Domino Data Lab : MLOps-Plattform für Unternehmen
Domino Data Lab: Im Überblick
Domino Data Lab ist eine Enterprise-MLOps-Plattform zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen. Sie richtet sich an Data-Science-Teams in regulierten Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen und Life Sciences. Die Plattform zentralisiert Entwicklung, Deployment, Überwachung und Governance von Modellen. Mit Unterstützung für hybride und Multi-Cloud-Umgebungen ermöglicht Domino den nahtlosen Betrieb von KI-Workloads lokal und in der Cloud – mit Fokus auf Skalierbarkeit, Effizienz und Compliance.
Was sind die Hauptfunktionen von Domino Data Lab?
Zentrale Arbeitsumgebung für kollaborative Entwicklung
Domino bietet einen gemeinsamen Workspace, in dem Data Scientists Modelle mit ihren bevorzugten Tools und Sprachen wie Python, R, SAS oder MATLAB entwickeln und testen können.
Tool-Integration: Kompatibel mit gängigen Frameworks und Entwicklungsumgebungen.
Versionskontrolle: Automatische Nachverfolgung von Code, Daten und Modellen.
Teamarbeit: Gemeinsame Notebooks und Projekte für besseren Wissensaustausch.
Skalierbare Infrastruktur mit bedarfsgesteuertem Zugriff
Domino nutzt Kubernetes, um elastische Rechenressourcen bereitzustellen, die sich flexibel an den Projektbedarf anpassen lassen.
Self-Service-Provisioning: Umgebungen per Klick bereitstellen.
Verteiltes Rechnen: Unterstützung für Spark, Ray, Dask u. a.
GPU-Zugriff: Verwendung von NVIDIA-GPUs für rechenintensive Modelle.
Automatisiertes Deployment und Monitoring von Modellen
Die Plattform erleichtert die Produktionseinführung und das kontinuierliche Monitoring von ML-Modellen.
Flexible Bereitstellung: Modelle als REST-APIs, Batch-Jobs oder interaktive Apps.
Performance-Monitoring: Überwachung in Echtzeit inkl. Drift-Erkennung.
Retraining-Pipelines: Automatisches Neutraining bei Leistungsverlust.
Umfassende Governance und Compliance
Domino bietet Funktionen zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und interner Richtlinien.
Audit-Trails: Lückenlose Protokollierung aller Aktionen.
Rollenbasierter Zugriff: Feingranulare Berechtigungssteuerung.
Zertifizierungen: Erfüllt Standards wie SOC2 Type 2, GDPR, HIPAA, ISO 27001.
Kostenkontrolle und Ressourceneffizienz
Die Plattform enthält Werkzeuge zur Analyse und Steuerung der Ressourcennutzung und Kosten.
Nutzungsanalysen: Transparenz über Verbrauch von Rechen- und Speicherkapazitäten.
Budgetverwaltung: Warnungen und Limits zur Kostensicherung.
Zeitgesteuerte Ressourcen: Automatisches Starten/Stoppen von Umgebungen.
Warum Domino Data Lab?
Komplette MLOps-Abdeckung: Von der Entwicklung bis zur Überwachung in einem System.
Hybride und Multi-Cloud-Unterstützung: Flexibler Einsatz in jeder Infrastruktur.
Enterprise-Sicherheit: Erfüllt hohe Anforderungen an Datenschutz und Compliance.
Fördert Zusammenarbeit: Gemeinsame Arbeitsbereiche und integrierte Tools.
Skalierbarkeit: Für kleine Pilotprojekte bis zu großflächigen Produktionsszenarien.
Domino Data Lab: Preise
Standard
Tarif
auf Anfrage
Kundenalternativen zu Domino Data Lab
Eine umfassende Plattform für maschinelles Lernen, die Modelltraining, Deployment und Monitoring automatisiert.
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AWS Sagemaker bietet eine vollständige Suite von Funktionen für maschinelles Lernen. Dazu gehören die Automatisierung von Modelltraining, die Bereitstellung in der Cloud und kontinuierliches Monitoring der Modelle. Benutzer profitieren von integrierten Algorithmen und benutzerfreundlichen Tools, um Daten vorzubereiten, Modelle zu erstellen und diese effizient zu verwalten. Die Unterstützung für verschiedene Frameworks erleichtert außerdem den Einstieg in TensorFlow, PyTorch und andere gängige ML-Umgebungen.
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Eine Plattform zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen, die skalierbare Infrastruktur, Automatisierung und nahtlose Integration bietet.
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Google Cloud Vertex AI ist eine umfassende MLOps-Lösung, die es Nutzern ermöglicht, den Lebenszyklus von maschinellem Lernen effizient zu verwalten. Die Software bietet skalierbare Infrastruktur für das Training und die Bereitstellung von Modellen sowie Automatisierungstools, um Prozesse zu optimieren. Sie integriert sich nahtlos in bestehende Google Cloud-Dienste und fördert die Zusammenarbeit durch Benutzerfreundlichkeit, wobei auch Modelle in verschiedenen Umgebungen ausprobiert werden können.
Unsere Analyse über Google Cloud Vertex AI lesenZur Produktseite von Google Cloud Vertex AI
Eine Plattform zur Datenanalyse und KI-Entwicklung, die leistungsstarke Notebooks, ein skalierbares Data Lakehouse und integrierte MLOps-Funktionen bietet.
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Databricks kombiniert die Leistungsfähigkeit von Data Lakes und Data Warehouses in einem einheitlichen Lakehouse. Diese Lösung ermöglicht es Teams, gemeinsam an Datenprojekten zu arbeiten, mit interaktiven Notebooks in Python, R und Scala. Durch die nahtlose Integration von MLOps-Funktionen beschleunigt sie den gesamten Lifecycle von Machine Learning-Projekten, von der Entwicklung bis zur Bereitstellung. Benutzer profitieren von einem benutzerfreundlichen Interface, automatisierter Skalierung und fortschrittlichen Sicherheitsfunktionen.
Unsere Analyse über Databricks lesenZur Produktseite von Databricks
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