온프레미스 클라우드 경험으로 데이터 과학 가속화
ML Ops용 HPE GreenLake로 ML/AI 프로젝트를 더 쉽고 빠르게 시작하고, 생산 배포 단계로 원활하게 확장할 수 있습니다. 데이터 센터 또는 코로케이션 시설에서 데이터 준비부터 모델 구축, 교육, 배포, 모니터링, 협업에 이르기까지 ML 수명주기의 모든 측면을 처리하도록 설계된 솔루션인 HPE Ezmeral ML Ops 기반 HPE Apollo 하드웨어와 함께 HPE의 ML 최적화 클라우드 서비스 인프라에 AL/ML 워크로드를 배포할 수 있습니다. HPE GreenLake는 소비 기반 가격결정으로 온프레미스에서 리소스를 사용하며 클라우드 경험을 할 수 있습니다.
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운영 위험 및 데이터 중력 문제 해결
퍼블릭 클라우드의 컴플라이언스, 보안 및 데이터 중력 문제와 인프라를 직접 운영할 경우 발생하는 운영 위험을 방지할 수 있습니다. 워크로드를 온프레미스 데이터 레이크 바로 옆에서 실행하고 데이터 송신 비용을 줄일 수 있습니다.
데이터 과학자 지원
데이터 과학자들이 인프라 관리 및 구성이 아닌 모델 구축에 집중하도록 지원하십시오. ML Ops용 HPE GreenLake로 원하는 데이터 과학 툴을 사용하여 컨테이너화된 ML/AI 환경을 빠르게 시작하고 프로젝트를 데이터 과학자에게 할당할 수 있습니다.
탄력적인 가격 및 비용 모니터링 가능
필요한 용량을 보존하고 사용하는 리소스에 따른 종량제 결제가 가능합니다. 측정된 사용량과 관련 비용을 확인하고 특정 비즈니스 목표에 사용량을 연결할 수도 있습니다.
안전한 프로비저닝 및 관리
데이터 과학 환경의 모니터링 및 관리를 위임하십시오. ML Ops용 HPE GreenLake로 환경을 HPE IT 운영 센터에서 HPE GreenLake Central 보안 서비스를 통해 안전하게 관리할 수 있습니다.
ML Ops용 HPE GreenLake
온프레미스 인프라가 제공하는 보안과 제어 기능을 활용하여 ML 워크로드를 실행할 수 있습니다. 기계 학습에 최적화된 엔터프라이즈 등급 고성능 하드웨어/소프트웨어 스택을 바탕으로 구축한 두 가지 구성(표준 및 성능 최적화) 중에서 선택하십시오. 사용량 기반 요금 청구로 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 단순하고 투명한 가격 모델을 통해 운영 비용으로 온프레미스 서비스 제공.
- 예측 불가능한 워크로드를 탄력적으로 지원.
- 용량 보존 및 사용량 기반 소비 모델로 일반적인 데이터 과학 워크로드의 다양한 요구를 지원하면서 가격 예측 가능성 촉진.
- 4년 계약, 월 결제.
자세히 알아보기
| | 표준 구성 | 성능 최적화 구성 |
|---|---|---|
| 추천 대상 | 비즈니스 문제 해결에 AI 및 기계 학습을 사용하길 원하며, 인프라를 관리할 필요 없이 빠르고 안전하게 온프레미스에서 ML/AI 워크로드를 실행해야 하는 데이터 과학 팀이 있는 기업을 대상으로 합니다. | 적절한 규모로 딥 러닝 모델을 교육하거나, 모델을 프로덕션으로 이동하거나, 온프레미스에서 다수의 데이터 과학 프로젝트를 동시에 실행하는 데이터 과학 팀이 있는 기업. |
| 하드웨어 사양 |
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| 소프트웨어 스택 | HPE Ezmeral Container Platform 및 ML Ops 소프트웨어에 사용자 정의 옵션과 함께 사전 구성된 데이터 과학 애플리케이션 이미지 5개가 포함됩니다. 이미지에 다양한 오픈 소스 데이터 과학 툴, 언어, CI/CD 툴이 포함되며 데이터 수집, 데이터 준비, 모델 교육, 모델 배포, 노트북용으로 구성됩니다. | HPE Ezmeral Container Platform 및 ML Ops 소프트웨어에 사용자 정의 옵션과 함께 사전 구성된 데이터 과학 애플리케이션 이미지 5개가 포함됩니다. 이미지에 다양한 오픈 소스 데이터 과학 툴, 언어, CI/CD 툴이 포함되며 데이터 수집, 데이터 준비, 모델 교육, 모델 배포, 노트북용으로 구성됩니다. |
| 제어 플레인 | HPE Container Platform 및 HPE GreenLake Central 오케스트레이션용 공통 제어 플레인을 통해 안전한 셀프 서비스 프로비저닝 및 관리. | HPE Container Platform 및 HPE GreenLake Central 오케스트레이션용 공통 제어 플레인을 통해 안전한 셀프 서비스 프로비저닝 및 관리. |
| 측정 대상 | 사용량은 클러스터의 노드에서 사용되는 컴퓨팅(분당)과 스토리지(GB당)를 기준으로 계측됩니다. 보존 용량에 대해 사용량을 계산할 때 사용하는 측정계 4개가 있습니다.
