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Oracle Cloud Data Science Platform tiene siete nuevos servicios, con Oracle Cloud Infrastructure Data Science en el núcleo. Oracle Cloud Infrastructure Data Science se diseñó para ayudar a las empresas a construir, capacitar, gestionar e implementar modelos de machine learning para aumentar el éxito colaborativo de los proyectos de ciencia de datos. Hoy en día, la mayoría de las organizaciones solo aprovechan una pequeña parte del potencial de transformación de los datos como resultado del acceso, las herramientas para construir y la capacidad de implementar modelos efectivos de machine learning.
“El éxito de esta visión se basa en la capacidad de gestionar un flujo continuo y creciente de datos de entrada y nuestra propia solución basada en IA para transformar esos datos en agricultura de precisión y decisión, a escala. La velocidad, escala y agilidad de Oracle Cloud nos han ayudado a hacer realidad nuestro sueño. Ahora se han abierto nuevos horizontes con la reciente incorporación de Oracle Cloud Infrastructure Data Science, que mejora la capacidad de nuestros científicos de datos para construir, capacitar e implementar de manera colaborativa los modelos de machine learning.”
Simcha Shore, fundador y director ejecutivo de AgroScout
Oracle Cloud Data Science Platform incluye siete nuevos servicios que brindan una experiencia integral de principio a fin que acelera y mejora las decisiones comerciales.
Permite a los usuarios construir, capacitar y gestionar nuevos modelos de machine learning en Oracle Cloud usando Python y otras herramientas y bibliotecas de código abierto, incluidos TensorFlow, Keras y Jupyter.
Proporciona nuevas y potentes capacidades de machine learning estrechamente integradas en Oracle Autonomous Database, con nuevo soporte para Python. La próxima integración con Oracle Cloud Infrastructure Data Science permitirá a los científicos de datos desarrollar modelos utilizando algoritmos de código abierto y escalables dentro de la base de datos. Excepcionalmente, llevar algoritmos a los datos en Oracle Database acelera el tiempo para obtener resultados al reducir la preparación y el movimiento de los datos.
Permite a los usuarios descubrir, buscar, organizar, enriquecer y rastrear activos de datos en Oracle Cloud. El glosario empresarial integrado de Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog facilita la conservación y el descubrimiento de datos correctos y fiables.
Ofrece una implementación completa de Cloudera Hadoop con una gestión significativamente más sencilla que otras ofertas de Hadoop, que incluye un solo clic para hacer que un clúster esté altamente disponible e implementar seguridad. El servicio Oracle Big Data también incluye machine learning para Spark, lo que permite a las organizaciones ejecutar el machine learning de Spark en memoria con un solo producto y con un mínimo movimiento de datos.
Permite consultas SQL sobre datos en HDFS, Hive, Kafka, NoSQL y Object Storage. Solo Cloud SQL permite que cualquier usuario, aplicación o herramienta analítica pueda comunicarse con las bases de datos de Oracle para trabajar de forma transparente con los datos en otros almacenes de datos y ofrece la ventaja del procesamiento push-down de escalabilidad horizontal para minimizar el movimiento de datos.
Un servicio de big data totalmente gestionado que permite a los usuarios ejecutar aplicaciones Apache Spark sin necesidad de implementar o gestionar la infraestructura, lo que permite a las empresas entregar aplicaciones de big data y AI más rápidamente. A diferencia de los servicios Hadoop y Spark de la competencia, el flujo de datos de Oracle Cloud Infrastructure incluye una sola ventana para el seguimiento de todos los trabajos de Spark, lo que facilita la identificación de tareas costosas o la resolución de problemas.
Entornos preconfigurados basados en GPU con IDE, ordenadores portátiles y marcos comunes que pueden estar en funcionamiento en menos de 15 minutos, por 30 USD al día.
El machine learning es un componente clave en el mundo del big data, que ayuda a los científicos de datos a organizar, construir, capacitar e implementar modelos de datos.
Las herramientas y características de soporte amplían las posibilidades de la ciencia de datos al optimizar el rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia.