Die 11 besten Cloud-Dienste für künstliche Intelligenz

 
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich zu einem Game-Changer in der Welt der Technologie entwickelt und revolutioniert verschiedene Sektoren mit ihrer Fähigkeit, Aufgaben zu automatisieren, Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu liefern. Einer der bedeutendsten Fortschritte in der KI ist die Integration mit Cloud-Diensten. Dadurch entsteht eine leistungsstarke Kombination, die sowohl Unternehmen als auch Privatpersonen zahlreiche Vorteile bietet. Dieser Artikel befasst sich mit der Welt der Cloud-Dienste mit künstlicher Intelligenz, untersucht deren Bedeutung, wie man die besten auswählt und beantwortet einige häufig gestellte Fragen dazu.

 

Der Bedarf an Cloud-Diensten für künstliche Intelligenz

Cloud-Dienste für künstliche Intelligenz sind im heutigen digitalen Zeitalter zu einer Notwendigkeit geworden. Sie bieten eine Plattform, auf der sich die Fähigkeiten der KI entfalten können, und bieten Unternehmen einen nahezu unbegrenzten Pool an Ressourcen, um KI-Modelle zu trainieren, riesige Datensätze zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Dienste sind von entscheidender Bedeutung, um den Geschäftsbetrieb effizienter, strategischer und erkenntnisorientierter zu gestalten und zusätzliche Flexibilität, Agilität und Kosteneinsparungen zu ermöglichen. Sie können zeitaufwändige und sich wiederholende Aufgaben automatisieren, Datenanalysen durchführen und die Gesamteffizienz steigern. Darüber hinaus basieren AI Cloud Services auf einem Pay-as-you-go-Modell, das es Unternehmen ermöglicht, die Ressourcennutzung zu optimieren und je nach Bedarf zu skalieren. Diese Flexibilität und Skalierbarkeit machen AI Cloud Services zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen, die in der sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft wettbewerbsfähig bleiben möchten.

 

Beste Cloud-Dienste für künstliche Intelligenz

1. AWS AI-Services
2. Microsoft Azure AI
3. Google Cloud-KI
4. IBM Watson-Studio
5. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Services
6. Alibaba-Wolke
7. Tencent Cloud TI-Plattform
8. Baidu AI Cloud
9. Datadog
10. Cloudzone
11. Sada

 

Wie wählt man die besten Cloud-Dienste für künstliche Intelligenz aus?

Die Auswahl der besten Cloud-Dienste für künstliche Intelligenz erfordert eine sorgfältige Abwägung mehrerer Faktoren. Dazu gehören Zertifizierungen und Standards, Datenverwaltung und -sicherheit, Technologien und Service-Roadmap, Zuverlässigkeit und Leistung sowie Kosten. Es ist auch wichtig, die KI-Fähigkeiten der Plattform, die Kompatibilität mit dem von Ihnen gewählten Entwicklungsframework und den Ruf des Anbieters auf dem Markt zu berücksichtigen. Darüber hinaus sollten Sie die spezifischen Dienste und Funktionen des Cloud-Anbieters bewerten, z. B. seine KI-Tools, Algorithmen und Cloud-Dienste, um sicherzustellen, dass sie Ihren Geschäftsanforderungen und -zielen entsprechen. Welcher KI-Cloud-Service für Sie am besten geeignet ist, hängt letztendlich von Ihren spezifischen Anforderungen, Zielen und Ihrem Budget ab.

 

Beste Cloud-Dienste für künstliche Intelligenz (kostenlos und kostenpflichtig)

 

1. AWS AI-Services

Amazon Web Services (AWS) AI Services ist eine umfassende Suite von Tools für künstliche Intelligenz (KI), die es Unternehmen ermöglichen sollen, intelligente Lösungen in ihre Anwendungen und Arbeitsabläufe zu integrieren. Diese Dienste sind vorab trainiert, was bedeutet, dass für ihre Nutzung keine Vorkenntnisse im maschinellen Lernen erforderlich sind, sodass sie für ein breites Spektrum von Benutzern zugänglich sind. AWS AI Services sind für häufige Anwendungsfälle wie personalisierte Empfehlungen, die Modernisierung von Contact Centern, die Verbesserung von Sicherheit und Schutz sowie die Verbesserung der Kundenbindung konzipiert.

Die von AWS angebotenen Cloud-Dienste für künstliche Intelligenz nutzen die gleiche Deep-Learning-Technologie, die auch Amazon.com antreibt, und gewährleisten so qualitativ hochwertige und genaue Ergebnisse. Diese Dienste lernen kontinuierlich dazu, was bedeutet, dass sie sich im Laufe der Zeit anpassen und verbessern und Unternehmen ein dynamisches Tool bieten, das sich mit ihren Bedürfnissen weiterentwickelt. AWS AI Services sind so konzipiert, dass sie sich nahtlos in bestehende Anwendungen integrieren lassen, sodass Unternehmen ihre Abläufe einfach um Intelligenz erweitern können.

 

Hauptfunktionen der AWS AI Services

Vortrainierte Modelle: AWS AI Services werden mit vorab trainierten Modellen geliefert, was bedeutet, dass sie sofort einsatzbereit sind. Dadurch entfällt für Unternehmen die Notwendigkeit, über Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen zu verfügen, wodurch diese Dienste einem breiten Benutzerkreis zugänglich gemacht werden.

Integration mit vorhandenen Anwendungen: AWS AI Services sind so konzipiert, dass sie sich nahtlos in bestehende Anwendungen integrieren lassen. Dies macht es für Unternehmen einfach, ihre Betriebsabläufe intelligenter zu gestalten, ohne ihre bestehenden Systeme überarbeiten zu müssen.

Kontinuierliches Lernen: AWS AI Services lernen kontinuierlich. Das bedeutet, dass sie sich im Laufe der Zeit anpassen und verbessern und Unternehmen ein dynamisches Tool zur Verfügung stellen, das sich mit ihren Bedürfnissen weiterentwickelt.

Große Auswahl an Anwendungsfällen: AWS AI Services sind für eine Vielzahl gängiger Anwendungsfälle konzipiert. Dazu gehören personalisierte Empfehlungen, die Modernisierung von Contact Centern, die Verbesserung von Sicherheit und Schutz sowie die Verbesserung der Kundenbindung.

Hochwertige und genaue Ergebnisse: AWS AI Services nutzen die gleiche Deep-Learning-Technologie, die auch Amazon.com antreibt. Dadurch wird sichergestellt, dass die von ihnen gelieferten Ergebnisse von hoher Qualität und Genauigkeit sind.

Keine Erfahrung im maschinellen Lernen erforderlich: Eines der Hauptmerkmale der AWS AI Services besteht darin, dass für deren Nutzung keine Vorkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen erforderlich sind. Dadurch werden diese Dienste einem breiten Nutzerkreis zugänglich gemacht, unabhängig von ihrem technischen Fachwissen.

 

Vor- und Nachteile von AWS AI Services

 

Vorteile von AWS AI Services

Benutzerfreundlich: AWS AI Services sind vorab trainiert, was bedeutet, dass sie sofort einsatzbereit sind. Dies macht die Nutzung dieser Dienste auch für Personen ohne Vorkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen einfach.

Nahtlose Integration: AWS AI Services sind so konzipiert, dass sie sich nahtlos in bestehende Anwendungen integrieren lassen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Abläufe intelligenter zu gestalten, ohne ihre bestehenden Systeme überarbeiten zu müssen.

FORTLAUFENDE VERBESSERUNGEN: AWS AI Services lernen kontinuierlich. Das bedeutet, dass sie sich im Laufe der Zeit anpassen und verbessern und Unternehmen ein dynamisches Tool zur Verfügung stellen, das sich mit ihren Bedürfnissen weiterentwickelt.

 

Nachteile von AWS AI Services

Kosten: AWS AI Services bieten zwar zahlreiche Vorteile, können jedoch kostspielig sein, insbesondere für kleine Unternehmen oder Start-ups mit begrenzten Budgets.

Eingeschränkte Sprachunterstützung: Im Vergleich zu einigen Mitbewerbern bieten AWS AI Services weniger Auswahlmöglichkeiten für Sprachübersetzungen und Text-to-Speech.

 

Preispläne für AWS AI Services

AWS AI Services basiert auf einem „Pay-as-you-go“-Preismodell, d. h. Sie zahlen nur für die Dienste, die Sie nutzen, ohne Vorabverpflichtungen oder langfristige Verträge. Dieses flexible Preismodell ermöglicht es Unternehmen, sich an veränderte Bedürfnisse anzupassen, ohne ihr Budget zu stark zu belasten.

