Hamburg, Starnberg, 02. Nov. 2018 - Hybride Cloud Enterprise IT Plattform mit DC/OS 1.12 weiterentwickelt; Mesosphere Jupyter Service (Beta) beschleunigt Machine Learning...
Zum Hintergrund: Mesosphere kündigt drei Neuerungen an: 1. Mesosphere Kubernetes Engine (MKE), 2. Mesosphere DC/OS 1.12 als Distributed Cloud Operating System sowie 3. die öffentliche Beta-Version von Mesosphere Jupyter Service (MJS). Mesosphere Kubernetes Engine (MKE) ist laut Entwickler eine Software-Plattform, die Kubernetes-as-a-Service für Multi-Cloud und Edge mit Ressourcen gemeinsam zu nutzen versteht. Eine Virtualisierung ist nicht notwendig. DC/OS 1.12 liefert einen optimierten, sicheren Multi-Cloud-Betrieb, skalierbarer Leistung und Echtzeit-Visibilität; MJS vereinfacht die Implementierung von Jupyter Notebook, die bei Datenwissenschaftlern beliebt ist. Damit lassen sich auf künstlicher Intelligenz basierende Services einfacher programmieren und ausliefern.
Mesosphere 1.12 wurde entwickelt, um Unternehmenskunden zu unterstützen, Enterprise-Standards über die gesamte Infrasruktur hinweg einzuführen – und gibt Entwicklern und Datenwissenschaftlern die für sie notwendigen Tools. „Organisationen müssen schnell sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die IT benötigt daher Zugriff auf führende Werkzeuge wie Kubernetes, Jupyter Notebooks, fortschrittliche Secruity und Software-Registries, um Software-Innovationen voranzutreiben“, so Florian Leibert, CEO, Mesosphere. „Wir integrieren Kubernetes und Jupyter nativ in DC/OS. Damit bieten wir eine schnelle Implementierung sowie ein zentralisiertes Management für Unternehmen, die die neuesten Technologien über jede Infrastruktur hinweg einführen wollen. Gleichzeitig können Entwickler neue Lösungen testen und wir bieten ihnen neue Wahlmöglichkeiten.“
Betrieb für Kubernetes und Daten über Multi-Cloud, Rechenzentren und Edge hinweg: Mit Mesosphere DC/OS 1.12 können IT-Organisationen Edge- und Multi-Cloud-Infrastrukturen von einer zentralen Kontroll-Konsole aus betreiben. Mit MKE sind IT-Teams in der Lage, verteilte Kubernetes-Cluster über verschiedene Cloud-Provider auf einer einzigen Plattform zu zentralisieren und zu verwalten. Data Science-Initiativen lassen sich dank MJS mit On-Demand Data-Science-Laptops schneller realisieren. Die Laptops werden sicher über die allgemeine Infrastruktur gehostet. Unternehmen können Jupyter Implementierungen einfach skalieren, wenn ihre Teams von Datenwissenschaftlern wachsen. Mit MKE, MJS und DC/OS 1.12 erhalten Enterprise-Kunden folgende Vorteile:
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Kubernetes-as-a-Service auf jeder Infastruktur: Eine zentrale Kontroll-Konsole für die Automatisierung des gesamten Lebenszyklus einer Vielzahl von Kubernetes-Clustern. Dazu gehören verschiedene Versionen, die über Cloud und Rechenzentren verteilt sind. Mehr als 50 Prozent der Einsparungen der Infrastrukturkosten werden durch weniger Cluster dank Multi-Kubernetes-Pooling mit hoher Dichte realisiert – und zwar ohne jegliche Virtualisierung.
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On-Demand Data Science-Umgebung: Datenwissenschaftler erhalten direkten Zugriff auf die interaktive Jupyter Notebooks Computing-Umgebung – und zwar vorkonfiguriert mit allen Tools, die sie benötigen, um produktiv zu sein. MJS macht dezidierte Gateway-Infrastrukturen für Analytik und Modelle überflüssig. Der Service nutzt die allgemeine Infrastruktur ohne Ressourcenkonflikte. Komplettes Edge- und Multi-Cloud-Management: Betreiber und Entwicklung erhalten eine durchgängige, sichere und skalierbare Erfahrung auf jeder Infrastruktur. Private Package Registry bietet, DevOps- und Data Science-Teams die notwendigen IT-Applikationen. Gleichzeitig können sie die IT-Kontrolle über die verfügbaren Services in der Cloud oder komplett unvernetzten Rechenzentren behalten.
Abb. 1: Cloud Native Ecosystem Survey Report, Multi Cloud Nutzung (Bildquelle: Mesosphere)
Data Science und Machine Learning sind die Zukunft, aber viele Datensätze sind zu groß für individuelle Laptops oder Desktops. Datenwissenschaftler und Ingenieure müssen daher häufiger mit kleineren Datensätzen arbeiten – das Ergebnis ist ein langsamerer Fortschritt sowie ein höheres Risiko von Datenlecks. Anwenderzitate:
David Palaitis, Engineering Manager, Two Sigma: „Viele Innovationsbudgets für Enterprise-IT fokussieren sich darauf, Data Science und Machine Learning zu realisieren. Das Ökosystem der Open Source-Werkzeuge, die diese Plattformen unterstützen ist fragil und extrem kompliziert für Unternehmen zu konfigurieren. Wir arbeiten mit Mesosphere zusammen, um eine maßgeschneiderte Lösung zu entwickeln, mit der Jupyter Notebooks für unsere Modellierung implementiert und verwaltet werden können. Wir freuen uns, dass sie jetzt für jeden Kunden über MJS verfügbar ist.“
Wesley Mukai, CTO, GE Transportation Digital Solutions: „Unsere Cloud-Ingenieure und DevOps Experten designen, entwickeln und bauen Cloud-Lösungen für Public und Private Cloud-Anwendungsszenarien – und sie können komplex werden. Für unsere Arbeit mit Kubernetes bringt die Enterprise-Umgebung einen hohen Mehrwert“.
Link > Mesosphere DC/OS 1.12 install
Link > Mesosphere Blog
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 Cloud Native Ecosystem Survey Report, Auszug | 60.35 KB |
