AIおよび機械学習の価値実現時間を短縮

あらゆる業界の組織が人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を利用して、データを力を活用し、データサイエンスによるビジネスイノベーションを実現することを検討しています。しかし、機械学習のパイロットプログラムである程度の成果を挙げたとしても、それらのプログラムを本稼働環境にスケーリングしようとしたときに、多くの組織が課題に直面します。セキュリティ上の懸念、レガシーハードウェア、サイロ化したデータとワークフロー、非効率的なプロセス、非常に大きなコストなどです。

+ もっと見る
CIOホワイトペーパーはこちら
動画を見る(英語)
HPE GreenLakeによる卓越したエクスペリエンス

MLおよびデータサイエンスの価値を企業に供給できるように、HPE GreenLakeによるML Ops向けクラウドサービスは、開発者とデータサイエンティストがMLモデルをパイロットから本稼働まで、あらゆる規模で迅速に構築、トレーニング、展開できるようにするエンタープライズグレードのMLサービスです。この事前構成済みのソリューションは、最適化されたハードウェアスタックで構成されており、HPE Ezmeral ML Opsを搭載しています。プロトタイプ作成およびテスト用のサンドボックス環境へのセルフサービスアクセスをデータサイエンティストに提供することによって、ITによるプロビジョニングの遅延を解消し、再現性を確保し、価値実現時間を短縮します。また、フルマネージドソリューションであるため、HPE GreenLakeはITチームを日々のインフラストラクチャ管理業務から解放します。

お問い合わせ

オンプレミスでのMLワークフローの運用

データの価値をその場で引き出します。HPE GreenLakeプラットフォームは、プライバシーおよびデータ主権に対するコンプライアンスおよび規制の要件に適合しながら、クラウドとオンプレミス間のデータの移動のコストとリスクを回避する、フルマネージドのオンプレミスソリューションです。

データサイエンスチームの価値実現時間を短縮

HPE Ezmeral ML Opsは、MLのライフサイクルのあらゆる段階でDevOpsにアジリティをもたらし、データサイエンティストは負担が軽減されて、データサイエンスに集中できるようになります。データサイエンティストは、HPE GreenLake Centralを使用して、数日や数週間ではなく数分でテスト環境および開発環境をプロビジョニングできます。好みのオープンソースやサードパーティ独立系ソフトウェアベンダー (ISV) のツールの直感的なグラフィカルユーザーインターフェイスを使用して、コンテナ化されたクラスターを立ち上げることができます。

従量制の支払い

利用分のみを支払い、需要に先立って組み込みの追加容量バッファーを利用しながら、本質的に気難しいデータセットおよびモデルテストの要求に応えます。さらに、HPE GreenLake Centralプラットフォームでは、完全な透明性が確保された状態で使用状況をいつでも確認できます。

MLインフラストラクチャの管理業務の外部委託

世界各地のHPEのワールドクラスのITオペレーションセンター (ITOC) から安全に提供される、HPE GreenLake管理サービスは、お客様がスキルギャップを埋めて、より生産的な業務にリソースを解放できるように支援します。HPEのエキスパートが、パフォーマンスの重要なKPI、アップタイム、問題解決までの時間、チケットのステータスをモニタリングしながら、パフォーマンスチューニング、キャパシティプランニング、ライフサイクル管理、ファームウェアアップデート、パッチ管理に対応します。

ソリューション

HPE GreenLake Edge-to-Cloudプラットフォームには、お客様の優先順位およびMLのワークロードに基づいて、お客様がMLモデルを効率的に運用可能にすることを支援する複数のソリューションがあります。

+ もっと見る
ML Ops

HPE GreenLake for ML OpsのEdge-to-Cloudプラットフォームは、機械学習のライフサイクルにDevOpsのアジリティをもたらし、データサイエンスのワークフローを迅速化し、データサイエンティストがこのエンドツーエンドのデータサイエンスプラットフォームを使用してMLプロジェクトの価値実現時間を短縮できるようにします。このサービスにはHPE Ezmeral ML Opsが搭載されています。

ビッグデータ

構造化されていないデータからビジネス価値を抽出するための、Apache Hadoopなどの分析プラットフォームによるエクスペリエンスを簡素化します。HPE GreenLakeプラットフォームは、お客様がHadoopクラスターからインテリジェンスを引き出すことだけに注力できるよう、複雑さとコストを大幅に低減します。HPEは、ハードウェア、ソフトウェア、およびHPE Pointnext Servicesが付属する、ビッグデータ向けの完全なエンドツーエンドのソリューションを提供します。

AIおよび分析向けのストレージサービス

ScalityおよびQumuloを搭載したHPE GreenLakeによるストレージソリューションを使用して、AI向けの構造化されていないデータのニーズの増大に対応します。瞬時の制御および実用的な分析を迅速に実行する機能を使用して、数十億個ものファイルをスケーリングおよび管理します。ファイルシステムに組み込まれている詳細かつ豊富な分析機能などの機能は、これまで不可能だった方法でお客様がデータを理解するのに役立ちます。

HPE GreenLake for ML Opsの仕組みを見る

矢印をクリックして、HPE GreenLake CentralでML Opsをどのように管理できるかをご確認ください。

+ もっと見る

「私たちは、これまでのところML Opsプラットフォームのパフォーマンスに満足していて、HPE GreenLakeでML Opsの機能をクラウドサービスとして提供するためにHPEが取っている手段を全面的に支持しています。

Abu Dhabi Digital Authority、テクノロジーと政策のエグゼクティブディレクター代理、Abdulla Al Kendi博士

注目のリソース

ご興味をお持ちいただけましたら、以下の関連情報もぜひご覧ください。

+ もっと見る
機械学習の運用: 実践的AIの将来

ビジネスでの人工知能の可能性はほぼ無限ですが、それを他のものと本当に統合するためには、何をする必要があるのでしょうか。ML Opsの実績は成功への差別化要因になる可能性があります。

動画を見る(英語)
HPE Machine Learning Opsとは

HPE ML Opsは、モデル構築から展開、監視、再トレーニングまで、機械学習のライフサイクル全体をサポートしています。 

動画を見る(英語)
従量制課金ソリューションとHadoopソリューションの組み合わせ

専用設計のHadoopソリューションにより、セキュリティとパフォーマンスを強化して、短時間でビジネスに有益な情報を取得できます。