SCANDIANO – E4 Computer Engineering, una delle principali realtà italiane per le soluzioni ad alte prestazioni per l’HPC, l’Intelligenza artificiale e la containerizzazione, offre al mercato una gamma completa di proposte basate su container che permettono di ottimizzare i carichi di lavoro assicurando benefici in termini di sviluppo e gestione degli ambienti IT.
Nel mondo dell’High Performance Computing (HPC) in costante evoluzione, progressi e miglioramenti algoritmici sono realizzabili solo se si dispone di infrastrutture tecnologiche avanzate e appropriate alle quali affidare lo sviluppo di progetti nuovi e in corso. Attività di data analytics, machine learning e deep learning necessitano di una potenza di calcolo estremamente elevata, scalabile e disponibile pressoché ovunque.
La complessità delle operazioni di pianificazione, implementazione e bilanciamento del carico di un’infrastruttura cresce in modo esponenziale e le aziende si affidano in modo sempre più significativo ai container per rispondere a queste sfide, incrementare l’automazione ed essere in grado di organizzare infrastruttura, team di sviluppo e processi ed elaborare data model complessi grazie al GPU (Graphic Processing Units) computing.
I benefici dei container
I container permettono di isolare le applicazioni, raggruppando librerie, dipendenze e file necessari alla loro esecuzione, consentendo agli sviluppatori di lavorare e spostare le applicazioni tra i diversi ambienti – dalla produzione, allo sviluppo, al test – senza problemi di sicurezza e mantenendo intatte tutte le funzionalità applicative. Richiedono risorse di elaborazione minime, sono efficienti e semplici da implementare, possono essere distribuiti in cluster, con container individuali per componenti singoli di applicazioni complesse. Grazie a questa separazione, gli sviluppatori possono aggiornare i componenti applicativi singolarmente, senza la necessità di modificarle interamente, garantendo un utilizzo efficiente dell’infrastruttura sottostante.
Per consentire una corretta gestione e un’applicazione efficace dei container, E4 Computer Engineering mette a disposizione due soluzioni avanzate – GAIA e KAPTAIN – che offrono massima flessibilità e personalizzazione dell’infrastruttura per adattarsi a esigenze specifiche.
GAIA (GPU Artificial Intelligence Appliance) è una piattaforma hardware scalabile, ad alte prestazioni, sviluppata per i workload di Data Analytics e Machine Learning su GPU, in grado di affrontare con successo la sfida computazionale del training dei più complessi modelli di Deep Learning. La soluzione è costituita da un potente server multi-GPU, sul quale è installato E4 Analytics Studio, uno stack software moderno, completo ed interamente containerizzato che integra i principali strumenti e framework utilizzati per lo sviluppo di applicazioni di analisi avanzata dei dati.
KAPTAIN è un cluster Kubernetes chiavi in mano, progettato per garantire semplicità d’uso ed elevate prestazioni, adatto a ospitare i workload più esigenti in termini di risorse di elaborazione e archiviazione. Facile da utilizzare e intuitivo, è dotato di un’interfaccia grafica che consente di semplificare le operazioni più complesse. Permette di affrontare l’analisi di enormi volumi di dati con il paradigma della Cloud Native Data Science ad alte prestazioni, offrendo la possibilità di far convivere, sullo stesso sistema, piattaforme e framework che, in altri scenari, richiederebbero infrastrutture – fisiche e/o virtuali – dedicate.
ITS Umbria, Academy in Scienze e Tecnologie Applicate, offre percorsi formativi a giovani diplomati che desiderano acquisire elevate competenze tecnologiche per un ingresso nel mondo del lavoro più agile e qualificato, si è affidata di recente alla funzionalità e prestazioni di KAPTAIN per implementare un’infrastruttura che potesse ospitare piattaforme di analisi dati su larga scala, e consentisse la massima flessibilità nell’utilizzo delle risorse di calcolo e di storage del cluster.
“Avevamo la necessità di dotarci di una piattaforma hardware e software “chiavi in mano”, performante ma anche semplice da utilizzare e manutenere. KAPTAIN di E4 ha rappresentato il punto d’incontro perfetto: una piattaforma hardware che rispondeva alle nostre esigenze di calcolo, uno stack software personalizzabile, una gestione delle risorse flessibile e un catalogo di applicazioni ampio e moderno. L’implementazione è stata rapida e ci ha consentito di usufruire della potenza di Kaptain molto velocemente,” sottolineano Emilio Di Giacomo e Fabrizio Montecchiani, professori di ITS Umbria.
“Oggi le aziende hanno bisogno di infrastrutture altamente performanti e scalabili per condurre progetti complessi, che sempre più comprendono l’analisi e l’elaborazione di grandi volumi di dati,” sottolinea Mario Rosati, Chief Innovation Officer di E4 Computer Engineering. “Il nostro impegno è rivolto al disegno di infrastrutture ad alte prestazioni in grado di ospitare le piattaforme, i servizi ed i framework necessari per i tipici workflow dell’analisi di grandi moli di dati, coniugando flessibilità e disponibilità elevate con facilità d’uso, per semplificare lo sviluppo e la gestione di applicazioni basate su container, in grado di supportare i progetti più impegnativi di Data Science.”
