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HPE Ezmeral Runtime Enterprise ist eine Container Orchestration-Plattform der Enterprise-Klasse, die für die Containerisierung monolithischer Anwendungen (sowohl Cloud-nativ als auch nicht Cloud-nativ) mit persistenten Daten konzipiert ist. Auf der Basis von 100 % Open-Source-Kubernetes für die Orchestrierung bietet die Lösung ein hochmodernes Dateisystem und eine Data Fabric für persistenten Container Storage und ermöglicht es Unternehmen, nicht KI- und Analyse-Workloads in Containern bereitzustellen. Unternehmen können jetzt die Vorteile der Agilität und Effizienz von Containern auf weitere Anwendungen im Unternehmen ausweiten, ganz egal, ob diese auf Bare Metal- oder virtualisierten Infrastrukturen, On-Premises, in mehreren Clouds oder am Edge ausgeführt werden.
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HPE
Pricing displayed for the products does not include applicable taxes and shipping.
Entkopplung von Plattform und Kubernetes-bezogenen Komponenten.
Unterstützung von SLES 15 SP3 OS, K8s 1.21, 1.22, 1.23, externe HPE Ezmeral Data Fabric auf Bare Metal 7.0 und Flexibilität bei der Registrierung der Data Fabric.
Unterstützung von Apache Spark 3.2, 3.3 und GPU-Beschleunigung für Spark-Workloads.
Verbesserte Benutzererfahrung beim maschinellen Lernen (ML) und geschützte Modellverwaltung in einer mandantenfähigen Umgebung.
Entkopplung von Plattform und Kubernetes-bezogenen Komponenten
HPE Ezmeral Runtime Enterprise entkoppelt das Upgrade von Plattform und K8s–bezogenen Komponenten, reduziert Ausfallzeiten und gibt dem Administrator die Möglichkeit, K8s-verwandte Komponenten zu aktualisieren, ohne ein vollständiges Plattform-Upgrade durchführen zu müssen.
Die Kubernetes-bezogenen Komponenten werden in Kubernetes-Bundles ausgeliefert, die die Software so konfigurieren, dass sie neuere Kubernetes-Versionen und aktualisierte Add-ons unterstützen. Hintergrundinformationen finden Sie unter Kubernetes Bundle
Am Upgrade-Verfahren eines bestehenden Kubernetes-Clusters wurden keine Änderungen vorgenommen. Wenn das Kubernetes-Versionsupdate Änderungen an der HPE Ezmeral Runtime Enterprise-Plattform erfordert, kann der Administrator das vollständige HPE Ezmeral Runtime Enterprise-Upgrade durchführen.
Support für SLES 15 SP3, Neuere K8s Versionen und externes HPE Ezmeral Data Fabric auf Bare Metal 7.0
Das HPE Ezmeral Runtime Enterprise 5.5.0 Release bietet Support für das SLES 15 SP3 Betriebssystem K8s in den Versionen 1.21.14-hpe1, 1.22.12-hpe1, 1.23.9-hpe1 und Open Source-Komponenten wie Istio® (1.13.5). Die K8s Versionen basieren auf der HPE mit K8s Distro, daher der Zusatz "-hpe1".
Darüber hinaus bietet es Unterstützung für externe Ezmeral Data Fabric auf Bare Metal 7.0 und Flexibilität bei der Data Fabric-Registrierung, indem es mehreren Ezmeral Runtime Enterprise-Instanzen ermöglicht, sich bei demselben externen HPE Ezmeral Data Fabric auf Bare Metal-Cluster als pro Mandant bereitgestellter Speicher zu registrieren.
Support für Apache Spark 3.2, 3.3 und GPU-Beschleunigung für Spark-Workloads
HPE Ezmeral Runtime Enterprise umfasst HPE Ezmeral Spark Version 3.2, das mit HPE Ezmeral Data Fabric 7.0 kompatibel ist, sowie eine Benutzerauthentifizierung und geregelten Datenzugriff auf die Data Fabric. Darüber hinaus wurde der Spark Operator erweitert, um die Open Source-Versionen 2.x und 3.x von Apache Spark zu unterstützen.
Spark-Workloads können die GPU-Beschleunigung durch die integrierte Unterstützung für das NVIDIA® RAPIDS Plug-in nutzen.
Verbesserte Benutzererfahrung beim maschinellen Lernen (ML) und geschützte Modellverwaltung in einer mandantenfähigen Umgebung
Verbessert die Produktivität der Data Scientists, was eine schnellere Erstellung und Operationalisierung von ML-Modellen ermöglicht.
Optimieren des Zugriffs auf Datenquellen, Notebooks, Experimentverfolgung und Modellregistrierung über eine einzige, intuitive Benutzeroberfläche.
Integrierter Support für die Verwendung von MLflow (in Kubeflow integriert) für Experimentverfolgung und Modellmanagement.
Gemeinsame MLflow-Modellregistrierung und Experimentnachverfolgung für alle Mandanten; Endbenutzer werden authentifiziert und erhalten kontrollierten Zugriff auf Modelle und Modell-Metadaten.
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