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概要

データサイエンスチームが必要とする ITに適したプラットフォーム

企業のデータサイエンスチームは、業務データへのアクセスや、包括的な機械学習ワークフローに必要となるツールやコンピューティングリソースにアクセスできる必要があり、一方業務側は、データガバナンスとインフラストラクチャのコストを管理する必要があります。Cloudera Machine Learning は、データサイエンスチームが必要とする統制が確保された業務データやツールと共に、クラウドの俊敏性と経済性をセルフサービスの機械学習ワークフローに提供します。

ユースケース

  • クラウドのための機械学習モデルのトレーニング
  • クラウドのための大規模なバッチスコアリング
  • クラウドで発生したデータを使用する包括的な ML

クラウドのための機械学習モデルのトレーニング

オンプレミスのインフラストラクチャの負荷では、機械学習処理のモデルトレーニングが不可能ではありませんか?Cloudera Machine Learningでは、管理下にある業務データをオンプレミスからクラウドに容易にレプリケートし、オンプレミスで発生したデータを使ったモデルのトレーニングと導入に必要なデータやツール、そしてコンピューティングリソースを、事前に消費制限を設定した上で新しい ML ワークスペースをチームに提供することができます。

クラウドのための大規模なバッチスコアリング

MLモデルはオンプレミスでトレーニングされ、推論データについていはクラウドにある場合でも、Cloudera Machine Learningでは、クラウドストレージに存在するイメージやセンサーデータといった大規模なデータに対して、バッチ処理でスコアリングを行うことができます。IT 部門がリソースの消費制限量を予め設定したMLワークスペースを提供することができるため、データサイエンスチームは、自動拡張と自動サスペンディングが可能な TensorFlow や Spark ジョブを使って、過剰なコストが発生させることなく、データを迅速に処理することができます。

クラウドで発生したデータを使用する包括的な ML

機械学習プロジェクトのためのデータは、クラウド環境で発生する場合があります。Cloudera Machine Learningでは、クラウド環境で発生したデータを使ったモデルのトレーニングと導入に必要なツールや、事前に消費制限を設定したコンピューティングリソースを、新しい ML ワークスペースとしてチームに提供することができます。

Cloudera Machine Learning の動作の仕組み

アドミニストレータが、業務ワークロードに影響を与えることなく、いかに迅速に新しいデータサイエンスチームを参加させ、包括的な ML に必要な業務データやツール、コンピューティングリソースを待ち時間なしで提供できるかという点についてご確認ください。

 

Cloudera Machine Learning の動作の仕組み

アドミニストレータが、業務ワークロードに影響を与えることなく、いかに迅速に新しいデータサイエンスチームを参加させ、包括的な ML に必要な業務データやツール、コンピューティングリソースを待ち時間なしで提供できるかという点についてご確認ください。

 

主なメリットと機能

アドミニストレータは、Cloudera Machine Learning によって、新しい機械学習用のワークスペースを数クリックでデータサイエンスチームに提供し、包括的なMLに必要なプロジェクト環境やリソースを、待ち時間なしで利用できるようにします。

アドミニストレータは、Cloudera Machine Learning によって、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境を横断する形で、データセットの容易なレプリケーションを実施できるようになります。データサイエンスチームは、企業データのセキュリティとガバナンスコントロールはそのままに、必要とする業務データにセルフサービスでアクセスできるようになります。

現代のデータサイエンスチームは、Python や R、Scale for Spark に限らず、イノベーションやコラボレーションに必要な最新のオープンソースツールやライブラリを必要としているだけでなく、自分達に合った統合開発環境 (IDE) で作業を進めたいと考えています。 Cloudera Machine Learning は、熟練者に対してそれぞれが好むツールを選択する自由を提供する一方、管理上の負荷をかけることなく、セキュリティや効率性、さらに拡張性を維持していくことができます。

イノベーションは予測できませんが、同時に止めることもできなものです。 Cloudera Machine Learning は、データサイエンスチームの迅速な作業の完了に必要となるスケールアウトで多様なリソースを提供する一方、IT 部門は事前に予防線を張って、インフラストラクチャのリソースやコストを容易に管理し最適化できるよう調整しておくことができます。

データがなければ機械学習は始められず、モデルのトレーニングなしで終わることもありません。業務のためのMLには、データエンジニアリングやモデルのトレーニング、実験のトラッキング、業務へのモデルの導入と管理が不可欠です。Cloudera Machine Learning は、このような機能を相互に切り替えたりつなぎ合わせる必要なく、すべてを1つのまとまった環境として提供します。

ハイブリッドであるか、マルチクラウド環境であるかに関わらず、皆様のMLプラットフォームはポータブルになっていますか?Cloudera Machine Learningでは、孤立化したサイロを発生させたり、また、包括的な ML のための堅牢なワークフローやプロセスの構築にデータサイエンスチームが必要とする一貫性のあるユーザーエクスペリエンスを損ねることなく、データやインフラストラクチャをどこへでも移動させることができます。

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エンタープライズクラスのセキュリティとガバナンス

専用の管理用統合インターフェースを備えた、プラットフォームデータとメタデータのセキュリティ、ガバナンス、さらにコントロール機能。データセキュリティ、ガバナンスおよびコントロールポリシーを一度設定すれば、どこでも一貫した適用が可能で、運用コストの削減とビジネスリスクを低減できると共に、インフラストラクチャを自由に柔軟に選択することができるようになります。

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