混合动力 & 多重云基础设施
通过动态管理降低成本并避免锁定
内部gpu和云资源按用户或项目划分
简化的支持
& 管理
将基础设施集中在现代, 基于kubernetes的平台，减少竖井和数据科学支持请求
增加安全 & 治理
将本地工作负载迁移到集中式系统，以简化基础设施管理和策略实施
数据科学领域正在发生着巨大的创新, 作为IT领导者，您希望成为战略合作伙伴，使数据科学团队能够做到最好. 但, 当数据科学有机发展时，这是一个艰巨的目标, 不同的团队有不同的工具集, 基础设施, 以及构建模型的流程，这些模型可能不符合关键的IT和安全标准. BOB官方APP下载的 DataIQ调查 显示三分之一的组织(33.7%)认为“数据科学和IT之间的冲突”是数据和分析成功的最大挑战. 如何更好地与数据科学领导者合作?
通过动态管理降低成本并避免锁定
内部gpu和云资源按用户或项目划分
将基础设施集中在现代, 基于kubernetes的平台，减少竖井和数据科学支持请求
将本地工作负载迁移到集中式系统，以简化基础设施管理和策略实施
支持数据科学团队，使他们的产出最大化, 同时也将成本和风险降到最低, 微妙的平衡是否一年比一年困难.
了解Domino如何使IT专业人员成为数据科学的英雄, 快速地将模型交付生产.
在这本由Ventana Research的David Menninger撰写的电子书中, 由Domino数据实验室和英伟达赞助，并得到AMD EPYC处理器事业部的支持, 您将了解mlop如何通过缩小数据科学家和IT之间的鸿沟来大规模地操作AI.
