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    首席数据和分析执行官对AI的5大考虑

    用mlop加速混合云中的企业数据科学

    发现混合式mlop的关键注意事项

    面向混合云未来的下一代AI基础设施

    混合云是扩展企业数据科学的下一个前沿领域, 它正在打破本地环境和云环境之间的隔阂,以释放各自的好处, 同时提高协作和法规遵从性.

    在机器学习和人工智能方面超越竞争对手的模型驱动公司正在采用跨数据和分析项目的混合云战略, 运行基于成本的最有意义的数据科学工作负载, 性能, 和监管方面的考虑.

    数据和分析主管们很难做出决定, 与IT和业务部门进行跨职能工作,以维护:

    • 现代顶尖人才平台: 顶尖的数据科学专家需要尖端的工具和基础设施来完成他们最好的工作, 以及数据的无缝访问.
    • 遵从性越好,风险越小: 通过一致的流程确保客户的信任和法规遵从性, 集中的基础设施, 对敏感数据的访问受限, 以及遵守数据驻留和数据主权法规.
    • 更大的业务影响: 增加为新直营平台提供信息的数据科学模型的数量和质量, 改善客户体验, 和增加利润.

    这就是Domino数据实验室和英伟达与高级副总裁David Menninger合作的原因 & 文塔纳研究中心的研究主任, 确定数据和分析高管在为混合的未来设计AI/ML堆栈时应该考虑的5个关键因素.

    下面是对考虑因素的初步了解

    使用mlop和gpu扩展数据科学

    MLOps平台和GPU加速可以帮助您快速将更多尖端模型投入生产, 但是孤立的数据和基础设施会破坏整个生命周期.

    管理本地和云端的分布式数据

    混合动力车将继续存在, 与大量不同的组织一起工作, 跨内部分布式数据, 云, 和多重云环境.

    用混合云策略利用数据引力

    数据驻留和数据主权法规通常会阻止数据科学的数据移动, 同时也使得基础设施成本难以预测.

    用混合mlop简化AI/ML治理

    混合MLOps体系结构允许组织更容易地实现内部基础设施和云基础设施的好处, 降低成本,提高运营效率.

    具有可扩展数据科学平台的未来AI战略

    采用MLOps平台支持其混合企业IT策略的组织,以平衡开放性, 敏捷性, 灵活的计算——无论数据位置如何——将获得战略优势.