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Ähnlich wie bei der Softwareentwicklung vor DevOps wenden Data-Science-Organisationen immer noch viel Zeit und Mühe auf, wenn sie Projekte von der Entwicklung in die Produktion verlagern. Die Modellversionskontrolle und Code-Freigabe erfolgt manuell, und es fehlt an Standardisierung bei Tools und Frameworks, was die Etablierung von Modellen für das maschinelle Lernen auf dem Produktmarkt mühsam und zeitaufwendig macht. HPE Ezmeral Machine Learning Ops (HPE Ezmeral ML Ops) erweitert die Funktionen der HPE Ezmeral Container Platform und bringt DevOps-ähnliche Agilität in das maschinelle Lernen im Unternehmen. Mit HPE Ezmeral ML Ops können Unternehmen DevOps-Prozesse zur Standardisierung ihrer ML-Workflows implementieren. HPE Ezmeral ML Ops bietet den Data Science Teams eine Plattform für ihre End-to-End Data Science-Anforderungen mit der Flexibilität, ihre Workloads für maschinelles Lernen oder Deep Learning (DL) vor Ort, in mehreren Public Clouds oder in einem Hybridmodell auszuführen und auf dynamische Geschäftsanforderungen in einer Vielzahl von Anwendungsfällen zu reagieren.

HPE Ezmeral Container Platform ist eine Softwareplattform für die Bereitstellung und Verwaltung containerisierter Unternehmensanwendungen mit 100 % Open Source Kubernetes in großem Umfang für Anwendungsfälle wie maschinelles Lernen, Analysen, IoT/Edge, CI/CD und Anwendungsmodernisierung. Kubernetes hat sich de facto zum Open Source-Standard für die Container Orchestration und einem wichtigen Grundstein für Cloud-native Architekturen entwickelt. Doch auch wenn die Bereitstellung von modernen, Cloud-nativen Anwendungen in Containern unkompliziert ist, machen diese nur einen kleinen Teil der Unternehmensanwendungen aus. Die große Mehrheit der Unternehmensanwendungen ist weiterhin nicht Cloud-nativ oder monolithisch. Die Herausforderung besteht darin, diese monolithischen Anwendungen in Containern bereitzustellen und auszuführen, ohne sie neu gestalten zu müssen. Da Großunternehmen die Verwendung von Containern und Kubernetes neben Entwicklung und Tests auch auf Produktionsumgebungen ausweiten, muss mit diesen Anwendungen darüber hinaus auf wichtige Überlegungen wie Sicherheit und Datenpersistenz eingegangen werden.

Sind Ihre On-Premises-Implementierungen dezentraler KI- und Analyse-Anwendungen komplex und zeitaufwändig? Dauert es Wochen oder sogar Monate, eine umfangreiche Bare-Metal-Infrastruktur für Ihr Unternehmen zu implementieren? Mithilfe der EPIC (Elastic Private Instant Clusters) Software-Plattform von BlueData können Sie Anwendungen unabhängig von der Infrastruktur schnell, einfach und wirtschaftlich in flexiblen, automatisierten und sicheren Self-Service-Umgebungen bereitstellen. Mit dieser Software erstellen Sie dezentrale KI-, Machine Learning- (ML) und Big Data-Analyse-Umgebungen in Minuten statt Monaten, egal ob lokal, in mehreren Public Clouds oder in einem hybriden Modell. So können Sie in zahlreichen Anwendungsfällen schnell auf dynamische Geschäftsanforderungen reagieren. Unsichtbar für die Gemeinschaft der Endbenutzer (Datenwissenschaftler, Analysten und Entwickler), bietet Ihnen die BlueData EPIC Software Flexibilität und Agilität in einer nahtlos integrierbaren Infrastruktur.

Sind Ihre Implementierungen dezentraler KI- und Analyse-Anwendungen komplex und zeitaufwändig? Brauchen Sie Wochen oder sogar Monate, um eine umfangreiche Unternehmensinfrastruktur bereitzustellen, von der Sie sich nicht mal sicher sind, ob sie die erforderlichen Leistungsmerkmale für Ihre Ziele hat? HPE Apollo Systeme für BlueData EPIC Software auf Basis der Architektur der HPE Elastic Platform for Analytics (EPA) bieten eine effiziente, flexible und wirtschaftliche Lösung, die den wachsenden Anforderungen dieser Workloads gerecht werden. Diese Cloud-fähige Infrastruktur kann mit Amazon Web Services, Google Cloud Platform und Microsoft Azure nahtlos in eine zusammenhängende Hybrid Cloud integriert werden. Dank der logischen und physischen Trennung von Datenverarbeitung und Storage steigern Sie Effizienz und Flexibilität. Mit HPE Apollo Systemen für BlueData Software brauchen Sie bald kein dediziertes DevOps-Team mehr: Komponenten werden bereitgestellt und konfiguriert, Cloud-Implementierungen vereinfacht und Ihre KI- und Analyse-Initiativen vorangetrieben.