Preisgestaltung

Red Hat Preisprofil

Red Hat ist eine flexible, skalierbare KI- und ML-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, KI-fähige Anwendungen in großem Umfang in hybriden Cloud-Umgebungen zu erstellen und bereitzustellen.

Standort des Hauptquartiers

Raleigh, North Carolina, USA

Kategorie:

Wichtigste Erkenntnisse

Kollaboratives Umfeld

OpenShift Data Science bietet eine kollaborative Umgebung, in der Datenwissenschaftler, Entwickler und IT-Ops-Teams gemeinsam an ML-Modellen arbeiten, experimentieren und iterieren können.

Vorbereitung der Daten

Mit OpenShift Data Science können Sie große Datensätze mit verteilten Verarbeitungstools wie Apache Spark und Dask verwalten und vorverarbeiten.

Modell-Einsatz

Nahtlose Bereitstellung von Modellen in der Produktion mit Kubeflow, Seldon Core oder anderen Container-basierten Tools, mit automatischer Skalierung und Lastausgleich.

Produktübersicht

Red Hat OpenShift Data Science ist eine Cloud-native Plattform für Unternehmen zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen in großem Umfang. Sie ist Teil der Red Hat OpenShift-Suite von Kubernetes-basierten Lösungen, die eine einheitliche Umgebung für Datenwissenschaftler, Entwickler und IT-Betriebsteams zur Zusammenarbeit bei KI- und ML-Workflows bieten.

OpenShift Data Science nutzt Kubernetes für die Container-Orchestrierung und bietet integrierte Tools für die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen, von der Datenaufbereitung und dem Modelltraining bis zur Bereitstellung und Überwachung. Es lässt sich außerdem nahtlos in Red Hat OpenShift integrieren und bietet eine sichere, skalierbare und zuverlässige Umgebung für die Entwicklung von KI/ML-Anwendungen sowohl in lokalen als auch in Cloud-Umgebungen.

INSIGHTS

Unsere Erkenntnisse über die Preisgestaltung von Red Hat

14 Tage kostenloser Test

Preisinformationen sind nicht öffentlich zugänglich

Kostenpflichtige Optionen

Verfügbare Preismodelle

Wie viel kostet Red Hat?

Red Hat veröffentlicht seine Preise nicht auf seiner Website, da die Kosten von Faktoren wie der Unternehmensgröße, den ausgewählten Produkten und spezifischen Anforderungen abhängen können. Die genauesten und individuellsten Preisinformationen erhalten Sie am besten, wenn Sie Red Hat direkt über die Website kontaktieren oder mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen.

Was Benutzer über die Preise von Red Hat sagen

Kelly R.

Meine allgemeine Erfahrung mit Red Hat OpenShift Data Science war ausgezeichnet. Die Software hat meine Erwartungen in Bezug auf Leistung und Benutzerfreundlichkeit übertroffen. Darüber hinaus waren der Support und die Dokumentation von Red Hat äußerst hilfreich bei der Lösung von Problemen oder Bedenken, die aufgetreten sind. Sie eignet sich besonders für Forschungs- und Entwicklungsprojekte sowie für Unternehmen, die Datenanalysen in Echtzeit benötigen. Die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, und die Integration mit anderen Tools ermöglichen es den Benutzern, effizient zu arbeiten.

Jaime M.

Hat Red Mit der Containerisierung bietet OpenShift Data Science eine unverwechselbare Methode zur Verwaltung von Data-Science-Workflows. Wir können diese Fähigkeit nutzen, um unsere Finanzmodelle, Algorithmen und Datenpipelines zu verpacken und so die Konsistenz und Reproduzierbarkeit über verschiedene Forschungsphasen hinweg sicherzustellen. Sie rationalisiert die Erstellung und Anwendung anspruchsvoller Finanzmodelle und verbessert die Effizienz unserer Arbeit. Aktuelle Daten sind für die Finanzanalyse unerlässlich. Dank der Fähigkeit von OpenShift Data Science, Daten in Echtzeit zu verarbeiten, können wir Finanzdaten auswerten und darauf reagieren, sobald sie generiert oder empfangen werden, was es von vielen anderen Plattformen unterscheidet. Für die Überwachung von Markttrends, die Anpassung von Investitionsplänen an sich verändernde wirtschaftliche Bedingungen und die Verfolgung von Marktbewegungen ist diese Echtzeitfähigkeit entscheidend.

miguel g.

Ausgezeichnete Plattform, die die Flexibilität und Skalierbarkeit von Red Hat OpenShift mit den Möglichkeiten von Data Science kombiniert. Diese Lösung bietet eine zentralisierte, integrierte Umgebung, die die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von Data-Science-Anwendungen erleichtert. Die Fähigkeit, große Datenmengen in relevante und umsetzbare Informationen umzuwandeln, hat das Wachstum und den Erfolg vieler Unternehmen vorangetrieben.

