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各行各業的組織都想要運用 AI 和 ML 來掌控資料力量,並透過資料科學實現業務創新。但是,即使透過機器學習試行專案獲得一定程度的成功,許多組織在尋求將這些專案擴充到正式環境時仍面臨諸多挑戰,例如安全性隱憂、硬體老舊、資料和工作流程孤立、流程效率不彰,還有令人望而生畏的成本。 為了向您的企業提供 ML 和資料科學的價值,HPE GreenLake 平台提供企業級 ML 雲端服務,讓開發人員和資料科學家能夠快速建置、訓練和部署任何規模的 ML 模型,加速從試驗走向正式環境。這款解決方案包括一個經過最佳化的硬體堆疊,由 HPE Ezmeral ML Ops 提供技術支援。利用這款解決方案,資料科學家能夠自助存取沙箱環境來製作原型和測試,以免 IT 佈建延遲,確保可重複性,並加速實現價值。
為協助您挖掘出藏在資料背後持續不斷的價值,HPE GreenLake 提供值得信賴的企業級 AI/ML 和分析類雲端體驗,讓您可以加速推進從邊緣到雲端的資料現代化改造計畫。憑藉雲端原生架構、對開放原始碼資料科學工具的支援以及 AI 加速器和框架,它為內部部署、邊緣和公有雲中的資料和應用程式提供靈活選擇以及彈性的統一分析平台。一致的體驗可以協助資料人員、IT 團隊、開發人員和分析師大規模降低機器學習生命週期和資料管理的複雜性,無論資料位於何處,都能做出更好更快的決策。
許多企業的高效能資料庫仍在採用傳統基礎架構。管理這類各自獨立的工作負載會導致繁重的手動流程,致使資料庫隨時面臨代價高昂的人為失誤風險。除了維護成本高、資料庫無序蔓延和安全性風險日益增加外,傳統基礎架構上的這類孤島式營運還會導致佈建速度緩慢、缺乏彈性、洞察品質不佳,以及災難復原因應措施成本高昂。
您需要高效能功能來充分釋放資料潛力並加速創新,以及高效執行建模、模擬、人工智慧 (AI) 和分析工作負載。現在,您可以消除實現 HPC 的障礙並透過這種雲端服務使用真正的 HPC 技術,進而解決標準業務流程中最嚴峻的挑戰。 利用 HPE GreenLake 高效能運算 (HPC) 服務,組織可獲得敏捷性,輕鬆擴充環境,並透過自助服務賦能使用者。HPE GreenLake 平台可透過內部部署雲端服務消費模式,提升高效能運算 (HPC) 解決方案的彈性、可擴充性和控制力。這種第二代雲端服務開啟了 AI、ML 和更多 HPC 技術的大門,現在進入門檻更低且彈性十足,而且具有更多 GPU 選擇、Slingshot 高速網路和 HPE 並行儲存系統。
雖然內部部署雲端移轉的成本和風險通常低於公有雲移轉,但大多數企業都在尋找一種混合模式,以便利用內部部署雲端、多個公有雲和邊緣運算來確保在有效性、敏捷性、安全性和成本達到最佳組合的情況下做出決策。 HPE 可以協助您實現這種最佳組合,讓您釋放各處資料的價值,同時降低技術和財務風險。儘管大多數企業平均使用五個雲端解決方案,但幾乎所有核心業務應用程式都在昂貴的傳統平台上運作。但是,如果有一個值得信賴且負責任的移轉合作夥伴,曾經參與了數千個成功的企業級混合雲和多雲端採用專案,包括 HPE GreenLake 內部部署雲端在內,且所使用的方法更簡單、步驟更少、風險更小,您便可以輕鬆收穫轉型的全部價值,推動業務發展。
隨著混合雲模式得到廣泛採用 (包括將應用程式和資料轉移到公有雲環境),許多組織開始接觸到一系列有關監管技術和流程控制、資料保護和隱私權的法規,例如 GDPR、HIPAA、PCI 等。僅僅只是瞭解這些法規及其效力就是一項艱鉅的任務;之後對組織的流程和行為進行評估,以便識別不合規情況又是一大難題。積極補救不合規性情況是另一個重大負擔。
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