Amazon verstehen: Der Preis für diesen Service richtet sich nach der Größe der einzelnen Anfragen pro Tag. Wenn Sie beispielsweise 2,500,000 Zeichen pro Tag haben, beträgt der Preis pro Einheit 0.0005 $, was zu Gesamtinferenzkosten für Einheiten von 12.50 $ führt. Hinzu kommen Kosten für Modellschulung und -speicherung.

Amazon Machine Learning: Bei diesem Service zahlen Sie nur für das, was Sie nutzen. Es gibt keine Mindestgebühren und keine Vorabverpflichtungen. Amazon Machine Learning berechnet einen Stundensatz für die Rechenzeit, die zur Datenberechnung aufgewendet wird, und Sie zahlen dann für die Anzahl der für Ihre Anwendung generierten Vorhersagen.

Amazon Augmented AI: Der Preis für diesen Service basiert auf der Anzahl der pro Monat überprüften Objekte. Für die ersten 50 überprüften Objekte pro Monat betragen die Kosten 0.08 $ pro Objekt. Für 50–1 Mio. Objekte, die pro Monat überprüft werden, betragen die Kosten 0.04 USD pro Objekt. Bei mehr als 1 Million überprüften Objekten pro Monat werden die Kosten ausgehandelt.

Amazon Q: Dieser Service berechnet für Einheiten von 20 Dokumenten einen Satz von 0.14 $/Stunde (100 $/Monat), um Ihr Geschäftswissen zu unterstützen. Sie können mit einer Einheit beginnen und bei Bedarf weitere Speichereinheiten hinzufügen.

Amazonas Grundgestein: Bei Amazon Bedrock werden Ihnen Modellinferenz und -anpassung in Rechnung gestellt. Sie haben die Wahl zwischen zwei Preisplänen für die Inferenz: On-Demand und Provisioned Throughput.

Amazon Sage Maker: Amazon SageMaker unterstützt Datenwissenschaftler und Entwickler bei der schnellen Vorbereitung, Erstellung, Schulung und Bereitstellung hochwertiger Modelle für maschinelles Lernen (ML). Bei SageMaker zahlen Sie nur für das, was Sie nutzen. Sie haben zwei Zahlungsmöglichkeiten: einen On-Demand-Preis, der keine Mindestgebühren und keine Vorabverpflichtungen bietet, und die SageMaker-Sparpläne, die ein flexibles Preismodell bieten.

AWS AI Services akzeptiert Kreditkarten und Banküberweisungen für Zahlungen.

 

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2. Microsoft Azure AI

Microsoft Azure AI ist eine umfassende Suite von Cloud-Diensten für künstliche Intelligenz, die Unternehmen in die Lage versetzen sollen, in großem Maßstab Innovationen zu entwickeln und zu automatisieren. Es bietet eine Reihe von KI-Tools, APIs und Modellen, die an spezifische Geschäftsanforderungen angepasst werden können und es Unternehmen ermöglichen, ihre Prozesse schneller und effizienter zu modernisieren. Azure AI basiert auf jahrzehntelanger bahnbrechender Forschung und verantwortungsvollen KI-Praktiken und bietet eine Plattform, die sowohl fortschrittlich als auch vertrauenswürdig ist.

Azure AI wurde entwickelt, um unbegrenzte KI-Möglichkeiten in praktische Auswirkungen umzusetzen. Es ermöglicht Unternehmen, generative KI-Lösungen und benutzerdefinierte Copiloten zu entwickeln, zu bewerten und bereitzustellen, die bei der Automatisierung von Aufgaben und der Verbesserung der Effizienz helfen können. Die Plattform ist außerdem darauf ausgelegt, von Anfang an eine sichere und verantwortungsvolle KI zu gewährleisten, mit integrierten Tools und Anleitungen, die Benutzern die Navigation in der KI-Landschaft erleichtern.

 

Hauptfunktionen der KI von Microsoft Azure

Generative KI-Anwendungen: Mit Azure AI können Unternehmen generative KI-Anwendungen erstellen, die auf der Grundlage der empfangenen Eingaben neue, einzigartige Ausgaben wie Text, Bilder oder Code generieren können. Dies kann zur Automatisierung von Aufgaben, zur Generierung von Inhalten und mehr verwendet werden.

Benutzerdefinierte Copiloten: Mit Azure AI können Unternehmen ihre eigenen benutzerdefinierten Copiloten erstellen. Diese KI-gestützten Assistenten können dabei helfen, Aufgaben zu automatisieren, die Effizienz zu verbessern und in verschiedenen Betriebsbereichen Unterstützung zu leisten.

Modernste Modelle: Azure AI bietet Zugriff auf die neuesten hochmodernen und Open-Source-Modelle. Diese können in die Hybridsuche integriert und mit Ihren Daten trainiert werden, was hochgradig individuelle und effektive KI-Lösungen ermöglicht.

Modellverwaltung: Azure AI vereinfacht Modellvorgänge und bietet Unterstützung bei jedem Schritt des KI-Workflows. Dies erleichtert KI-Entwicklern die Verwaltung ihrer Modelle und die Optimierung ihrer Prozesse.

Verantwortliches KI-Dashboard: Azure AI umfasst ein Responsible AI-Dashboard, das die Bewertung und Fehlerbehebung von Modellen für maschinelles Lernen erleichtert. Dies trägt dazu bei, dass KI verantwortungsvoll und ethisch eingesetzt wird.

Azure OpenAI-Dienst: Azure AI umfasst den Azure OpenAI Service, der es Unternehmen ermöglicht, ihre eigenen generativen KI-Anwendungen zu erstellen und allgemeine Aufgaben zu automatisieren, was zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen führt.

 

Vor- und Nachteile von Microsoft Azure AI

 

Microsoft Azure AI-Profis

Hochverfügbarkeit: Azure AI bietet hohe Verfügbarkeit und Redundanz in Rechenzentren auf globaler Ebene. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre KI-Dienste immer dann verfügbar sind, wenn Sie sie benötigen.

Benutzerfreundlich: Azure AI ist so konzipiert, dass es benutzerfreundlich ist, mit einer einfachen Benutzeroberfläche und intuitiven Tools. Dies macht es für Unternehmen aller Größen und technischen Fachkenntnisse zugänglich.

Innovationsbeschleunigung: Azure AI hilft Unternehmen, KI-Innovationen zu beschleunigen. Durch den Zugriff auf die neuesten Modelle und Tools können Unternehmen an der Spitze der KI-Technologie bleiben.

Vertrauenswürdig: Azure AI basiert auf Vertrauen und verfügt über integrierte Tools und Anleitungen, um eine sichere und verantwortungsvolle KI zu gewährleisten. Dies gibt Unternehmen Sicherheit bei der Nutzung von KI-Diensten.

 

Nachteile von Microsoft Azure AI

Komplexität: Azure AI kann komplex und schwer zu erlernen sein, insbesondere für Anfänger, die noch keine Erfahrung mit Cloud Computing haben. Es erfordert einen erheblichen Zeit- und Ressourcenaufwand, um es vollständig zu verstehen und zu nutzen.

Erfordert Management: Wie jede Technologie erfordert Azure AI Management. Dazu gehören Aufgaben wie Patching und Serverüberwachung, die zeitaufwändig sein können und technisches Fachwissen erfordern.

Erfordert Plattform-Know-how: Azure AI erfordert Fachwissen, um sicherzustellen, dass alle beweglichen Teile effizient zusammenarbeiten. Ohne die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten kann es für Unternehmen schwierig sein, die Plattform optimal zu nutzen.

 

Preispläne für Microsoft Azure AI

Microsoft Azure AI bietet eine Vielzahl benutzerdefinierter Preispläne, die jeweils auf unterschiedliche Nutzungsanforderungen und Budgetbeschränkungen zugeschnitten sind (Benutzer müssen sich für ihre benutzerdefinierten Preise an das Vertriebsteam wenden).

Azure OpenAI-Dienst: Die Preise für diesen Service basieren auf dem Pay-as-you-go-Verbrauchsmodell mit einem Preis pro Einheit für jedes Modell. Die Kosten variieren je nach Modell und Umfang der Ein- und Ausgabenutzung.

Kundenspezifischer Vision-Service: Dieser Dienst bietet eine kostenlose Stufe mit begrenzten Ressourcen und eine Standardstufe, die pro 1,000 Transaktionen, pro Rechenstunde und pro 1,000 gespeicherten Bildern berechnet.

