HPE機械学習データ管理ソフトウェア

データパイプラインを自動化し、ペタバイト規模のワークロードを処理することでMLモデルの本稼働までの時間を短縮する、データパイプライン構築およびバージョン化ソリューションにより、隠れた有益な情報を見出せます。

複雑なパイプラインを高コスト効率でスケールする

データエンジニアリングチームを強化して、大規模環境でもコスト効率が高く、あらゆるタイプのデータで洗練された変革を実現する、一意のアーキテクチャーでパイプラインを自動化します。

監査とコンプライアンス要件に対する再現性

自動化された不変のデータリネージとデータバージョン付けにより、あらゆる結果の完全な再現性を保証します。すべての分析、パラメーター、アーチファクト、モデル、中間結果を含むデータおよびメタデータのフルバージョン付け。

ペタバイトのデータを処理するスケーラビリティ

コードを書き換えることなく、動的オートスケーリングと並列化を活用して、高度なデータ変換を伴う複雑なデータパイプラインを実行できます。データ処理時間を数週間から数時間に削減できます。

あらゆるプラットフォーム、データタイプ、コードに対応する柔軟性

あらゆるプラットフォーム (オンプレミスまたはクラウド) 上で、あらゆるデータ (構造化および非構造化) を対象に、あらゆる言語、ライブラリ、フレームワークを使用します。バッチ処理やストリーミングデータを活用することで、機械学習モデルが常にリフレッシュされます。

データパイプラインとデータバージョン化の結合

データリネージを自動でトリガーしキャプチャーするパイプラインを有効にして、あらゆる結果を再現できるようにします。

未来の車に出会う

未来の車には、車両自体に搭載される先進的なテクノロジーだけでなく、それらの車が集団として情報を共有する仕組みをサポートする最先端のイノベーションも必要です。HPEがAIの主な課題をどのように解決しているのかをご覧ください。

医療/ライフサイエンスにおける使用事例

機械学習は近年の医療のブレークスルーに大きな役割を果たしており、この状況は今後も続くでしょう。このソリューションはデータ変革をスケーリングし、ゲノミクス、リスク分析、患者ケアなどのユースケースに対応するため、MLライフサイクルの全ステージをオーケストレーションできます。

パートナー企業とクライアント

次のステップ

さあ、始めましょう 購入オプションを検討したり、HPEのエキスパートを交えてビジネスニーズに最適なソリューションを特定したりすることもできます。

主な製品

データをインテリジェンスに変える

スマートな意思決定と顧客への推奨事項の提供を可能にする、データから得られる信頼できる唯一の情報源。

HPEソフトウェア

エッジからクラウドまでのデータの価値とインサイトを引き出します。

HPE Machine Learning Development Environment

複雑さを排除し、コストを最適化し、イノベーションを促進することで、機械学習モデルを容易に実装およびトレーニングできます。

HPE GreenLake - セキュアなオープン型Edge-to-Cloudプラットフォーム

ハイブリッドクラウド運用モデルによって、あらゆるワークロードとデータにわたってソリューションを強化します。HPE GreenLakeは、お客様が求めるセキュリティ、可視性、管理の容易さを備えた、柔軟性と拡張性に優れたクラウド運用エクスペリエンスを提供します。