• Soluciones de inteligencia artificial
  • Qué hay de nuevo
  • Infraestructuras convergentes de IA
    • NetApp AIPod con sistemas NVIDIA DGX
      • Introducción
      • Componentes de hardware
      • Componentes de software
      • Arquitectura
      • Detalles de implementación de ejemplo
      • Guía de validación y dimensionamiento
      • Conclusión e información adicional
    • NetApp AIPod con Lenovo para NVIDIA OVX
    • NVIDIA DGX SuperPOD con serie EF
    • BeeGFS en NetApp con almacenamiento E-Series
    • Implemente IBM Spectrum Scale con almacenamiento E-Series
    • ONTAP y Lenovo ThinkSystem para IA
  • MLOps y gestión de datos
    • MLOps de código abierto con NetApp
      • Introducción
      • Descripción general de la tecnología
      • Arquitectura
      • Configuración de NetApp Trident
        • Backends Trident para implementaciones de AIPod
        • Clases de almacenamiento de Kubernetes para implementaciones de AIPod
      • Flujo de aire de Apache
        • Implementación de Apache Airflow
        • Utilice el kit de herramientas NetApp DataOps con Airflow
      • JupyterHub
        • Implementación de JupyterHub
        • Utilice el kit de herramientas NetApp DataOps con JupyterHub
        • Ingesta de datos con NetApp SnapMirror
      • Flujo de ml
        • Implementación de MLflow
        • Trazabilidad del conjunto de datos al modelo con NetApp y MLflow
      • Kubeflow
        • Implementación de Kubeflow
        • Aprovisionar el espacio de trabajo de Jupyter Notebook
        • Utilice el kit de herramientas NetApp DataOps con Kubeflow
        • Entrenar un modelo de reconocimiento de imágenes: ejemplo de flujo de trabajo
      • Ejemplo de operaciones Trident
      • Ejemplos de trabajos de alto rendimiento para implementaciones de AIPod
        • Ejecutar una carga de trabajo de IA de un solo nodo
        • Ejecutar una carga de trabajo de IA distribuida sincrónica
    • MLOps híbridos con Domino Data Lab y NetApp
      • Introducción
      • Descripción general de la tecnología
      • Arquitectura
      • Configuración inicial
      • Exponer volúmenes NetApp existentes a Domino
      • Acceda a los mismos datos en diferentes entornos
      • Información adicional
    • NVIDIA AI Enterprise con NetApp y VMware
      • Introducción
      • Descripción general de la tecnología
      • Arquitectura
      • Configuración inicial
      • Utilice el software NVIDIA NGC
        • Configuración
        • Ejemplo de caso de uso: trabajo de capacitación de TensorFlow
      • Información adicional
    • FSx ONTAP para MLOps
      • Descripción general
      • Parte 1: Integrar Amazon FSx for NetApp ONTAP como un bucket S3 privado en AWS SageMaker
      • Parte 2: Aproveche Amazon FSx for NetApp ONTAP como fuente de datos para el entrenamiento de modelos en SageMaker
      • Parte 3: Construir una canalización de MLOps simplificada
    • Lago de datos StorageGRID para la conducción autónoma
    • Kit de herramientas DataOps de NetApp
    • Solución de base de datos vectorial con NetApp
      • Descripción general
      • Introducción
      • Descripción general de la solución
      • Base de datos de vectores
      • Requisito de tecnología
      • Procedimiento de despliegue
      • Verificación de la solución
        • Descripción general
        • Configuración de un clúster Milvus con Kubernetes en instalaciones locales
        • Milvus con Amazon FSx ONTAP para NetApp ONTAP : dualidad de archivos y objetos
        • Protección de bases de datos vectoriales mediante SnapCenter
        • Recuperación ante desastres mediante SnapMirror
        • Validación del rendimiento
      • Base de datos vectorial con Instaclustr usando PostGreSQL: pgvector
      • Casos de uso de bases de datos vectoriales
      • Conclusión
      • Apéndice A: values.yaml
      • Apéndice B: prepare_data_netapp_new_py
      • Apéndice C: verify_data_netapp.py
      • Apéndice D: docker_compose.yml
  • Casos de uso de IA
    • NetApp AIPod Mini para RAG empresarial
    • IA responsable con transformación de imágenes de Protopia
      • Descripción general
      • Áreas de solución
      • Descripción general de la tecnología
      • Plan de pruebas y validación
      • Configuración de prueba
      • Procedimiento de prueba
      • Comparación de la precisión de inferencia
      • Velocidad de ofuscación
      • Conclusión
      • Información adicional
    • Migración del análisis de big data a la IA
    • Inferencia de inteligencia artificial de borde con NetApp y Lenovo
      • Introducción
      • Conclusión
    • IA generativa y valor de NetApp
    • Diseño de Quantum StorNext con sistemas de la serie E
    • Implemente Quantum StorNext con sistemas de la serie E
  • Análisis de datos modernos
    • Gestión de datos en la nube con la dualidad archivo-objeto de NetApp y AWS SageMaker
      • Descripción general de la solución
      • Tecnología de soluciones
      • Dualidad de datos para científicos de datos y otras aplicaciones
      • Conclusión
    • Cargas de trabajo de Apache Kafka con almacenamiento NFS de NetApp
      • Introducción
      • Solución de NetApp para un problema de cambio de nombre tonto en la carga de trabajo de NFS a Kafka
      • Validación funcional: Solución para un cambio de nombre tonto
      • ¿Por qué NetApp NFS para cargas de trabajo de Kafka?