Azure AI-Übersetzer: Der Preis für diesen Service basiert auf der Anzahl der übersetzten Zeichen. Für kundenspezifische Übersetzungen, Modellschulungen und Hosting fallen zusätzliche Gebühren an.

Azure AI Document Intelligence: Dieser Service berechnet eine Gebühr pro verarbeiteter Seite, mit unterschiedlichen Preisstufen basierend auf der Anzahl der Seiten.

Azure Machine Learning: Die Gebühr für diesen Service richtet sich nach der genutzten Rechenkapazität und wird sekundengenau abgerechnet. Die Kosten variieren je nach Art der verwendeten virtuellen Maschine.

Azure AI Bot Service: Dieser Dienst bietet kostenlose, unbegrenzte Nachrichten für Standardkanäle und Gebühren pro 1,000 Nachrichten für Premiumkanäle.

Azure AI Vision: Dieser Service berechnet eine Gebühr pro Transaktion, mit unterschiedlichen Preisstufen basierend auf der Anzahl der Transaktionen.

Microsoft Azure AI akzeptiert Kredit- und Debitkarten sowie Banküberweisungen für Zahlungen.

 

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3. Google Cloud-KI

Google Cloud AI ist eine robuste Suite von Cloud-Diensten für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die von Google angeboten werden. Es bietet eine umfassende Reihe von Tools und Diensten, die es Unternehmen und Entwicklern ermöglichen, KI-Anwendungen effizient zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren. Google Cloud AI ist für die Bewältigung einer Vielzahl von Aufgaben konzipiert, von der Datenverarbeitung und -analyse bis hin zur prädiktiven Modellierung und Entscheidungsfindung, was es zu einer vielseitigen Wahl für Unternehmen aller Größen und Branchen macht.

Die Plattform basiert auf der fortschrittlichen KI- und maschinellen Lernforschung von Google und bietet Nutzern Zugriff auf dieselben Technologien, die auch die eigenen Produkte und Dienste von Google unterstützen. Es bietet eine vollständig verwaltete Umgebung, was bedeutet, dass sich Benutzer auf die Entwicklung und Bereitstellung ihrer KI-Anwendungen konzentrieren können, ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern zu müssen. Google Cloud AI bietet Neukunden außerdem ein Guthaben von 300 US-Dollar, mit dem sie Workloads auf der Plattform testen und bereitstellen können.

 

Hauptfunktionen von Google Cloud AI

Skalierbarer Dienst: Google Cloud AI bietet einen skalierbaren Dienst, der es Benutzern ermöglicht, mithilfe einer verwalteten verteilten Trainingsinfrastruktur Modelle jeder Datengröße und -art zu erstellen. Diese Funktion stellt sicher, dass Ihre KI-Fähigkeiten mit dem Wachstum Ihrer Daten wachsen können.

No-Code-Entwicklungsplattform: Google Cloud AI bietet eine No-Code-Entwicklungsplattform, die es Benutzern ermöglicht, Anwendungen zu erstellen und zu erweitern, ohne dass umfangreiche Programmierkenntnisse erforderlich sind. Diese Funktion macht KI einem breiteren Spektrum von Benutzern zugänglich, auch solchen ohne Programmierkenntnisse.

Integrierte Werkzeuge: Die Plattform lässt sich in andere Google Cloud-Tools wie Cloud Logging und Cloud Monitoring integrieren und bietet Benutzern einen umfassenden Überblick über ihre KI-Ressourcen und -Anwendungen.

Vortrainierte Modelle: Google Cloud AI bietet vorab trainierte Modelle, die Benutzer nutzen können, um ihren KI-Entwicklungsprozess zu beschleunigen. Diese Modelle wurden anhand großer Datensätze trainiert und können auf bestimmte Aufgaben abgestimmt werden, wodurch Benutzer Zeit und Ressourcen sparen.

Anpassbare KI-Lösungen: Mit Google Cloud AI können Benutzer ihre KI-Lösungen an ihre spezifischen Anforderungen anpassen. Benutzer können ihre eigenen Eingabeaufforderungen entwerfen, Basismodelle anpassen und Aufgaben verarbeiten, die den Anforderungen ihrer Anwendungen entsprechen.

Generative KI-Fähigkeiten: Google Cloud AI bietet generative KI-Funktionen, die es Benutzern ermöglichen, neue Dateninstanzen basierend auf vorhandenen Daten zu erstellen. Diese Funktion kann für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden, beispielsweise zum Erstellen synthetischer Daten für Trainingsmodelle oder zum Generieren kreativer Inhalte.

 

Vor- und Nachteile von Google Cloud AI

 

Google Cloud AI-Profis

Benutzerfreundlich: Google Cloud AI ist für seine benutzerfreundliche Oberfläche bekannt, die Benutzern die Navigation und Verwaltung ihrer KI-Anwendungen erleichtert.

Integration: Die Plattform lässt sich nahtlos in andere Google-Dienste integrieren und bietet den Nutzern ein einheitliches und optimiertes Erlebnis.

Skalierbarkeit: Die Skalierbarkeit von Google Cloud AI stellt sicher, dass es mit dem Wachstum Ihres Unternehmens wachsende Datenmengen und immer komplexere Aufgaben bewältigen kann.

Vortrainierte Modelle: Die Verfügbarkeit vorab trainierter Modelle kann den KI-Entwicklungsprozess erheblich beschleunigen und den Benutzern Zeit und Ressourcen sparen.

Anpassbarkeit: Die Möglichkeit, KI-Lösungen anzupassen, ermöglicht es Benutzern, die Funktionen der Plattform an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen und so die Effektivität ihrer KI-Anwendungen zu steigern.

 

Nachteile von Google Cloud AI

Lernkurve: Obwohl Google Cloud AI benutzerfreundlich ist, stellt es für Benutzer, die neu in der KI und im maschinellen Lernen sind, möglicherweise dennoch eine Lernkurve dar, insbesondere im Hinblick auf das Verständnis und die Nutzung der erweiterten Funktionen.

Eingeschränkte Unterstützung für Nicht-Google-Dienste: Während sich Google Cloud AI gut in andere Google-Dienste integrieren lässt, bietet es möglicherweise nicht den gleichen Integrationsgrad mit Nicht-Google-Diensten, was möglicherweise seine Vielseitigkeit für Benutzer einschränkt, die auf eine Vielzahl von Tools und Plattformen angewiesen sind.

 

Preispläne für Google Cloud AI

Google Cloud AI bietet ein flexibles Preismodell, das auf die unterschiedlichen Bedürfnisse seiner Nutzer eingeht. Die Preisgestaltung basiert in erster Linie auf einem Pay-as-you-go-Modell, das es den Nutzern ermöglicht, nur für die Dienste zu bezahlen, die sie nutzen. Benutzer müssen sich an das Vertriebsteam wenden.

Google Cloud AI akzeptiert Kredit- und Debitkarten sowie Banküberweisungen für Zahlungen.

 

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4. IBM Watson-Studio

IBM Watson Studio ist eine robuste Plattform, die Datenwissenschaftler, Entwickler und Analysten bei der Erstellung, Verwaltung und Bereitstellung von Modellen für künstliche Intelligenz (KI) unterstützt. Es erleichtert die Optimierung von Entscheidungen in verschiedenen Umgebungen, die von IBM Cloud Pak for Data unterstützt werden. Die Plattform ist darauf ausgelegt, die Zusammenarbeit zwischen Teams zu fördern, KI-Lebenszyklen zu rationalisieren und den Weg zur Wertschöpfung durch eine offene Multicloud-Architektur zu beschleunigen. Es integriert eine Vielzahl von Open-Source-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn sowie die Ökosystem-Tools von IBM, um sowohl codebasierte als auch visuelle Datenwissenschaftsanforderungen zu erfüllen. Benutzer können mit Jupyter-Notebooks, JupyterLab und Befehlszeilenschnittstellen interagieren und Programmiersprachen wie Python, R und Scala nutzen, um KI-Modelle zu entwickeln und zu verfeinern.

IBM Watson Studio ist als Schnittstelle für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Funktionen konzipiert und bietet eine Reihe von Tools, die auf die Bedürfnisse von Datenwissenschaftlern, Entwicklern und Fachexperten zugeschnitten sind. Auf der Plattform geht es nicht nur um den Bau von Modellen; Es geht auch darum, sie als Teil von IBM Cloud Pak for Data überall einsatzbereit zu machen. Diese Flexibilität ist von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, die KI in verschiedenen Cloud-Umgebungen einsetzen möchten. Darüber hinaus ist Watson Studio für seine benutzerfreundliche Oberfläche bekannt, die die schnelle Visualisierung hochauflösender Grafiken und die Anwendung fortschrittlicher Modellierungstechniken ermöglicht, was es zu einem Gewinn für Unternehmen macht, die KI für strategische Vorteile nutzen möchten.

