HPE AI/ML-Software | KI Tools | Kosten | Erfahrungen | Funktionen | Test | Vergleich | Alternativen

Detaillierte Funktionen, Besonderheiten und Empfehlungen

🟦 Funktionen – Was kann HPE AI/ML-Software?

Infrastruktur-Orchestrierung

Kubernetes-basierte Container-Orchestrierung – Flexible Cluster-Verwaltung on-premise und Cloud mit automatischem Scaling für variable Workloads.

GPU-Auto-Scheduling & Workload-Balancing – Optimierte Ressourcenverteilung maximiert Auslastung teurer GPU-Instanzen durch intelligente Zuweisung.

HPC-Scheduler-Integration (Slurm/PBS) – Anbindung an Supercomputer-Infrastrukturen ermöglicht massive parallele Trainings mit tausenden Knoten.

Data Management & Integration

Unified Data Fabric (MapR-basiert) – Einheitlicher Namespace für File, Object und Streaming reduziert Datensilo-Komplexität erheblich.

Automatische Datenverbindungen – Vorinstallierte Connectoren für SAP, Oracle, SQL Server und Hadoop beschleunigen Integration.

Multi-Cloud Storage-Zugang – S3, Azure Blob und HDFS unter einer Datenebene zugänglich ohne Mehrfach-Integration.

Machine Learning Operations (MLOps)

Experiment-Tracking & Modell-Versionierung – Vollständige Nachverfolgung aller ML-Experimente sichert Reproduzierbarkeit und Compliance.

Deployment-Automatisierung – CI/CD-Integration ermöglicht schnelle Modell-Publikation in Produktionsumgebungen ohne manuelle Schritte.

Feature Store & Model-Registry – Zentrale Verwaltung von ML-Artefakten über Team-Grenzen vereinfacht Zusammenarbeit.

Inferencing & Monitoring

Echtzeit + Batch-Inferencing – Parallele Modell-Bereitstellung über REST-APIs deckt verschiedene Anwendungsszenarien ab.

Automatisches Model-Monitoring & Drift-Detection – Warnung bei Modellverschlechterung verhindert unbemerkte Qualitätsverluste in Produktion.

Performance-Dashboards & Kosten-Reporting – Transparenter Einblick in Ressourcen- und Budget-Nutzung ermöglicht effektive Steuerung.

Entwicklungs-Umgebung & Integration

Jupyter-Notebook-Integration mit SSO – Sichere, nahtlose Entwicklungsumgebung für Data Scientists mit Single-Sign-On-Authentifizierung.

RBAC & Multi-Tenancy – Rollenbasierte Zugriffskontrolle ermöglicht sichere Collaboration in großen, verteilten Teams.

🟨 Besonderheiten – Was macht HPE AI/ML-Software einzigartig?

Hybrid-Cloud Konsistenz (True Hybrid)

Die einheitliche Plattform funktioniert identisch on-premise und in Public Clouds wie AKS, EKS oder GKE. Workloads lassen sich ohne Plattform-Umbau zwischen Rechenzentrum und Cloud verschieben. Dies vermeidet Vendor-Lock-in und bietet Skalierungsflexibilität ohne Code-Änderungen. Die Lösung eignet sich jedoch weniger für reine Cloud-first-Startups, da sie etablierte Networking-Infrastruktur voraussetzt.

HPC + AI Convergence

Die Integration von Cray Slingshot Netzwerk-Technologie ermöglicht ultra-schnelle Datenübertragung zwischen über 1.000 GPU-Nodes. Dies erlaubt das Training extrem großer Modelle, die reine MLOps-Plattformen nicht bewältigen können. Für Forschungs- und Simulationsszenarien in Branchen wie Pharma oder Energie ist diese Fähigkeit unverzichtbar. Allerdings profitieren nur etwa 5-10% der Unternehmen von dieser Spezialfunktion – für Standard-ML-Anwendungen ist die Lösung überengineert.

Data Fabric (Unified Datenmanagement)

Alle Datentypen – strukturierte SQL-Daten, unstrukturierte Dateien wie Bilder und Streaming-Daten – existieren in einem einzigen Namespace. Dies eliminiert die klassische „Daten-Pipeline-Hölle" mit zahlreichen ETL-Jobs zwischen verschiedenen Silos. Die Modell-Entwicklung beschleunigt sich um 30-40% durch deutlich weniger Daten-Wartungsarbeit. Die Implementierung erfordert allerdings eine steile Lernkurve für Teams ohne Distributed-Systems-Erfahrung.