| 사용량은 클러스터의 노드에서 사용되는 컴퓨팅(분당)과 스토리지(GB당)를 기준으로 계측됩니다. 보존 용량에 대해 사용량을 계산할 때 사용하는 측정계 4개가 있습니다.
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| 포함된 서비스 |
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샘플 표준 구성 가격:
낮은 보유 용량
유연성 극대화
구성품:
- 보유 용량 활용률: 50%
- 스토리지: 114,000GB
- 가용 코어 CPU 시간: 35,064
- V100 GPU 시간: 1,461
- T4 GPU 시간: 1,461
기본 월 가격:
$20,383
추가 스토리지: $0.103/GB–월
추가 CPU: $0.096/CPU-시간
추가 V100 GPU: $2.768/GPU-시간
추가 T4 GPU: $0.858/GPU-시간
균형 유지
인기항목
구성품:
- 보유 용량 활용률: 70%
- 스토리지: 159,600GB
- 가용 코어 CPU 시간: 49,090
- V100 GPU 시간: 2,045
- T4 GPU 시간: 2,045
기본 월 가격:
$26,320
추가 스토리지: $0.095/GB–월
추가 CPU: $0.088/CPU-시간
추가 V100 GPU: $2.553/GPU-시간
추가 T4 GPU: $0.791/GPU-시간
높은 보유 용량
가장 경제적
구성품:
- 보유 용량 활용률: 90%
- 스토리지: 205,200GB
- 가용 코어 CPU 시간: 63,115
- V100 GPU 시간: 2,630
- T4 GPU 시간: 2,630
기본 월 가격:
$31,215
추가 스토리지: $0.088/GB–월
추가 CPU: $0.081/CPU-시간
추가 V100 GPU: $2.355/GPU-시간
추가 T4 GPU: $0.730/GPU-시간
샘플 성능 구성 가격:
낮은 보유 용량
유연성 극대화
구성품:
- 보유 용량 활용률: 50%
- 스토리지: 197,000GB
- 가용 코어 CPU 시간: 43,830
- V100 GPU 시간: 2,922
- T4 GPU 시간: 1,461
기본 월 가격:
$33,810
추가 스토리지: $0.103/GB–월
추가 CPU: $0.096/CPU-시간
추가 V100 GPU: $2.768/GPU-시간
추가 T4 GPU: $0.858/GPU-시간
균형 유지
인기항목
구성품:
- 보유 용량 활용률: 70%
- 스토리지: 275,800GB
- 가용 코어 CPU 시간: 61,362
- V100 GPU 시간: 4,091
- T4 GPU 시간: 2,045
기본 월 가격:
$43,660
추가 스토리지: $0.095/GB–월
추가 CPU: $0.088/CPU-시간
추가 V100 GPU: $2.553/GPU-시간
추가 T4 GPU: $0.791/GPU-시간
높은 보유 용량
가장 경제적
구성품:
- 보유 용량 활용률: 90%
- 스토리지: 354,600GB
- 가용 코어 CPU 시간: 78,894
- V100 GPU 시간: 5,260
- T4 GPU 시간: 2,630
기본 월 가격:
$51,777
추가 스토리지: $0.088/GB–월
추가 CPU: $0.081/CPU-시간
추가 V100 GPU: $2.355/GPU-시간
추가 T4 GPU: $0.730/GPU-시간
가격은 예상 금액이며 실제 견적이 아닙니다. 실제 가격은 구매 날짜, 결제 통화, HPE와의 계약 유형 등에 따라 달라질 수 있습니다. 가격 관련 추가 정보는 HPE 영업 상담원에게 문의하십시오.
기술 리소스
이 관련 자료를 참조하여 HPE GreenLake에 대해 자세히 알아보고 신속하게 실행하시기 바랍니다.
설명서
HPE GreenLake의 실제 사용 사례를 알아보고 구현을 위한 도움을 받으십시오.
기타 관련자료
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