 

Hauptfunktionen von IBM Watson Studio

Kollaborative Umgebung: IBM Watson Studio bietet einen gemeinsamen Raum, in dem Teammitglieder gemeinsam an Datenprojekten arbeiten können. Diese kollaborative Umgebung ist darauf ausgelegt, unterschiedliche Fachkenntnisse zusammenzuführen und so einen integrierteren Ansatz zur Lösung von Geschäftsproblemen zu ermöglichen.

Open-Source-Integration: Die Plattform unterstützt eine Reihe von Open-Source-Frameworks, darunter PyTorch, TensorFlow und scikit-learn. Dadurch können Benutzer die neuesten Fortschritte in den Bereichen KI und maschinelles Lernen in einem vertrauten Ökosystem nutzen.

Flexible Bereitstellung: Benutzer können KI-Modelle in jeder Cloud-Umgebung bereitstellen, was ein Beweis für die flexible Architektur der Plattform ist. Diese Multicloud-Unterstützung stellt sicher, dass Unternehmen Watson Studio so nutzen können, dass es ihren betrieblichen Anforderungen am besten entspricht.

Erweiterte Analysetools: Watson Studio ist mit hochentwickelten Tools für die Datenanalyse und Modellentwicklung ausgestattet. Mit diesen Tools können Benutzer Erkenntnisse aus Daten gewinnen und Vorhersagemodelle mit größerer Genauigkeit erstellen.

Visuelle Erkennung und Klassifizierung: Die Plattform bietet leistungsstarke visuelle Erkennungs- und natürliche Klassifizierungstools, die für die Verarbeitung und das Verständnis visueller Daten unerlässlich sind.

AutoKI: AutoAI in Watson Studio automatisiert viele der Aufgaben des maschinellen Lernens, wie z. B. die Modellauswahl und die Optimierung von Hyperparametern. Diese Funktion vereinfacht den Prozess der Entwicklung von KI-Modellen und macht ihn für Benutzer mit unterschiedlichem Fachwissen zugänglicher.

 

Vor- und Nachteile von IBM Watson Studio

 

Vorteile von IBM Watson Studio

Benutzerfreundliche Oberfläche: Die intuitive Benutzeroberfläche von IBM Watson Studio ermöglicht Benutzern eine einfache Navigation und Nutzung der Plattform, was die Lernkurve erheblich verkürzen und die Produktivität verbessern kann.

Sicherheit und Compliance: Mit robusten Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Zugriffskontrollen und Verschlüsselung, stellt IBM Watson Studio sicher, dass sensible Daten geschützt sind und die Einhaltung von Branchenvorschriften gewährleistet ist.

Integrationsmöglichkeiten: Die Möglichkeit, eine Verbindung mit mehreren Datenquellen herzustellen und in verschiedene Datenbanken und Cloud-Dienste zu integrieren, macht IBM Watson Studio zu einem vielseitigen Tool für die Datenanalyse und die Entwicklung von KI-Modellen.

 

Nachteile von IBM Watson Studio

Komplexität im Setup: Die anfängliche Einrichtung und Integration von Watson Studio in die bestehenden Systeme eines Unternehmens kann komplex und zeitaufwändig sein, was für Unternehmen mit begrenzten technischen Ressourcen eine Herausforderung darstellen kann.

Kostenüberlegungen: Obwohl IBM Watson Studio eine umfassende Suite von Tools bietet, können die mit der Nutzung verbundenen Kosten für kleinere Organisationen oder solche mit begrenzten Budgets für KI-Initiativen ein Hindernis darstellen, da die Preise nicht auf der Website veröffentlicht werden.

 

Preispläne für IBM Watson Studio

IBM Watson Studio bietet einen benutzerdefinierten Plan und Benutzer müssen sich an das Vertriebsteam wenden.

IBM Watson Studio akzeptiert Kredit- und Debitkarten sowie Banküberweisungen für Zahlungen.

 

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5. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Services

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Services stellen eine Reihe von Funktionen dar, die es Unternehmen ermöglichen sollen, intelligente Lösungen nahtlos in ihre Abläufe zu implementieren. Diese Dienste basieren auf einer robusten Cloud-Infrastruktur, die eine breite Palette von KI-gesteuerten Anwendungen unterstützt, von der Textanalyse bis zur Modellverwaltung für maschinelles Lernen. OCI AI Services sind auf die Bedürfnisse verschiedener Branchen zugeschnitten und bieten Tools, die unstrukturierten Text analysieren, Entitäten erkennen, Sprachen übersetzen und vieles mehr – und das alles in großem Maßstab. Dies wird durch eine Kombination aus REST APIs und SDKs erreicht, die die Integration von KI-Funktionalitäten in bestehende Geschäftsprozesse erleichtern.

Oracle hat KI strategisch in seine Cloud-Anwendungen eingebettet und stellt so sicher, dass KI-Funktionen direkt in wesentliche Geschäftsfunktionen wie ERP, HCM, CX und SCM integriert werden. Diese Integration ermöglicht die Erstellung intelligenter Anwendungen mithilfe einer Auswahl an Open-Source-Tools und vorgefertigten Modellen, die an die Daten einer Organisation angepasst werden können. Das Engagement von Oracle für den Datenschutz zeigt sich in seinem Ansatz zur Datenverwaltung, der sicherstellt, dass Kundendaten, die für Rückschlüsse und Feinabstimmungen verwendet werden, niemals an große Anbieter von Sprachmodellen weitergegeben werden.

 

Hauptfunktionen der Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Services

Skalierbarkeit und Leistung: OCI AI Services sind darauf ausgelegt, anspruchsvolle Textanalysen und andere KI-Aufgaben in großem Maßstab zu bewältigen und mit der Leistung dedizierter lokaler Rechencluster mitzuhalten oder diese zu übertreffen.

Integration mit Cloud-Anwendungen: KI-Funktionen sind direkt in die Cloud-Anwendungen von Oracle eingebettet, sodass Unternehmen KI in ihren bestehenden Arbeitsabläufen und Prozessen nutzen können.

Anpassbare vorgefertigte Modelle: Oracle bietet vorgefertigte KI-Modelle, die mit den eigenen Daten eines Unternehmens angepasst werden können, wodurch die Genauigkeit und Relevanz der KI-Ausgabe verbessert wird.

Datenschutz und Datenmanagement: Oracle stellt sicher, dass Kundendaten privat bleiben und die Inferenzdaten nicht mit großen Sprachmodellanbietern geteilt werden, wodurch die Vertraulichkeit der Kunden gewahrt bleibt.

Generative KI-Fähigkeiten: OCI AI Services umfassen hochmoderne generative KI-Modelle, die mithilfe der Daten einer Organisation für Aufgaben wie Zusammenfassung und Chat weiter verfeinert werden können.

Umfassende KI-Strategie: Die KI-Strategie von Oracle umfasst ein breites Spektrum an Anwendungen und Technologieprodukten, die es Kunden ermöglichen, ihre eigenen KI-Lösungen zu entwickeln oder die vorintegrierten KI-Funktionen von Oracle zu nutzen.

 

Vor- und Nachteile von Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Services

 

Vorteile von Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Services

Hochleistungsausführung: OCI AI Services bieten eine leistungsstarke Ausführung für KI-Workloads und ermöglichen so eine effiziente Verwaltung komplexer Aufgaben.

Flexibilität und Kosteneffizienz: Die Plattform bietet flexible Bereitstellungsoptionen und niedrige Gesamtbetriebskosten, wodurch sie für ein breites Spektrum von Unternehmensgrößen und -typen zugänglich ist.

Starke Open-Source-Unterstützung: Oracles starkes Engagement für die Open-Source-Community zeigt sich in der Unterstützung von Tools wie Hadoop, Kubernetes, Linux und Python, die für die KI-Entwicklung unerlässlich sind.

Umfassende SLAs: Service-Level-Agreements gewährleisten Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit und geben Unternehmen Vertrauen in die Stabilität der bereitgestellten Dienste.

Dynamische Skalierung und Lastverteilung: OCI AI Services unterstützen dynamische Skalierung und elastischen Lastausgleich, sodass Ressourcen je nach Bedarf effizient zugewiesen werden können.

