per l'orchestrazione e offre file system e data fabric all'avanguardia per storage per container persistente, oltre alla possibilità di implementare i carichi di lavoro di analisi e intelligenza artificiale nei container. Ora le aziende possono sfruttare facilmente i vantaggi dei container in termini di agilità ed efficienza per un maggior numero di applicazioni enterprise, in esecuzione su infrastrutture bare metal o virtualizzate, on-premise, in più ambienti cloud o all’edge.

Novità

  • Separazione tra i componenti della piattaforma e i componenti Kubernetes.
  • Supporto per il sistema operativo SLES 15 SP3, K8s 1.21, 1.22, 1.23, HPE Ezmeral Data Fabric esterno su Bare Metal 7.0 e flessibilità nella registrazione del data fabric.
  • Supporto per Apache Spark 3.2, 3.3 e accelerazione della GPU per i carichi di lavoro Spark.
  • Esperienza utente più evoluta con il machine learning (ML) e la gestione dei modelli protetta in un ambiente multi-tenant.
  • HPE Ezmeral Runtime Analytics per Apache Spark
  • Miglioramenti continui per HPE Ezmeral ML Ops

Caratteristiche

Separazione tra i componenti della piattaforma e i componenti relativi a Kubernetes

HPE Ezmeral Runtime Enterprise separerà l'upgrade dei componenti della piattaforma e dei componenti relativi a K8s, ridurrà i downtime e consentirà all'amministratore di effettuare l'upgrade dei componenti relativi a K8s senza eseguire l'upgrade completo della piattaforma.

I componenti relativi a Kubernetes verranno forniti nei bundle Kubernetes, che incorporeranno il software di supporto alle versioni Kubernetes più recenti e ai componenti aggiuntivi aggiornati. Consulta Bundle Kubernetes per maggiori dettagli.

Nessuna variazione è prevista per la procedura di upgrade di un cluster Kubernetes preesistente e, se l'aggiornamento della versione di Kubernetes richiede delle modifiche alla piattaforma HPE Ezmeral Runtime Enterprise, l'amministratore può effettuare l'upgrade completo di HPE Ezmeral Runtime Enterprise.

Supporto per SLES 15 SP3, versioni K8s più recenti e HPE Ezmeral Data Fabric esterno su Bare Metal 7.0

La release HPE Ezmeral Runtime Enterprise 5.5.0 consente l'aggiunta del supporto per il sistema operativo SLES 15 SP3, K8s versioni 1.21.14-hpe1, 1.22.12-hpe1, 1.23.9-hpe1 e componenti open source come Istio® (1.13.5). Le versioni K8s si basano su HPE con distribuzione K8s, da cui il suffisso “-hpe1”.

Aggiunge inoltre il supporto per Ezmeral Data Fabric esterno su Bare Metal 7.0 e flessibilità nella registrazione del data fabric, consentendo la registrazione di più istanze Ezmeral Runtime Enterprise con lo stesso HPE Ezmeral Data Fabric esterno su cluster Bare Metal come storage tenant.

Supporto per Apache Spark 3.2, 3.3 e accelerazione GPU per carichi di lavoro Spark

HPE Ezmeral Runtime Enterprise include HPE Ezmeral Spark versione 3.2 compatibile con HPE Ezmeral Data Fabric 7.0, insieme all'autenticazione dell'utente e all'accesso regolato ai dati del data fabric. Inoltre, Spark Operator è stato migliorato per supportare le versioni open source di Apache Spark 2.x e 3.x.

I carichi di lavoro Spark possono utilizzare l'accelerazione della GPU attraverso il supporto integrato per il plugin NVIDIA® RAPIDS.

Soluzioni specifiche per il carico di lavoro come HPE Ezmeral ML Ops e altre ancora.

Supporto delle applicazioni edge e IoT.

HPE Ezmeral Runtime Enterprise offre diversi vantaggi strategici ai clienti enterprise.

Esperienza utente ML ottimizzata e gestione dei modelli protetta in un ambiente multi-tenant

Migliora la produttività dei data scientist per creare e rendere rapidamente operativi i modelli di ML.

Semplifica l'accesso a origini dati, notebook, monitoraggio degli esperimenti e registro dei modelli da un'unica interfaccia utente intuitiva.

Supporto incorporato per l'uso di MLflow integrato con Kubeflow per il monitoraggio degli esperimenti e la gestione dei modelli.

Registro dei modelli MLflow e tracker degli esperimenti condivisi tra i tenant; gli utenti finali vengono autenticati e autorizzati all'accesso controllato al modello e ai metadati del modello.

Include il supporto per Kubeflow 1.6

Riduzione dei rischi: la gestione e il controllo dei privilegi basati su policy consentono di definire e personalizzare facilmente accessi, livelli di attendibilità e privilegi per singoli utenti, team e spazi di dati.

Miglioramento del ROI: migliore utilizzo delle risorse hardware attraverso la condivisione di un’infrastruttura dati comune fra team e carichi di lavoro e un'esperienza paragonabile al cloud per applicazioni monolitiche non cloud native, con conseguente aumento del ritorno sugli investimenti hardware.

  • Istio è un marchio registrato di Google LLC. NVIDIA è un marchio e/o un marchio registrato di NVIDIA Corporation negli Stati Uniti e in altri Paesi. Tutti i marchi di terzi sono di proprietà dei rispettivi titolari.