推奨事項へのリアルタイム・アクセスの提供、不正の防止、障害の予測に対応する機械学習モデルの展開
AIアプリケーションの構築、展開、維持は困難で、思い通りの成果があがらないこともあります。ラボでは単純だと思われるタスクでも、現実には複雑で多大な時間とコストがかかる場合があります。Iguazio MLOpsプラットフォームにLyve Cloudを組み合わせることで、AIアプリケーションの開発、展開、管理を大規模かつリアルタイムで簡単・迅速に進めることができ、機械学習の導入がシンプルになります。
常時稼働のデータ可用性が確保されていることや合理的なプロセスによって、展開作業を最大12倍も高速化できます。
リソースの共有、使用状況の効率化、シンプル化されたプラットフォームを通じて、インフラストラクチャのコストを最大で70%削減できます。
データをパブリック・クラウドやプライベート・クラウドにシームレスに移動、展開でき、エグレス料金やAPI料金は発生しません。
データ・アクセス・ポリシーやロールベースのアクセス管理、Active Directory統合を活用し、クラウド・プラットフォームの評価の証となるISO 27001やSOC 2の取得を通じてセキュリティを高めています。
このソリューション概要では、Seagate Lyve CloudとIguazioを連携させてAIや機械学習の運用に適した強力なプラットフォームを構築する方法をご紹介します。こちらからご覧ください。
この録画されたウェビナーでは、Seagateのチーム・メンバーが同社のハードディスクの高度な製造技術の現場で経験したAIとMLOpsの課題をレビューします。
大規模環境でのデータ・エンジニアリングに関しては、Seagateは膨大な量のデータ・セットの管理、ハイブリッド環境での作業、コストの削減、生産性の向上に重点を置きました。
次の項目への対処方法の紹介:
数ペタバイトのデータを含むハイブリッド・データ・レイクをLyve Cloud上に構築して管理する
高い拡張性と効率的なリソース使用を実現する
データ・エンジニアリングとデータ・サイエンスのギャップを解消する
エンタープライズ機能を備えた1つの本番対応環境を構築する
当社のストレージ専門家が、データ関連の問題解決に役立つソリューション選びをお手伝いいたします。