Sicherheit und Privatsphäre: Oracle legt großen Wert auf Sicherheit und Datenschutz und verfügt über strenge Kontrollen, um Kundendaten zu schützen und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen sicherzustellen.

 

Nachteile von Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Services

Komplexe Integration mit anderen Tools: Einige Benutzer finden, dass die Integration von OCI AI Services mit anderen Tools komplex und zeitaufwändig sein kann.

Steile Lernkurve: Die Plattform kann für neue Benutzer eine steile Lernkurve aufweisen, insbesondere für diejenigen, die mit dem Oracle-Ökosystem nicht vertraut sind.

Konzentrieren Sie sich auf den High-End-Markt: Der Fokus von Oracle auf High-End-Lösungen könnte die Angebote für kleinere Unternehmen oder solche mit weniger anspruchsvollen Anforderungen einschränken.

 

Preispläne für Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Services

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Services bietet eine Vielzahl von Preisplänen, um unterschiedlichen Geschäftsanforderungen und Nutzungsanforderungen gerecht zu werden. Das Preismodell orientiert sich in erster Linie an der Anzahl der Transaktionen und den konkret genutzten KI-Diensten.

Vision – Bildanalyse: Zum Preis von 0.25 $ bietet dieser Plan Bildanalysefunktionen, mit denen Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus Bildern gewinnen können.

Vision – OCR: Dieser Plan kostet 1.00 $ und bietet Funktionen zur optischen Zeichenerkennung (OCR), die es Unternehmen ermöglichen, verschiedene Arten von Dokumenten in bearbeitbare und durchsuchbare Daten umzuwandeln.

Vision – Dokumenteigenschaften: Dieser Plan ist für 0.25 $ erhältlich und bietet die Möglichkeit, Eigenschaften aus Dokumenten zu extrahieren, was die Dokumentenverwaltung und Datenextraktion unterstützt.

Vision – Dokumentenextraktion: Zum Preis von 10.00 $ bietet dieser Plan erweiterte Funktionen zur Dokumentenextraktion, sodass Unternehmen strukturierte Informationen aus unstrukturierten Dokumenten extrahieren können.

Vision – Maßgeschneiderte Schulung: Dieser Plan bietet individuelle Trainingsfunktionen, die es Unternehmen ermöglichen, KI-Modelle mit ihren eigenen Daten zu trainieren. Die Preise für diesen Plan variieren je nach Anzahl der Schulungsstunden und der für die Schulung verwendeten Datenmenge.

Anomalieerkennung: Dieser Plan bietet Funktionen zur Anomalieerkennung, wobei die Preisgestaltung auf der Anzahl der Transaktionen basiert. Die ersten 1,000 Transaktionen sind kostenlos, weitere Transaktionen werden entsprechend berechnet.

Oracle Cloud Infrastructure AI Services akzeptiert Kredit- und Debitkarten sowie Banküberweisungen für Zahlungen.

 

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6. Alibaba-Wolke

Alibaba Cloud, eine Tochtergesellschaft des multinationalen Mischkonzerns Alibaba Group, ist ein weltweit führender Anbieter von Cloud-Computing- und künstlichen Intelligenzdiensten. Das 2009 gegründete Unternehmen bietet Dienstleistungen für Tausende von Unternehmen, Entwicklern und Regierungsorganisationen in mehr als 200 Ländern und Regionen an. Alibaba Cloud engagiert sich für den Erfolg seiner Kunden und bietet zuverlässige und sichere Cloud-Computing- und Datenverarbeitungsfunktionen. Nach AWS, Azure und GCP ist es derzeit der viertgrößte öffentliche Cloud-Anbieter weltweit.

Alibaba Cloud bietet eine breite Palette an Cloud-Diensten für künstliche Intelligenz, darunter VM-Instanzen, Objekt- und Blockspeicher sowie eine Reihe von Tools für KI und maschinelles Lernen. Darüber hinaus bietet das Unternehmen hochflexible Supportleistungen, die auf die spezifischen Bedürfnisse seiner Kunden zugeschnitten sind. Der offene AI-Service von Alibaba Cloud geht auf spezifische Anforderungen ein und bietet Echtzeitdienste und hochpräzise Dokumentation. Die Plattform bietet außerdem eine praktische Erfahrung mit den Datenintelligenz- und KI-Technologien von Alibaba Cloud und erleichtert so den Kunden den Weg zur Datenintelligenz.

 

Hauptfunktionen der Alibaba Cloud

Datenmodellierung auf Unternehmensebene: Alibaba Cloud bietet eine Plattform, die Datenmodellierungsdienste auf Unternehmensebene basierend auf Algorithmen für maschinelles Lernen bietet. Diese Funktion ermöglicht schnelle datengesteuerte Vorgänge und erfüllt die Anforderungen verschiedener Branchenszenarien.

Integrierte Optimierungsalgorithmen: Mit über 140 integrierten Optimierungsalgorithmen bietet Alibaba Cloud umfassende KI-Engineering-Funktionen. Dazu gehören Datenkennzeichnung, Modellerstellung, Modelltraining, Kompilierungsoptimierung und Inferenzbereitstellung.

Automatisiertes maschinelles Lernen: Zu den Kernfunktionen von Alibaba Cloud gehören automatisiertes maschinelles Lernen (autoML), automatisierte Datenaufbereitung, Feature-Engineering, automatisierte Modellerstellung und Modellverwaltung. Diese Funktionen ermöglichen eine effiziente und effektive Datenverarbeitung und -analyse.

Hybrid Cloud: Alibaba Cloud ermöglicht Kunden die Erstellung und Bereitstellung von Anwendungen in einer Hybrid-Cloud-Umgebung. Dadurch werden die Vorteile einer lokalen Infrastruktur mit der Skalierbarkeit und Flexibilität der Cloud kombiniert.

Globale Präsenz: Alibaba Cloud verfügt über eine starke globale Präsenz, insbesondere in Asien. Dies macht es zu einer attraktiven Option für Unternehmen, die den asiatischen Markt erschließen möchten.

Starker Fokus auf Sicherheit: Alibaba Cloud legt großen Wert auf Sicherheit und bietet robuste Sicherheitsmaßnahmen sowie Identitäts- und Zugriffsmanagement.

 

Alibaba Cloud Vor- und Nachteile

 

Alibaba Cloud-Profis

Kostengünstig: In einigen Fällen kosten die Dienste von Alibaba Cloud weniger als die der Konkurrenten, was sie zu einer potenziell günstigeren Option für Unternehmen macht.

Geografische Präsenz in Asien: Wenn es um die geografische Präsenz in Asien geht, übertrifft Alibaba Cloud die drei großen Clouds (AWS, Azure und GCP) und ist damit eine gute Wahl für Unternehmen, die auf den asiatischen Markt abzielen.

Breites Leistungsspektrum: Alibaba Cloud bietet eine breite Palette von Produkten und Dienstleistungen an, darunter Infrastruktur-, Plattform-, Software- und künstliche Intelligenz (KI)-Dienste sowie eine Reihe spezialisierter Angebote.

 

Nachteile von Alibaba Cloud

International Services: Alibabas internationale Dienstleistungen sind nicht so robust wie die im eigenen Land angebotenen. Dies könnte ein potenzieller Nachteil für global agierende Unternehmen sein.

Website-Tools: Einige der Website-Tools von Alibaba Cloud, wie der Preisrechner und die Online-Dokumentation, sind nicht so fortschrittlich wie bei einigen anderen Cloud-Anbietern.

 

Alibaba Cloud-Preispläne

Alibaba Cloud bietet eine Vielzahl von Preisplänen, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden. Das Preismodell ist flexibel und bietet Optionen sowohl für die Vorauszahlungs- als auch für die Pay-as-you-go-Methode. Benutzer müssen sich an das Vertriebsteam wenden, um individuelle Preise zu erhalten, die auf der Benutzernutzung der Cloud-Produkte basieren.

Alibaba Cloud akzeptiert Kredit- und Debitkarten sowie Banküberweisungen für Zahlungen.

 

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7. Tencent Cloud TI-Plattform

Die Tencent Cloud TI-Plattform ist eine umfassende Cloud-Service-Plattform für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz aus einer Hand, die speziell für KI-Ingenieure entwickelt wurde. Es ist ein Produkt von Tencent Cloud, einem führenden Anbieter von Cloud-Diensten. Die Plattform ist darauf ausgelegt, die KI-Entwicklung während des gesamten Prozesses zu unterstützen, von der Datenvorverarbeitung über die Modellerstellung, das Modelltraining, die Modellbewertung bis hin zum Modellservice. Es ist mit einer Vielzahl von Algorithmuskomponenten vorkonfiguriert und unterstützt mehrere Algorithmus-Frameworks zur Anpassung an verschiedene KI-Anwendungsfälle.

Die Plattform ist vollständig verwaltet und entwicklerfreundlich, sodass sie ohne Infrastrukturprobleme leicht skalierbar ist. Es unterstützt auch die neuesten und beliebtesten Open-Source-Modelle der Branche wie Llama 2, Falcon, Dolly usw. und kann direkt bereitgestellt und aufgerufen werden, wobei während des gesamten Prozesses nur wenig Code erforderlich ist.

 

Hauptfunktionen der Tencent Cloud TI-Plattform

End-to-End-Service für maschinelles Lernen: Die Plattform bietet einen End-to-End-Service für maschinelles Lernen, der den gesamten KI-Entwicklungsprozess von der Datenvorverarbeitung bis zum Modellservice abdeckt.

Unterstützung für mehrere Algorithmen-Frameworks: Es unterstützt mehrere Algorithmus-Frameworks und ist dadurch an verschiedene KI-Anwendungsfälle anpassbar.

Vorkonfigurierte Algorithmuskomponenten: Die Plattform ist mit verschiedenen Algorithmuskomponenten vorkonfiguriert, was den Prozess der Modellerstellung vereinfacht.

Low-Code-Betrieb: Es unterstützt den Low-Code-Betrieb und erleichtert Entwicklern die Bereitstellung und den Aufruf von Modellen.

Unterstützung für Open-Source-Modelle: Die Plattform unterstützt die neuesten und beliebtesten Open-Source-Modelle der Branche.

Skalierbarkeit: Die Plattform ist vollständig verwaltet und entwicklerfreundlich, sodass sie ohne Infrastrukturprobleme leicht skalierbar ist.

 

Vor- und Nachteile der Tencent Cloud TI-Plattform

 

Vorteile der Tencent Cloud TI-Plattform

Umfassende Unterstützung bei der KI-Entwicklung: Die Plattform bietet umfassende Unterstützung für die KI-Entwicklung und deckt den gesamten Prozess von der Datenvorverarbeitung bis zum Modellservice ab.

Flexibilität: Es unterstützt mehrere Algorithmus-Frameworks und ist dadurch an verschiedene KI-Anwendungsfälle anpassbar.

Benutzerfreundlich: Die Plattform unterstützt den Low-Code-Betrieb und erleichtert Entwicklern so die Bereitstellung und den Aufruf von Modellen.

 

Nachteile der Tencent Cloud TI-Plattform

Lernkurve: Trotz des Low-Code-Betriebs kann es für Entwickler, die neu auf der Plattform sind, eine Lernkurve geben.

Abhängigkeit vom Tencent-Ökosystem: Das volle Potenzial der Plattform kann nur in Verbindung mit anderen Tencent Cloud-Diensten ausgeschöpft werden.

 

Preispläne für die Tencent Cloud TI-Plattform

Die Tencent Cloud TI-Plattform basiert auf einem flexiblen und kostengünstigen Preismodell, das sich an die Geschäftssituation anpassen lässt. Die Plattform bietet ein Pay-as-you-go-Preismodell, das es Nutzern ermöglicht, entsprechend ihrer tatsächlichen Nutzung und Nutzungsdauer zu bezahlen. Benutzer müssen sich für einen individuellen Preisplan an das Vertriebsteam wenden.

Die Tencent Cloud TI-Plattform akzeptiert Kredit- und Debitkarten sowie Banküberweisungen für Zahlungen.

 

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8. Baidu AI Cloud

Baidu AI Cloud ist eine führende Technologieplattform, die die Leistungsfähigkeit von Baidu Brain 6.0 nutzt, um umfassende Cloud-Dienste für künstliche Intelligenz bereitzustellen. Es bietet eine komplette Suite von Produkten und Dienstleistungen, die den gesamten KI-Prozess abdecken, von der Rechenleistung und Algorithmenentwicklung bis hin zur Produktion, Bereitstellung und Integration von KI-Funktionen. Das Ergebnis ist eine standardisierte, intelligente und modulare Technologieplattform. Baidu AI Cloud ist darauf ausgelegt, die Anforderungen von Unternehmen zu erfüllen, die sich einer intelligenten Transformation unterziehen, und bietet sichere, stabile, agile und effiziente Lösungen.

Baidu AI Cloud bietet mehr als 70 szenariobasierte Lösungen, die auf die personalisierten Anwendungsanforderungen verschiedener Branchen und Marktsegmente zugeschnitten sind. Dies beschleunigt die Entwicklung und den Einsatz intelligenter Produkte. Getreu dem Konzept „Kunden zum Erfolg verhelfen“ hat Baidu AI Cloud ein umfassendes technisches Servicesystem etabliert, das fachkundigen Support und exklusive Services für Schlüsselkunden umfasst.

 

Hauptfunktionen der Baidu AI Cloud

Umfassende KI-Dienste: Baidu AI Cloud bietet eine breite Palette von KI-Diensten, einschließlich KI-Rechenleistung, Algorithmenentwicklung, Produktion, Bereitstellung und Integration von KI-Funktionen.

Szenariobasierte Lösungen: Es werden mehr als 70 szenariobasierte Lösungen bereitgestellt, um den personalisierten Anwendungsanforderungen verschiedener Branchen und Marktsegmente gerecht zu werden.

Professioneller Service: Baidu AI Cloud bietet ein umfassendes technisches Servicesystem, einschließlich Expertensupport und exklusiven Services für Schlüsselkunden.

Baidu Brain 6.0: Die Plattform basiert auf Baidu Brain 6.0, einer führenden KI-Technologie, die die gesamte Produkt- und Dienstleistungspalette antreibt.

Sicher und stabil: Baidu AI Cloud ist auf Sicherheit und Stabilität ausgelegt und bietet zuverlässige Lösungen für Unternehmen, die sich einer intelligenten Transformation unterziehen.

Agil und effizient: Die Plattform ist agil und effizient und ermöglicht eine schnelle Bereitstellung und Integration von KI-Funktionen.

 

Vor- und Nachteile der Baidu AI Cloud

 

Baidu AI Cloud-Profis

Breites Leistungsspektrum: Baidu AI Cloud bietet eine umfassende Suite von KI-Diensten, die den gesamten KI-Prozess von der Rechenleistung bis zur Bereitstellung und Integration abdecken.

Kundenspezifische Lösungen: Die Plattform bietet mehr als 70 szenariobasierte Lösungen, die auf die individuellen Bedürfnisse verschiedener Branchen und Marktsegmente zugeschnitten sind.

Fachkundige Unterstützung : Baidu AI Cloud bietet fachkundigen Support und exklusive Services für Schlüsselkunden und gewährleistet so einen qualitativ hochwertigen Service.

 

Nachteile von Baidu AI Cloud

Begrenzte globale Präsenz: Baidu AI Cloud wird hauptsächlich in China verwendet, was seine globale Reichweite und Anwendbarkeit einschränken kann.

Sprachspezialisierung: Während Baidu AI Cloud bei der Verarbeitung chinesischer Sprache hervorragend ist, ist es in anderen Sprachen möglicherweise nicht so effektiv.

 

Baidu AI Cloud-Preispläne

Baidu AI Cloud bietet eine Vielzahl von Preisplänen, die auf unterschiedliche Dienste und Nutzungsmuster zugeschnitten sind: Prepaid, On-Demand, Abrechnung von Speicherpaketen, Mehrwertdienste, Dedicated Cloud Compute (DCC) und Cloud Disk Service (CDS). Benutzer müssen sich für einen individuellen Preisplan an das Vertriebsteam wenden.

Baidu AI Cloud akzeptiert Kredit- und Debitkarten sowie Banküberweisungen für Zahlungen.

 

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9. Datadog

Datadog ist eine umfassende cloudbasierte Überwachungs- und Analyseplattform, die für IT- und DevOps-Teams entwickelt wurde. Es bietet eine einheitliche Ansicht der gesamten Infrastruktur einer Organisation, einschließlich Servern, Anwendungen und Diensten. Diese Plattform ist insbesondere für ihre robusten Funktionen in den Bereichen Infrastrukturüberwachung, Netzwerkleistungsüberwachung, Protokollverwaltung und Anwendungsleistungsüberwachung bekannt. Es ist außerdem unter anderem mit einem Scanner für sensible Daten, Prüfpfaden und Observability-Pipelines ausgestattet. Datadog wurde entwickelt, um die riesigen Datenmengen, die von Apps, Tools und Diensten erzeugt werden, in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln und Teams dabei zu helfen, die Leistung zu optimieren und potenzielle Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen.