GreenLake Pay-as-you-go Consumption Model

Das flexible Gebührenmodell rechnet nach tatsächlichem Verbrauch ab – gemessen in Hours oder Capacity-Units – statt mit festen Lizenzen. Bei variabler Auslastung verbessert sich der ROI um 20-30%, da keine Überinvestitionen in Hardware entstehen. Die Preistransparenz bleibt jedoch gering, und eine genaue TCO-Kalkulation ist vor Vertragsabschluss schwer möglich.

🟩 Empfehlung – Für wen eignet sich HPE AI/ML-Software besonders?

Großkonzerne mit On-Premise-Infrastruktur und HPC-Anforderungen profitieren maximal von der Plattform. Bestehende Rechenzentren, hohe GPU-Auslastung und strenge Compliance-Anforderungen machen HPE Ezmeral zur idealen Wahl. Voraussetzung ist eine eigene IT-Abteilung mit mindestens fünf Administratoren für Betrieb und Wartung.

Regulierte Branchen wie Finanzwesen, Pharma und Energiesektor finden in der Lösung alle notwendigen Compliance-Funktionen. GDPR-, HIPAA- und FIPS-Anforderungen sind erfüllt, Datenhaltung im eigenen Land möglich, und Explainable-AI-Tools für regulatorische Dokumentation integriert. On-Premise-Deployment mit vollständigen Audit-Trails ist hier unverzichtbar.

Forschungsinstitute und nationale Labore benötigen die HPC-Integration für extrem große Modelle. Die Netzwerk-Performance ist bei parallelem Training kritisch, und die Cray-Infrastruktur oder Slingshot-Readiness wird zur Grundvoraussetzung. Hier spielt HPE seine technologischen Stärken voll aus.

Mittelständische Unternehmen mit Cloud-Hybrid-Strategie nutzen die Flexibilität zwischen On-Premise und Cloud-Ressourcen zur Kostenoptimierung. Eine stabile Netzwerk-Infrastruktur und mittlerer DevOps-Reifegrad sind erforderlich, um die Plattform effektiv zu betreiben.

Kritische Auswahlkriterien

On-Premise vs. Full Cloud: Wenn Datenhaltung im eigenen Rechenzentrum zwingend ist, führt kein Weg an HPE vorbei. Bei reiner Public-Cloud-Strategie sind AWS SageMaker oder Azure ML günstiger und einfacher.

HPC-Integration erforderlich: Für Training von Modellen mit über 100 Milliarden Parametern oder extreme Datenmengen bietet HPE mit Cray-Slingshot klare Vorteile. Bei Standard-NLP- oder Computer-Vision-Projekten reichen Cloud-MLOps-Lösungen aus.

GPU-Auslastungsprofil: Bei konstant hoher GPU-Nutzung über 70% wird die TCO von HPE attraktiv. Sporadische Nutzungsspitzen unter 20% machen Cloud-Pay-as-you-go-Modelle wirtschaftlicher.

Multi-Cloud-Portabilität: Wenn strategischer Wechsel zwischen Cloud-Anbietern ohne Plattform-Umbau wichtig ist, spielt HPE seine Hybrid-Stärke aus.

Details zur HPE AI/ML-Software

HPE Ezmeral positioniert sich als Enterprise-Grade MLOps-Plattform auf Kubernetes-Basis, die den kompletten KI-Lebenszyklus abdeckt. Von der Datenintegration über Experiment-Tracking bis zu Modell-Deployment und Monitoring bietet die Plattform alle notwendigen Komponenten aus einer Hand.

Die Architektur basiert auf vier Kernkomponenten: Ezmeral Runtime Enterprise übernimmt die Container-Orchestrierung, Ezmeral ML Ops steuert MLOps-Funktionen wie Pipelines, Registry und Feature Store. Die Ezmeral Data Fabric sorgt für einheitliches Datenmanagement über File-, Object- und Streaming-Daten hinweg. Die GreenLake-Integration ermöglicht consumption-basierte Gebührenabrechnung nach tatsächlichem Verbrauch.

Die entscheidende Differenzierung zu Cloud-Konkurrenten wie AWS SageMaker oder Azure ML liegt in drei Bereichen: HPE integriert HPC-Technologie mit Cray Slingshot für extreme Skalierung. Die Plattform ermöglicht physische Datenhaltung on-premise für Compliance-Anforderungen. Hybrid-Portabilität funktioniert ohne Code-Änderungen zwischen verschiedenen Umgebungen. Diese Kombination macht HPE zur einzigen Lösung, die Data Lakehouse, HPC und MLOps unter einer konsistenten Plattform vereint.