Adrian Andres J.

Skalierbarkeit - die Aktivierung der Containerisierung kann auch eine Menge Ressourcen erfordern. Die gleichzeitige Ausführung zahlreicher Container kann die Hardware-Ressourcen belasten und viel Rechenleistung erfordern. Infolgedessen könnten Hardwareänderungen erforderlich sein, was die Gesamtkosten der Implementierung in die Höhe treiben würde.

Marcos P.

Wenn es darum geht, die Containerisierung mühelos in den Workflow des maschinellen Lernens einzubinden, zeichnet sich Red Hat OpenShift Data Science aus. Diese Funktionalität stellt sicher, dass in einer Umgebung erstellte Machine-Learning-Modelle in anderen Produktions- und Entwicklungsphasen zuverlässig angewendet werden können. Sie ermöglicht einen nahtlosen Übergang von der Entwicklung zur Produktion und beseitigt die Kompatibilitätsprobleme, die manchmal mit der Bereitstellung von Modellen verbunden sind. Es bietet eine zentrale Plattform, auf der Analysten, Ingenieure und Datenwissenschaftler problemlos zusammenarbeiten können. Dieses kollaborative Umfeld fördert den Wissensaustausch, verkürzt die Projektdurchlaufzeiten und verbessert die Qualität der Modelle für maschinelles Lernen.

Kelly R.

Adrian Andres J.

Jaime M.

Marcos P.

miguel g.

Bewertung der Red Hat-Preise

AutoML: 4.8/5

OpenShift Data Science kann um Tools für AutoML-Funktionen erweitert werden, mit denen Benutzer automatisch Modelle für maschinelles Lernen erstellen und optimieren können. Diese Tools wurden entwickelt, um den Prozess für Datenwissenschaftler und andere Benutzer zu vereinfachen, die keine tiefgreifenden Kenntnisse im maschinellen Lernen haben.

Anpassung: 4.8/5

OpenShift Data Science unterstützt eine breite Palette von Open-Source- und Drittanbieter-KI/ML-Frameworks, einschließlich Tools für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision und Reinforcement Learning.

Skalierbarkeit: 4.9/5

Führen Sie KI- und ML-Workloads in großem Umfang aus und nutzen Sie Kubernetes, um Ressourcen für große Datensätze und komplexe Modelle effizient zu verwalten.

FAQ zur Preisgestaltung von Red Hat

Für wen ist Red Hat OpenShift Data Science gedacht?

OpenShift Data Science richtet sich an Organisationen und Teams, die sich mit Data Science, maschinellem Lernen und KI-Projekten beschäftigen. Es richtet sich an:

- Datenwissenschaftler: Zum Erstellen, Trainieren und Experimentieren mit ML-Modellen.
- Entwickler: Für die Integration von ML-Modellen in Produktionsanwendungen.
- IT-Betriebsteams: Für die Verwaltung der Infrastruktur, die Skalierung von Ressourcen und die Gewährleistung von Sicherheit und Compliance. Es ist ideal für Unternehmensanwender, die maschinelle Lernlasten skalieren und gleichzeitig die Kontrolle über Sicherheit und Governance behalten müssen.

Muss ich ein Kubernetes-Experte sein, um OpenShift Data Science zu nutzen?

Nein, Sie müssen kein Experte für Kubernetes sein. OpenShift Data Science baut zwar auf Kubernetes auf, abstrahiert aber einen Großteil der Komplexität. Die Plattform bietet Tools wie Jupyter Notebooks, Kubeflow Pipelines und MLflow zur Vereinfachung des ML-Lebenszyklus, sodass sich Datenwissenschaftler und Entwickler auf die Erstellung und Bereitstellung von Modellen konzentrieren können, anstatt die Infrastruktur zu verwalten.

Kann ich GPUs für die Modellschulung in OpenShift Data Science verwenden?

Ja, Red Hat OpenShift Data Science unterstützt GPU-Beschleunigung für das Training von Deep Learning-Modellen. Die Plattform ermöglicht Ihnen die Verwendung von GPUs (NVIDIA) für schnellere Berechnungen bei der Arbeit mit ressourcenintensiven Modellen, wie z. B. tiefen neuronalen Netzen. OpenShift Data Science unterstützt Multi-Node- und Multi-GPU-Konfigurationen für das Training von Modellen in großem Maßstab.

Wie handhabt OpenShift Data Science die Skalierung von Ressourcen?

OpenShift Data Science basiert auf Kubernetes, das eine elastische Skalierung der Ressourcen ermöglicht. Die Plattform kann Rechenressourcen (z. B. CPU, Arbeitsspeicher und GPUs) automatisch skalieren, je nach Bedarf der Arbeitslast. Kubernetes übernimmt die Orchestrierung von Containern und stellt sicher, dass die Ressourcen effizient zugewiesen werden und die Arbeitslasten je nach Bedarf nach oben oder unten skaliert werden können.