Datadog unterstützt eine breite Palette von Betriebssystemen und Anbietern von Cloud-Diensten für künstliche Intelligenz, darunter AWS, Microsoft Azure, Red Hat OpenShift und Google Cloud Platform. Es kann vor Ort oder als Software as a Service (SaaS) bereitgestellt werden und ist somit eine flexible Lösung für verschiedene IT-Umgebungen. Die Plattform ist auch für ihre Benutzerfreundlichkeit bekannt, mit einer übersichtlichen Benutzeroberfläche und anpassbaren Dashboards, die es Benutzern ermöglichen, ihr gesamtes System zu visualisieren und benutzerdefinierte Ansichten zu erstellen, ohne programmieren zu müssen.

 

Hauptfunktionen von Datadog

Infrastrukturüberwachung: Datadog bietet einen umfassenden Überblick über Ihre Infrastruktur und ermöglicht Ihnen die Überwachung von Diensten wie Servern, Datenbanken und Tools. Diese Funktion hilft bei der Identifizierung von Leistungskennzahlen und potenziellen Problemen in Echtzeit.

Log Management: Mit der Protokollverwaltungsfunktion von Datadog können Sie Ihre Protokolle analysieren und untersuchen, um eine schnelle Fehlerbehebung zu ermöglichen. Es erfasst und analysiert automatisch Protokolle, Latenz und Fehlerraten und liefert so wertvolle Erkenntnisse zur Leistungsoptimierung.

Application Performance Monitoring (APM): Mit dieser Funktion können Sie die App-Leistung überwachen, optimieren und untersuchen. Es unterstützt Anwendungen, die in verschiedenen Sprachen wie Java, Python, PHP, .NET, Go, Node und Ruby geschrieben sind.

Sicherheitsüberwachung: Datadog hilft, potenzielle Bedrohungen für Ihre Systeme in Echtzeit zu erkennen. Es bietet Funktionen wie Anwendungsschwachstellenmanagement und Cloud-Sicherheitsmanagement und sorgt so für eine sichere IT-Umgebung.

Network Monitoring: Mit Datadog können Sie Netzwerkverkehrsmuster in Ihren Cloud-Umgebungen analysieren. Diese Funktion hilft bei der Identifizierung von Netzwerkproblemen und der Optimierung der Netzwerkleistung.

Synthetisches Monitoring: Diese KI-gesteuerte Funktion überwacht proaktiv wichtige Anwendungsfunktionen und hilft Ihnen, eine optimale Anwendungsleistung und Benutzererfahrung sicherzustellen.

 

Vor- und Nachteile von Datadog

 

Datadog-Vorteile

Benutzerfreundlich: Datadog ist bekannt für seine benutzerfreundliche Oberfläche und anpassbare Dashboards, die es Teams erleichtern, ihre IT-Umgebungen zu überwachen und zu verwalten.

Umfassende Überwachung: Datadog bietet eine durchgängige Sichtbarkeit Ihrer Infrastruktur, Anwendungen und Dienste und stellt eine einheitliche Plattform für Überwachung und Analyse bereit.

Robuste Sicherheitsfunktionen: Mit Funktionen wie Anwendungsschwachstellenmanagement und Cloud-Sicherheitsmanagement hilft Datadog bei der Identifizierung und Eindämmung potenzieller Sicherheitsbedrohungen.

Große Auswahl an Integrationen: Datadog unterstützt über 250 Produktintegrationen und ermöglicht Ihnen die Erfassung von Kennzahlen aus Ihrem gesamten Tech-Stack.

 

Nachteile von Datadog

Kosten: Einige Benutzer empfinden Datadog als teuer, insbesondere für Protokollanalysen. Die Kosten können durch die Datenaufnahme und -speicherung erheblich steigen.

Komplexität in der Ursachenanalyse: Während Datadog hervorragend darin ist, Probleme zu erkennen, kann die Suche nach der Grundursache dieser Probleme komplexer sein und zusätzlichen Aufwand und Fachwissen erfordern.

Abrechnung für AWS Host Metrics: Host-Metriken von AWS zählen als Hosts für die Abrechnung, was die Kosten für Benutzer erhöhen kann, die AWS-Dienste nutzen.

 

Datadog-Preispläne

Datadog bietet eine Vielzahl von Preisplänen, um den Anforderungen moderner Infrastruktur und Anwendungen jeder Größenordnung gerecht zu werden.

Freier Plan: Dieser Plan ist ideal für Einzelpersonen oder kleine Teams, die gerade erst mit der Überwachung beginnen, und beinhaltet grundlegende Funktionen ohne zusätzliche Kosten.

Pro Plan: Ab 15 $ pro Host und Monat richtet sich dieser Plan an professionelle Benutzer, die erweiterte Funktionen benötigen. Der Pro-Plan umfasst alles im kostenlosen Plan sowie zusätzliche Überwachungsfunktionen, wobei die Preise auf der Menge der aufgenommenen Daten und den verwendeten Funktionen basieren.

ENTERPRISE: Der Enterprise-Plan wurde für große Organisationen mit komplexen Überwachungsanforderungen entwickelt und bietet erweiterte Funktionen und Premium-Support. Die Preise sind auf die Größe und die spezifischen Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten und beginnen bei 23 US-Dollar pro Host und Monat.

Benutzerdefinierter Plan: Für Unternehmen mit besonderen oder besonders umfangreichen Überwachungsanforderungen bietet Datadog einen maßgeschneiderten Plan an, der an spezifische Anforderungen angepasst werden kann, wobei die Preise auf der Grundlage des individuellen Pakets ausgehandelt werden.

DevSecOps Pro: Dieser Plan beginnt bei 40 $ pro Host und Monat und bietet Dienste zur Sicherung Ihrer Cloud-Ressourcen und zur Einhaltung von Industriestandards.

DevSecOps Enterprise: Dieser Plan beginnt bei 45 $ pro Host und Monat und bietet die Funktionen des Pro-Plans sowie erweiterte Funktionen zur Risiko- und Bedrohungserkennung.

Datadog akzeptiert Kredit- und Debitkarten sowie Banküberweisungen für Zahlungen.

 

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10 Cloudzone

Cloudzone ist ein vielseitiger Anbieter von Cloud-Lösungen und bietet eine Reihe von Diensten an, die darauf ausgelegt sind, das Cloud-Erlebnis für Unternehmen zu optimieren und zu verbessern. Mit einem Fokus auf Multi-Cloud-Lösungen positioniert sich Cloudzone als Partner für Unternehmen, die ihre Cloud-Reise beginnen oder vertiefen möchten. Die Expertise des Unternehmens erstreckt sich über verschiedene Cloud-bezogene Disziplinen, darunter Cloud-Migration, FinOps, Kubernetes und DevOps, mit dem Ziel, den Softwarebereitstellungslebenszyklus zu modernisieren und zu beschleunigen.

Der Ansatz des Unternehmens basiert auf einem Partnerschaftsmodell, bei dem eng mit den Kunden zusammengearbeitet wird, um deren individuelle Bedürfnisse und Herausforderungen zu verstehen. Dieses kollaborative Ethos wird durch ein Engagement für Innovation und Qualitätsservice ergänzt, das sich in der Unterstützung rund um die Uhr und dem lösungsorientierten Ansatz widerspiegelt. Bei den Dienstleistungen von Cloudzone geht es nicht nur um die Bereitstellung technischer Lösungen, sondern auch darum, es Unternehmen zu ermöglichen, sich stärker auf ihre Kerngeschäfte zu konzentrieren, indem die Komplexität des Cloud-Managements verringert wird.

 

Hauptfunktionen von Cloudzone

DevOps: Die DevOps-Dienste von Cloudzone sind darauf ausgelegt, den Softwarebereitstellungslebenszyklus zu modernisieren und zu beschleunigen. Durch die Implementierung erstklassiger DevOps-Praktiken helfen sie Unternehmen, mit der sich ständig verändernden Welt der Softwareentwicklung auf dem Laufenden zu bleiben und sorgen so für eine schnellere Markteinführung und eine verbesserte betriebliche Effizienz.

Multi-Cloud-Strategie: Die Multi-Cloud-Strategiedienste des Unternehmens ermöglichen es Unternehmen, ihre Rechenzentren nahtlos in öffentliche Cloud-Umgebungen zu integrieren. Dieser Ansatz bietet Flexibilität und Wahlmöglichkeiten und ermöglicht eine maßgeschneiderte Cloud-Lösung, die auf spezifische Geschäftsanforderungen abgestimmt ist.

