De leverancier van moderne, cloudgeoptimaliseerde machine learning- en analytics-oplossingen Cloudera lanceert binnenkort een ‘à§loud native’ platform voor machine learning. Het platform Cloudera Machine Learning wordt ondersteund door de containertechnologie van Kubernetes.
De binnenkort te lanceren oplossing, waarvan volgens de aanbieder nu al een preview beschikbaar is, moet een aanvulling vormen op de zakelijke selfservice-oplossingen van Cloudera voor data science. Dit nieuwe platform combineert snelle inrichting en automatische schaalbaarheid met de gecontaineriseerde, gedistribueerde verwerking van data binnen heterogene IT-omgevingen. Daarnaast biedt de te lanceren oplossing ook veilige toegang tot data in on-premise-, publieke cloud- en hybride omgevingen.
Ondersteuning van Kubernetes
De ondersteuning van het Kubernetes-ecosysteem en de bijbehorende containertechnologie helpt de oplossing onder andere bij de integratie met de diverse on premise-, publieke (multicloud)- en hybride cloudomgevingen.
Mogelijkheden die hieruit naar voren komen, zijn volgens de leverancier onder meer naadloze portabiliteit voor private, publieke en hybride cloudomgevingen, een snelle inrichting en automatische opschaling van cloudomgevingen, horizontaal schaalbare mogelijkheden voor data engineering en machine learning, een razendsnelle deep learning-functionaliteit dankzij gedistribueerde GPU-planning en -training en een veilige toegang tot data binnen het Hadoop Distributed File System (HDFS), object stores in cloudomgevingen en externe databases.
Toepassingen van Cloudera Machine Learning
Concreet maakt de oplossing, in tegenstelling tot andere tools voor grootschalige verwerking van data die slechts een paar aspecten van de machine learning-workflow ondersteunen of alleen voor publieke cloudomgevingen toegankelijk zijn, het mogelijk om een combinatie van data engineering en data science op alle mogelijke typen data in elke gewenste locatie toe te passen. Ook maakt het platform, aldus Cloudera, een einde aan datasilo’s, zodat de complete workflow sneller verloopt.
Andere toepassingen van het platform zijn onder meer het versnellen van machine learning-processen, van het onderzoekstadium tot het productiestadium. Ook kunnen gebruikers eenvoudig omgevingen inrichten en opschalen, zodat ze minder tijd hoeven te besteden aan de infrastructuur en meer tijd overhouden voor innovatie.
Beschikbaarheid
Geïnteresseerden kunnen een verzoek indienen voor toegang tot een preview van Cloudera Machine Learning, dat in 2019 zal worden uitgebracht.