HPE Ezmeral Runtime Enterprise

HPE Ezmeral Runtime Enterprise representa una plataforma de organización de contenedores de nivel empresarial diseñada para la contenedorización de aplicaciones monolíticas, tanto nativas como no nativas de la nube, con datos persistentes. Implementa Kubernetes 100 % de código abierto para la organización y proporciona un avanzado sistema de archivos y una estructura de datos para el almacenamiento persistente de los contenedores. Además, ofrece a las empresas la capacidad de implementar cargas de trabajo de inteligencia artificial y análisis en contenedores. Ahora, las empresas pueden extender fácilmente la agilidad y eficacia de los contenedores a más aplicaciones empresariales, con independencia de que se ejecuten en una infraestructura de hardware o virtualizada, a nivel local, en varias nubes o en el extremo.

• Desvinculación de la plataforma y de los componentes de Kubernetes relacionados.

• Compatibilidad con SO SLES 15 SP3, K8s 1.21, 1.22, 1.23, HPE Ezmeral Data Fabric externo en Bare Metal 7.0 y flexibilidad en torno al registro de la estructura de datos.

• Compatibilidad con Apache Spark 3.2, 3.3 y aceleración de GPU para las cargas de trabajo de Spark.

• Experiencia de aprendizaje automático del usuario mejorada y gestión de modelos seguros en un entorno multiinquilino.

Desvinculación de la plataforma y de los componentes de Kubernetes relacionados

HPE Ezmeral Runtime Enterprise desvinculará la actualización de la plataforma y de los componentes de K8s, reducirá el tiempo de inactividad y proporcionará al administrador la capacidad de actualizar los componentes de K8s relacionados sin realizar una actualización completa de la plataforma.

Los componentes relacionados con Kubernetes se suministrarán en paquetes de Kubernetes, que incluirán el software para respaldar las versiones más recientes de Kubernetes y los complementos actualizados. Consulta el paquete de Kubernetes para más información.

No se han realizado cambios en el procedimiento de actualización de un clúster de Kubernetes existente. Si la actualización de la versión de Kubernetes requiere cambios en la plataforma HPE Ezmeral Runtime Enterprise, el administrador podrá realizar íntegramente la actualización de HPE Ezmeral Runtime Enterprise.

Compatibilidad con SLES 15 SP3, versiones recientes de K8s y HPE Ezmeral Data Fabric externo en Bare Metal 7.0

La versión de HPE Ezmeral Runtime Enterprise 5.5.0 añade compatibilidad con el SO SLES 15 SP3, las versiones de K8s 1.21.14-hpe1, 1.22.12-hpe1, 1.23.9-hpe1 y los componentes de código abierto como Istio® (1.13.5). Las versiones de K8s se basan en HPE con la distro de K8s, de ahí el sufijo ‘-hpe1’.

Además, incluye compatibilidad externa con Ezmeral Data Fabric en Bare Metal 7.0 y flexibilidad en torno al registro de la estructura de datos al permitir registrar múltiples instancias de Ezmeral Runtime Enterprise en el mismo clúster HPE Ezmeral Data Fabric externo en Bare Metal como inquilino de almacenamiento.

Compatibilidad con Apache Spark 3.2, 3.3 y aceleración de GPU para las cargas de trabajo de Spark

HPE Ezmeral Runtime Enterprise incluye la versión HPE Ezmeral Spark 3.2 compatible con HPE Ezmeral Data Fabric 7.0, junto con la autenticación de usuarios y el acceso gobernado de datos a la estructura de datos. Asimismo, Spark Operator ha sido mejorado para ser compatible con las versiones Apache Spark 2.x y 3.x de código abierto.

Las cargas de trabajo de Spark pueden utilizar aceleración GPU mediante la compatibilidad integrada con el plugin NVIDIA® RAPIDS.

Experiencia ML de usuario mejorada y gestión de modelos seguros en un entorno multiinquilino

Mejora la productividad de los data scientists tanto para desarrollar como operacionalizar los modelos de aprendizaje automático rápidamente.

Optimiza el acceso a las fuentes de datos, anotaciones, registros de modelos y seguimientos de experimentos desde una interfaz de usuario sencilla e intuitiva.

Soporte integrado para utilizar MLflow con Kubeflow para el seguimiento de experimentos y la gestión de modelos.

Registro de modelos MLflow compartido y rastreador de experimentos a través de inquilinos; los usuarios finales son autenticados y se les proporciona acceso al modelo y a los metadatos del modelo.

Incluye compatibilidad con Kubeflow 1.6