Laut Herstellerangaben unterstützt die Plattform Szenarien von einzelnen Knoten bis zu über 1.000 GPU-Nodes ohne Architektur-Umbau. Die Skalierung erfolgt transparent durch den optimierten GPU-Scheduler, der NVIDIA CUDA, AMD ROCm und Intel GPUs gleichzeitig verwaltet.

Wissenswertes zum Anbieter HPE

Hewlett Packard Enterprise ist ein etablierter Konzern mit über 30 Milliarden Dollar Jahresumsatz und mehr als 60.000 Mitarbeitern weltweit. Als führender Anbieter für Server, Storage, HPC und Networking-Infrastruktur hat HPE Ezmeral als strategisches Kernprodukt der „Everything-as-a-Service"-Vision positioniert.

Die Entwicklung der Plattform erfolgte durch gezielte Akquisitionen: 2019 übernahm HPE BlueData für ML-Ops-Expertise und im selben Jahr Cray für HPC-Supercomputer-Technologie. 2020 folgten MapR-Assets für die Data-Fabric-Komponente. Diese Strategie macht HPE zur einzigen Firma mit führender Expertise in Datenmanagement, HPC und KI unter einer einheitlichen Plattform.

Die Support-Struktur unterscheidet sich deutlich von reinen Cloud-Anbietern. HPE betreibt ein globales 24/7-Support-Netzwerk mit zertifizierten Partnern und spezialisierten Professional Services. Die Investition in persönliche Kundenbeziehungen vermeidet den „Support-Ticket-Zoo" typischer Cloud-Provider. Service Level Agreements erreichen bis zu 99,9% Verfügbarkeit.

Basierend auf Nutzerfeedback schätzen Kunden besonders die direkte Ansprechbarkeit und das tiefe technische Verständnis der Support-Teams. Die langfristige Stabilität eines 75-jährigen Technologiekonzerns minimiert Startup-Risiken, die bei jüngeren MLOps-Anbietern bestehen.

Technische Details & Integration

Die technische Architektur basiert auf CNCF-standard Kubernetes, was Vendor-Lock-in auf Orchestrierungsebene verhindert. Der spezialisierte GPU-Scheduler unterstützt NVIDIA CUDA, AMD ROCm und Intel GPU inklusive NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) für granulare Ressourcen-Teilung. Die Data Fabric kombiniert MapR-FS mit POSIX-Kompatibilität, S3-APIs und Kafka-kompatiblem Streaming in einem einheitlichen Namespace.

Integration erfolgt über umfassende REST-APIs für alle MLOps-Funktionen – von Inferencing über Model-Registry bis Feature Store. Vorinstallierte Connectoren für SAP, Oracle, SQL Server, Hadoop und Salesforce beschleunigen die Anbindung an bestehende Unternehmenssysteme erheblich. Die Plattform skaliert linear von einem Node bis zu über 1.000 GPU-Knoten ohne Plattform-Umbau oder Performance-Degradation.

Die Sicherheits-Architektur erfüllt höchste Standards: FIPS 140-2 Zertifizierung, ISO 27001, SOC 2 Type I und II sowie GDPR- und HIPAA-Readiness sind implementiert. Verschlüsselung erfolgt at-rest und in-transit über TLS/SSL. Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Multi-Tenancy-Isolation und umfassende Audit-Logs gewährleisten Compliance und Nachvollziehbarkeit.

Besonders für regulierte Branchen relevant: Integrierte Explainable-AI-Tools (SHAP, LIME) ermöglichen die Dokumentation von Modell-Entscheidungen für regulatorische Anforderungen. Die vollständige Audit-Trail-Funktionalität protokolliert jeden Zugriff und jede Änderung an Modellen und Daten.

Kosten & Preismodell

HPE bietet zwei grundsätzliche Lizenzierungsoptionen an. Bei der Software-only-Variante erfolgt die Abrechnung nach Nodes, Cores oder GPUs für eigene Hardware. Laut Herstellerangaben liegen die Kosten zwischen 5.000 und 20.000 Euro pro Node und Jahr, abhängig von GPU-Ausstattung und Vertragslaufzeit. Genaue Preise sind nicht öffentlich und werden individuell verhandelt.

