Una nuova suite di software per la digital transformation: Hpe Ezmeral

Hpe Ezmeral Container Platform e Hpe Ezmeral Ml Ops sono disponibili attraverso Hpe Greenlake
Hpe Ezmeral Container Platform e Hpe Ezmeral Ml Ops sono disponibili attraverso Hpe Greenlake

Automazione, flessibilità e riduzione dei costi. Sono questi i vantaggi del nuovo portafoglio di soluzioni di Hpe destinate a supportare e velocizzare la trasformazione digitale delle imprese. Hpe Ezmeral, questo il nome della suite che include soluzioni per l’orchestrazione e la gestione dei container, data analytics, controllo dei costi, It automation, sicurezza e A.I. Driven operation.

«Il portafoglio software Hpe Ezmeral accelera la trasformazione digitale data-driven nelle aziende modernizzando le applicazioni, sbloccando gli insight e automatizzando le operazioni», ha affermato Kumar Sreekanti, Cto di Hpe. «Il nostro software è unico nel consentire ai clienti di eliminare i costosi modelli di licenze legacy, aiutandoli ad accelerare l’innovazione e ridurre i costi, garantendo al contempo sicurezza di livello aziendale».







Hpe Ezmeral Container Platform offre la flessibilità necessaria per distribuire e gestire applicazioni containerizzate su vasta scala su qualsiasi infrastruttura: data center aziendali, strutture di colocation, cloud pubblici multipli e nell’edge. I clienti possono eseguire applicazioni cloud-native o non-cloud-native in container senza sostenere costosi refactoring, gestire cluster Kubernetes multipli con un piano di controllo unificato e sfruttare un filesystem distribuito high-performance per dati persistenti.

HPE Ezmeral ML Ops sfrutta la containerizzazione per semplificare l’intero ciclo di vita dei modelli di machine learning in ambienti on premise, cloud pubblico, cloud ibrido e edge. Una soluzione che introduce un processo simile a DevOps per standardizzare i workflow di machine learning e accelerare le implementazioni A.I. Questa soluzione permetterà di un’attuazione più rapida dei progetti di data science A.I. e machine learning, eliminando i data silos, scalando facilmente dal progetto pilota alla produzione ed evitando costi e rischi legati allo spostamento dei dati.














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