      • Descripción general del rendimiento y validación en AWS - Cloud Volume ONTAP
      • Descripción general del rendimiento y validación en AWS - FSx para NetApp ONTAP
      • Descripción general del rendimiento y validación con AFF local
      • Conclusión
      • Dónde encontrar información adicional
    • Confluent Kafka con controladores de almacenamiento NetApp ONTAP
      • Descripción general
      • Solución
      • Descripción general de la tecnología
      • Validación del rendimiento de Confluent
      • Pruebas de rendimiento con generador de carga de trabajo de producción y consumo
      • Pautas de mejores prácticas de rendimiento
      • Conclusión
    • Soluciones de almacenamiento de NetApp para Apache Spark
      • Descripción general de la solución
      • Público objetivo
      • Tecnología de soluciones
      • Descripción general de las soluciones Spark de NetApp
      • Resumen de casos de uso
      • Principales casos de uso y arquitecturas de IA, ML y DL
      • Resultados de las pruebas
      • Solución de nube híbrida
      • Scripts de Python para cada caso de uso principal
      • Conclusión
      • Dónde encontrar información adicional
    • Análisis de Big Data: Datos a Inteligencia Artificial
      • Introducción
      • Desafíos del cliente
      • Solución de transferencia de datos
      • Solución de transferencia de datos para IA
      • GPFS a NetApp ONTAP NFS
      • HDFS y MapR-FS a ONTAP NFS
      • Beneficios empresariales
      • De GPFS a NFS: pasos detallados
      • MapR-FS a ONTAP NFS
      • Información adicional
    • Mejores prácticas para Confluent Kafka
      • Introducción
      • Detalles de la arquitectura de la solución
      • Descripción general de la tecnología
      • Verificación confluente
      • Pruebas de rendimiento con escalabilidad
      • Conector s3 confluente
      • Clústeres confluentes de autorreequilibrio
      • Pautas de mejores prácticas
      • Apresto
      • Conclusión
    • Soluciones de datos en la nube híbrida de NetApp : Spark y Hadoop, basadas en casos de uso de clientes
      • Descripción general de la solución
      • Tejido de datos impulsado por NetApp para arquitectura de big data
      • Protección de datos de Hadoop y NetApp
      • Descripción general de los casos de uso de protección de datos de Hadoop
      • Caso de uso 1: Copia de seguridad de datos de Hadoop
      • Caso de uso 2: Copia de seguridad y recuperación ante desastres desde la nube a las instalaciones locales
      • Caso de uso 3: Habilitación de DevTest en datos Hadoop existentes
      • Caso de uso 4: Protección de datos y conectividad multicloud
      • Caso de uso 5: Acelerar las cargas de trabajo analíticas
      • Conclusión
    • Solución híbrida iceberg lakehouse de próxima generación de NetApp y Dremio
      • Introducción
      • Descripción general de la solución
      • Requisitos tecnológicos
      • Procedimiento de despliegue
      • Descripción general de la verificación de la solución
      • Casos de uso de clientes
      • Conclusión
    • Diferentes soluciones para diferentes estrategias analíticas
    • NetApp StorageGRID con Splunk SmartStore
      • Introducción
      • Descripción general de la solución
      • Beneficios de esta solución
      • Arquitectura de Splunk
      • Funciones de StorageGRID para Splunk SmartStore
      • Nivelación y ahorro de costes
      • Rendimiento de SmartStore de un solo sitio
      • Conclusión
    • NetApp E-Series E5700 y Splunk Enterprise
    • Implementar la carga de trabajo de Apache Spark con almacenamiento de NetApp
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