Die GreenLake-Option bietet Pay-as-you-go-Abrechnung für tatsächlich genutzte Kapazität. Hardware, Software und Service sind inklusive, die Abrechnung erfolgt nach Stunden oder Capacity-Units. Dieses Modell vermeidet hohe Anfangsinvestitionen und passt sich flexibel an schwankenden Bedarf an.

Der TCO-Vergleich über drei Jahre zeigt deutliche Unterschiede nach Auslastungsprofil: Bei hoher konstanter GPU-Auslastung über 70% liegt HPE on-premise 20-30% günstiger als AWS p4-Instanzen, da Cloud-Overhead entfällt. Bei niedriger sporadischer Auslastung unter 30% sind AWS oder Azure günstiger, weil keine Hardware-Überinvestition nötig ist. Hybrid-Szenarien mit GreenLake bieten maximale Flexibilität, erfordern aber individuelle HPE-Kalkulation für exakte Kostenprognosen.

Versteckte Kostenrisiken sollten einkalkuliert werden: Netzwerk-Upgrades für HPC-Interconnect und Slingshot-Readiness können über 100.000 Euro kosten. Professional Services und Training werden oft unterschätzt und schlagen mit 10-20% der Software-Kosten für die Erstimplementierung zu Buche. Die Datenmigration in die Data Fabric ist bei Multi-Terabyte-Volumina nicht trivial und verursacht zusätzliche Projekt- und Beratungskosten.

Migration & Umstieg

Der Umstieg von Cloud-Plattformen wie AWS SageMaker zu Ezmeral gestaltet sich durch die gemeinsame Kubernetes-Basis relativ reibungslos. Modelle und Pipelines sind meist portierbar, erfordern aber Re-Training auf der neuen Infrastruktur mit entsprechender Rekalibrierung. Ein typischer Proof-of-Concept dauert vier bis acht Wochen.

Die Migration von On-Premise Hadoop- oder Spark-Clustern nutzt Data-Fabric-Connectoren für „Lift & Shift"-Szenarien. Die Umschulung auf MLOps-Paradigmen erfordert jedoch Zeit und Ressourcen, da sich Arbeitsweisen grundlegend ändern. Teams müssen von Batch-orientierten zu Pipeline-gesteuerten Workflows umdenken.

Ein typischer Roll-Out erfolgt in drei Phasen: Wochen 1-2 umfassen Hardware-Setup, Kubernetes-Installation und Netzwerk-Konfiguration. In Wochen 3-6 erfolgen Data-Fabric-Anbindung, GPU-Scheduler-Tuning und Sicherheits-Setup mit RBAC und Encryption. Wochen 7-12 beinhalten ein Pilot-Projekt mit dem Data-Science-Team, erste produktive Modelle und Monitoring-Setup. Bei Umgebungen mit über 100 Knoten beträgt die typische Implementierungsdauer sechs bis zwölf Wochen, idealerweise mit HPE Professional Services.

Der Personalressourcen-Bedarf sollte nicht unterschätzt werden: Erforderlich sind zwei bis vier Linux/Kubernetes-Administratoren, ein bis zwei Data Engineers, ein bis zwei MLOps Engineers und ein bis drei Data Scientists. Dies entspricht sechs bis neun Vollzeit-Äquivalenten für den Betrieb im ersten Jahr. Kleinere Teams sollten HPE Professional Services zwingend einbuchen, um Implementierungsrisiken zu minimieren.

Vorteile und Herausforderungen

Die Hybrid-Cloud-Portabilität ohne Code-Refactoring ermöglicht maximale Flexibilität zwischen on-premise und Cloud-Ressourcen. Workloads lassen sich bei Bedarf verschieben, ohne Anwendungen umschreiben zu müssen. Die HPC-Integration erlaubt extremes Skalieren auf über 1.000 GPUs mit Sub-Millisekunden-Latenz für parallele Berechnungen. Die Data Fabric reduziert ETL-Arbeiten um 30-40% gegenüber traditionellen Datensilos durch einheitlichen Namespace.

Datenhaltung im eigenen Land erfüllt GDPR- und HIPAA-Compliance-Anforderungen ohne Kompromisse. Bei hoher GPU-Auslastung optimiert die Plattform Kosten durch effiziente Scheduler und flexible GreenLake-Abrechnung. Enterprise-Grade Sicherheit und Governance mit Explainable AI, Audit-Trails und FIPS 140-2-Zertifizierung decken höchste Anforderungen ab. Als stabiler 30-Milliarden-Dollar-Konzern minimiert HPE Startup-Risiken vollständig.

