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A HPE Ezmeral Runtime Enterprise é uma plataforma de orquestração de contêiner de nível empresarial projetada para a contentorização de aplicativos monolíticos nativos da nuvem e não nativos da nuvem com dados persistentes. Ela implanta Kubernetes totalmente de código aberto para orquestração, fornece um sistema de arquivos e malha de dados de última geração para armazenamento de contêineres persistente e oferece às empresas a capacidade de implantar cargas de trabalho de IA e análise não nativas da nuvem em contêineres. As empresas agora podem estender facilmente os benefícios de agilidade e eficiência dos contêineres para mais aplicativos corporativos, executados em infraestrutura bare-metal ou virtualizada, no local, em várias nuvens ou na borda. A HPE Ezmeral Runtime Enterprise inclui Kubernetes de código aberto para orquestração, um sistema comprovado para implantar aplicativos de IA e análise não nativos da nuvem em contêineres, bem como um sistema de arquivos e malha de dados de última geração para armazenamento persistente de contêineres.
Semelhante ao desenvolvimento de software pré-desenvolvimento e operações, as organizações de ciência de dados ainda empregam uma quantidade significativa de tempo e esforços na movimentação de projetos do desenvolvimento para a produção. O controle de versão do modelo e o compartilhamento de código são manuais, e há uma falta de padronização nas ferramentas e estruturas, o que torna a produção de modelos de machine learning tediosa e demorada.
O HPE Ezmeral Machine Learning Ops (HPE Ezmeral ML Ops) estende os recursos do HPE Ezmeral Runtime Enterprise e traz a agilidade do Desenvolvimento e operações para o machine learning empresarial.
Com HPE Ezmeral ML Ops, as empresas podem implementar processos de Desenvolvimento e operações para padronizar seus fluxos de trabalho de ML. HPE Ezmeral ML Ops oferece às equipes de ciência de dados uma plataforma que atende a todas as suas necessidades dessa área com a flexibilidade para executar suas cargas de trabalho de machine learning ou deep learning (DL) no local, em várias nuvens públicas ou em um modelo híbrido e sensível aos requisitos de negócios dinâmicos em diversos casos de uso.
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