Hewlett Packard Enterprise ha annunciato Hpe Ezmeral, un nuovo brand e portfolio software progettato per aiutare le aziende ad accelerare la trasformazione digitale in ogni ambito, dall’Edge al cloud. Hpe Ezmerall offre un portafoglio completo, tra cui l’orchestrazione e la gestione dei container, AI / ML e data analytics, controllo dei costi, IT automation, AI-driven operations e sicurezza, consentendo alle organizzazioni di crescere in agilità ed efficienza, sbloccare gli insights e innovare il business.
Il portafoglio Hpe Ezmeral svolge un ruolo essenziale nella strategia HPE edge-to-cloud piattaforma as-a-service.
Inoltre, Hpe ha introdotto nuovi servizi cloud HPE GreenLake, che offrono ovunque un’esperienza di cloud agile, a basso costo e omogenea. Tra le novità, HPE ha annunciato che HPE Ezmeral Container Platform e HPE Ezmeral ML Ops saranno resi disponibili come servizi cloud attraverso HPE GreenLake per offrire velocità e semplicità ancora maggiori rispetto allo sviluppo di applicazioni containerizzate e all’agilità garantita dalla tecnologia DevOps per lo sviluppo e il ciclo di vita di applicazioni di ML (Machine Learning).
Il software HPE Ezmeral Container Platform offre la flessibilità necessaria per distribuire e gestire applicazioni containerizzate su vasta scala su qualsiasi infrastruttura: data center aziendali, strutture di colocation, cloud pubblici multipli e nell’edge. I clienti possono eseguire applicazioni cloud-native o non-cloud-native in container senza sostenere costosi refactoring, gestire cluster Kubernetes multipli con un piano di controllo unificato e sfruttare un filesystem distribuito high-performance per dati persistenti e applicazioni ‘stateful’ attraverso Hpe Ezmeral Data Fabric e il progetto open source KubeDirector. Ora HPE Ezmeral Container Platform sarà anche fornita come servizio cloud tramite Hpe GreenLake.
Il software Hpe Ezmeral ML Ops sfrutta la containerizzazione per semplificare l’intero machine learning model lifecycle in ambienti on-premise, cloud pubblico, cloud ibrido e edge. La soluzione introduce un processo simile a DevOps per standardizzare i workflow di machine learning e accelerare le implementazioni AI da mesi a giorni. I clienti traggono vantaggio dall’attuazione più rapida dei progetti di data science AI / ML, eliminando i data silos, scalando facilmente dal progetto pilota alla produzione ed evitando costi e rischi legati allo spostamento dei dati. La piattaforma Hpe Ezmeral ML Ops sarà disponibile in modalità “as a service” anche tramite Hpe GreenLake.
