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Finanzierung und Services werden in bestimmten Ländern von Hewlett-Packard Financial Services Company und ihren Tochtergesellschaften und verbundenen Unternehmen (zusammen als HPFSC bezeichnet) angeboten.Kreditgewährung und Ausfertigung der HPFSC Standarddokumentation vorausgesetzt.Die Gebühren und Bedingungen basieren auf der Kreditwürdigkeit des Kunden, der Angebotsart, der Art der Services und/oder des Gerätetyps sowie zugehörigen Optionen. Möglicherweise kommen diese Angebote nicht für alle Kunden in Frage. Nicht alle Services oder Angebote sind in allen Ländern verfügbar. Möglicherweise gelten weitere Einschränkungen. HPFSC behält sich das Recht vor, das Programm jederzeit ohne Vorankündigung zu ändern oder einzustellen.
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Müssen Ihr maschinelles Lernen (ML) und Ihre Datenpipelines den Anforderungen angepasst werden, wenn Sie große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten verarbeiten? Die HPE Machine Learning Data Management Software bietet eine flexible Plattform für Datenebenen, die komplexe ML- und Datenpipelines automatisiert und gleichzeitig Datenversionierung und -herkunft für Reproduzierbarkeit bereitstellt. Steigern Sie die Leistung Ihrer Pipelines mit automatischer Skalierung und paralleler Verarbeitung auf der Grundlage von Kubernetes für die Koordinierung von Ressourcen. Standard-Objektspeicher, Deduplizierung und Pipelines werden automatisch ausgelöst, sobald Daten geändert werden. Dadurch sparen Ihre Techniker Zeit und Ressourcen. Diese Plattform bietet eine unveränderliche Datenherkunft mit Datenversionierung für alle Datentypen, um rückverfolgbare Ergebnisse zu liefern, mit denen jedes Ergebnis reproduziert werden kann.
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Finanzierung durch HPEFS möglich
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Maximieren Sie Ihr HPE Machine Learning Data Management Software
Was gibt's Neues
Datenpipelines mit Versionierung und Herkunft für vollständige Reproduzierbarkeit.
Skalieren Sie Workloads mit automatischer Skalierung und paralleler Verarbeitung in den Petabyte-Bereich.
Datenorientierte Pipelines, die auf intelligente Weise durch die Erkennung von Datenänderungen ausgelöst werden.
Fördern Sie die Zusammenarbeit und skalieren Sie Teams mit einer modularen, gemeinsam nutzbaren und zentralen Plattform, die als einzige Wahrheitsquelle dient.
Generieren Sie einfacheren, klareren und leicht zu debuggenden Code mit dem verbesserten Python-basierten SDK.
Skalierbarkeit und Leistung
Mithilfe von Kubernetes für die Ressourcen-Orchestrierung kann die HPE Machine Learning Data Management Software Petabyte von Daten und Milliarden von Datensätzen mithilfe automatischer Skalierung und paralleler Verarbeitung über mehrere Nodes verarbeiten.
Deduplizieren Sie automatisch Daten und verarbeiten Sie dabei nur die neuen oder geänderten Daten (inkrementelle Verarbeitung), damit die Modelle immer über die aktuellsten Daten verfügen.
Die Git-ähnliche, modulare Struktur von Repos und Pipelines ermöglicht den Teams Skalierung, gemeinsame Ressourcennutzung und eine effektive Zusammenarbeit.
Nachvollziehbarkeit und Automatisierung
Die HPE Machine Learning Data Management Software sorgt mit unveränderlicher Datenherkunft und Datenversionierung für die vollständige Reproduzierbarkeit aller Ergebnisse.
Vollständige Versionierung von Daten und Metadaten, einschließlich aller Analysen, Parameter, Artefakte, Modelle und Zwischenergebnisse.
Datenorientierte Pipelines werden automatisch ausgelöst, wenn Änderungen an Daten (Ergänzungen und Änderungen), Pipelines oder Code erkannt werden.
Kombinieren Sie Automatisierung, Datenversionierung und Parallelverarbeitung, um teure und unvorhersehbare Projekte durch End-to-End-Pipelines in optimierte, KI/ML-Produktionsabläufe der Enterprise-Klasse zu verwandeln.
Flexible Plattform
Die sprach- und werkzeugunabhängige HPE Machine Learning Data Management Software ermöglicht es Ingenieuren, die Sprachen, Frameworks oder Bibliotheken zu verwenden, die für ihren Anwendungsfall am besten geeignet sind.
Diese Lösung ist datenunabhängig und unterstützt strukturierte und unstrukturierte Daten sowie Batch- und Streaming-Daten.
Läuft in Docker-Containern auf Kubernetes für vollständige Portabilität in die Cloud oder vor Ort.
Kosteneffizient für ML-Workloads
Die HPE Machine Learning Data Management Software kann die Computing- und Speicherkosten senken, da sie nur neue oder geänderte Daten verarbeitet und die Daten dedupliziert.
Passen Sie die Ressourcennutzung an, indem Sie Arbeitslasten je nach Anwendungsfall den CPU- oder GPU-Ressourcen zuweisen.
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