Получите дополнительную выгоду из своих данных с помощью простого в развертывании, высокопроизводительного решения для работы с данными, предоставляющего аналитику в реальном времени на распределенной all-flash платформе.
Объедините свои гибридные и многооблачные экосистемы с Pure, обеспечивая автономность, работу с данным в частном и общедоступном облаке, а также мобильность приложений, которые можно запускать где угодно.
Модернизируйте свое частное облако и обеспечьте беспрепятственную мобильность в многооблачной среде с помощью гибкой, автономной и экономически эффективной СХД.
Угроза и цена утечки данных могут оказаться разрушительными. Пора попрощаться с разрозненными устаревшими решениями и показать коллегам современную систему защиты данных.
Ежегодно на охрану точек входа в данные тратятся миллионы, но многие до сих пор недооценивают стратегическое значение улучшенной защиты данных. Pure FlashBlade® предоставляет решения для восстановления после атак программ-вымогателей.
Положитесь на архитектуру для резервного копирования — достаточно быструю, чтобы оперативно восстановить данные, когда это крайне важно, и при этом достаточно большую, чтобы консолидировать ваши бункеры данных — включая устройства резервного копирования.
Забудьте о дорогостоящих циклах обновления, длительных простоях и необходимости повторного приобретения терабайт, которыми вы уже владеете. Подписка СХД Evergreen™ предлагает беспроблемное, быстрое обновление и расширение без прерывания работы.
Получите хранение данных как услугу (STaaS) на локальных ресурсах и в общедоступном облаке. Эффективно управляйте гибридным облаком, объединив свою среду с одной подпиской и одним набором услуг СХД.
Pure Cloud Block Store™ обеспечивает беспрепятственное перемещение данных, отказоустойчивость и согласованное взаимодействие независимо от того, где находятся ваши данные.
Управление не должно быть медленным, особенно когда можно использовать производительность и мощь самого инновационного в мире флэш-решения по хранению.
Данные крайне важны для качественного оказания необходимой помощи. Внедряйте решения Pure для более эффективного оказания помощи, снижения затрат, устранения бункеров и переносов данных.
Только Pure Storage обеспечивает современное взаимодействие с данными для MSP, которые хотят быть в числе первых на сегодняшнем рынке с его высокой конкуренцией.
Предоставление хранения как услуги для контейнеров Pure Service Orchestrator™ предоставляет разработчикам гибкие возможности, как в общедоступном облаке, а уровень надежности и безопасности будет таким же, как в инфраструктуре локальных ресурсов.
Получите быструю, отказоустойчивую, простую в управлении и легко масштабируемую all-flash платформу для инфраструктуры виртуальных рабочих столов.
Pure FlashArray//C — первый all-QLC массив СХД с производительностью NVMe, гиперконсолидацией и упрощенным управлением для рабочих сред, оптимизированных по емкости.
Ускорьте получение бизнес-результатов с помощью важных данных, используя приложения от начального уровня до корпоративного класса. FlashArray//X обеспечивает современное взаимодействие для рабочих сред уровней 0 и 1.
Pure FlashBlade — это самое передовое в отрасли решение, обеспечивающее горизонтальное масштабирование хранилищ файлов и объектов.
FlashStack™ объединяет вычислительные ресурсы, сеть и СХД, создавая современную инфраструктурную платформу для важных бизнес-приложений, DevOps и аналитики. Согласно расчетам IDC, организации могут достичь рентабельности инвестиций 431 % за пять лет.
Не ограничивайте себя сложностями устаревшей инфраструктуры и самодельных решений. Оперативно получайте важные данные, которые необходимы новаторам, работающим с данными, с помощью AIRI®, первой в отрасли полностековой инфраструктуры для ИИ.
Получите хранение данных как услугу (STaaS) на локальных ресурсах и в общедоступном облаке. Эффективно управляйте гибридным облаком, объединив свою среду с одной подпиской и одним набором услуг СХД.
