HPE Ezmeral - ソリューションとワークロード
HPE Data Fabric | お客様事例
マルチクラウドデータファブリックで膨大なデータにアクセスできるようにセキュアなデータ管理プラットフォームをセットアップ
世界的自動車メーカーのメルセデス・ベンツAG社は、インテリジェントかつ自律型の自動運転車を開発することを目標に掲げています。こうした目標を達成するには、テスト車両から膨大なデータを収集して管理するとともに、世界中の開発者がそのデータを利用できるようにするデータプラットフォームが必要でした。
HPE Data FabricおよびHPE Runtime Enterprise | お客様事例
エンタープライズグレードのデータ管理プラットフォームを展開してデータファブリッククラスターとオープンソースツールを管理
NEW WORK社は、HPE Ezmeral Data Fabricを活用して自社のデータソースのすべてを統合する論理レイヤーを構築することにより、パフォーマンスの問題を克服しました。同社のBIチームは、このファイルシステムがわかりやすいと感じています。このファイルシステムは、スナップショットやバックアップメカニズムまでに渡る幅広いワークロードに対応できます。
HPE Runtime EnterpriseおよびHPE Data Fabric | テクニカルペーパー
ワークロードのストリーミング、ML、分析、データエンジニアリングにSparkを活用
世界最大規模のITチームがApache Sparkを活用してHPE Ezmeral Data FabricファイルおよびオブジェクトストアとHPE Ezmeral Runtime Enterprise製品の両方でワークロードのストリーミング、機械学習 (ML)、分析、データエンジニアリングを実行できるようにしているHPE Ezmeralソフトウェアの仕組みをご覧ください。
HPE EzmeralおよびHPE GreenLake | ブログ
Hadoopワークロードを最新化
Bidtellect社は、移行が容易ではないことを認識していましたが、ペタバイト規模のデータをリアルタイムで管理して分析できることがミッションクリティカルであったため、移行を慎重に管理しなければなりませんでした。このような大きなプレッシャーがあったにもかかわらず、同社はわずか5週間でHPE Ezmeralへの移行を完了させました。
HPE ML OpsおよびHPE GreenLake | プレスリリース
分散型エンタープライズ向けエッジ
Carestream社は、HPE GreenLake for Machine Learning Operations (ML Ops) を活用して、HPE EzmeralとHPE PointnextのAIサービスをベースとする機械学習に最適化されたクラウドサービスインフラストラクチャを構築します。この新しいアーキテクチャーによって医療専門家と患者向けのX線ソリューションとワークフローが強化され、次世代の医療診断用AI対応画像処理デバイスの実現が促進されます。
HPE GreenLake Edge-to-Cloud プラットフォーム
場所を問わず、すべてのアプリケーションとデータでクラウドのエクスペリエンスを実現できます。データの移動やアプリケーションのリファクタリングのコスト、リスク、時間を伴うことなくクラウドサービスを利用できるため、投資を有効活用して運用と財務面の柔軟性を向上させ、人員の負担を軽減してビジネスを加速させることが可能になります。