• 人工智能解决方案
  • 什么是新的
  • 人工智能融合基础设施
    • 搭载NVIDIA DGX 系统的NetApp AIPod
      • 简介
      • 硬件组件
      • 软件组件
      • 架构
      • 示例部署详细信息
      • 验证和尺寸指导
      • 结论和补充信息
    • 搭载NVIDIA DGX SuperPOD 的NetApp AFF A90存储系统 - 设计
    • 搭载NVIDIA DGX SuperPOD 的NetApp AFF A90存储系统 - 部署
    • NetApp AIPod与联想携手为NVIDIA OVX 提供支持
    • 搭载 EF 系列的NVIDIA DGX SuperPOD
    • NetApp上的 BeeGFS 与 E 系列存储
    • 使用 E 系列存储部署 IBM Spectrum Scale
    • ONTAP和联想 ThinkSystem 的 AI 解决方案
  • MLOps 和数据管理
    • NetApp的开源 MLOps
      • 简介
      • 技术概述
      • 架构
      • NetApp Trident配置
        • 用于AIPod部署的Trident后端
        • 用于AIPod部署的 Kubernetes StorageClasses
      • Apache Airflow
        • Apache Airflow 部署
        • 将NetApp DataOps 工具包与 Airflow 结合使用
      • JupyterHub
        • JupyterHub 部署
        • 将NetApp DataOps 工具包与 JupyterHub 结合使用
        • 使用NetApp SnapMirror提取数据
      • 机器学习流
        • MLflow 部署
        • 使用NetApp和 MLflow 实现数据集到模型的可追溯性
      • Kubeflow
        • Kubeflow 部署
        • 预配 Jupyter Notebook 工作区
        • 将NetApp DataOps 工具包与 Kubeflow 结合使用
        • 训练图像识别模型 - 示例工作流程
      • Trident操作示例
      • AIPod部署的高性能作业示例
        • 执行单节点 AI 工作负载
        • 执行同步分布式 AI 工作负载
    • Domino Data Lab 和NetApp的混合 MLOps
      • 简介
      • 技术概述
      • 架构
      • 初始设置
      • 将现有的NetApp卷公开给 Domino
      • 跨不同环境访问相同数据
      • 追加信息
    • NVIDIA AI Enterprise 与NetApp和 VMware 合作
      • 简介
      • 技术概述
      • 架构
      • 初始设置
      • 使用NVIDIA NGC 软件
        • 设置
        • 用例示例 - TensorFlow 训练作业
      • 追加信息
    • 适用于 MLOps 的 FSx ONTAP
      • 概述
      • 第 1 部分 - 将Amazon FSx for NetApp ONTAP作为私有 S3 存储桶集成到 AWS SageMaker
      • 第 2 部分 - 利用Amazon FSx for NetApp ONTAP作为 SageMaker 中模型训练的数据源
      • 第 3 部分 - 构建简化的 MLOps 管道
    • 用于自动驾驶的StorageGRID数据湖
    • NetApp DataOps 工具包
    • NetApp的矢量数据库解决方案
      • 概述
      • 简介
      • 解决方案概述
      • 矢量数据库
      • 技术要求
      • 部署过程
      • 解决方案验证
        • 概述
        • 在本地使用 Kubernetes 设置 Milvus 集群
        • Milvus 与Amazon FSx ONTAP for NetApp ONTAP – 文件和对象二元性
        • 使用SnapCenter进行矢量数据库保护
        • 使用SnapMirror进行灾难恢复
        • 性能验证
      • 使用 PostGreSQL 的 Instaclustr 矢量数据库：pgvector
      • 矢量数据库用例
      • 结束语
      • 附录 A：values.yaml
      • 附录 B：prepare_data_netapp_new_py
      • 附录C：verify_data_netapp.py
      • 附录 D：docker_compose.yml
  • 人工智能用例
    • 适用于企业 RAG 的NetApp AIPod Mini
