Whitepaper zum Thema Machine Learning.

Whitepaper: Machine Learning in der Cloud – AWS, Azure und GCP im Vergleich

In diesem Whitepaper verschaffen wir Ihnen einen Überblick über die Angebotspalette der drei größten Provider für Cloud-Computing, AWS, Azure und GCP. Zudem beleuchten wir, wie diese Provider die Hürden für erfolgreiche ML-Projekte herabsetzen.

Die digitale Transformation ist für Unternehmen aller Branchen und Größen eine Herausforderung. Basierend auf aktuellen Umfragen, werden als größte Hindernisse einer erfolgreichen Digitalisierung die Anforderungen an Datenschutz und -sicherheit sowie fehlende IT-Kompetenzen in Unternehmen identifiziert. Damit Unternehmen in einem digitalen, software- und datengetriebenen Zeitalter weiter erfolgreich sein können, müssen die notwendigen technischen Voraussetzungen etabliert werden. Als wichtiger Baustein hierbei wird die Anwendung von Cloud Technologie gesehen. Eine Migration von IT-Infrastrukturen oder Anwendungen in die Cloud ist ein wichtiger Schritt, um die digitale Wettbewerbsfähigkeit von Organisationen weiter sicherzustellen.

Die drei größten Provider für Cloud-Computing, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure (Azure) und Google Cloud Platform (GCP), unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Machine Learning Services nur in Teilbereichen. AWS setzt, nicht zuletzt aufgrund der Marktposition, auf ein sehr breites Angebot von eigenen ML-Services. Diese können durch verschiedenste Module von Drittanbietern ergänzt werden. Microsoft Azure gilt als sicherer Partner für Unternehmen, die auch schon in der Vergangenheit auf Produkte von Microsoft gesetzt haben. GCP kann sich durch ein Angebot an spezialisierten Produkten im Bereich Deep Learning von der Konkurrenz abgrenzen. Im Whitepaper erhalten Sie eine detaillierte Ausführung zu den Gemeinsamkeiten, Unterschieden, Vor- und Nachteilen der Cloud-Provider.

In diesem Whitepaper zum Thema Machine Learning in der Cloud zeigen wir Ihnen:

  • Mit welchen Angeboten die drei größten Provider für Cloud-Computing die Hürden für erfolgreiche ML-Projekte herabsetzen
  • Welche die wichtigsten Gemeinsamkeiten & Unterschiede der Provider sind
  • Wie Sie den passenden Provider für Ihre individuelle Kompetenzanforderung finden

Sollten Sie Fragen zu diesem Thema oder zu STATWORX allgemein haben, zögern Sie bitte nicht, mit uns Kontakt aufzunehmen.

Wir wünschen Ihnen viel Spaß beim Lesen.

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