– E4 Computer Engineering, una delle principali realtà italiane per le soluzioni ad alte prestazioni per l’HPC, l’Intelligenza artificiale e la containerizzazione, offre al mercato una gamma completa di proposte basate su container che permettono di ottimizzare i carichi di lavoro assicurando benefici in termini di sviluppo e gestione degli ambienti IT.
Nel mondo dell’High Performance Computing (HPC) in costante evoluzione, progressi e miglioramenti algoritmici sono realizzabili solo se si dispone di infrastrutture tecnologiche avanzate e appropriate alle quali affidare lo sviluppo di progetti nuovi e in corso. Attività di data analytics, machine learning e deep learning necessitano di una potenza di calcolo estremamente elevata, scalabile e disponibile pressoché ovunque.
La complessità delle operazioni di pianificazione, implementazione e bilanciamento del carico di un’infrastruttura cresce in modo esponenziale e le aziende si affidano in modo sempre più significativo ai container per rispondere a queste sfide, incrementare l’automazione ed essere in grado di organizzare infrastruttura, team di sviluppo e processi ed elaborare data model complessi grazie al GPU (Graphic Processing Units) computing.
I benefici dei container
I container permettono di isolare le applicazioni, raggruppando librerie, dipendenze e file necessari alla loro esecuzione, consentendo agli sviluppatori di lavorare e spostare le applicazioni tra i diversi ambienti – dalla produzione, allo sviluppo, al test – senza problemi di sicurezza e mantenendo intatte tutte le funzionalità applicative. Richiedono risorse di elaborazione minime, sono efficienti e semplici da implementare, possono essere distribuiti in cluster, con container individuali per componenti singoli di applicazioni complesse. Grazie a questa separazione, gli sviluppatori possono aggiornare i componenti applicativi singolarmente, senza la necessità di modificarle interamente, garantendo un utilizzo efficiente dell’infrastruttura sottostante.
Per consentire una corretta gestione e un’applicazione efficace dei container, E4 Computer Engineering mette a disposizione due soluzioni avanzate – GAIA e KAPTAIN – che offrono massima flessibilità e personalizzazione dell’infrastruttura per adattarsi a esigenze specifiche.
GAIA (GPU Artificial Intelligence Appliance) è una piattaforma hardware scalabile, ad alte prestazioni, sviluppata per i workload di Data Analytics e Machine Learning su GPU, in grado di affrontare con successo la sfida computazionale del training dei più complessi modelli di Deep Learning. La soluzione è costituita da un potente server multi-GPU, sul quale è installato E4 Analytics Studio, uno stack software moderno, completo ed interamente containerizzato che integra i principali strumenti e framework utilizzati per lo sviluppo di applicazioni di analisi avanzata dei dati.
KAPTAIN è un cluster Kubernetes chiavi in mano, progettato per garantire semplicità d’uso ed elevate prestazioni, adatto a ospitare i workload più esigenti in termini di risorse di elaborazione e archiviazione. Facile da utilizzare e intuitivo, è dotato di un’interfaccia grafica che consente di semplificare le operazioni più complesse. Permette di affrontare l’analisi di enormi volumi di dati con il paradigma della Cloud Native Data Science ad alte prestazioni, offrendo la possibilità di far convivere, sullo stesso sistema, piattaforme e framework che, in altri scenari, richiederebbero infrastrutture – fisiche e/o virtuali – dedicate.
ITS Umbria, Academy in Scienze e Tecnologie Applicate, offre percorsi formativi a giovani diplomati che desiderano acquisire elevate competenze tecnologiche per un ingresso nel mondo del lavoro più agile e qualificato, si è affidata di recente alla funzionalità e prestazioni di KAPTAIN per implementare un’infrastruttura che potesse ospitare piattaforme di analisi dati su larga scala, e consentisse la massima flessibilità nell’utilizzo delle risorse di calcolo e di storage del cluster.
“Avevamo la necessità di dotarci di una piattaforma hardware e software “chiavi in mano”, performante ma anche semplice da utilizzare e manutenere. KAPTAIN di E4 ha rappresentato il punto d’incontro perfetto: una piattaforma hardware che rispondeva alle nostre esigenze di calcolo, uno stack software personalizzabile, una gestione delle risorse flessibile e un catalogo di applicazioni ampio e moderno. L’implementazione è stata rapida e ci ha consentito di usufruire della potenza di Kaptain molto velocemente,” sottolineano Emilio Di Giacomo e Fabrizio Montecchiani, professori di ITS Umbria.
“Oggi le aziende hanno bisogno di infrastrutture altamente performanti e scalabili per condurre progetti complessi, che sempre più comprendono l’analisi e l’elaborazione di grandi volumi di dati,” sottolinea Mario Rosati, Chief Innovation Officer di E4 Computer Engineering. “Il nostro impegno è rivolto al disegno di infrastrutture ad alte prestazioni in grado di ospitare le piattaforme, i servizi ed i framework necessari per i tipici workflow dell’analisi di grandi moli di dati, coniugando flessibilità e disponibilità elevate con facilità d’uso, per semplificare lo sviluppo e la gestione di applicazioni basate su container, in grado di supportare i progetti più impegnativi di Data Science.”