    • Protopia 图像转换的负责任的 AI
      • 概述
      • 解决方案领域
      • 技术概述
      • 测试和验证计划
      • 测试配置
      • 测试程序
      • 推理精度比较
      • 混淆速度
      • 结束语
      • 追加信息
    • 大数据分析向人工智能迁移
    • NetApp和联想合作的边缘 AI 推理
      • 简介
      • 结束语
    • 生成式人工智能和NetApp价值
    • 采用 E 系列系统设计 Quantum StorNext
    • 使用 E 系列系统部署 Quantum StorNext
  • 现代数据分析
    • 利用NetApp文件对象二元性和 AWS SageMaker 进行云数据管理
      • 解决方案概述
      • 解决方案技术
      • 数据科学家和其他应用程序的数据二元性
      • 结束语
    • 使用NetApp NFS 存储的 Apache Kafka 工作负载
      • 简介
      • NetApp针对 NFS 到 Kafka 工作负载中愚蠢重命名问题的解决方案
      • 功能验证 - 愚蠢的重命名修复
      • 为什么选择NetApp NFS 来支持 Kafka 工作负载？
      • AWS 中的性能概述和验证 - Cloud Volume ONTAP
      • AWS 中的性能概述和验证 - FSx for NetApp ONTAP
      • 使用AFF本地进行性能概述和验证
      • 结束语
      • 在哪里可以找到更多信息
    • Confluent Kafka 与NetApp ONTAP存储控制器
      • 概述
      • 解决方案
      • 技术概述
      • 汇合性能验证
      • 使用生产-消费工作负载生成器进行性能测试
      • 性能最佳实践指南
      • 结束语
    • 适用于 Apache Spark 的NetApp存储解决方案
      • 解决方案概述
      • 目标受众
      • 解决方案技术
      • NetApp Spark 解决方案概述
      • 用例摘要
      • 主要的 AI、ML 和 DL 用例和架构
      • 测试结果
      • 混合云解决方案
      • 针对每个主要用例的 Python 脚本
      • 结束语
      • 在哪里可以找到更多信息
    • 大数据分析到人工智能
      • 简介
      • 客户挑战
      • 数据移动器解决方案
      • 人工智能数据移动解决方案
      • GPFS 到NetApp ONTAP NFS
      • HDFS 和 MapR-FS 到ONTAP NFS
      • 商业利益
      • GPFS 到 NFS - 详细步骤
      • MapR-FS 到ONTAP NFS
      • 追加信息
    • Confluent Kafka 的最佳实践
      • 简介
      • 解决方案架构细节
      • 技术概述
      • 汇合验证
      • 具有可扩展性的性能测试
      • Confluent S3连接器
      • Confluent 自我再平衡集群
      • 最佳实践指南
      • 浆纱
      • 结束语
    • NetApp混合云数据解决方案 - 基于客户用例的 Spark 和 Hadoop
      • 解决方案概述
      • 由NetApp提供支持的适用于大数据架构的数据结构
      • Hadoop 数据保护和NetApp
      • Hadoop 数据保护用例概述
      • 用例 1 - 备份 Hadoop 数据
      • 用例 2 - 从云到本地的备份和灾难恢复
      • 用例 3 - 在现有 Hadoop 数据上启用 DevTest
      • 用例 4 - 数据保护和多云连接
      • 用例 5 - 加速分析工作负载
      • 结束语
    • NetApp和 Dremio 的下一代混合冰山湖屋解决方案
      • 简介
      • 解决方案概述
      • 技术要求
      • 部署过程
      • 解决方案验证概述
      • 客户用例
      • 结束语
    • 针对不同分析策略的不同解决方案
    • NetApp StorageGRID与 Splunk SmartStore
      • 简介
      • 解决方案概述
      • 此解决方案的优势
      • Splunk 架构
      • Splunk SmartStore 的StorageGRID功能
      • 分层和成本节省
      • 单站点 SmartStore 性能
      • 结束语
    • NetApp E系列E5700和Splunk Enterprise
    • 使用NetApp存储部署 Apache Spark 工作负载
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