Punteggio dei prezzi

6.3

Profilo prezzi di Red Hat

Red Hat è una piattaforma AI e ML flessibile e scalabile che consente alle aziende di creare e fornire applicazioni abilitate all'AI su scala attraverso ambienti cloud ibridi.

Punti di forza

Ambiente collaborativo

OpenShift Data Science offre un ambiente collaborativo in cui data scientist, sviluppatori e team IT ops possono lavorare insieme su modelli ML, sperimentare e iterare.

Preparazione dei dati

OpenShift Data Science consente di gestire e preelaborare grandi insiemi di dati utilizzando strumenti di elaborazione distribuita come Apache Spark e Dask.

Distribuzione del modello

Distribuite senza problemi i modelli in produzione usando Kubeflow, Seldon Core o altri strumenti basati su container, con scalatura e bilanciamento del carico automatizzati.

Panoramica del prodotto

Red Hat OpenShift Data Science è una piattaforma cloud-native di livello enterprise per la creazione, l'addestramento e il deployment di modelli di machine learning su scala. Fa parte della suite di soluzioni basate su Kubernetes Red Hat OpenShift, progettata per fornire un ambiente unificato a data scientist, sviluppatori e team operativi IT per collaborare su flussi di lavoro di AI e machine learning (ML).

OpenShift Data Science sfrutta Kubernetes per l'orchestrazione dei container e fornisce strumenti integrati per la gestione dell'intero ciclo di vita dei modelli di apprendimento automatico, dalla preparazione dei dati e l'addestramento dei modelli alla distribuzione e al monitoraggio. Si integra inoltre perfettamente con Red Hat OpenShift, fornendo un ambiente sicuro, scalabile e affidabile per la creazione di applicazioni AI/ML sia in ambienti on-premises che cloud.

APPROFONDIMENTI

Le nostre opinioni sui prezzi di Red Hat

01

14 giorni di prova gratuita

02

Le informazioni sui prezzi non sono disponibili al pubblico

03

Opzioni a pagamento

Modelli di prezzo disponibili

Quanto costa Red Hat?

Red Hat non divulga pubblicamente i prezzi sul proprio sito web, poiché i costi possono variare in base a fattori quali le dimensioni dell'azienda, i prodotti selezionati e i requisiti specifici. Per informazioni più precise e personalizzate sui prezzi, è meglio contattare Red Hat direttamente attraverso il suo sito web o parlare con un rappresentante di vendita.

Cosa dicono gli utenti dei prezzi di Red Hat

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kelly R.

La mia esperienza complessiva con Red Hat OpenShift Data Science è stata eccellente. Il software ha superato le mie aspettative in termini di prestazioni e facilità d'uso. Inoltre, il supporto e la documentazione forniti da Red Hat sono stati estremamente utili per risolvere eventuali problemi o dubbi. È particolarmente adatto per i progetti di ricerca e sviluppo e per le aziende che richiedono l'analisi dei dati in tempo reale. La capacità di elaborare grandi volumi di dati e l'integrazione con altri strumenti consentono agli utenti di lavorare in modo efficiente.

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Jaime M.

Hat Red Con la containerizzazione, OpenShift Data Science offre un metodo distintivo per la gestione dei flussi di lavoro della scienza dei dati. Possiamo utilizzare questa funzionalità per impacchettare i nostri modelli finanziari, algoritmi e pipeline di dati, assicurando coerenza e riproducibilità nelle diverse fasi della ricerca. Questo semplifica la creazione e l'applicazione di modelli finanziari sofisticati, migliorando l'efficacia del nostro lavoro. I dati aggiornati sono essenziali per l'analisi finanziaria. Possiamo valutare e rispondere ai dati finanziari nel momento in cui vengono generati o ricevuti grazie alla capacità di OpenShift Data Science di elaborare i dati in tempo reale, che la distingue da molte altre piattaforme. Per monitorare le tendenze del mercato, adattare i piani di investimento alle mutevoli condizioni economiche e seguire i movimenti del mercato, questa capacità in tempo reale è fondamentale.

