Искусственный интеллект и аналитика в масштабных инфраструктурах: примеры реальных производственных систем

  • Business Report
  • PDF 14775 KB

Обзор

Внедрение крупномасштабных систем искусственного интеллекта и аналитики в производство не обязательно должно быть сложным. Подходящая объединяющая инфраструктура данных и комплексная стратегия обработки данных позволят выполнять масштабирование без ущерба для производительности и надежности.

Эта книга содержит более десятка реальных примеров использования, а также в ней ...

Внедрение крупномасштабных систем искусственного интеллекта и аналитики в производство не обязательно должно быть сложным. Подходящая объединяющая инфраструктура данных и комплексная стратегия обработки данных позволят выполнять масштабирование без ущерба для производительности и надежности.

Эта книга содержит более десятка реальных примеров использования, а также в ней приводятся практические советы по созданию масштабируемых систем в разных отраслях в локальных средах, на периферии и в облаке.

Узнайте, как сочетать унаследованные приложения с современными контейнерными рабочими задачами Kubernetes в рамках одной инфраструктуры данных.

Авторы этой электронной книги, отраслевые эксперты Тед Даннинг и Эллен Фридман, объясняют, почему ИИ и аналитика должны быть запущены в одной системе, и рассказывают, как добиться масштабируемости без масштабирования ИТ-ресурсов.

Скачать версию, предоставленную HPE.

Отчет O'Reilly содержит рекомендации по управлению ИИ и аналитикой в масштабных инфраструктурах с сохранением гибкости при масштабировании и возможностью внедрения новых приложений и технологий.