AI 및 기계 학습을 위한 수익 창출 시간 단축
모든 산업 분야의 조직은 AI(인공 지능) 및 ML(기계 학습)을 통해 데이터의 힘을 활용하고 데이터 과학으로 비즈니스 혁신을 지원하길 원합니다. 하지만 기계 학습 파일럿 프로그램에서 어느 정도 성과를 거둔 경우에도 보안 문제, 레거시 하드웨어, 사일로화된 데이터 및 워크플로, 비효율적인 프로세스, 부담스러운 비용 등으로 인해 많은 조직에서 프로그램을 제작 단계로 확장할 때 어려움을 겪습니다.
HPE GreenLake 엣지 투 클라우드 플랫폼 경험하기
엔터프라이즈에 ML 및 데이터 과학의 가치를 제공하기 위해 HPE GreenLake 플랫폼에서 개발자와 데이터 과학자가 규모에 상관없이 파일럿 단계에서 제작 단계에 이르기까지 ML 모델을 신속하게 구축, 교육, 배포하는 데 도움이 되는 엔터프라이즈 등급 ML 클라우스 서비스를 제공합니다. 사전 구성된 솔루션에 최적화된 하드웨어 스택이 포함되며 HPE Ezmeral ML Ops를 바탕으로 합니다. 데이터 과학자에게 프로토타입 제작 및 테스트를 위한 샌드박스 환경에 대한 셀프 서비스 액세스를 제공함으로써 IT 프로비저닝 지연 제거, 반복 가능성 보장, 수익 창출 시간 단축을 지원합니다. 완전한 관리형 솔루션인 HPE GreenLake 서비스로 IT는 일상적인 인프라 관리 작업에서 벗어날 수 있습니다.
온프레미스의 ML 워크플로 운영화
장소와 상관없이 데이터의 가치를 활용할 수 있습니다. HPE GreenLake 플랫폼은 데이터를 클라우드에서 송수신하는 데 따르는 비용과 위험을 줄이고, 개인 정보 및 데이터 주권에 관한 컴플라이언스 및 규제 요건을 충족하는 데 도움이 되는 완전한 관리형 온프레미스 솔루션입니다.
데이터 과학 팀을 위한 수익 창출 시간 단축
HPE Ezmeral ML Ops는 ML 수명주기의 모든 단계에 DevOps의 민첩성을 제공하여 데이터 과학자들이 데이터 과학에 집중할 수 있습니다. HPE GreenLake Central을 통해 며칠 또는 몇 주가 아닌 몇 분 만에 테스트 및 개발 환경을 프로비저닝하고, 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 원하는 오픈 소스 또는 타사 ISV(독립 소프트웨어 공급업체) 툴을 사용하여 컨테이너화된 클러스터를 활용합니다.
사용하는 만큼만 지불
기본적으로 들쑥날쑥한 데이터 집합 및 모델 테스트의 요구를 충족하면서 사용한 만큼만 비용을 지불하십시오. 수요가 발생하기 전에 추가 버퍼 용량이 제공됩니다. 또한 언제든지 HPE GreenLake Central 플랫폼으로 정확한 사용량을 확인할 수 있습니다.
ML 인프라 관리의 부담 위임
HPE GreenLake Management Services가 세계적 수준의 ITOC(IT Operation Centers)를 통해 전 세계에서 안전하게 제공되어 기술 격차를 줄이고 리소스를 생산성이 더 높은 작업에 집중하는 데 도움이 됩니다. HPE 전문가가 성능 조정, 용량 계획, 수명주기 관리, 펌웨어 업데이트, 패치 관리를 처리하는 동시에 성능의 주요 KPI, 가동 시간, 해결 시간, 티켓 상태 등을 모니터링합니다.
제공 서비스
우선순위와 ML 워크로드를 바탕으로 HPE GreenLake 엣지 투 클라우드 플랫폼이 ML 모델을 효율적으로 운영하는 데 도움이 되는 몇 가지 솔루션을 제공합니다.
Scality와 Qumulo를 지원하는 HPE GreenLake의 스토리지 솔루션으로 AI의 증가하는 구조화되지 않은 데이터 관련 요구를 해결하십시오. 즉각적인 제어로 수십억 개의 파일을 확장 및 관리하고 실행 가능한 분석을 빠르게 수행할 수 있습니다. 깊이 있고 풍부한 데이터 분석과 같은 기능이 파일 시스템에 내장되어 완전히 새로운 방식으로 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다.
HPE GreenLake for ML OPS의 활용 방식 보기
화살표를 클릭하고 HPE GreenLake Central에서 ML Ops를 관리하는 방법을 알아보십시오.
“지금까지 보여준 ML Ops 플랫폼의 성능에 만족하고, HPE GreenLake를 통해 클라우스 서비스로 ML Ops 기능을 제공하는 HPE의 단계를 지지합니다.”
Abu Dhabi Digital Authority의 기술 및 정책 상무 이사 대행, Abdulla Al Kendi 박사
주요 관련 자료
더 자세히 알고 싶으신가요? 여기에서 흥미로운 관련 자료를 확인해 보십시오.
비즈니스에서 AI의 가능성은 거의 무한합니다. 하지만 제대로 통합하려면 무엇이 필요할까요? MLOps 방식이 성공하는 데 차별화 요인이 될 수 있습니다.
HPE Machine Learning Ops란?
HPE ML Ops는 모델 구축에서 배포, 모니터링 및 재교육까지 전체 기계 학습 수명주기를 지원합니다.
종량제 결제와 Hadoop 솔루션 결합
특정 용도로 제작된 Hadoop 솔루션으로 보안, 성능을 강화하고 비즈니스 인사이트를 더 빠르게 구현할 수 있습니다.