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 Cloudera beschleunigt Machine Learning von der Forschung bis zur Produktion
Veröffentlicht am Freitag, dem 25. Mai 2018 von E-Learning-Infos.de |
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PR-Gateway: Innovationen für Data Science, Plattformleistung und Microsoft Azure ermöglichen es Unternehmen, Erkenntnisse aus Daten schneller zu operationalisieren.
München/ Strata Data (London), 25. Mai 2018 - Cloudera, Inc. (NYSE: CLDR) hat neue Innovationen für seine moderne, für die Cloud optimierte Plattform für Machine Learning und Analytics angekündigt. Unternehmen können damit die Produktivität von Data Scientists und Dateningenieuren erhöhen und Erkenntnisse aus Daten schneller operationalisieren. Dank neuer Machine-Learning-Funktionen lassen sich Modelle schnell und sicher trainieren und einsetzen. Deutlich verbesserte Performance, Skalierbarkeit und Kapazität ermöglicht es Unternehmen, mit dem explosionsartigen Wachstum und der Vielfalt der Daten Schritt zu halten. Mit den neuen Funktionen können Daten-Teams effektiver zusammenarbeiten und Modelle schneller zur Produktionsreife bringen. Damit wird ein sicherer Zugriff auf unternehmensweite, leistungsstarke Daten und Berechnungen sowohl On-Premise als auch über öffentliche Clouds hinweg möglich.
"Wir sind überzeugt, dass Daten morgen möglich machen werden, was heute noch unmöglich ist. Mit den verbesserten Funktionen bei Machine Learning, Analytics und Cloud werden die neuen Softwareprodukte und Cloud-Services unseren Kunden helfen, schneller Wettbewerbsvorteile in der Datenwirtschaft zu erzielen", sagt Tom Reilly, Chief Executive Officer bei Cloudera. "Die Neuerungen demonstrieren Clouderas Engagement für Innovationen, mit denen Unternehmen komplexe Daten sicher in klare und umsetzbare Erkenntnisse umwandeln können, um ihre digitale Transformation voranzutreiben".
Cloudera Data Science Workbench 1.4 beschleunigt den Arbeitsalltag von Data Scientists
Cloudera Data Science Workbench 1.4 erweitert die Self-Service-Plattform für Machine Learning von der Forschung bis zur Produktion. Typischerweise haben Data-Science-Teams Schwierigkeiten, ihre Arbeit zu operationalisieren. Es ist schwierig, trainierte Modelle ohne eine ineffiziente und fehleranfällige Neuimplementierung zuverlässig zu reproduzieren oder einzusetzen. Mit dieser neuen Version können Data Scientists versionierte Experimente durchführen und auswerten sowie Modelle als REST-APIs mit einem einzigen Klick bereitstellen. Daten-Teams verfügen jetzt über einen einheitlichen Workflow zum Erstellen, Trainieren, Vergleichen und Bereitstellen von Modellen für die Produktion auf einer gemeinsamen, sicheren Plattform, die überall einsetzbar ist.
"Die neuen Funktionen in der Cloudera Data Science Workbench beschleunigen die täglichen Arbeitsabläufe für Data Scientists, einschließlich des Experiment-Managements und der Modellbereitstellung, mit einer nahtlosen Erfahrung, die Daten auch sicher und unter Kontrolle hält", sagte Hilary Mason, General Manager Machine Learning bei Cloudera.
Cloudera Data Science Workbench 1.4 wird diesen Sommer verfügbar sein.
Cloudera Altus ermöglicht Machine Learning auf Microsoft Azure
Cloudera Altus ist nun allgemein auf Microsoft Azure verfügbar, was Altus zum ersten multifunktionalen Multi-Cloud-PaaS macht. Cloudera Altus bietet Data Engineering for Azure und vereinfacht und beschleunigt ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden), Datenverarbeitung und Batch-Machine-Learning. Es reduziert die Komplexität und ermöglicht es Ingenieuren und Entwicklern, Daten an Data Scientists, Analytics-Teams und nachgelagerte Datenprodukte zu liefern. Azure-Kunden können auch die Vorteile eines gemeinsamen Datenkatalogs in Cloudera Altus SDX (Beta) nutzen. Damit können sie geschäftliche Metadaten sowie Sicherheits- und Governance-Richtlinien beibehalten und sie konsistent auf Datenverarbeitungs- und Analyse-Workloads in der Cloud anwenden.
"Cloudera bleibt für uns ein strategischer Partner beim Aufbau unserer Cloud-basierten Plattform, die einen der größten und leistungsfähigsten IoT-Datenmarktplätze Europas unterstützen wird", sagte Dr. Ingo Hofacker, der für das IoT-Geschäft bei der Deutschen Telekom verantwortlich ist, einem Kunden und Beta-Anwender von Cloudera Altus Data Engineering auf Azure. "Mit Cloudera Altus Data Engineering auf Azure können wir Daten-Pipelines aufbauen und betreiben, die unternehmenskritische Machine-Learning- und Analyseapplikationen einfach und schnell unterstützen."
