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Zukunftsstrategien für die Datenanalyse: Warum Big Data, KI und Machine Learning an den Edge wandern

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Hersteller:
HP Deutschland GmbH

Format: Webcast

Sprache: deutsch

Datum: 29.09.2020

Die Cloud scheint prädestiniert für Big Data, Machine Learning und KI. Schließlich erlaubt ihre nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit und Performance die schnelle Bearbeitung komplexer und umfangreicher Fragestellungen.

Data Scientists haben bei der Cloud-Nutzung jedoch auch mit Einschränkungen zu kämpfen. Der Datentransfer zwischen On-Premise und Cloud dauert lange und kann teuer werden, Latenzen verhindern eine Berechnung in Echtzeit und auch Datenschutzgründe können gegen eine Verarbeitung in der Cloud sprechen.

In unserem Webcast diskutieren die Experten von HP, NVIDIA und IDC, welche Alternativen es gibt, und zeigen an konkreten Beispielen, wann sich die Bearbeitung von Data-Science-Workloads mithilfe von Workstations lohnt.

Sie beantworten Ihnen unter anderem folgende Fragen:

  • Welche Trends sprechen für eine lokale Verarbeitung von Data-Science-Workloads?
  • Wie lassen sich die Kosten von Cloud vs. On-Premise berechnen und vergleichen?
  • Worauf sollten Unternehmen bei der Wahl von Workstations für Data-Science-Aufgaben achten?


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