Prijsscore

Prijzenprofiel Red Hat

Red Hat is een flexibel, schaalbaar AI- en ML-platform waarmee bedrijven AI-gebaseerde applicaties op schaal kunnen maken en leveren in hybride cloudomgevingen.

Hoofdkantoor

Raleigh, Noord-Carolina, VS

Categorie:

Belangrijkste opmerkingen

Samenwerkingsomgeving

OpenShift Data Science biedt een omgeving waarin datawetenschappers, ontwikkelaars en IT ops-teams kunnen samenwerken aan ML-modellen, experimenteren en itereren.

Voorbereiding van gegevens

Met OpenShift Data Science kun je grote datasets beheren en voorbewerken met gedistribueerde verwerkingstools zoals Apache Spark en Dask.

Modelimplementatie

Implementeer modellen naadloos in productie met Kubeflow, Seldon Core of andere containergebaseerde tools, met geautomatiseerde schaling en load balancing.

Productoverzicht

Red Hat OpenShift Data Science is een enterprise-grade, cloud-native platform voor het bouwen, trainen en implementeren van machine learning modellen op schaal. Het maakt deel uit van de Red Hat OpenShift suite van Kubernetes-gebaseerde oplossingen, ontworpen om een uniforme omgeving te bieden voor datawetenschappers, ontwikkelaars en IT-teams om samen te werken aan AI en machine learning (ML) workflows.

OpenShift Data Science maakt gebruik van Kubernetes voor containerorkestratie en biedt geïntegreerde tools voor het beheer van de volledige levenscyclus van machine learning-modellen, van datavoorbereiding en modeltraining tot implementatie en monitoring. Het integreert ook naadloos met Red Hat OpenShift en biedt een veilige, schaalbare en betrouwbare omgeving voor het bouwen van AI/ML-applicaties in zowel on-premises als cloudomgevingen.

INSIGHTS

Onze inzichten over de prijzen van Red Hat

14 dagen gratis uitproberen

Prijsinformatie is niet openbaar

Pay-as-you-go opties

Beschikbare prijsmodellen

Hoeveel kost Red Hat?

Red Hat maakt haar prijzen niet openbaar op haar website, omdat de kosten kunnen variëren op basis van factoren zoals bedrijfsgrootte, de geselecteerde producten en specifieke vereisten. Voor de meest nauwkeurige en persoonlijke prijsinformatie kunt u het beste rechtstreeks contact opnemen met Red Hat via hun website of spreken met een vertegenwoordiger.

Wat gebruikers zeggen over de prijzen van Red Hat

Kelly R.

Mijn algehele ervaring met Red Hat OpenShift Data Science is uitstekend. De software heeft mijn verwachtingen overtroffen wat betreft prestaties en gebruiksgemak. Daarnaast zijn de ondersteuning en documentatie van Red Hat zeer behulpzaam geweest bij het oplossen van problemen of zorgen die zich hebben voorgedaan. Het is vooral geschikt voor onderzoeks- en ontwikkelingsprojecten, maar ook voor bedrijven die real-time data-analyse nodig hebben. Dankzij de mogelijkheid om grote hoeveelheden gegevens te verwerken en de integratie met andere tools kunnen gebruikers efficiënt te werk gaan.

Jaime M.

Hat Red Met containerisatie biedt OpenShift Data Science een onderscheidende methode voor het beheren van data science workflows. We kunnen deze mogelijkheid gebruiken om onze financiële modellen, algoritmen en datapijplijnen te verpakken, zodat consistentie en reproduceerbaarheid in verschillende onderzoeksfasen gewaarborgd zijn. Het stroomlijnt de creatie en toepassing van geavanceerde financiële modellen en verbetert de effectiviteit van ons werk. Actuele gegevens zijn essentieel voor financiële analyse. We kunnen financiële gegevens evalueren en erop reageren op het moment dat ze worden gegenereerd of ontvangen dankzij de mogelijkheid van OpenShift Data Science om gegevens in realtime te verwerken, waarmee het zich onderscheidt van veel andere platforms. Voor het monitoren van markttrends, het aanpassen van investeringsplannen aan veranderende economische omstandigheden en het volgen van marktbewegingen is deze real-time mogelijkheid cruciaal.

miguel g.

Uitstekend platform dat de flexibiliteit en schaalbaarheid van Red Hat OpenShift combineert met de mogelijkheden van data science. Deze oplossing biedt een gecentraliseerde, geïntegreerde omgeving die het gemakkelijk maakt om data science-applicaties te ontwikkelen, in te zetten en te beheren. Het vermogen om grote hoeveelheden gegevens om te zetten in relevante en bruikbare informatie heeft de groei en het succes van veel bedrijven aangewakkerd.