Cloudera Altus Analytic DB, der erste Data Warehouse Cloud Service, der das Warehouse zu den Daten bringt, ist jetzt auch auf Microsoft Azure (beta) verfügbar. Es bietet sofortige Self-Service-BI- und SQL-Analysen für jedermann - einfach, zuverlässig und sicher. Durch die Nutzung von Altus SDX sind dieselben Daten und Kataloge für Analysten, Data Scientists, Dateningenieure und andere Anwender zugänglich und sie können, ohne jegliche Datenbewegung, die von ihnen bevorzugten Tools verwenden - ob SQL, Python oder R.
Clouderas leistungsfähigste Plattform für Machine Learning und Analytics
Cloudera Enterprise 6.0 liefert deutliche Fortschritte in Bezug auf Leistung und Enterprise-Qualität. Mit seinen Innovationen in den Bereichen Suche, Streaming, Skalierung und Kontrolle unterstützt es Unternehmen bei der schnelleren Operationalisierung von Erkenntnissen aus Daten. Mit Release 6.0 hält auch GPU-Unterstützung in Cluster- und Hive-Optimierungen Einzug, um Anwendungen für Machine Learning und Data-Engineering im Vergleich zur vorherigen Version deutlich zu beschleunigen, was die Produktivität der Endbenutzer verbessert und die Infrastrukturkosten weiter senkt.
"Unternehmen erkennen den inneren Wert von Daten, aber es wird immer schwieriger, wenn nicht gar unmöglich, die Vorteile der neuesten Innovationen wie Machine Learning und Echtzeit-Streaming mit traditionellen, "Single Purpose"-Analyseplattformen zu nutzen. In der Zwischenzeit haben die Anbieter von Cloud-Diensten mit der Möglichkeit, Ressourcen zu mischen und abzugleichen, um ein Problem zu lösen, für Bewegung gesorgt. Aber es fehlt ihnen die Fähigkeit, eine einzige Shared-Governance-Umgebung bereitzustellen, die von On-Premise bis zur Cloud reicht", sagt Tony Baer, Principal Analyst, IT, bei Ovum.
Die Beta-Version von Cloudera Enterprise 6.0 ist ab sofort verfügbar.
Über Cloudera
Bei Cloudera glauben wir, dass Daten morgen Dinge ermöglichen werden, die heute noch unmöglich sind. Wir versetzen Menschen in die Lage, komplexe Daten in klare, umsetzbare Erkenntnisse zu transformieren. Wir sind die moderne Plattform für Machine Learning und Analysen, optimiert für die Cloud. Die größten Unternehmen der Welt vertrauen Cloudera bei der Lösung ihrer herausforderndsten, geschäftlichen Probleme. Weitere Informationen finden Sie unter de.cloudera.com/.
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Diese Pressemitteilung enthält zukunftsgerichtete Aussagen, darunter Aussagen in Bezug auf die erwartete Leistung und Vorteile der Cloudera-Angebote. Die Worte "glauben", "könnte", "wird", "planen", "erwarten" und ähnliche Ausdrücke sollen zukunftsgerichtete Aussagen kennzeichnen. Diese zukunftsgerichteten Aussagen unterliegen Risiken, Unsicherheiten und Annahmen. Wenn die Risiken eintreten oder sich Annahmen als unrichtig erweisen, könnten die tatsächlichen Ergebnisse wesentlich von den in diesen zukunftsgerichteten Aussagen implizierten Ergebnissen abweichen. Zu den Risiken zählen, aber nicht ausschließlich, in unseren Anmeldungen bei der Securities and Exchange Commission (SEC) beschriebene Risiken, einschließlich unserer Form S-1 Registrierung und unseren zukünftigen Berichten, die wir von Zeit zu Zeit bei der SEC einreichen können und die Abweichungen aktueller Ergebnisse von den Erwartungen verursachen können. Cloudera übernimmt keine Verpflichtung und beabsichtigt zurzeit auch nicht, solche zukunftsgerichteten Aussagen nach dem Datum dieser Pressemitteilung zu aktualisieren.
Cloudera, Hue und damit verbundene Zeichen sind Warenzeichen oder registrierte Warenzeichen der Cloudera Inc. Alle anderen Unternehmen und Produktnamen können Warenzeichen der jeweiligen Besitzer sein.
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München/ Strata Data (London), 25. Mai 2018 - Cloudera, Inc. (NYSE: CLDR) hat neue Innovationen für seine moderne, für die Cloud optimierte Plattform für Machine Learning und Analytics angekündigt. Unternehmen können damit die Produktivität von Data Scientists und Dateningenieuren erhöhen und Erkenntnisse aus Daten schneller operationalisieren. Dank neuer Machine-Learning-Funktionen lassen sich Modelle schnell und sicher trainieren und einsetzen. Deutlich verbesserte Performance, Skalierbarkeit und Kapazität ermöglicht es Unternehmen, mit dem explosionsartigen Wachstum und der Vielfalt der Daten Schritt zu halten. Mit den neuen Funktionen können Daten-Teams effektiver zusammenarbeiten und Modelle schneller zur Produktionsreife bringen. Damit wird ein sicherer Zugriff auf unternehmensweite, leistungsstarke Daten und Berechnungen sowohl On-Premise als auch über öffentliche Clouds hinweg möglich.
