Cette semaine, Hewlett Packard Enterprise (HPE) a annoncé l’intégration de BlueData pour simplifier et accélérer le déploiement de l’intelligence artificielle en entreprise. Cette solution intégrée combine la plate-forme logicielle HPE BlueData avec les systèmes HPE Apollo et les services HPE Pointnext avec pour objectif de booster l’innovation pilotée par les données.
Cette annonce fait suite à l’acquisition par HPE de BlueData en novembre 2018 et représente une étape majeure dans la stratégie actuelle de la société pour le marché de l’IA et de l’analytique.
BlueData est désormais disponible en tant que solution logicielle HPE autonome, tandis que les clients peuvent continuer d’exploiter les logiciels BlueData sur toute infrastructure. Avec BlueData, HPE offre à ses clients un modèle as a Service pour l’intelligence artificielle et le machine learning ainsi que des applications analytiques fonctionnant sur des infrastructures hétérogènes et des services de cloud public, mettant à profit la portabilité des conteneurs entre les environnements sur site, de cloud hybride et multicloud.
Il en résulte des déploiements considérablement plus rapides, ramenés de plusieurs mois à quelques minutes, présentant l’agilité et la flexibilité dont les équipes de data scientists ont besoin afin de dégager de la valeur pour l’entreprise.
L’adoption de l’IA dans les entreprises monte en flèche. Le nombre de celles qui la mettent en œuvre a augmenté de 270 % au cours des quatre dernières années, selon une récente enquête Gartner réalisée auprès de DSI en 2019. Cependant, les entreprises font face à de nombreux défis pour mettre en œuvre avec succès leur stratégie en matière d’IA, notamment en raison de la complexité des déploiements pour l’IA et l’analytique distribuées mais aussi de la pénurie de data scientists compétents et de développeurs spécialisés en IA/ML.
La plate-forme logicielle BlueData, basée sur conteneurs, assure aux entreprises un déploiement simple et automatisé en un clic pour les outils d’IA et analytiques de leur choix, en offrant le niveau adapté de sécurité, d’évolutivité et de performances. Ainsi, les data scientists et les développeurs IA/ML peuvent se concentrer sur ce qu’ils font le mieux, avec une productivité et une efficacité accrues. Ces équipes peuvent rapidement bâtir des modèles et concevoir des pipelines de données pour stimuler l’innovation dans l’entreprise, sans avoir à se préoccuper de l’infrastructure sous-jacente.
« Pour conserver une longueur d’avance sur leurs concurrents, les entreprises dans tous les secteurs lancent des projets de transformation numérique reposant sur l’IA et pilotés par les données », souligne Milan Shetti, SVP et directeur général de HPE Storage. « Conjointement, HPE et BlueData vont simplifier, accélérer et rendre plus économique pour ces clients le déploiement de l’IA distribuée, du machine learning et de l’analytique, que ce soit sur site, dans le cloud public ou dans une architecture hybride. Cela change la donne. »
La combinaison de BlueData avec les services HPE Pointnext et l’infrastructure HPE Apollo convient idéalement aux entreprises ayant lancé des projets à grande échelle dans les domaines de l’IA/ML et de l’analytique, en particulier pour un déploiement sur site ou via un cloud hybride. Cela s’applique notamment aux clients existants de HPE dans les services financiers, les biosciences, la santé, l’industrie, le commerce et d’autres secteurs, et les exemples d’applications vont de la détection des fraudes et de l’analyse des risques de crédit à la recherche génomique et à la médecine de précision, à l’amélioration de l’expérience client, etc.
« En tant qu’acteur de la santé, nous traitons de grandes quantités de données mais nos équipes de datascientists éprouvaient des difficultés à accéder à ces données et à mettre en œuvre leurs pipelines analytiques et de machine learning », témoigne Ramesh Thyagarajan, directeur exécutif de The Advisory Board Company (Optum). « BlueData nous a aidés à relever ces défis et sa solution en conteneurs nous a permis d’accélérer nos analyses, de réduire nos coûts et de laisser à notre personnel la possibilité d’innover. Cela donne d’excellents résultats et nous nous réjouissons de poursuivre dans cette voie ensemble. »
Les entreprises peuvent s’appuyer sur les capacités et services HPE et BlueData suivants pour donner un coup d’accélérateur à leurs projets d’IA :
- Les abonnements au logiciel BlueData peuvent être commandés en même temps que l’infrastructure de serveur et de stockage HPE Apollo. De nouvelles solutions regroupant les infrastructures BlueData et HPE seront disponibles dans diverses configurations.
- HPE Pointnext propose désormais de nouvelles offres de services pour BlueData, faisant appel à son expertise approfondie en matière d’IA/ML et d’analytique Big Data et de déploiements d’applications. Ces services contribuent à optimiser la mise en œuvre du logiciel et les opérations de support au quotidien, favorisant ainsi le succès et la rentabilisation plus rapide des projets d’IA pilotés par les données.
- L’équipe BlueData développe de nouvelles innovations pour l’utilisation de Kubernetes dans les déploiements d’IA et analytiques à grande échelle, en apportant des contributions constantes à la communauté open source Kubernetes.
- Une nouvelle configuration de référence HPE est aujourd’hui disponible, fournissant des conseils et des bonnes pratiques pour le déploiement du logiciel BlueData sur HPE EPA (Elastic Platform for Analytics), un socle d’infrastructure modulaire pour des déploiements multitenants évolutifs combinant les briques HPE pour les fonctions de calcul, de stockage et réseau.
- HPE prévoit de fournir de nouvelles architectures de référence reposant sur BlueData pour diverses applications d’IA/ML et analytiques et différents outils de l’écosystème, notamment Apache Kafka, Apache Spark, Cloudera, H2O et TensorFlow. Ces architectures de référence sont en particulier destinées au test approfondi et à la validation par les ingénieurs de HPE en vue de déterminer la configuration optimale pour les workloads en termes de gains de performances et d’efficacité.
