Cloudera Machine Learning是Cloudera針對CDP構(gòu)建的云原生機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。Cloudera Machine Learning將自助服務(wù)數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)工程統(tǒng)一在一個(gè)便攜式服務(wù)中，作為企業(yè)數(shù)據(jù)云的一部分，可對任何位置的數(shù)據(jù)進(jìn)行多功能分析。

產(chǎn)品介紹

Cloudera Machine Learning（CML）只是您可以在Cloudera數(shù)據(jù)平臺（CDP）上使用的眾多體驗(yàn)之一。 Cloudera Machine Learning使團(tuán)隊(duì)可以立即部署機(jī)器學(xué)習(xí)工作空間，這些工作空間可以自動擴(kuò)展以適應(yīng)他們的需求，并可以通過使用kubernetes自動掛起以節(jié)省成本。 所有這些都打包成可移植的體驗(yàn)，多個(gè)團(tuán)隊(duì)成員可以輕松訪問這些體驗(yàn)，以在整個(gè)組織中提供一致的體驗(yàn)。在下面的視頻中，將帶您逐步了解CDP公共云上CML中的各種高級功能。（點(diǎn)擊可查看介紹視頻）

優(yōu)勢概況

功能詳細(xì)介紹

自助式數(shù)據(jù)訪問

借助Cloudera Machine Learning，管理員可以輕松地在混合和多云環(huán)境中復(fù)制受控?cái)?shù)據(jù)集，以使數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)可以自助訪問他們所需的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，同時(shí)保持企業(yè)數(shù)據(jù)安全性和治理控制。

彈性，自動暫停的資源

Cloudera Machine Learning使數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)可以訪問橫向擴(kuò)展的異構(gòu)計(jì)算資源，以快速完成工作，同時(shí)維護(hù)可調(diào)節(jié)的護(hù)欄，以幫助IT部門輕松管理和優(yōu)化基礎(chǔ)架構(gòu)資源和成本。

首選的開放軟件工具

除了適用于Spark的Python，R和Scala之外，現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)還需要最新的開源工具和庫來進(jìn)行創(chuàng)新，并在首選IDE中進(jìn)行協(xié)作。Cloudera機(jī)器學(xué)習(xí)使從業(yè)人員可以自由使用自己喜歡的工具，同時(shí)保持安全性，效率和可擴(kuò)展性，而無需管理開銷。

可對云大規(guī)模批處理計(jì)分

當(dāng)在本地訓(xùn)練ML模型但推理數(shù)據(jù)存儲在云中時(shí)，可以對駐留在云存儲中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行批評分。IT部門可以使用預(yù)先配置的資源利用防護(hù)欄來部署ML工作區(qū)，數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)則使用自動縮放/掛起的TensorFlow/Spark作業(yè)快速處理數(shù)據(jù)，不會損失任何成本。

云中數(shù)據(jù)端到端的ML工作區(qū)

Cloudera Machine Learning使IT可以輕松地從本地到云復(fù)制受管業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并為具有預(yù)先配置的資源消耗防護(hù)欄的團(tuán)隊(duì)部署新的ML工作區(qū)，提供對模型訓(xùn)練和部署所需的數(shù)據(jù)，工具和計(jì)算資源訪問使用本地產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

端到端ML與云中生成的數(shù)據(jù)

Cloudera Machine Learning使IT人員可以使用預(yù)先配置的資源消耗防護(hù)欄為團(tuán)隊(duì)部署新的ML工作區(qū)，從而使用云中固有的數(shù)據(jù)提供對模型訓(xùn)練和部署所需的工具和計(jì)算資源的訪問權(quán)限。

CML與CDS的對比

CML是Cloudera Machine Learning，CDSW是Cloudera Data Science Workbench。對于現(xiàn)有的Cloudera Data Science Workbench用戶，本主題將有助于重點(diǎn)介紹Cloudera Data Science Workbench與它的原生云產(chǎn)品Cloudera Machine Learning之間的一些關(guān)鍵區(qū)別。

CML與CDSW有何關(guān)系？

CML利用云原生優(yōu)勢（如快速配置，彈性自動縮放，分布式依賴項(xiàng)隔離和分布式GPU培訓(xùn)）擴(kuò)展了Cloudera Data Science Workbench（CDSW）的端到端工作流。它可以運(yùn)行自己的本機(jī)分布式計(jì)算工作負(fù)載，而無需單獨(dú)的CDH群集進(jìn)行橫向擴(kuò)展計(jì)算。 它旨在在現(xiàn)有Kubernetes環(huán)境中的CDP上運(yùn)行，例如托管云Kubernetes服務(wù)（EKS，AKS，GKE）或Red Hat OpenShift，從而在提供多云可移植性的同時(shí)為某些客戶降低了運(yùn)營成本。

兩種產(chǎn)品都可以幫助數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)通過強(qiáng)大的安全性和治理來提高共享數(shù)據(jù)和計(jì)算的生產(chǎn)力,他們共享大量的代碼。

CML與CDSW的區(qū)別

主要區(qū)別在于：

• CDSW通過在網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行并將分布式計(jì)算工作負(fù)載推入群集來擴(kuò)展現(xiàn)有的CDH群集。CDSW為其分布式計(jì)算（包括Apache Spark）需要并支持一個(gè)CDH集群。
• 相比之下，CML是自包含的，并且在Kubernetes上的容器中管理自己的分布式計(jì)算，本機(jī)運(yùn)行的工作負(fù)載-包括但不限于Apache Spark。

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