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NetApp Solutions
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Technologischer Überblick

Beitragende

Dieser Artikel bietet einen Überblick über die Colution für MLRun-Pipeline mit NetApp ONTAP AI, NetApp AI Control Plane, NetApp Cloud Volumes Software und der Iguazio Data Science Plattform.

Übersicht über NetApp

NetApp ist die Instanz für Daten in der Hybrid Cloud. Mit einem Portfolio an Hybrid Cloud Data Services, die das Management von Applikationen und Daten über Cloud- und On-Premises-Umgebungen hinweg vereinfachen, beschleunigt NetApp den digitalen Wandel. Gemeinsam mit Partnern hilft NetApp Unternehmen weltweit, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und so Touchpoints zu Kunden auszubauen, Innovationen voranzutreiben und Betriebsabläufe zu optimieren.

NetApp ONTAP AI

Mit NetApp ONTAP AI mit Unterstützung von NVIDIA DGX Systemen und NetApp All-Flash-Storage mit Cloud-Integration optimieren Sie den Datenfluss zuverlässig und beschleunigen Analysen, Training und Inferenz über Ihre Data-Fabric-Architektur im gesamten Datacenter (Edge-, Core- und Cloud-Bereich). Sie bietet IT-Abteilungen eine Architektur mit folgenden Vorteilen:

  • Sie vereinfacht das Design

  • Computing und Storage können unabhängig voneinander skaliert werden

  • Kunden können mit einer kleinen Konfiguration starten und nahtlos skalieren

  • Bietet eine Reihe von Storage-Optionen für verschiedene Performance- und KostennutzungNetApp ONTAP AI bietet konvergente Infrastruktur-Stacks mit NVIDIA DGX-1, einem KI-System im Petaflop-Bereich und NVIDIA Mellanox High-Performance-Ethernet-Switches, um KI-Workloads zu vereinheitlichen, die Implementierung zu vereinfachen und den ROI zu beschleunigen. Für diesen technischen Bericht haben wir ONTAP AI mit einem DGX-1 und einem NetApp AFF A800 Storage-System genutzt. Das folgende Bild zeigt die Topologie von ONTAP AI mit dem in dieser Validierung verwendeten DGX-1-System.

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NetApp AI Control Plane

Die NetApp AI Control Plane ermöglicht Ihnen die optimale Nutzung von KI- und ML-Applikationen mit einer Lösung, die höchste Skalierbarkeit, optimierte Implementierung und ununterbrochene Datenverfügbarkeit bietet. Die AI Control Plane Lösung integriert Kubernetes und Kubeflow in die Data-Fabric-Strategie von NetApp. Kubernetes, die standardmäßige Container-Orchestrierungsplattform der Branche für Cloud-native Bereitstellungen, bietet Skalierbarkeit und Portabilität von Workloads. Kubeflow ist eine Open-Source Machine Learning-Plattform, die Management und Bereitstellung vereinfacht und Entwicklern ermöglicht, mehr Datenwissenschaft in weniger Zeit zu leisten. Eine Data-Fabric-Strategie von NetApp bietet Datenverfügbarkeit und -Portabilität ohne Kompromisse. So wird sichergestellt, dass Ihre Daten in der gesamten Pipeline (Edge, Core, Cloud) aufgerufen werden können. Dieser technische Bericht verwendet die NetApp AI Control Plane in einer MLRun-Pipeline. Das folgende Bild zeigt die Kubernetes-Cluster-Managementseite, auf der Sie unterschiedliche Endpunkte für jedes Cluster haben können. Wir haben NFS Persistent Volumes mit dem Kubernetes-Cluster verbunden. Die folgenden Bilder zeigen ein persistentes Volume, das mit dem Cluster verbunden "NetApp Trident" ist und persistente Storage-Unterstützung und Datenmanagementfunktionen bietet.

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Iguazio Übersicht

Die Iguazio Data Science Platform ist eine vollständig integrierte und sichere Plattform für Data-Science-Dienste (PaaS), die die Entwicklung vereinfacht, die Performance beschleunigt, die Zusammenarbeit erleichtert und betriebliche Herausforderungen bewältigt. Diese Plattform umfasst die folgenden Komponenten, und die Iguazio Data Science Platform wird im folgenden Bild dargestellt:

  • Eine Data-Science-Umgebung mit Jupyter Notebooks, integrierten Analyse-Engines und Python-Paketen

  • Modellmanagement mit Experimentierverfolgung und automatisierten Pipeline-Funktionen

  • Gemanagt von Daten und ML-Services über ein skalierbares Kubernetes-Cluster

  • Nuclio, ein Framework ohne Server in Echtzeit

  • Eine extrem schnelle und sichere Datenschicht, die SQL, NoSQL, Zeitreihen-Datenbanken, Dateien (einfache Objekte) und Streaming unterstützt

  • Integration mit Datenquellen von Drittanbietern wie NetApp, Amazon S3, HDFS, SQL Datenbanken sowie Streaming- und Messaging-Protokollen

  • Echtzeit-Dashboards auf Basis von Grafana

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