
Start nu moeiteloos uw zakelijke initiatief met big data
Als u uw big data of machine learning-projecten snel en efficiënt moet kunnen lanceren, dan zullen onze vooraf geïnstalleerde en gepreconfigureerde oplossingen u zowel tijd als moeite besparen. Afhankelijk van uw expertise en wat u nodig heeft, kunt u simpel uw data in clusters injecteren die we voor de hoogste eisen hebben ontworpen of ze anders gaan gebruiken en ze voor uw specifieke behoeften verder uitbreiden.
Onze oplossingen voor Artificiële Intelligentie en High-Performance Computing
Professionele Services om uw organisatie te helpen


Wat zijn de typische uitdagingen rond big data?
Big data en machine learning-projecten worden elk jaar populairder. Omdat het duidelijk is dat big data niet meer weg te denken is in het bedrijfsleven, is het belangrijk om de bijbehorende uitdagingen te begrijpen alvorens tijd en geld in projecten te investeren, ongeacht of een grootschalige implementatie betreft of machine learning-projecten voor beginners. Dit helpt kostbare vergissingen te voorkomen en zorgt er ook voor dat u voldoende mogelijkheden heeft om later op te schalen of af te bouwen.
De eerste uitdaging waar organisaties typisch mee geconfronteerd worden, is het enorme volume gegevens dat ermee gemoeid is. Een typisch datameer („data lake“ in het Engels) beslaat vele terabytes ongestructureerde data van meerdere bronnen. Dit vormt niet alleen maar een enorme uitdaging qua benodigde opslagcapaciteit, maar deze ruwe data zullen ook verwerkt moeten worden tot een vorm die de hoogst mogelijke zakelijke impact van deze big data oplevert.Hiervoor moeten complexe, krachtige algoritmen gebruikt worden.
De tweede uitdaging betreft hardware, want de meeste bestaande hardware-oplossingen hebben eenvoudig niet de rauwe rekenkracht die big data vereist. Hierbij wordt grid computing – waar meerdere resources met elkaar verbonden zijn en gedeeld worden om de wederzijdse mogelijkheden te ondersteunen en te verbeteren – ingezet. Hoewel grid computing de benodigde prestatieniveaus kan leveren, moet er gelet worden op een efficiënte implementatie en de best mogelijke prijs-prestatieverhouding.
Waarom is het belangrijk uw grote datasets te beveiligen?
Als het over big data en bedrijfsinformatie gaat, dan is een robuuste gegevensbeveiliging belangrijker dan ooit. Dat gaat niet alleen maar over uw big data projecten tot een succes maken – het gaat net zo zeer over het naleven van uw wettelijke verplichtingen en dat uw klanten u vertrouwen blijven dat hun gevoelige data veilig zijn (vooral als er gezondheidsgegevens of financiële data bij betrokken zijn).
Dit leidt tot een aantal duidelijke uitdagingen bij de opslag en beschikbaarheid van grote datasets voor machine learning-projecten. Iedere gebruikte storage-oplossing, zowel virtueel als fysiek, moet niet alleen voldoende capaciteit bieden voor big data projecten, maar moet ook voldoen aan alle toepasselijke nalevingseisen en de hoogste beveilingsstandaard hebben. Dit geldt ook voor verbindingen tussen oplossingen in datacenters en verbindingen tussen externe datacenters en uw on-site infrastructuur.
Bovendien is met de recente introductie van regelgevingen voor gegevensbescherming, zoals de AVG, een volledige omkeerbaarheid en controle over waar uw data gehost worden, buitengewoon belangrijk. Alle oplossingen van OVHcloud voor big data, AI en high-performance grid computing zijn hiervoor ontworpen. Wat voor oplossingen u ook gebruikt en hoe u ze ook maar onderling verbonden heeft tussen al onze datacenters, u zult altijd volledige controle houden over hoe uw data gehost en beheerd worden.