Panoramica
La libertà che serve ai team di data science su una piattaforma che funziona per l'IT
I team di data science aziendali devono accedere ai dati aziendali, agli strumenti e alle risorse di elaborazione necessari per i flussi di lavoro di machine learning end-to-end, mentre l'IT e l'azienda devono mantenere la governance dei dati e controllare i costi infrastrutturali. Il machine learning Cloudera assicura l'agilità e l'economia del cloud anche ai flussi di lavoro self-service di machine learning con dati e strumenti aziendali governati al servizio dei team di data science, ovunque si trovino.
Casi d'uso
Cloud bursting del machine learning per la formazione dei modelli
Cloud bursting di applicazioni di batch scoring su larga scala
Machine learning end-to-end con i dati nati nel cloud
Cloud bursting del machine learning per la formazione dei modelli
L'infrastruttura locale è troppo impegnata per accollarsi l'elaborazione del machine learning per la formazione dei modelli? Cloudera Machine Learning consente all'IT di replicare facilmente i dati aziendali governati da locale a cloud e di distribuire nuove aree di lavoro di machine learning per i team con barriere di protezione preconfigurate per il consumo delle risorse che forniscono l'accesso ai dati, agli strumenti e alle risorse di elaborazione necessari per la formazione e la distribuzione dei modelli utilizzando i dati nati in locale.
Cloud bursting di applicazioni di batch scoring su larga scala
Quando i modelli di machine learning vengono addestrati in locale ma i dati di inferenza risiedono nel cloud, il machine learning Cloudera consente il batch scoring su grandi quantità di dati come dati di immagini o sensori che risiedono nel cloud storage. L'IT può distribuire aree di lavoro di machine learning con barriere di protezione preconfigurate per l'utilizzo delle risorse in modo che i team di data science possano elaborare rapidamente i dati utilizzando i processi TensorFlow o Spark con ridimensionamento e sospensione automatici senza costi fuori controllo.
Machine learning end-to-end con i dati nati nel cloud
A volte i dati per i progetti di machine learning nascono nel cloud. Cloudera Machine Learning consente all'IT di distribuire facilmente nuove aree di lavoro di machine learning per i team con barriere di protezione preconfigurate per il consumo delle risorse che forniscono l'accesso agli strumenti e alle risorse di elaborazione necessarie per la formazione e la distribuzione dei modelli utilizzando i dati nati nel cloud.
Cloudera Machine Learning consente agli amministratori di distribuire nuove aree di lavoro di machine learning per i team in pochi clic, offrendo ai team di data science l'accesso agli ambienti di progetto e alle risorse di cui hanno bisogno per il machine learning end-to-end senza attesa.
Con Cloudera Machine Learning, gli amministratori possono facilmente replicare i set di dati governati in ambienti ibridi e multicloud per fornire ai team di data science un accesso self-service ai dati aziendali di cui hanno bisogno mantenendo la sicurezza dei dati aziendali e i controlli di governance.
Oltre a Python, R e Scala per Spark, i moderni team di data science hanno bisogno degli strumenti e delle librerie open source più recenti per innovare e per collaborare mentre lavorano nel loro IDE preferito. Cloudera Machine Learning offre ai professionisti la libertà di utilizzare i propri strumenti preferiti preservando sicurezza, efficienza e scalabilità senza costi amministrativi.
L'innovazione può essere imprevedibile, ma è necessario che sia inarrestabile. Cloudera Machine Learning consente ai team specializzati nella scienza dei dati di accedere alle risorse informatiche scalabili ed eterogenee di cui hanno bisogno per svolgere rapidamente il loro lavoro, pur mantenendo delle barriere di protezione regolabili che permettono ai reparti IT di gestire e ottimizzare facilmente risorse e costi dell'infrastruttura.
Il machine learning non può iniziare fino a quando i dati non sono pronti e non si conclude quando viene addestrato un modello. Il machine learning per le aziende richiede data engineering, formazione sui modelli e rilevamento degli esperimenti, nonché distribuzione e gestione dei modelli in produzione. Il machine learning Cloudera offre ai team gli strumenti necessari in unico ambiente coeso senza passaggi o aggiunte.
In un mondo ibrido o persino multi-cloud, la piattaforma di ML non dovrebbe essere portatile? Cloudera Machine Learning consente all'azienda di spostare i dati e l'infrastruttura ovunque senza creare silos scollegati tra loro e senza compromettere l'esperienza utente coerente su cui fanno affidamento i team addetti alla scienza dei dati per la creazione di flussi di lavoro e processi robusti per una ML end-to-end.
Sicurezza e governance pensate per le aziende
Proteggi e governa i dati e i metadati della piattaforma e controlla le capacità grazie a interfacce integrate e dedicate in grado di gestirli. Le politiche di sicurezza, governance e controllo dei dati vengono stabilite una sola volta e costantemente applicate ovunque, consentendo di ridurre i costi di esercizio e i rischi aziendali e, allo stesso tempo, di disporre di una scelta completa in termini di infrastruttura e flessibilità.
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