Adrian Andres J.

Schaalbaarheid - het inschakelen van containerisatie kan ook veel middelen vergen. Het draaien van veel containers tegelijk kan een belasting vormen voor de hardwarebronnen en veel rekenkracht vragen. Hardwareveranderingen zouden hierdoor nodig kunnen zijn, wat de totale implementatiekosten zou verhogen.

Marcos P.

Als het gaat om het moeiteloos integreren van containerization in de machine learning workflow, blinkt Red Hat OpenShift Data Science uit. Deze functionaliteit zorgt ervoor dat machine learning-modellen die in de ene omgeving zijn gemaakt, betrouwbaar kunnen worden toegepast tijdens andere productie- en ontwikkelingsfasen. Het maakt de overgang van ontwikkeling naar productie naadloos en rekent af met de compatibiliteitsproblemen die soms gepaard gaan met de inzet van modellen. Het biedt een centraal platform waar analisten, ingenieurs en datawetenschappers gemakkelijk kunnen samenwerken. Deze samenwerkingsomgeving bevordert de uitwisseling van kennis, versnelt de doorlooptijd van projecten en verbetert de kwaliteit van machine-learningmodellen.

Kelly R.

Adrian Andres J.

Jaime M.

Marcos P.

miguel g.

Prijswaardering Red Hat

AutoML: 4.8/5

OpenShift Data Science kan worden uitgebreid met tools voor AutoML-mogelijkheden, waarmee gebruikers automatisch modellen voor machinaal leren kunnen bouwen en optimaliseren. Deze tools zijn ontworpen om het proces te vereenvoudigen voor datawetenschappers en andere gebruikers die misschien geen diepgaande expertise hebben in machine learning.

Aanpassing: 4.8/5

OpenShift Data Science ondersteunt een breed scala aan open-source en third-party AI/ML frameworks, waaronder tools voor natuurlijke taalverwerking (NLP), computer vision en reinforcement learning.

Schaalbaarheid: 4.9/5

Voer AI- en ML-workloads op schaal uit met Kubernetes om resources voor grote datasets en complexe modellen efficiënt te beheren.

FAQ over prijzen van Red Hat

Voor wie is Red Hat OpenShift Data Science?

OpenShift Data Science is gericht op organisaties en teams die betrokken zijn bij data science, machine learning en AI-projecten. Het richt zich op:

- Gegevenswetenschappers: Voor het bouwen, trainen en experimenteren met ML-modellen.
- Ontwikkelaars: Voor het integreren van ML-modellen in productietoepassingen.
- IT Operations-teams: Voor het beheren van infrastructuur, het schalen van resources en het waarborgen van beveiliging en compliance. Het is ideaal voor enterprise gebruikers die machine learning workloads moeten schalen met behoud van controle over beveiliging en governance.

Moet ik een Kubernetes-expert zijn om OpenShift Data Science te gebruiken?

Nee, je hoeft geen expert te zijn in Kubernetes. OpenShift Data Science is gebouwd op Kubernetes, maar abstraheert veel van de complexiteit. Het platform biedt tools zoals Jupyter Notebooks, Kubeflow Pipelines en MLflow om de ML-levenscyclus te vereenvoudigen, zodat datawetenschappers en ontwikkelaars zich kunnen richten op het bouwen en implementeren van modellen in plaats van op het beheren van de infrastructuur.

Kan ik GPU's gebruiken voor modeltraining in OpenShift Data Science?

Ja, Red Hat OpenShift Data Science ondersteunt GPU-versnelling voor het trainen van deep learning-modellen. Het platform stelt je in staat om GPU's (NVIDIA) te gebruiken voor snellere berekeningen wanneer je werkt met resource-intensieve modellen, zoals diepe neurale netwerken. OpenShift Data Science ondersteunt multi-node en multi-GPU configuraties voor grootschalige modeltraining.

Hoe gaat OpenShift Data Science om met het schalen van bronnen?

OpenShift Data Science is gebouwd op Kubernetes, wat elastisch schalen van resources mogelijk maakt. Het platform kan automatisch computermiddelen schalen (zoals CPU, geheugen en GPU's) op basis van de vraag naar werklasten. Kubernetes zorgt voor de orkestratie van containers, zodat resources efficiënt worden toegewezen en werklasten naar behoefte kunnen worden op- of afgeschaald.