"Wir sind überzeugt, dass Daten morgen möglich machen werden, was heute noch unmöglich ist. Mit den verbesserten Funktionen bei Machine Learning, Analytics und Cloud werden die neuen Softwareprodukte und Cloud-Services unseren Kunden helfen, schneller Wettbewerbsvorteile in der Datenwirtschaft zu erzielen", sagt Tom Reilly, Chief Executive Officer bei Cloudera. "Die Neuerungen demonstrieren Clouderas Engagement für Innovationen, mit denen Unternehmen komplexe Daten sicher in klare und umsetzbare Erkenntnisse umwandeln können, um ihre digitale Transformation voranzutreiben".
Cloudera Data Science Workbench 1.4 beschleunigt den Arbeitsalltag von Data Scientists
Cloudera Data Science Workbench 1.4 erweitert die Self-Service-Plattform für Machine Learning von der Forschung bis zur Produktion. Typischerweise haben Data-Science-Teams Schwierigkeiten, ihre Arbeit zu operationalisieren. Es ist schwierig, trainierte Modelle ohne eine ineffiziente und fehleranfällige Neuimplementierung zuverlässig zu reproduzieren oder einzusetzen. Mit dieser neuen Version können Data Scientists versionierte Experimente durchführen und auswerten sowie Modelle als REST-APIs mit einem einzigen Klick bereitstellen. Daten-Teams verfügen jetzt über einen einheitlichen Workflow zum Erstellen, Trainieren, Vergleichen und Bereitstellen von Modellen für die Produktion auf einer gemeinsamen, sicheren Plattform, die überall einsetzbar ist.
"Die neuen Funktionen in der Cloudera Data Science Workbench beschleunigen die täglichen Arbeitsabläufe für Data Scientists, einschließlich des Experiment-Managements und der Modellbereitstellung, mit einer nahtlosen Erfahrung, die Daten auch sicher und unter Kontrolle hält", sagte Hilary Mason, General Manager Machine Learning bei Cloudera.
Cloudera Data Science Workbench 1.4 wird diesen Sommer verfügbar sein.
Cloudera Altus ermöglicht Machine Learning auf Microsoft Azure
Cloudera Altus ist nun allgemein auf Microsoft Azure verfügbar, was Altus zum ersten multifunktionalen Multi-Cloud-PaaS macht. Cloudera Altus bietet Data Engineering for Azure und vereinfacht und beschleunigt ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden), Datenverarbeitung und Batch-Machine-Learning. Es reduziert die Komplexität und ermöglicht es Ingenieuren und Entwicklern, Daten an Data Scientists, Analytics-Teams und nachgelagerte Datenprodukte zu liefern. Azure-Kunden können auch die Vorteile eines gemeinsamen Datenkatalogs in Cloudera Altus SDX (Beta) nutzen. Damit können sie geschäftliche Metadaten sowie Sicherheits- und Governance-Richtlinien beibehalten und sie konsistent auf Datenverarbeitungs- und Analyse-Workloads in der Cloud anwenden.
"Cloudera bleibt für uns ein strategischer Partner beim Aufbau unserer Cloud-basierten Plattform, die einen der größten und leistungsfähigsten IoT-Datenmarktplätze Europas unterstützen wird", sagte Dr. Ingo Hofacker, der für das IoT-Geschäft bei der Deutschen Telekom verantwortlich ist, einem Kunden und Beta-Anwender von Cloudera Altus Data Engineering auf Azure. "Mit Cloudera Altus Data Engineering auf Azure können wir Daten-Pipelines aufbauen und betreiben, die unternehmenskritische Machine-Learning- und Analyseapplikationen einfach und schnell unterstützen."
Cloudera Altus Analytic DB, der erste Data Warehouse Cloud Service, der das Warehouse zu den Daten bringt, ist jetzt auch auf Microsoft Azure (beta) verfügbar. Es bietet sofortige Self-Service-BI- und SQL-Analysen für jedermann - einfach, zuverlässig und sicher. Durch die Nutzung von Altus SDX sind dieselben Daten und Kataloge für Analysten, Data Scientists, Dateningenieure und andere Anwender zugänglich und sie können, ohne jegliche Datenbewegung, die von ihnen bevorzugten Tools verwenden - ob SQL, Python oder R.
Clouderas leistungsfähigste Plattform für Machine Learning und Analytics
Cloudera Enterprise 6.0 liefert deutliche Fortschritte in Bezug auf Leistung und Enterprise-Qualität. Mit seinen Innovationen in den Bereichen Suche, Streaming, Skalierung und Kontrolle unterstützt es Unternehmen bei der schnelleren Operationalisierung von Erkenntnissen aus Daten. Mit Release 6.0 hält auch GPU-Unterstützung in Cluster- und Hive-Optimierungen Einzug, um Anwendungen für Machine Learning und Data-Engineering im Vergleich zur vorherigen Version deutlich zu beschleunigen, was die Produktivität der Endbenutzer verbessert und die Infrastrukturkosten weiter senkt.
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