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云解析_sql数据库备份_怎么样

时间:2021-05-05 14:09 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

什么是数据智能博客系列第2部分(共5部分) 2020年3月更新:SAP刚刚发布了SAP Data Intelligence 3.0,作为SAP Data Hub 2.7的后续产品。正如我们去年在本博客中所预期的,我们现在有效地提供...

什么是数据智能博客系列第2部分(共5部分)

2020年3月更新:SAP刚刚发布了SAP Data Intelligence 3.0,作为SAP Data Hub 2.7的后续产品。正如我们去年在本博客中所预期的,我们现在有效地提供了与SAP Data Intelligence、cloud edition(在SAP云平台中作为服务提供)相同的功能。您可以在Marc Hartz最近的博客中找到更多信息。

SAP刚刚发布了一项新的云服务:SAP Data Intelligence。这篇博文介绍了它是什么以及它与sapdatahub的关系。您还可以在这段录音中了解SAP Data Intelligence和SAP Data Hub之间的关系:"我刚刚听说了SAP Data Intelligence,它是什么,它与SAP Data Hub有什么关系"。

SAP Data Intelligence是SAP云平台上提供的一项新的云服务,它提供以下功能:

SAP Data Hub的所有功能,作为云服务提供其他机器学习功能:包含用于ML实验和设计阶段的Jupyter笔记本机器学习Scenario Manager在一个中心位置管理所有ML工件(例如模型、数据集和管道),并运行用于培训或服务模型的管道

SAP data Intelligence是SAP data Hub和SAP Leonardo Machine Learning Foundation的功能,在SAP云平台中合并为一个集成服务。在下图中,请注意建立在SAP Data Hub提供的数据管理和编排功能之上的机器学习服务。

当您启动SAP Data Intelligence时,您可以看到SAP Data Hub启动板上有一个名为"ML Scenario Manager"的新应用程序。在这里您可以访问新功能。

下面是SAP Data Intelligence中嵌入的Jupyter笔记本的视图:

因此,让我们来解决常见问题:

1。这对SAP Data Hub意味着什么?

SAP Data Intelligence的新功能将很快在SAP Data Hub中提供。现有的数据中心客户将通过其维护协议获得所有新功能,无需额外费用。换句话说,您可以将SAP Data Intelligence和SAP Data Hub视为同一解决方案:前者在SAP云平台中作为服务提供,后者作为副产品提供,您可以在任何受支持的Kubernetes环境(hyperscalers、私有云或prem)上部署,并且有一个发布时间表,在as-a-Service版本之后仅仅几个月,针对新的机器学习特定功能。当前的SAP Data Hub版本已经可以连接到机器学习服务和API,包括Leonardo Machine Learning Foundation(假设您拥有许可证),以及开源或第三方ML框架(例如R、Python、Spark、TensorFlow等)。主要区别在于,随着SAP Data Intelligence新的ML功能被引入SAP Data Hub,您将不再需要单独许可Leonardo ML Foundation。当然,您也可以在sapdatahub和sapdataintelligence中使用任何其他开源或第三方ML框架。SAP完全致力于推行多云战略并支持混合部署:我们将继续投资提供集成了数据编排和数据治理功能的企业人工智能(即服务(SAP Data Intelligence)和副产品(SAP Data Hub)),使我们的客户能够选择最适合自己的组合他们的需要。两种选择的投资同样安全。这对莱昂纳多机器学习基金会意味着什么?

莱昂纳多机器学习基金会发展成为SAP数据智能的一种能力。因此,它将不再作为独立服务提供给新客户,新客户可以通过SAP Data Intelligence购买和使用它。

3。路线图是什么?

SAP Data Intelligence和SAP Data Hub路线图与SAP Data Hub路线图相同,位于此处(您也可以在https://www.sap.com/products/roadmap).您会注意到,SAP Data Hub和SAP Data Intelligence都提供了所有新功能。

那么,这一切意味着什么?以下是关键要点:

总之,考虑SAP Data Hub和SAP Data Intelligence的首要原因是:

在整个企业范围内扩展AI:使AI项目从POC转移到生产,并创建AI装配线以更好地管理数据科学家/机器学习/AI过程,将IT和数据科学家结合在一起。从分布式数据中提取价值:在任何复杂的环境中协调任何数据,使用最适合每种数据的引擎在靠近其所在位置的地方处理数据,最大限度地减少数据移动量,并跨数据仓库连接点。拥抱开放技术:SAP Data Intelligence和SAP Data Hub都在由Kubernetes协调的Docker容器中执行。两者都大量地利用了开源,并且本机支持许多ML框架,包括SAP和开源或第三方,比如TensorFlow。它们还可以执行R、Python、Spark和其他开源框架,并且对底层基础设施不可知(只要有支持的Kubernetes发行版可用)。

本文是What is Data Intelligence博客系列的第2部分,共5部分;请继续关注即将发布的其他帖子。

请查看SAP Data Hub和SAP Data Intelligence的官方路线图文档,以获取更多详细信息。

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