エンドツーエンドの大規模なAIデータ管理：詳細
人工知能シリーズ
セッション2（全4セッション）
EBCソリューション シリーズ
ハイレベルなクラウド サービスの概要からAnsibleワークショップなどの技術的な詳細説明まで、ネットアップのエキスパートや業界関係者とともに学び、連携し、エンゲージすることができます。
要旨
ネットアップとNVIDIAで、エッジからコア、クラウドにわたる統合データ パイプラインを構築します。ONTAP AIはデータ ファブリックを活用して、データ パイプライン全体のデータ管理を単一プラットフォームで統合します。NetApp Data Science Toolkit を使用し、データ サイエンティストやデータ エンジニアはデータ ボリュームのプロビジョニング、削除、クローニング、スナップショット作成を数秒で行うことができます。ネットアップのAIポートフォリオが、きわめて要件の厳しい ML/DLワークロードに対しても、いかに効率的で拡張性に優れたパフォーマンスを提供できるか、ご紹介します。
重要なポイント
- ネットアップは標準的なオープンソースのツールを統合しており、ユーザは異なる環境にあるさまざまなソースからのデータ取り込みを自動化することができます。
- ネットアップは、エッジ、コア、クラウドにまたがるAI/ML/DL環境を構築し、従来型データ ソースや最新のデータソースと統合できるようにします。
- NetApp Data Science Toolkitは、データ管理機能をシンプルなPythonインターフェイスで実現し、データ サイエンティストによるセルフサービスを可能にします。
- ネットアップのAIポートフォリオは、きわめて要件の厳しい ML/DLワークロードに対しても、効率的で拡張性に優れたパフォーマンスを提供します。
その他のセッション
このシリーズの他のセッションもご覧ください。
- （S1）AIの大規模導入のためのインフラ要件
- （S3）データ分析向けデータ エンジニアリング プラットフォームを刷新
- （S4）AIヘルスケアやライフサイエンス分野におけるネットアップ
地域別の講演者の経歴
データの課題解決をサポートするスペシャリストをご紹介します。彼らは仕事の話をするのが大好きなスペシャリストです。現実的で業界に特化した質問をお楽しみください。
Mike Oglesby
テクニカル マーケティング エンジニア
Dave Arnette
テクニカル マーケティング エンジニア
William Vick氏
NVIDIA l NALA DGX AI データ センター ヘッド
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