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miguel g.

Eccellente piattaforma che combina la flessibilità e la scalabilità di Red Hat OpenShift con le capacità della scienza dei dati. Questa soluzione offre un ambiente centralizzato e integrato che semplifica lo sviluppo, la distribuzione e la gestione delle applicazioni di data science. La capacità di trasformare grandi volumi di dati in informazioni rilevanti e fruibili ha alimentato la crescita e il successo di molte aziende.

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Adrian Andres J.

La scalabilità, che consente la containerizzazione, può anche richiedere molte risorse. L'esecuzione di numerosi container contemporaneamente potrebbe gravare sulle risorse hardware e richiedere molta potenza di elaborazione. Di conseguenza, potrebbero essere necessarie modifiche all'hardware, con conseguente aumento del costo complessivo dell'implementazione.

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Marcos P.

Quando si tratta di incorporare senza sforzo la containerizzazione nel flusso di lavoro dell'apprendimento automatico, Red Hat OpenShift Data Science eccelle. Questa funzionalità assicura che i modelli di apprendimento automatico creati in un ambiente possano essere applicati in modo affidabile durante le altre fasi di produzione e sviluppo. La transizione dallo sviluppo alla produzione avviene senza soluzione di continuità, eliminando i problemi di compatibilità talvolta legati alla distribuzione dei modelli. Offre una piattaforma centrale in cui analisti, ingegneri e data scientist possono facilmente collaborare. Questo ambiente collaborativo favorisce lo scambio di conoscenze, accelera i tempi di realizzazione dei progetti e migliora la qualità dei modelli di apprendimento automatico.

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kelly R.

La mia esperienza complessiva con Red Hat OpenShift Data Science è stata eccellente. Il software ha superato le mie aspettative in termini di prestazioni e facilità d'uso. Inoltre, il supporto e la documentazione forniti da Red Hat sono stati estremamente utili per risolvere eventuali problemi o dubbi. È particolarmente adatto per i progetti di ricerca e sviluppo e per le aziende che richiedono l'analisi dei dati in tempo reale. La capacità di elaborare grandi volumi di dati e l'integrazione con altri strumenti consentono agli utenti di lavorare in modo efficiente.

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Adrian Andres J.

La scalabilità, che consente la containerizzazione, può anche richiedere molte risorse. L'esecuzione di numerosi container contemporaneamente potrebbe gravare sulle risorse hardware e richiedere molta potenza di elaborazione. Di conseguenza, potrebbero essere necessarie modifiche all'hardware, con conseguente aumento del costo complessivo dell'implementazione.

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Jaime M.

Hat Red Con la containerizzazione, OpenShift Data Science offre un metodo distintivo per la gestione dei flussi di lavoro della scienza dei dati. Possiamo utilizzare questa funzionalità per impacchettare i nostri modelli finanziari, algoritmi e pipeline di dati, assicurando coerenza e riproducibilità nelle diverse fasi della ricerca. Questo semplifica la creazione e l'applicazione di modelli finanziari sofisticati, migliorando l'efficacia del nostro lavoro. I dati aggiornati sono essenziali per l'analisi finanziaria. Possiamo valutare e rispondere ai dati finanziari nel momento in cui vengono generati o ricevuti grazie alla capacità di OpenShift Data Science di elaborare i dati in tempo reale, che la distingue da molte altre piattaforme. Per monitorare le tendenze del mercato, adattare i piani di investimento alle mutevoli condizioni economiche e seguire i movimenti del mercato, questa capacità in tempo reale è fondamentale.

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Marcos P.

