UbiOps

Was ist UbiOps?

UbiOps ist eine umfassende AI-Infrastrukturplattform, die entwickelt wurde, um die Bereitstellung, Skalierung und Orchestrierung von maschinellen Lern- und AI-Modellen zu vereinfachen. Sie ermöglicht Teams, AI-Algorithmen in zuverlässige, skalierbare Microservices mit dedizierten API-Endpunkten zu transformieren und unterstützt eine nahtlose Integration in Produktionsumgebungen. Die Plattform unterstützt Multi-Cloud-, Hybrid- und On-Premise-Setups, was Organisationen ermöglicht, die Kontrolle über Rechenressourcen zu behalten, Kosten zu senken und Anbieterbindung zu vermeiden. UbiOps umfasst fortschrittliche MLOps-Funktionen wie Modellversionierung, Workflow-Pipelines, Überwachung, Sicherheit und Governance, was sie für Branchen mit strengen Compliance-Anforderungen geeignet macht.

Hauptfunktionen

• Produktionsreife Modellbereitstellung

  Stellen Sie AI- und ML-Modelle als skalierbare Microservices mit dedizierten APIs bereit, die eine einfache Integration und zuverlässigen Produktionseinsatz ermöglichen.

• Workload-Orchestrierung und automatische Skalierung

  Automatische horizontale Skalierung, Lastenausgleich und Ressourcenorchestrierung über verschiedene Rechenumgebungen hinweg, einschließlich Cloud, On-Premise und Hybrid-Setups.

• Modellverwaltung und Versionskontrolle

  Verwalten Sie mehrere Modelle mit Versionierung, Überwachung, Fehlersuche und automatischen Rollback-Funktionen, um die Zuverlässigkeit der Modelle zu gewährleisten.

• Modularer Workflow-Builder

  Erstellen und verwalten Sie komplexe AI-Pipelines durch die Kombination von Modellen, Funktionen und Operatoren, die jeweils skalierbar und über eindeutige API-Endpunkte zugänglich sind.

• Umfassende Überwachung und Governance

  Verfolgen Sie die Modellleistung mit benutzerdefinierten Metriken, detaillierter Protokollierung und setzen Sie Team-Rollen und Berechtigungen für sichere Zusammenarbeit durch.

• Flexible Bereitstellungsoptionen

  Betreiben Sie UbiOps als SaaS, innerhalb Ihres eigenen Microsoft Azure-Mandanten oder in Hybrid-Cloud-Umgebungen, um Compliance, Kosten und Kontrolle zu optimieren.

Anwendungsfälle

• AI-Modellbereitstellung für Unternehmen : Stellen Sie AI-Modelle zuverlässig über verschiedene Infrastruktureinrichtungen hinweg bereit und skalieren Sie sie, um geschäftskritische Anwendungen zu unterstützen.
• MLOps und Workflow-Automatisierung : Optimieren Sie AI-Entwicklungszyklen mit modularen Pipelines und automatisierter Modellverwaltung für schnellere Iteration und Bereitstellung.
• Hybrid- und Multi-Cloud-Orchestrierung : Führen Sie AI-Workloads nahtlos über On-Premise-Server und mehrere Cloud-Anbieter hinweg aus, vermeiden Sie Anbieterbindung und optimieren Sie die Ressourcennutzung.
• Sichere und konforme AI-Anwendungen : Entwickeln Sie AI-Lösungen, die strenge Sicherheits- und Datenschutzstandards erfüllen, mit robuster Governance, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen.
• AI-Trainingsjob-Management : Verwalten und verfolgen Sie Batch-Trainingsjobs und Experimente effizient innerhalb der Plattform.

Häufig gestellte Fragen