Your browser is out of date

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×

  • Cloudera Cloudera
  • Обзор

    Свобода специалистов по данным требует платформы, которая работает для ИТ

    Корпоративным командам data science нужен доступ к бизнес-данным, инструментам и вычислительным ресурсам, необходимым для сквозных процессов машинного обучения, в то время как ИТ-отделам и бизнесу требуется поддерживать управление данными и контролировать расходы на инфраструктуру. Cloudera Machine Learning обеспечивает гибкость и экономичность облачных вычислений моделей машинного обучения с самообслуживанием, управляемыми бизнес-данными и инструментами, которые нужны специалистам по данным в любом месте.

    Для специалистов по обработке и анализу данных

    Получите доступ, инструменты и вычислительные ресурсы, необходимые для сквозных рабочих процессов машинного обучения на платформе, которая отвечает требованиям вашего бизнеса и ИТ.

    Чтобы глубже погрузиться в платформу машинного обучения Cloudera, просмотрите эту серию вебинаров из 5 частей.

    Для руководителей ИТ

    Предоставьте своим командам ресурсы, необходимые для экспериментов, итераций и влияния на бизнес с помощью машинного обучения без ущерба для безопасности и утраты контроля над данными.

    Сценарии использования

    • Перенос обучения моделей машинного обучения в облако
    • Перенос крупномасштабной пакетной обработки в облако
    • Сквозные процессы машинного обучения с данными из облака

    Перенос обучения моделей машинного обучения в облако

    Локальная инфраструктура слишком загружена, чтобы использовать ее для обучения моделей машинного обучения?  Cloudera Machine Learning позволяет ИТ-специалистам легко реплицировать управляемые бизнес-данные из локальной среды в облако и развертывать новые рабочие пространства ML для команд с предварительно настроенными ограничениями на потребление ресурсов. Они обеспечивают доступ к данным, инструментам и вычислительным ресурсам, необходимым для обучения и развертывания моделей. используя локально сформированные данные.

    Перенос крупномасштабной пакетной обработки в облако

    Модели ML обучаются локально, но данные хранятся в облаке. Cloudera Machine Learning позволяет выполнять пакетную обработку больших объемов данных, таких как изображения или данные датчиков, которые размещаются в облачном хранилище. ИТ-специалисты могут развертывать рабочие пространства ML с предварительно настроенными ограничениями на потребление ресурсов, чтобы команды специалистов по обработке данных могли быстро анализировать и обрабатывать данные с использованием автоматического масштабирования и автоматической приостановки заданий TensorFlow или Spark без дополнительных затрат.

    Сквозные процессы машинного обучения с данными из облака

    Иногда в проектах машинного обучения используются данные из облака.  Cloudera Machine Learning позволяет ИТ-специалистам легко реплицировать управляемые бизнес-данные из локальной среды в облако и развертывать новые рабочие пространства ML для команд с предварительно настроенными ограничениями на потребление ресурсов. Они обеспечивают доступ к данным, инструментам и вычислительным ресурсам, необходимым для обучения и развертывания моделей, используя локально сформированные данные.

    Cloudera Machine Learning: как это работает

    Узнайте, как администраторы быстро подключают новые команды специалистов по анализу и обработке данных, не прерывая рабочих нагрузок бизнеса. При этом команды по обработке данных получают оперативный доступ по требованию к бизнес-данным, открытым инструментам разработки и вычислительным ресурсам для end-to-end машинного обучения.

    Cloudera Machine Learning: как это работает

    Узнайте, как администраторы быстро подключают новые команды специалистов по анализу и обработке данных, не прерывая рабочих нагрузок бизнеса. При этом команды по обработке данных получают оперативный доступ по требованию к бизнес-данным, открытым инструментам разработки и вычислительным ресурсам для end-to-end машинного обучения.

    Основные преимущества и особенности

    Cloudera Machine Learning позволяет администраторам развертывать новые рабочие области машинного обучения для команд в несколько щелчков мышью, оперативно предоставляя командам по обработке данных доступ к средам и ресурсам проекта, которые им необходимы для сквозного машинного обучения.

    С помощью Cloudera Machine Learning администраторы могут легко реплицировать управляемые наборы данных в гибридных и мультиоблачных средах, чтобы предоставить командам специалистов по обработке и анализу данных самообслуживаемый доступ к нужным бизнес-данным, сохраняя при этом безопасность корпоративных данных и средства управления.

    Помимо Python, R и Scala для Spark, современным командам специалистов по обработке и анализу данных необходимы новейшие инструменты и библиотеки с открытым исходным кодом для инноваций и совместной работы в предпочитаемых ними IDE. Cloudera Machine Learning дает специалистам возможность свободно использовать свои любимые инструменты, при этом сохраняя безопасность, эффективность и масштабируемость без дополнительных административных затрат.

    Инновации могут быть непредсказуемыми, но их нельзя сдерживать.  Cloudera Machine Learning предоставляет командам по обработке данных доступ к масштабируемым разнородным вычислительным ресурсам, которые им необходимы для быстрого выполнения работы. При этом поддерживаются настраиваемые ограничения ресурсов, которые помогают ИТ-администраторам легко управлять и оптимизировать ресурсы и затраты на инфраструктуру.

    Машинное обучение не может начаться до тех пор, пока не будут готовы данные , и не закончится, пока модель не будет обучена. Машинное обучение для бизнеса требует трансформирования данных, обучения моделей и отслеживания экспериментов, а также внедрения и управления моделями после их запуска в продуктив.  Cloudera Machine Learning дает командам инструменты для всего этого в единой среде без переключений или переподсоединений.

    Разве ваша платформа машинного обучения не должна быть мобильной в гибридном или даже мультиоблачном мире? Cloudera Machine Learning позволяет бизнесу перемещать данные и инфраструктуру в любое место, не создавая разрозненных хранилищ и не меняя согласованного пользовательского опыта, на который опираются команды специалистов в области обработки и анализа данных для создания надежных рабочих процессов для сквозного машинного обучения.

    SDX Logo

    Безопасность и управление корпоративного уровня

    Защищает и управляет данными и метаданными платформы, а также возможностями контроля с помощью выделенных интегрированных интерфейсов. Политики безопасности, управления и контроля данных устанавливаются один раз и применяются единообразно и повсеместно, снижая эксплуатационные расходы и риски для бизнеса, а также обеспечивая выбор полной инфраструктуры и гибкость.

    Дополнительная информация

    Читайте корпоративный документ

    10 шагов к тому, чтобы операционализировать машинное обучение

    Вебинар

    Опыт гибридного мультиоблачного машинного обучения на CDP

    Тематическое исследование

    Santander, Великобритания: использование силы данных для всестороннего понимания клиентов и многомиллионной экономии

    Читайте корпоративный документ

    4 основных фактора платформы для корпоративного машинного обучения

    Обучение, поддержка и услуги мирового уровня

    Доверьтесь нашим экспертам, они помогут вам найти практические решения.

    Учитесь, делитесь с другими и отдыхайте в нашем сообществе

    Погрузитесь глубоко в продукты Cloudera

    Скачайте ваши любимые продукты

    Your form submission has failed.

    This may have been caused by one of the following:

    • Your request timed out
    • A plugin/browser extension blocked the submission. If you have an ad blocking plugin please disable it and close this message to reload the page.