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A solução HPE Ezmeral Unified Analytics moderniza dados e aplicativos legados para otimizar cargas de trabalho de uso intenso de dados da borda à nuvem e entregar a expansão e a elasticidade necessária nas análises avançadas.
Organizações de todos os setores estão buscando usar IA e ML para explorar o potencial dos dados e oferecer inovação dos negócios por meio da ciência de dados. Mas, até mesmo quando conseguem certo sucesso nos programas-piloto do machine learning, muitas delas enfrentam desafios porque querem expandir esses programas para a produção: surgem questões de segurança, hardware legado, dados e fluxos de trabalho em silos, processos ineficientes e custos desencorajadores.
Para entregar o valor do ML e da ciência de dados para sua empresa, a plataforma HPE GreenLake fornece um serviço de nuvem de ML de nível empresarial que permite que desenvolvedores e cientistas de dados criem, treinem e implementem rapidamente modelos de ML, do piloto à produção, em qualquer escala. Essa solução consiste em uma pilha de hardware otimizada, equipada com o HPE Ezmeral ML Ops. Ela fornece aos cientistas de dados acesso com autoatendimento a um ambiente sandbox para realizar protótipos e testes, eliminar atrasos no provisionamento da TI, garantir repetibilidade e acelerar o tempo até obtenção de valor.
Para ajudá-lo a extrair fluxos contínuos de valor bloqueados em seus dados, o HPE GreenLake oferece uma experiência confiável de IA/ML de nível empresarial e análise semelhante à nuvem para que você possa acelerar suas iniciativas de modernização de dados, da borda à nuvem. Com uma arquitetura nativa da nuvem, suporte para ferramentas de ciência de dados de código aberto e aceleradores e estruturas de IA, ele oferece opções e uma plataforma de análise unificada e elástica para dados e aplicativos no local, na borda e em nuvens públicas. A experiência consistente ajuda os dados, as equipes de TI, os desenvolvedores e os analistas a simplificar as complexidades dos ciclos de vida de machine learning e do gerenciamento de dados em escala, levando a decisões melhores e mais rápidas, independentemente de onde seus dados residam.
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