Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
SAS выводит модели с открытым исходным кодом за стены лаборатории

23, октябрь 2019  —  Компания SAS объявила о выпуске нового приложения SAS ® Open Model Manager , которое поможет развертывать аналитические модели с открытым исходным кодом, а затем вести мониторинг их работы, контролировать эффективность и своевременно выявлять признаки устаревания. Решение создавалось специально для сообщества разработчиков ПО с открытым исходным кодом, поэтому для его запуска и работы с ним никакие другие технологии SAS не требуются.

Многие организации испытывают проблемы с так называемой «последней милей» в аналитике , когда разработка решения не завершается его выводом в эксплуатацию. Отчасти это связано с трудоемкостью ручных процессов, отчасти – с нестабильным взаимодействием между ИТ-подразделениями и бизнес-пользователями. Согласно исследованию IDC*, менее половины организаций могут утверждать, что они в достаточной мере используют свои аналитические модели, и только 14% говорят, что результаты работы их аналитиков и data scientists задействованы полностью. Таким образом, в подавляющем большинстве организаций потенциал аналитики остается сильно недоиспользованным.

Решение SAS Open Model Manager помогает в единой среде наладить работу data scientists и ИТ-специалистов, налаживая процессы внедрения и контроля моделей с открытым исходным кодом, включая популярные Python и R. Встроенная подсистема отчетности позволяет пользователям оценивать эксплуатационные характеристики моделей, сравнивать их и быстро принимать решения относительно сохранения или удаления старых моделей и разработки новых.

Публикация и категоризация моделей может проходить в различных операционных средах как в пакетном режиме, так и в режиме реального времени. Решение также упрощает учет и управление моделями, помогая пользователям лучше понимать функционал и эксплуатационные характеристики внедренных моделей в динамике.

Доступ к решению SAS Open Model Manager и его развертывание будет осуществляться с помощью контейнерных технологий, в том числе Docker и Kubernetes. Это обеспечивает портативность, легкость и возможность запустить решение в частном или публичном облаке.

Несколько дней назад SAS также объявляла о ModelOps , другом компоненте, призванном решить проблему « последней мили ». Это пакетное предложение позволяет организациям управлять моделями и масштабировать их в соответствии с требованиями, а также непрерывно вести мониторинг их работы, выявлять признаки снижения эффективности и оперативно вносить корректировки.

Решение SAS Open Model Manager анонсировали в Милане на организованной SAS конференции по бизнес-технологиям и аналитике данных Analytics Experience. Выход запланирован на ноябрь 2019 года.

* Опрос и интервью IDC Advanced и Predictive Analytics, 2017-2019.

Справочная информация

Компания SAS является крупнейшей в мире частной IT-компанией, специализирующейся на   разработке и продаже решений и услуг в области бизнес-аналитики. Клиентами SAS являются более 83 тысяч организаций в 158 странах мира. Среди них – 96   компании из первой сотни лидеров, включенных в список «2017 FORTUNE Global 500®». По данным IDC на середину 2018 года, SAS занимает 30,8% мирового рынка углубленной аналитики.

В России и странах СНГ компания SAS начала работу в 1996 году. Заказчикам компания SAS предлагает полный спектр решений и услуг в области бизнес-аналитики: консалтинг, внедрение, обучение и техническую поддержку. Клиентами SAS в России и СНГ являются все 10 крупнейших российских банков (Сбербанк России, ВТБ, Газпромбанк и др.), 9   страховых компаний (Ингосстрах, Ренессанс Страхование, ВСК и др.), РЖД, « Аэрофлот », лидеры розничной торговли, государственные организации, крупнейшие компании из   телекоммуникационного и топливно-энергетического сектора.

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости SAS

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.