Cloudera宣布为数据团队提供新的机器学习产品

软件公司Cloudera 今天在Strata Data London会议上宣布了一系列机器学习产品更新：Cloudera Data Science Workbench 1.4，Microsoft Azure上的Cloudera Altus数据工程和Cloudera Enterprise 6.0。首席执行官汤姆赖利说，这三个都专注于促进数据团队之间的协作。

“我们相信数据可以使明天不可能实现的目标成为可能。凭借增强的机器学习，分析和云功能，我们宣布的新软件产品和云服务将使我们的客户能够更快地在数据经济中获得竞争优势，“Reilly在一份声明中说。“这些增强功能证明了Cloudera对市场领先创新的承诺，这些创新使企业能够将复杂数据安全地转化为清晰可行的见解，从而推动其数字化转型。

Azure上的Cloudera Altus Data Engineering于昨天上线，支持Apache Spark，Apache Hive，Hive on Spark和MapReduce 2. Cloud Enterprise 6.0和Altus Analytic DB现已推出测试阶段，而Data Science Workbench 1.4预计将于今年夏天推出。

Data Science Workbench允许数据科学团队在单一平台上构建，运行，训练，比较和实施机器学习模型。1.4版具有用于运行和跟踪实验的改进工具包以及一键式工具，允许用户将模型部署为用于联网应用程序的Representational State Transfer(REST)API。

Cloudera Atlus更加以云为中心; Cloudera声称它是服务上的第一个“多云，多功能”平台。其下的产品包括Data Engineering for Azure，它授予处理作业对Microsoft Azure Data Lake Store(ADLS)的读写访问权限，以及Altus Analytic DB，一种“数据仓库”服务，可在SQL，Python，R中提供数据库分析。和其他格式通过Altus SDX。这是Cloudera Altus软件开发工具包(SDK)的补充，它允许以编程方式访问Java以及标记潜在问题的自动化工作负载性能监视器。

最后，但并非最不重要的是Cloudera Enterprise，一个用于机器学习和分析应用程序的平台。与上一版本相比，最新的迭代(版本6.0)引入了GPU支持和Apache Hive数据仓库优化，“显着加速了机器学习和数据工程应用程序”。它还提供Apache Solr 7.0(支持嵌套数据类型和JSON方面)，Kafka 1.0和Spark 2.2作为完全本机组件。Cloudera声称，即使单个Cloudera Manager 6.0接口集群中有多达2,500个节点，平台上的机器学习也有可能快10倍。利用Apache Hive 2.0的分析工作负载可以使性能提高80%%。

“我们很高兴能够在Cloudera Data Science Workbench中推出新功能，加速数据科学家的日常工作流程，包括实验管理和模型部署，以及保持数据安全和治理的无缝体验，”Hilary Mason，总经理Cloudera的机器学习在一份声明中说。

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