Puntuación de los precios

Perfil de precios de Red Hat

Red Hat es una plataforma de IA y ML flexible y escalable que permite a las empresas crear y ofrecer aplicaciones habilitadas para IA a escala en entornos de nube híbrida.

Ubicación de la sede central

Raleigh, Carolina del Norte, EE.UU.

Categoría:

Puntos clave

Entorno de colaboración

OpenShift Data Science proporciona un entorno de colaboración en el que los científicos de datos, los desarrolladores y los equipos de operaciones de TI pueden trabajar juntos en modelos de ML, experimentar e iterar.

Preparación de datos

OpenShift Data Science te permite gestionar y preprocesar grandes conjuntos de datos utilizando herramientas de procesamiento distribuido como Apache Spark y Dask.

Despliegue del modelo

Despliega sin problemas modelos en producción utilizando Kubeflow, Seldon Core u otras herramientas basadas en contenedores, con escalado y equilibrio de carga automatizados.

Resumen del producto

Red Hat OpenShift Data Science es una plataforma empresarial nativa en la nube para crear, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático a escala. Forma parte del conjunto de soluciones basadas en Kubernetes de Red Hat OpenShift, diseñadas para proporcionar un entorno unificado para que científicos de datos, desarrolladores y equipos de operaciones de TI colaboren en flujos de trabajo de IA y aprendizaje automático (ML).

OpenShift Data Science aprovecha Kubernetes para la orquestación de contenedores y proporciona herramientas integradas para gestionar el ciclo de vida completo de los modelos de aprendizaje automático, desde la preparación de datos y la formación de modelos hasta la implantación y la supervisión. También se integra perfectamente con Red Hat OpenShift, proporcionando un entorno seguro, escalable y fiable para crear aplicaciones de IA/ML tanto en entornos locales como en la nube.

INSIGHTS

Nuestros puntos de vista sobre los precios de Red Hat

14 días de prueba gratuita

La información sobre precios no está disponible públicamente

Opciones de pago por uso

Modelos de precios disponibles

¿Cuánto cuesta Red Hat?

Red Hat no hace públicos sus precios en su sitio web, ya que los costes pueden variar en función de factores como el tamaño de la empresa, los productos seleccionados y los requisitos específicos. Para obtener la información de precios más precisa y personalizada, lo mejor es ponerse en contacto con Red Hat directamente a través de su sitio web o hablar con un representante de ventas.

Qué opinan los usuarios sobre los precios de Red Hat

kelly R.

Mi experiencia general con Red Hat OpenShift Data Science ha sido excelente. El software ha superado mis expectativas en cuanto a su rendimiento y facilidad de uso. Además, el soporte y la documentación proporcionados por Red Hat han sido extremadamente útiles para resolver cualquier problema o duda que haya surgido. Es especialmente adecuado para proyectos de investigación y desarrollo, así como para empresas que requieren análisis de datos en tiempo real. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y su integración con otras herramientas permite a los usuarios hacerlo con eficacia.

Jaime M.

Hat Red Con la contenedorización, OpenShift Data Science ofrece un método distintivo para gestionar los flujos de trabajo de la ciencia de datos. Podemos utilizar esta capacidad para empaquetar nuestros modelos financieros, algoritmos y canalizaciones de datos, asegurando la coherencia y la reproducibilidad a lo largo de las distintas fases de la investigación. Agiliza la creación y aplicación de modelos financieros sofisticados, mejorando la eficacia de nuestro trabajo. Los datos actualizados son esenciales para el análisis financiero. Podemos evaluar y responder a los datos financieros a medida que se generan o reciben gracias a la capacidad de OpenShift Data Science para el procesamiento de datos en tiempo real, que la distingue de muchas otras plataformas. Para controlar las tendencias del mercado, adaptar los planes de inversión a las cambiantes condiciones económicas y seguir los movimientos del mercado, esta capacidad en tiempo real es crucial.

miguel g.

Excelente plataforma que combina la flexibilidad y escalabilidad de Red Hat OpenShift con las capacidades de la ciencia de datos. Esta solución ofrece un entorno centralizado e integrado que facilita el desarrollo, despliegue y gestión de aplicaciones de ciencia de datos. La capacidad de transformar grandes volúmenes de datos en información relevante y procesable ha impulsado el crecimiento y el éxito de muchas empresas.

