2019.10.10

HPE, 머신러닝 수명 주기 관리하는 엔터프라이즈급 솔루션 ‘HPE ML Ops’ 출시

편집부 | CIO KR
HPE가 컨테이너 기반 소프트웨어 솔루션인 HPE ML Ops(Machine Learning Ops)를 출시했다고 밝혔다. 

이 솔루션은 온프레미스, 퍼블릭 클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경을 위한 머신러닝 모델의 수명 주기를 관리한다. 또한 데브옵스(DevOps)와 유사한 프로세스를 도입하여 머신러닝의 워크플로우를 표준화하고 AI 구현에 필요한 기간을 수개월에서 수일로 단축시킨다.

HPE ML Ops 솔루션은 데이터 사이언스 팀이 분산된 AI/ML 및 분석 기능을 위한 컨테이너 환경에 온디맨드 방식으로 접근할 수 있도록 함으로써 블루데이터(BlueData) EPIC 컨테이너 소프트웨어 플랫폼의 기능을 확장한다.

HPE는 지난해 11월 AI, 분석 및 컨테이너 서비스를 강화하기 위해 블루데이터를 인수했다. 블루데이터 솔루션은 HPE의 하이브리드 IT 솔루션 및 HPE 포인트넥스트(Pointnext) 서비스를 보완함으로써 기업 고객들의 성공적인 AI 도입을 지원한다.

기업들이 AI를 도입한 사례는 지난 4년간 두 배 이상 증가했을 뿐만 아니라, 이상거래탐지, 개인맞춤형 의료, 고객 예측 분석 등 광범위한 분야에서 AI를 활용할 수 있도록 머신러닝 및 딥 러닝 모델 구축에도 상당한 규모의 시간과 자원이 투자되고 있다.

이와 같은 도입 증가 및 투자에도 불구하고 많은 기술 전문가들은 머신러닝 모델을 성공적으로 도입, 관리하고 이를 통해 비즈니스 가치를 실현시키는 데 있어 최종 구간격인 운영화 단계에서 어려움을 겪고 있다. 가트너에 따르면 운영화의 한계로 인해 2021년까지 진행 중인 머신러닝 프로젝트 중 50% 이상은 완전 도입이 불가능하다.

그러나 HPE ML Ops는 데이터 확보, 모델 구축, 학습, 도입에서부터 모니터링 및 협업까지 머신러닝 전체의 수명 주기를 관리함으로써 머신러닝 실험, 파일럿 프로젝트에서부터 엔터프라이즈급 운영과 생산에 이르는 모든 AI 이니셔티브를 변환시킨다.

HPE 하이브리드 IT사업부 상무 겸 최고기술책임자 쿠마 스리칸티는 “HPE는 HPE ML Ops를 통해 온프레미스 및 하이브리드 클라우드 도입을 위해 머신러닝의 전체 수명 주기를 운영화할 수 있는 엔터프라이즈급 솔루션을 제공한다”며, “또한 머신러닝에 데브옵스 수준의 속도와 민첩성을 제공해 기업이 AI를 활용해 비즈니스 가치를 실현하는 데 걸리는 시간을 단축시킨다”고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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2019.10.10

HPE, 머신러닝 수명 주기 관리하는 엔터프라이즈급 솔루션 ‘HPE ML Ops’ 출시

편집부 | CIO KR
HPE가 컨테이너 기반 소프트웨어 솔루션인 HPE ML Ops(Machine Learning Ops)를 출시했다고 밝혔다. 

이 솔루션은 온프레미스, 퍼블릭 클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경을 위한 머신러닝 모델의 수명 주기를 관리한다. 또한 데브옵스(DevOps)와 유사한 프로세스를 도입하여 머신러닝의 워크플로우를 표준화하고 AI 구현에 필요한 기간을 수개월에서 수일로 단축시킨다.

HPE ML Ops 솔루션은 데이터 사이언스 팀이 분산된 AI/ML 및 분석 기능을 위한 컨테이너 환경에 온디맨드 방식으로 접근할 수 있도록 함으로써 블루데이터(BlueData) EPIC 컨테이너 소프트웨어 플랫폼의 기능을 확장한다.

HPE는 지난해 11월 AI, 분석 및 컨테이너 서비스를 강화하기 위해 블루데이터를 인수했다. 블루데이터 솔루션은 HPE의 하이브리드 IT 솔루션 및 HPE 포인트넥스트(Pointnext) 서비스를 보완함으로써 기업 고객들의 성공적인 AI 도입을 지원한다.

기업들이 AI를 도입한 사례는 지난 4년간 두 배 이상 증가했을 뿐만 아니라, 이상거래탐지, 개인맞춤형 의료, 고객 예측 분석 등 광범위한 분야에서 AI를 활용할 수 있도록 머신러닝 및 딥 러닝 모델 구축에도 상당한 규모의 시간과 자원이 투자되고 있다.

이와 같은 도입 증가 및 투자에도 불구하고 많은 기술 전문가들은 머신러닝 모델을 성공적으로 도입, 관리하고 이를 통해 비즈니스 가치를 실현시키는 데 있어 최종 구간격인 운영화 단계에서 어려움을 겪고 있다. 가트너에 따르면 운영화의 한계로 인해 2021년까지 진행 중인 머신러닝 프로젝트 중 50% 이상은 완전 도입이 불가능하다.

그러나 HPE ML Ops는 데이터 확보, 모델 구축, 학습, 도입에서부터 모니터링 및 협업까지 머신러닝 전체의 수명 주기를 관리함으로써 머신러닝 실험, 파일럿 프로젝트에서부터 엔터프라이즈급 운영과 생산에 이르는 모든 AI 이니셔티브를 변환시킨다.

HPE 하이브리드 IT사업부 상무 겸 최고기술책임자 쿠마 스리칸티는 “HPE는 HPE ML Ops를 통해 온프레미스 및 하이브리드 클라우드 도입을 위해 머신러닝의 전체 수명 주기를 운영화할 수 있는 엔터프라이즈급 솔루션을 제공한다”며, “또한 머신러닝에 데브옵스 수준의 속도와 민첩성을 제공해 기업이 AI를 활용해 비즈니스 가치를 실현하는 데 걸리는 시간을 단축시킨다”고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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