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In modo molto simile a ciò che avviene con lo sviluppo software pre-DevOps, le organizzazioni di data science continuano a investire una grande quantità di tempo ed energie nello spostamento dei progetti dalla fase di sviluppo a quella di produzione. Il controllo delle versioni del modello e la condivisione dei codici sono manuali, e non vi è una standardizzazione di tool e framework, il che rende il processo di sviluppo di modelli di machine learning noioso nonché dispendioso in termini di tempo.
HPE Ezmeral Machine Learning Ops (HPE Ezmeral ML Ops) estende le funzionalità di HPE Ezmeral Runtime Enterprise fornendo al machine learning per aziende un livello di agilità simile a quello di DevOps.
Con HPE Ezmeral ML Ops, le aziende sono in grado di implementare i processi DevOps per standardizzare i propri flussi di lavoro ML. HPE Ezmeral ML Ops fornisce ai team di data science una piattaforma per le proprie esigenze end-to-end con la flessibilità di gestire i propri carichi di lavoro relativi a machine learning o deep learning (DL) on-premise, in più cloud pubblici, o un modello ibrido, per la risposta ai requisiti aziendali dinamici in un gran numero di casi d’uso.
HPE Ezmeral Runtime Enterprise è una piattaforma di orchestrazione dei container di livello enterprise, progettata per la containerizzazione delle applicazioni monolitiche (cloud native e non cloud native) con dati persistenti. Consente di implementare Kubernetes 100% open source per l'orchestrazione e offre file system e data fabric all'avanguardia per storage per container persistente, oltre alla possibilità di implementare i carichi di lavoro di analisi e intelligenza artificiale nei container. Ora le aziende possono sfruttare facilmente i vantaggi dei container in termini di agilità ed efficienza per un maggior numero di applicazioni enterprise, in esecuzione su infrastrutture bare metal o virtualizzate, on-premise, in più ambienti cloud o all’edge.
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