Quando si tratta di incorporare senza sforzo la containerizzazione nel flusso di lavoro dell'apprendimento automatico, Red Hat OpenShift Data Science eccelle. Questa funzionalità assicura che i modelli di apprendimento automatico creati in un ambiente possano essere applicati in modo affidabile durante le altre fasi di produzione e sviluppo. La transizione dallo sviluppo alla produzione avviene senza soluzione di continuità, eliminando i problemi di compatibilità talvolta legati alla distribuzione dei modelli. Offre una piattaforma centrale in cui analisti, ingegneri e data scientist possono facilmente collaborare. Questo ambiente collaborativo favorisce lo scambio di conoscenze, accelera i tempi di realizzazione dei progetti e migliora la qualità dei modelli di apprendimento automatico.

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miguel g.

Eccellente piattaforma che combina la flessibilità e la scalabilità di Red Hat OpenShift con le capacità della scienza dei dati. Questa soluzione offre un ambiente centralizzato e integrato che semplifica lo sviluppo, la distribuzione e la gestione delle applicazioni di data science. La capacità di trasformare grandi volumi di dati in informazioni rilevanti e fruibili ha alimentato la crescita e il successo di molte aziende.

Valutazione dei prezzi di Red Hat

AutoML: 4.8/5

OpenShift Data Science può essere esteso con strumenti per le funzionalità AutoML, che aiutano gli utenti a costruire e ottimizzare automaticamente i modelli di apprendimento automatico. Questi strumenti sono progettati per semplificare il processo per i data scientist e altri utenti che potrebbero non avere una profonda esperienza nell'apprendimento automatico.

Personalizzazione: 4.8/5

OpenShift Data Science supporta un'ampia gamma di framework AI/ML open-source e di terze parti, tra cui strumenti per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la computer vision e l'apprendimento per rinforzo.

Scalabilità: 4.9/5

Eseguite carichi di lavoro AI e ML su scala, utilizzando Kubernetes per gestire in modo efficiente le risorse per grandi set di dati e modelli complessi.

FAQ sui prezzi di Red Hat

A chi si rivolge Red Hat OpenShift Data Science?

OpenShift Data Science si rivolge a organizzazioni e team impegnati in progetti di data science, machine learning e AI. Si rivolge a:

- Scienziati dei dati: Per costruire, addestrare e sperimentare modelli di ML.
- Sviluppatori: Per integrare i modelli di ML nelle applicazioni di produzione.
- Team di operazioni IT: Per gestire l'infrastruttura, scalare le risorse e garantire sicurezza e conformità. È ideale per gli utenti aziendali che devono scalare i carichi di lavoro di apprendimento automatico mantenendo il controllo sulla sicurezza e sulla governance.

Devo essere un esperto di Kubernetes per utilizzare OpenShift Data Science?

Non è necessario essere esperti di Kubernetes. OpenShift Data Science è costruito su Kubernetes, ma astrae gran parte della complessità. La piattaforma offre strumenti come Jupyter Notebooks, Kubeflow Pipelines e MLflow per semplificare il ciclo di vita del ML, consentendo agli scienziati dei dati e agli sviluppatori di concentrarsi sulla creazione e sulla distribuzione dei modelli piuttosto che sulla gestione dell'infrastruttura.

È possibile utilizzare le GPU per l'addestramento dei modelli in OpenShift Data Science?

Sì, Red Hat OpenShift Data Science supporta l'accelerazione GPU per l'addestramento di modelli di deep learning. La piattaforma consente di utilizzare le GPU (NVIDIA) per accelerare i calcoli quando si lavora con modelli ad alta intensità di risorse, come le reti neurali profonde. OpenShift Data Science supporta configurazioni multi-nodo e multi-GPU per la formazione di modelli su larga scala.

Come gestisce OpenShift Data Science lo scaling delle risorse?

OpenShift Data Science è costruito su Kubernetes, che consente una scalatura elastica delle risorse. La piattaforma può scalare automaticamente le risorse di calcolo (come CPU, memoria e GPU) in base alla domanda del carico di lavoro. Kubernetes gestisce l'orchestrazione dei container, assicurando che le risorse siano allocate in modo efficiente e che i carichi di lavoro possano aumentare o diminuire secondo le necessità.