プライベート AI クラウド
ベンダーに縛られることがないので、お好みのクラウドホスティングプロバイダーとシームレスに連携する機械学習自動化プラットフォームを選べます。
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DataRobot では主なクラウドホスティングプロバイダをすべてサポートしており、データサイエンス・インフラストラクチャを安全かつ費用対効果に優れた方法で拡張できます。ストレージ、サーバー、機械学習を特定のクラウドベンダー 1 社に委ねる必要はありません。
モデリングプロセスから価値を引き出すことは可能でしたが、DataRobot を使用することで、評価と実行だけの状況から、よりインパクトのあるパワフルな状況へ転換することができました。
ベンダーに縛られない
DataRobot は、Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platform を含む複数のクラウドプラットフォームにデータを分散できるマルチクラウド戦略をサポートしています。データを保存しているプラットフォームと同じベンダーを使って機械学習を導入する必要はありません。
堅牢なセキュリティ
ユーザー認証を行って機密データへの不正アクセスを防止するために、DataRobot はファイルシステムの暗号化をサポートし、LDAP、SSO/SAML 2.0 などの最新のセキュリティプロトコルをすべて実装しています。また、TLS 1.2 をさまざまな場面で使い、認証プロセスおよび転送中のあらゆるデータの機密性を確保します。
拡張性に優れたインフラストラクチャコスト
多くの組織において、DataRobot に膨大な計算処理能力が必要となるのはモデルを構築しているわずかな間だけです。DataRobot をクラウドへ移行すれば、インフラストラクチャへの投資は必要に応じて行えるため、使用状況に合わせて計算リソースを効果的に拡張できます。
インフラストラクチャではなく AI を管理
多くの企業にとって、データセンターの運用はコアなコンピテンシーではありません。DataRobot を使い、ストレージと計算処理で使うハードウェアを仮想化して、継続的なメンテナンスを専門家に任せることができます。これにより、AI と機械学習を稼働させ、収益に重要な価値をもたらすことに集中できるようになります。
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ベンダーに縛られない
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DataRobot は、Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platform を含む複数のクラウドプラットフォームにデータを分散できるマルチクラウド戦略をサポートしています。データを保存しているプラットフォームと同じベンダーを使って機械学習を導入する必要はありません。 -
堅牢なセキュリティ
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ユーザー認証を行って機密データへの不正アクセスを防止するために、DataRobot はファイルシステムの暗号化をサポートし、LDAP、SSO/SAML 2.0 などの最新のセキュリティプロトコルをすべて実装しています。また、TLS 1.2 をさまざまな場面で使い、認証プロセスおよび転送中のあらゆるデータの機密性を確保します。 -
拡張性に優れたインフラストラクチャコスト
![code-money-blank-window-scale-web]()
多くの組織において、DataRobot に膨大な計算処理能力が必要となるのはモデルを構築しているわずかな間だけです。DataRobot をクラウドへ移行すれば、インフラストラクチャへの投資は必要に応じて行えるため、使用状況に合わせて計算リソースを効果的に拡張できます。 -
インフラストラクチャではなく AI を管理
![develop-gear-work-code-monitor-screen-1]()
多くの企業にとって、データセンターの運用はコアなコンピテンシーではありません。DataRobot を使い、ストレージと計算処理で使うハードウェアを仮想化して、継続的なメンテナンスを専門家に任せることができます。これにより、AI と機械学習を稼働させ、収益に重要な価値をもたらすことに集中できるようになります。
次の主なクラウドインフラストラクチャプロバイダでは、VPC で DataRobot を実行できます。
