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Was ist Red Hat OpenShift Data Science?

Red Hat® OpenShift® Data Science ist eine quelloffene ML-Plattform (Machine Learning) für die Hybrid Cloud. Sie bietet eine vollständig unterstützte Umgebung für die Einführung von MLOps-Best Practices, in der Data Scientists und Entwicklungsteams schnell ML-Workloads und -Modelle On-Premise sowie in der Public Cloud trainieren, bereitstellen und überwachen können.

Preview demo of Red Hat OpenShift Data Science Dauer des Videos: 5:38

Illustration einer Figur, die KI/ML-Oberflächen verwendet

Beschleunigte Data Science

Mit Red Hat OpenShift Data Science können Unternehmen im Handumdrehen KI/ML-Modelle entwickeln und bereitstellen, da die Lösung Open Source-Tools in kommerzielle Partneranwendungen integriert.

Die in Red Hat OpenShift Data Science erstellten ML-Modelle können problemlos an andere Plattformen angepasst werden, sodass sie in Produktivumgebungen, Containern, lokal, am Netzwerkrand oder in der Public Cloud bereitgestellt werden können. In vielen verschiedenen Umgebungen, in denen OpenShift ausgeführt werden kann.

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Features und Vorteile

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Weniger Zeitaufwand für das KI-Infrastrukturmanagement

Red Hat OpenShift Data Science bietet eine flexible Umgebung für Data Scientists, Engineers sowie Entwicklerinnen und Entwickler, in der sie Projekte schneller und effizienter erstellen, bereitstellen und integrieren können. Weiterhin sorgen eingebettete Sicherheitsfunktionen und die Operator-Lifecycle-Integration für zusätzliche Zeiteinsparungen.

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Getestete und unterstützte KI/ML-Tools

Red Hat verfolgt, integriert, testet und unterstützt bekannte KI/ML-Tools und die Modellbereitstellung auf der Red Hat OpenShift Anwendungsplattform, damit Sie es nicht tun müssen. OpenShift Data Science profitiert von mehreren Jahren Erfahrung mit dem Community-Projekt „Open Data Hub“ von Red Hat.

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Flexibilität in der gesamten Hybrid Cloud

Red Hat OpenShift Data Science ist wahlweise als selbst gemanagte Software oder als vollständig gemanagter Cloud Service zusätzlich zu OpenShift verfügbar. Es bietet eine sichere und flexible Plattform, bei der Sie selbst entscheiden können, wo Sie Ihre Modelle entwickeln und bereitstellen möchten: On-Premise, in der Public Cloud oder sogar am Netzwerkrand.

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Einsatz von Best Practices

Red Hat Consulting und Red Hat Open Innovation Labs bieten Services an, mit denen Sie Red Hat OpenShift Data Science in vollem Umfang installieren, konfigurieren und nutzen können. 

Machen Sie sich mit Best Practices vertraut, und erstellen Sie ein eigenes ML-Pipeline-Projekt mit DevOps und MLOps – nach der bewährten Red Hat Methode.

Red Hat OpenShift Service on AWS (ROSA) kennenlernen

Mehr Möglichkeiten mit dem Partnernetzwerk von Red Hat

Verbessern Sie die funktionsübergreifende Zusammenarbeit und vereinfachen Sie die Wartung, indem Sie die zentrale Red Hat OpenShift Data Science Plattform um zusätzliche integrierte Services und Produkte von Red Hat erweitern.

Zusammenarbeit per Jupyter Notebooks-as-a-Service

Stellen Sie Ihren Data Scientists vorgefertigte oder benutzerdefinierte Cluster Images zur Verfügung, damit diese Modelle mithilfe von Jupyter-Notebooks erstellen können. Red Hat OpenShift Data Science verfolgt Änderungen an Jupyter, TensorFlow, PyTorch und anderen Open Source-KI-Technologien.

Modellbereitstellung mit Red Hat OpenShift Data Science skalieren

Modelle können für die Integration in intelligente Anwendungen On-Premise, in der Public Cloud oder am Edge bereitgestellt werden. Diese Modelle können basierend auf Änderungen am Quell-Notebook neu erstellt, bereitgestellt und überwacht werden.

Innovation mit Open Source und Hybrid Cloud

Red Hat OpenShift Data Science integriert Open Source-Tools in das KI/ML-Partnernetzwerk von Red Hat, um die Entwicklung von Projekten zu beschleunigen und Plattformfunktionen zu optimieren. Mit dem Hybrid Cloud-Konzept von Red Hat können Sie außerdem die Bindung an einen Cloudanbieter beenden und Vendor Lock-ins minimieren.

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