BlueData是一家领先的大数据即服务（BDaaS）软件平台提供商，宣布了一种新的解决方案，以加速人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）应用。BlueData AI / ML加速器解决方案包括软件和专业服务，以便为TensorFlow和其他ML / DL工具的探索性用例部署多节点沙箱环境。

AI的概念已经存在了几十年，但直到最近AI才开始在企业中得到更广泛的采用。现在，AI正在为几乎所有行业的数字转换计划进行探索和实施。利用新的开放源码工具和算法，为ML / DL提供大量可用的数据，并在高性能数据处理基础设施方面取得进展。

事实上，人工智能和ML / DL已经进入主流，涉及广泛的数据驱动的企业应用程序：信用卡欺诈检测、金融交易股市预测、保险信用风险模型、基因组学和精准医学、疾病检测和诊断、客户服务的自然语言处理（NLP）、自动驾驶和互联汽车物联网使用案例等等。

最流行的ML / DL工具之一是TensorFlow，通常与Python和GPU等技术一起使用，以创建从数据准备到建模、评分和推断的端到端管道。但是，根据使用情况，可能会使用许多其他开源和商业工具。数据科学家和开发人员想要评估和使用各种ML / DL工具，他们需要原型来比较不同的库和技术。在大多数大型组织中，他们还需要遵守企业安全、网络、存储、用户身份验证和访问策略。

这些用户通常以单节点环境开始;但这些技术在大型企业用例的多节点分布式环境中很难实现。这是一个复杂的软件堆栈，需要跨多个不同组件进行版本兼容和集成。大多数企业缺乏使用现有数据基础架构和系统部署和配置这些工具的技能。无论是在本地，在公共云中，是使用CPU和/或GPU，数据湖还是云存储。

新的BlueData AI / ML加速器提供了一个交钥匙解决方案来应对这些挑战，其中包括：

• 使用BlueData的EPIC软件平台，快速部署AI / ML / DL用例的集装箱式多节点沙箱环境。
• 流行的ML / DL工具（包括TensorFlow、SparkMLlib、H2O、Caffe2、Anaconda和BigDL）的准备运行的Docker映像可用于大型分布式计算环境。
• 在几分钟内通过自助服务、REST API或在Web UI中点击几下鼠标即可启动新的ML / DL环境。
• 与分布式文件系统（包括用于存储数据和ML / DL模型的HDFS，NFS和S3）的安全集成。
• 自动化和可重现的配置，实现按需创建相同的ML / DL环境和可重现的结果。
• 专业服务、训练和支持，加快人工智能计划，并与ML / DL一起实现业务成果。

现在，企业可以使用分布式ML / DL应用程序，在多节点集装箱环境中快速启动和运行。在任何基础架构上，无论是在本地还是在云中，使用CPU和/或GPU。完全配置的环境可以在几分钟内配置，它具有自助服务和自动化功能。数据科学家和开发人员可以快速构建原型，进行实验，并使用他们首选的ML / DL工具进行迭代，从而加快实现价值。他们的IT团队可以确保企业级安全性，数据保护和性能。在多租户架构中具有弹性、灵活性和可扩展性。

新的交钥匙解决方案专为开箱即用的部署而设计，包括TensorFlow、SparkMLlib、H2O、Caffe2、Anaconda和BigDL等开源技术。但是，它可以很容易地配置和扩展，以便与其他ML / DL技术一起使用，包括开源工具和商业应用程序。虽然最初的实施可能关注原型和预生产环境，但该解决方案可扩展到大规模AI / ML / DL生产部署。

人工智能和机器学习几乎涉及每个企业的数字化转型路线图。这些新技术的潜在价值和影响是转型性的，但很难为大规模分布式应用程序实施和配置这些工具，“BlueData联合创始人兼首席执行官Kumar Sreekanti表示，“我们的许多客户已经看到了在BlueData平台上运行他们的机器学习和深度学习应用程序的好处，并且我们看到其他企业也需要这样做。这个新的解决方案为他们的数据科学团队提供了按需访问多节点沙箱环境，以探索AI和ML使用案例，而不会产生所有的运营开销和部署复杂性。”