在线大数据/人工智能教育解决方案

企业、高校、科研院所的大数据/人工智能培训、实验、模拟竞赛解决方案,快速搭建多租户大数据及人工智能使用环境,协同式在线数据科学研发、实验及管理。

行业现状

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高成本、长周期

从零搭建大数据/人工智能体系用于培训、比赛或者科研,需要经过选型、立项、管理等复杂过程,效果难以立竿见影

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大数据专业团队难寻

大数据及人工智能组件多、依赖复杂,配置繁复,在企业/机构开展核心业务之前,需要先花大力气组建大数据的专业团队,造成商业重心偏移

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系统僵化、难维护

传统或企业自建大数据平台无法智能进行集群动态运维和资源算法分配的管理,对稳定性、体验型,按需扩展性要求高的实训、比赛,实验等场景难以对应支持

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模式单一,难通用

传统业务模式依赖手动单一组件的安装和使用,不能通过即开即用的方式任意组合大数据组件,和数据科学工具,来进行课程、赛制的研发/迭代。限制了大数据整体认知价值的提升

方案构成

应用场景

科研机构

科研机构

为科研机构提供易用、环境稳定、持续升级的在线机器学习及人工智能实验教育环境和完整服务,保证研究成果易分析,实验数据全防护

高等教育及大专院校

高等教育及大专院校

为高校、大专院校提供即开即用的大数据人工智能课程的实训体系,模拟竞赛环境

企业

企业

企业内部员工大数据人工智能培训环境

方案优势

完整的产品体系

可以提供计算机基础,数据库,储存,大数据,人工智能,机器学习以及大数据安全等任意IT/大数据/人工智能环境,并提供持续不断跟进技术革新,在线调整和环境升级设置

大数据平台能力

提供了大数据收集,储存,分析,数据服务,可视化的一站式平台,帮助客户掌握大数据核心能力,利用大数据分析不断迭代自身商业模式

按需建设及使用

快速按需实施,集群弹性扩展以对应突发的实训、科研,及比赛计算场景;同时在需求淡季能自动降容来确保资源使用不浪费

优秀的性能

夯实的系统基础,提供高可用且性能优秀的平台;能够应对随时增长的应用容量,并且保证高效的资源使用率,完善的多用户管理,细粒度的资源共享,充分利用硬件资源

协同及灵活的横向扩展

数据科学家协同平台,能轻松扩展至TensorFlow、Pytorch、Zeppelin的学习和实验平台;同时对新组件/系统的支持也非常的轻松,Presto、Cassandra、MongDB等等都能够轻易在原有的解决方案上进行扩展。数据科学家一站式管理平台

安全稳定

提供全程操作审计和监控;用户安全组配置;统一授权/验证,满足企业核心数据的安全诉求,避免数据资产泄露,保障安全与可用性

接入流程

1

咨询方案

2

确定功能清单

3

测试部署集成环境

4

标准发布

5

应用设施

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