Pure1® меняет все, предоставляя возможность планировать рабочую среду и емкость, аналитику, техническую поддержку и многое другое. Создайте самоуправляемую СХД с полностековым управлением и мониторингом на базе ИИ.
Purity обеспечивает необходимую гибкость. Pure Storage стремится обеспечить организациям доступ ко всем их данным в наиболее практичной форме, чтобы можно было действовать на основе достоверной информации.
Забудьте о дорогостоящих циклах обновления, длительных простоях и необходимости повторного приобретения терабайт, которыми вы уже владеете. Подписка СХД Evergreen™ предлагает беспроблемное, быстрое обновление и расширение без прерывания работы.
Pure Cloud Block Store™ обеспечивает беспрепятственное перемещение данных, отказоустойчивость и согласованное взаимодействие независимо от того, где находятся ваши данные.
Используйте возможности облаков будущего и гибкость данных с помощью Modern Data Experience.
Сортируйте по отраслям, бизнес-ситуациям и продуктам, чтобы узнать, как организации из разных регионов используют продукты Pure.
Поддержка специально для вас. Находите решения потенциальных проблем до того, как они станут проблемами.
Ускорьте получение преимуществ и переход на Modern Data Experience с помощью экспертов компании Pure.
Получите полный доступ к нашей библиотеке электронных книг, аналитических отчетов, информационных бюллетеней и многого другого.
Pure переопределяет взаимодействие с СХД и расширяет возможности новаторов, упрощая способы использования данных и работы с ними.
Ознакомьтесь с последними объявлениями, аналитическими отчетами, наградами и новостями, связанными с компанией Pure и рынком СХД.
Найдите финансовую информацию, сведения о корпоративном управлении, информацию об акциях и ресурсы для инвесторов.
Найдите нас онлайн прямо сейчас — на наших собственных мероприятиях и других отраслевых событиях.
Найдите ближайшие вебинары и зарегистрируйтесь на них. Выполняйте поиск в нашем каталоге контента по требованию, чтобы больше узнать об СХД, управлении данными и технологиях Pure.
Узнавайте о новейших перспективах и получайте техническую информацию от лучших специалистов Pure.
Узнайте обо всем, что касается современных систем хранения данных, от флэш-решений до гибридных облаков, QLC и даже больше.
Наши партнеры по продажам владеют технологией и решениями, которые повышают скорость, интеллект и инновационность бизнеса, а также помогают клиентам достичь невиданных ранее результатов.
Программа TAP компании Pure дает возможность ведущим поставщикам создавать предварительно испытанные совместные решения, охватывающие ИИ, аналитику, облака, современные средства защиты данных и многое другое.
Pure в сотрудничестве с самыми инновационными поставщиками управляемых услуг упрощает и поддерживает инфраструктуру, гибридные и многооблачные решения, а также сложные ИТ-сервисы.
Основы машинного обучения и глубокого обучения
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это подобласть искусственного интеллекта, в которой рассматриваются компьютерные алгоритмы, самоулучшающиеся за счет обучающих данных без явного программирования. Многие считают, что это наиболее перспективный путь для достижения настоящего искусственного интеллекта, подобного человеческому.
Алгоритмы машинного обучения можно в целом разделить на три основные категории:
- Обучение с учителем: Вы предоставляете подписи и примеры входных данных с нужными выходными данными и позволяете алгоритму изучать правила, по которым из входных данных получаются выходные.
- Обучение без учителя: Вы не предоставляете подписи, поэтому алгоритму разрешается находить собственную инфраструктуру для обработки входных данных (например, с поиском скрытых закономерностей в данных).
- Обучение с подкреплением: Алгоритм многократно взаимодействует с динамичной средой с конкретной целью, которой может быть, к примеру, выигрыш в игре или вождение автомобиля. Алгоритм приближает оптимальное решение к задаче посредством повторения проб и ошибок.
