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Caractéristiques clés

Bright Cluster Manager

Il permet de mettre en place les clusters rapidement et de les faire fonctionner de manière fiable tout au long de leur cycle de vie, le tout avec la facilité et l’élégance d’un gestionnaire de clusters à l’échelle de l’entreprise complet.

Le logiciel offre une plateforme de gestion unique pour le matériel, le système d'exploitation, le logiciel HPC et les utilisateurs.

Bright Cluster Manager s'installe sur des serveurs Bare metal. Grâce à l'assistant d'installation, vous pouvez installer aisément tout ce dont vous avez besoin, notamment le choix de la distribution Linux, du gestionnaire de charge de travail, des bibliothèques etc. Les images logicielles peuvent être provisionnées vers des noeuds pour des clusters virtuellement de toute taille et complexité.

L'interface graphique utilisateur est unique et intuitive pour toutes les fonctionnalités de gestion des clusters, et la console de gestion intuitive affiche des alertes vous permettant de réagir aux événements se déroulant dans le cluster. Les contrôles d'intégrité automatiques gardent l'oeil ouvert, pour vous, sur le cluster.

Le cloudbursting vous permet de créer facilement de nouveaux clusters au sein du cloud, ou d'ajouter à la demande des ressources basées sur le cloud aux clusters existants.

Bright Cluster Manager pour la Science des données

Il permet d’administrer des clusters de science des données en tant qu’entité unique, en provisionnant le matériel, le système d’exploitation, le big data et les logiciels de deep learning à partir d’une seule interface.

La solution offre une gamme d'infrastructures d'apprentissage automatique comme Caffe, Torch, Tensorflow et Theno, pour simplifier les projets d'apprentissage approfondi.

Bright inclut une sélection des bibliothèques les plus populaires pour le Machine Learning, pour aider les administrateurs à accéder à des ensembles de données complexes. Celles-ci incluent MLPython, la biliothèque à réseau neuronal profond NVIDIA CUDA (cuDNN), et CaffeOnSpark.

La prise en charge d'éléments d'infrastructure, et notamment plus de 400 Mo de modules Python qui prennent en charge les packages d'apprentissage automatique, des pilotes matériels NVIDIA, des pilotes CUDA, des composants CUDA (CUB), et la bibliothèque NCCL permet aux administrateurs de localiser, configurer et déployer des éléments pour exécuter des infrastructures d'apprentissage approfondi.

Linux® est une marque déposée de Linus Torvalds. Microsoft® est une marque déposée de Microsoft Corporation aux Etats-Unis et dans d'autres pays. Azure® est une marque déposée de Microsoft Corporation aux Etats-Unis et dans d'autres pays. Red Hat® est une marque commerciale de Red Hat, Inc. aux Etats-Unis et dans d'autres pays. SUSE® est une marque déposée de SUSE. Apache™ est une marque commerciale de l'Apache Software Foundation. Apache™ Hadoop® sont des marques commerciales de l'Apache Software Foundation. OpenStack® est une marque commerciale et/ou une marque déposée de l’OpenStack Foundation aux Etats-Unis et dans d’autres pays.

* Les prix peuvent varier selon le revendeur local.

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