Adrián Andrés J.

La escalabilidad: habilitar la contenedorización también puede requerir muchos recursos. Ejecutar numerosos contenedores a la vez podría suponer una carga para los recursos de hardware y exigir mucha potencia de procesamiento. En consecuencia, podrían ser necesarios cambios en el hardware, lo que elevaría el coste total de la implementación.

Marcos P.

Cuando se trata de incorporar sin esfuerzo la contenedorización en el flujo de trabajo del aprendizaje automático, Red Hat OpenShift Data Science destaca. Esta funcionalidad garantiza que los modelos de aprendizaje automático creados en un entorno puedan aplicarse de forma fiable durante otras fases de producción y desarrollo. Hace que la transición del desarrollo a la producción sea fluida y elimina los problemas de compatibilidad a veces relacionados con el despliegue de modelos. Ofrece una plataforma central en la que analistas, ingenieros y científicos de datos pueden cooperar fácilmente. Este entorno colaborativo fomenta el intercambio de conocimientos, acelera los plazos de entrega de los proyectos y mejora el calibre de los modelos de aprendizaje automático.

kelly R.

Adrián Andrés J.

Jaime M.

Marcos P.

miguel g.

Valoración de los precios de Red Hat

AutoML: 4,8/5

OpenShift Data Science puede ampliarse con herramientas para capacidades AutoML, que ayudan a los usuarios a construir y optimizar automáticamente modelos de aprendizaje automático. Estas herramientas están diseñadas para simplificar el proceso a los científicos de datos y otros usuarios que no tengan una gran experiencia en aprendizaje automático.

Personalización: 4.8/5

OpenShift Data Science es compatible con una amplia gama de marcos de IA/ML de código abierto y de terceros, incluidas herramientas para el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la visión por ordenador y el aprendizaje por refuerzo.

Escalabilidad: 4,9/5

Ejecuta cargas de trabajo de IA y ML a escala, utilizando Kubernetes para gestionar eficientemente los recursos para grandes conjuntos de datos y modelos complejos.

Preguntas frecuentes sobre los precios de Red Hat

¿Para quién es Red Hat OpenShift Data Science?

OpenShift Data Science está dirigido a organizaciones y equipos implicados en proyectos de ciencia de datos, aprendizaje automático e IA. Está dirigido a:

- Científicos de datos: Para construir, entrenar y experimentar con modelos ML.
- Desarrolladores: Para integrar los modelos ML en las aplicaciones de producción.
- Equipos de Operaciones de TI: Para gestionar la infraestructura, escalar los recursos y garantizar la seguridad y el cumplimiento. Es ideal para usuarios empresariales que necesitan escalar cargas de trabajo de aprendizaje automático manteniendo el control sobre la seguridad y la gobernanza.

¿Necesito ser un experto en Kubernetes para utilizar OpenShift Data Science?

No, no necesitas ser un experto en Kubernetes. Aunque OpenShift Data Science se basa en Kubernetes, abstrae gran parte de la complejidad. La plataforma proporciona herramientas como Jupyter Notebooks, Kubeflow Pipelines y MLflow para simplificar el ciclo de vida de ML, permitiendo a los científicos de datos y desarrolladores centrarse en la construcción y despliegue de modelos en lugar de gestionar la infraestructura.

¿Puedo utilizar GPUs para el entrenamiento de modelos en OpenShift Data Science?

Sí, Red Hat OpenShift Data Science admite la aceleración por GPU para entrenar modelos de aprendizaje profundo. La plataforma te permite utilizar GPU (NVIDIA) para un cálculo más rápido cuando trabajes con modelos que consumen muchos recursos, como las redes neuronales profundas. OpenShift Data Science admite configuraciones multinodo y multi-GPU para el entrenamiento de modelos a gran escala.

¿Cómo gestiona OpenShift Data Science el escalado de recursos?

OpenShift Data Science se basa en Kubernetes, que permite un escalado elástico de los recursos. La plataforma puede escalar automáticamente los recursos informáticos (como CPU, memoria y GPU) en función de la demanda de cargas de trabajo. Kubernetes se encarga de la orquestación de los contenedores, garantizando que los recursos se asignen de forma eficiente y que las cargas de trabajo puedan ampliarse o reducirse según sea necesario.