В этой статье мы коротко и в общих чертах рассматриваем машинное обучение и глубокое обучение, а также разницу между этими двумя концепциями.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение — это ответвление машинного обучение, использующее искусственные нейронные сети с целью приблизиться к интеллекту, подобному человеческому. Источником вдохновения послужили нейроны человека. В глубоком обучении применяется теория графов для организации алгоритмов взвешивания по слоям, состоящим из вершин и ребер. Алгоритмы глубокого обучения прекрасно себя зарекомендовали при обработке неструктурированных данных, в частности изображений и языков.
Технически, чтобы нейронная сеть называлась «глубокой», она должна содержать скрытые слои между входными и выходными слоями восприятия — базовую структуру нейронной сети. Эти слои считаются «скрытыми», поскольку не связаны с внешним миром. Примеры архитектур глубокого обучения:
- С прямым распространением (FF): данные перемещаются в одном направлении от входного слоя через скрытые слои и из внешнего слоя — все вершины взаимосвязаны, и данные не возвращаются через скрытые слои. FF используются для компрессии данных и базовой обработки изображений.
- Рекуррентные нейронные сети (RNN): тип сети FF, в которой добавлена временная задержка к скрытым слоям, что позволяет получать доступ к предыдущей информации во время текущей итерации. Такая система обратной связи приближается к памяти и делает RNN идеальными для языковой обработки. Хорошим примером является предиктивный набор текста, при котором предположения основаны на словах, используемых вами чаще всего.
- Сверточные нейронные сети (CNN): свертка — это математическая операция над двумя функциями, результатом которой является третья функция, описывающая, как одна из исходных функций модифицируется другой. CNN используются в основном при распознавании и классификации изображений, это «глаза» ИИ. Скрытые слои в CNN выполняют функцию математических фильтров с использованием взвешенных сумм для определения кромок, цвета, контраста и других элементов пикселя.
Проведите тест-драйв FlashBlade
Опробуйте инстанс Pure1® с самообслуживанием для управления Pure FlashBlade™, самого передового решения в отрасли, предоставляющего файловое хранилище и хранилище объектов с горизонтальным масштабированием.
Сравнение машинного обучения и глубокого обучения
Глубокое обучение считается частью машинного обучения. Главная характеристика, которой алгоритмы глубокого обучения от других алгоритмов машинного обучения, — это использование искусственных нейросетей. А главная особенность, благодаря которой нейросеть становится «глубокой», — это наличие скрытых слоев между входными и выходными слоями, формирующими основное восприятие.
Преимущества глубокого обучения
Алгоритмы глубокого обучения отлично подходят для обработки неструктурированных данных при наличии достаточной вычислительной мощности. В этом преимущество глубокого обучения над другими алгоритмами машинного обучения, когда речь идет об обучении без учителя и обучении с подкреплением. Последние достижения в области ИИ во многом обусловлены повышением жизнеспособности нейросетей глубокого изучения за счет улучшений продуктивности обработки и систем хранения данных.
Как Pure Storage поддерживает приложения с машинным обучением
У Pure Storage® есть уникальные возможности для использования и поддержки мира ИИ. Для нейросетей глубокого обучения требуются большие быстрые данные. В решениях all-flash СХД Pure сочетаются производительность 100 % флэш-памяти NVMe с прогнозной аналитикой на основе ИИ для обеспечения современного взаимодействия с данными (Modern Data Experience™). С помощью Pure можно добиться следующего:
- Консолидируйте бункеры хранения данных в единый Data Hub
- Быстрее получайте важные данные с помощью аналитики в реальном времени/аналитики журналов
- Используйте самые современные средства управления СХД на основе ИИ с помощью Pure1 Meta®
- Обеспечивайте работу решений ИИ с помощью AIRI® — полностековой инфраструктуры для ИИ с Pure Storage и NVIDIA
- Получите полностековую поддержку ИИ и жизненных циклов машинного обучения с FlashStack®, решений конвергентной инфраструктуры, разработанной совместно с Cisco.