Die Herausforderungen beginnen mit hoher Initialkomplexität – Kubernetes-Erfahrung ist praktisch zwingend erforderlich. Die Lernkurve verläuft steil für reine Cloud-Teams ohne Distributed-Systems-Hintergrund. Das Preis-Leistungs-Verhältnis ist bei kleinen sporadischen Workloads unter zehn GPUs suboptimal, hier sind Cloud-Alternativen wirtschaftlicher.

Die Plattform bietet weniger vorgefertigte Algorithmen als AWS SageMaker, was mehr Eigenentwicklung erfordert. Netzwerk-Infrastruktur-Upgrades können versteckte Kosten in sechsstelliger Höhe auslösen. Eine gewisse Vendor-Abhängigkeit besteht für Support und Optimierung, da HPE die Plattform am besten kennt. Roadmap-Details bleiben unter Verschlussabkommen mit Kunden und sind nicht öffentlich einsehbar.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Kann ich meine bestehenden ML-Pipelines wie Kubeflow, TensorFlow oder PyTorch direkt nutzen?

Ja, etwa 90% der vorhandenen Pipelines sind kompatibel. Da Ezmeral auf Kubernetes läuft, funktionieren Container-Images meist ohne größere Anpassungen. Kleine Modifikationen können bei Datenquellen-Connectoren und der Modell-Registry-Integration notwendig sein, der Migrations-Aufwand bleibt aber überschaubar.

Bei welcher Auslastung erreiche ich den Break-Even zwischen On-Premise und AWS SageMaker?

Bei durchgängig über 50% GPU-Auslastung amortisiert sich die Investition nach 12-18 Monaten. Darunter bleibt AWS typischerweise günstiger durch flexible Abrechnung ohne Hardware-Investition. Genaue Zahlen erfordern eine NPV-Analyse mit dem HPE-Kalkulator, der nicht öffentlich verfügbar ist.

Muss ich Cray-Hardware haben oder reichen Standard-Server mit GPUs?

Standard-Server wie HP ProLiant mit NVIDIA A100 oder H100 GPUs reichen für 80% der Anwendungsfälle aus. Cray-Systeme mit Slingshot-Interconnect sind nur für extrem parallele ML-Jobs oder HPC-Workloads notwendig – dies betrifft etwa 5-10% der Implementierungen.

Wie lange dauert die Implementierung für ein Startup mit 5 GPUs versus einen Konzern mit 500 GPUs?

Startups benötigen zwei bis vier Wochen für einen Proof-of-Concept und acht bis zwölf Wochen bis zur Produktivumgebung. Konzerne planen zwölf Wochen für den PoC und sechs bis neun Monate für den vollständigen Rollout. Der Aufwand skaliert nicht linear – größere Umgebungen profitieren von Professional-Services-Effizienz.

Kann ich die Plattform hybrid nutzen – On-Premise und AWS/Azure gleichzeitig?

Ja, dies ist ein Kernvorteil von Ezmeral. Die Plattform läuft on-premise, während AKS oder EKS als zusätzliche Knoten im selben Cluster fungieren. Die Data Fabric synchronisiert automatisch mit geringer Latenz. Typischer Use Case: Burst-Scaling in die Cloud bei temporären Spitzenlasten.

Was passiert wenn HPE den Support einstellt oder die Kosten zu stark steigen?

Das Risiko ist mittel bis hoch einzuschätzen. Ezmeral basiert auf Open-Source-Komponenten, aber proprietäre Teile wie Data Fabric, GPU-Scheduler und XAI-Integration sind schwer selbst zu warten. Ein Ausstiegsplan würde den Wechsel zu Open-Source Kubeflow mit selbstgebauter Data Pipeline bedeuten – Aufwand etwa sechs Monate.

Ist Ezmeral eine Konkurrenz zu Databricks oder Palantir?

Nein, die Zielgruppen unterscheiden sich deutlich. Databricks fokussiert auf Data Lakehouse mit Delta Lake und Business Intelligence. Palantir spezialisiert sich auf Daten-Integration mit Government-Fokus. HPE adressiert MLOps mit HPC-Integration. Die Lösungen sind kombinierbar: Databricks oder Palantir als Datenschicht, HPE als ML-Execution-Ebene.