Cloudera Machine Learning : une nouvelle plate-forme de machine learning cloud native

Cloudera a présenté en avant-première, une plate-forme de machine learning cloud native nouvelle génération fonctionnant sur Kubernetes. La future plate-forme vient enrichir l'offre de Cloudera en matière de data science en libre-service pour les entreprises. Elle assure un provisionnement et une mise à l'échelle automatique rapides, ainsi qu'un traitement distribué conteneurisé sur des calculs hétérogènes. Cloudera Machine Learning garantit également un accès sécurisé aux données avec une expérience unifiée sur site comme dans des environnements cloud public et hybride.

Contrairement aux outils de data science qui ne traitent qu’une partie des processus machine learning, ou qui ne sont disponibles que dans le cloud public, Cloudera Machine Learning combine ingénierie et informatique des données, pour toutes les données, et ce, n'importe où. En outre, il casse les silos de données pour simplifier et accélérer les processus de machine learning de bout en bout. Les entreprises qui le souhaitent, peuvent d’ores et déjà demander l'accès à une version préliminaire de Cloudera Machine Learning.

Les conteneurs et l'écosystème Kubernetes permettent une certaine agilité du cloud dans plusieurs environnements pour une expérience cohérente, offrant ainsi des services évolutifs pour les équipes informatiques lors de déploiements hybrides et multi-cloud. Parallèlement, les entreprises cherchent à opérationnaliser et mettre à l'échelle les processus de machine learning de bout en bout. Cloudera Machine Learning leur permet de les accélérer, de la recherche à la production, permettant aux utilisateurs de créer facilement des environnements et de redimensionner les ressources afin de passer moins de temps sur l'infrastructure et plus de temps à l'innovation.

Les fonctionnalités permettent notamment :

  • Portabilité sans interruption sur le cloud privé, public et hybride optimisée par Kubernetes
  • Mise en service rapide du cloud et mise à l'échelle automatique
  • Ingénierie de données évolutive et machine learning avec une gestion sans interruption des dépendances fournie par Python, R et Spark-on-Kubernetes en conteneur
  • Deep learning à grande vitesse optimisé par la planification et la formation sur GPU distribuées
  • Accès sécurisé aux données via HDFS, le stockage d'objets dans le cloud et les bases de données externes

« Rendre les équipes plus productives est essentiel pour faire évoluer les possibilités de machine learning en entreprise. Cela nécessite un nouveau type de plate-forme pour créer et déployer de manière cohérente des modèles dans une infrastructure transparente et évolutive, exploitant les données n'importe où », explique Hilary Mason, general manager, Machine Learning chez Cloudera. « Cloudera Machine Learning rassemble les capacités critiques d'ingénierie de données, d'exploration collaborative, de formation et de déploiement de modèle sur une plate-forme cloud native qui fonctionne là où vous en avez besoin - le tout avec les fonctionnalités de sécurité, de gouvernance et de gestion intégrées que nos clients exigent. »