FinOps: Mit einem kreativen FinOps-Team unterstützt Cloudzone Unternehmen bei der Maximierung ihrer Cloud-Investitionen. Sie bieten Strategien zur Optimierung der AWS-Recheneinsparungspläne, die zu erheblichen Kostensenkungen bei den monatlichen Cloud-Ausgaben führen können.

Landezone: Die Landing Zone-Lösung von Cloudzone schafft eine sichere und effiziente Basisumgebung für Unternehmen, die eine Cloud-Architektur mit mehreren Projekten einführen. Es umfasst Best Practices für Organisationshierarchie, Protokollierung, Überwachung, Netzwerk und Zugriffsverwaltung.

Big Data Analytics: Das Unternehmen bietet Lösungen für den Entwurf und Aufbau maßgeschneiderter Big-Data-Analysen in der Cloud. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Leistungsfähigkeit ihrer Daten für eine bessere Entscheidungsfindung und strategische Erkenntnisse zu nutzen.

Cybersicherheit: Cloudzone konzentriert sich auch auf die Entwicklung robuster Cybersicherheitsstrategien für Multi-Cloud-Workloads. Dadurch wird sichergestellt, dass die Cloud-Umgebungen von Unternehmen vor Bedrohungen und Schwachstellen geschützt sind und ihre kritischen Daten und Anwendungen geschützt sind.

 

Vor- und Nachteile von Cloudzone

 

Cloudzone-Profis

Skalierbarkeit: Die Dienste von Cloudzone bieten Skalierbarkeit, sodass Unternehmen ihre Cloud-Ressourcen an ihre Bedürfnisse anpassen können. Diese Flexibilität unterstützt das Wachstum und kann schwankende Arbeitslasten bewältigen, ohne dass erhebliche Vorabinvestitionen in die Infrastruktur erforderlich sind.

Expertise: Das Cloud-Expertenteam des Unternehmens bietet einen lösungsorientierten Ansatz und gewährleistet so einen qualitativ hochwertigen Service und Support. Ihr umfassendes Wissen und ihre Erfahrung im Bereich Cloud-Technologien führen zu wertvollen Erkenntnissen und Anleitungen für ihre Kunden.

Kostenoptimierung: Mit seinen FinOps-Diensten unterstützt Cloudzone Unternehmen bei der Optimierung ihrer Cloud-Ausgaben. Dieses proaktive Finanzmanagement kann zu erheblichen Einsparungen und einer effizienteren Nutzung von Cloud-Ressourcen führen.

 

Cloudzone-Nachteile

Abhängigkeit vom Dienstleister: Sich bei der Cloud-Verwaltung auf Cloudzone zu verlassen, kann zu einer Abhängigkeit von deren Diensten führen, was ein Problem für Unternehmen sein könnte, die es vorziehen, internes Fachwissen und Kontrolle über ihre Cloud-Umgebungen zu behalten.

Anpassung an neue Technologien: Da Cloudzone die Einführung neuer und innovativer Technologien fördert, kann es sein, dass einige Unternehmen das Tempo des Wandels als Herausforderung empfinden und möglicherweise zusätzliche Zeit und Ressourcen benötigen, um sich effektiv anzupassen.

 

Cloudzone-Preispläne

Cloudzone bietet ein flexibles Preismodell, das auf die unterschiedlichen Bedürfnisse von Unternehmen eingeht. Benutzer müssen sich für individuelle Preise an das Vertriebsteam wenden.

Cloudzone akzeptiert Kredit- und Debitkarten sowie Banküberweisungen für Zahlungen.

 

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11 Sada

Sada ist ein führender Anbieter von Cloud-Lösungen, der sich auf Technologieberatung, IT-Services, Anwendungsentwicklung und Managed Services spezialisiert hat. Als Google Cloud Premier Partner wurde Sada mit Auszeichnungen wie Google Cloud North America Partner of the Year, Google Cloud Reseller Partner of the Year und Google Cloud Global Partner of the Year ausgezeichnet. Die Mission von Sada besteht darin, Unternehmen dabei zu helfen, ihr Geschäft voranzutreiben, indem sie die Leistungsfähigkeit der Cloud nutzen. Ganz gleich, ob Sie die Produktivität steigern, Innovationen vorantreiben, die Effizienz steigern oder Ihr Unternehmen vor Cyber-Bedrohungen schützen möchten: Sada bietet die Tools und das bewährte Fachwissen, um Sie bei der Verwirklichung Ihrer Vision zu unterstützen.

Das Expertenteam von Sada hilft Ihnen gerne bei der Bewertung, Planung, Bereitstellung und Optimierung mit auf Ihre Vision zugeschnittenen Services. Von der Bewertung Ihrer Infrastruktur bis zur Entwicklung einer detaillierten Modernisierungsstrategie bringt Sada branchenführendes Cloud-Know-how mit Ihrer Vision in Einklang. Bei jeder Beratung können Sie sicher sein, dass Sie sich von bewährten Best Practices und den neuesten Innovationen leiten lassen. Die Dienste von Sada sind darauf ausgelegt, Ihnen dabei zu helfen, das beizubehalten, was Ihr Unternehmen zum Erfolg führt, und gleichzeitig die Vorteile neuer Effizienzen, Dienste und Produkte zu nutzen, die die Cloud bietet.

 

Sada-Hauptfunktionen

Maßgeschneiderte Cloud-Lösungen: Sada bietet maßgeschneiderte Cloud-Lösungen, um den individuellen Anforderungen jedes Unternehmens gerecht zu werden. Dazu gehört die Bewertung Ihrer Infrastruktur, die Planung Ihrer Cloud-Strategie, die Bereitstellung der erforderlichen Tools und die Optimierung Ihrer Cloud-Umgebung für maximale Effizienz und Produktivität.

Fachwissen in Google Cloud: Als Google Cloud Premier Partner verfügt Sada über umfassende Kenntnisse und Erfahrung bei der Nutzung der Funktionen von Google Cloud, um die Geschäftstransformation voranzutreiben. Dazu gehört Fachwissen in Google Cloud Search, Google Workspace und anderen Google Cloud-Diensten.

Sicherheit und Compliance: Sada bietet robuste Sicherheitslösungen, um Ihr Unternehmen vor Cyber-Bedrohungen zu schützen. Dazu gehören Multi-Faktor-Authentifizierung, Intrusion Detection und Prevention, Sicherheitsüberwachung und Compliance-Management.

Verwaltete Cloud Services: Sada bietet verwaltete Cloud-Dienste für fortlaufende Unterstützung bei der Verwaltung Ihrer Sicherheit und Infrastruktur, Kostenoptimierung, Tools und Dienstprogramme. Dies hilft Unternehmen dabei, operative Exzellenz zu erreichen und das Potenzial der Cloud zu maximieren.

Hybrid- und Multicloud-Dienste: Die Experten von Sada bringen umfassende Erfahrung mit der notwendigen Hardware, Software und Cloud-Komponenten für eine erfolgreiche Hybrid- und/oder Multicloud-Bereitstellung entsprechend Ihren Spezifikationen mit.

Cloud-Computing-Beratung: Sada bietet professionelle Cloud-Computing-Beratungsdienste, um Unternehmen dabei zu helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben und die Effizienz auf digitalen Plattformen zu steigern.

 

Sada Vor- und Nachteile

 

Sada-Profis

Umfassende Cloud-Dienste: Sada bietet eine breite Palette an Cloud-Diensten an, von Cloud-Beratung und Managed Services bis hin zu Hybrid- und Multicloud-Lösungen. Dadurch können Unternehmen von einem einzigen Anbieter auf alle benötigten Cloud-Dienste zugreifen.

Google Cloud-Expertise: Sadas umfassendes Fachwissen in Google Cloud ermöglicht es ihnen, hochwertige, maßgeschneiderte Lösungen bereitzustellen, die die gesamten Funktionen von Google Cloud nutzen.

Starke Sicherheitsmaßnahmen: Sadas starker Fokus auf Sicherheit stellt sicher, dass die Daten und Anwendungen von Unternehmen in der Cloud gut geschützt sind.

 

Sada Nachteile

Beschränkt auf Google Cloud: Während Sadas Fachwissen in Google Cloud eine Stärke darstellt, kann es für Unternehmen, die andere Cloud-Plattformen nutzen oder nutzen möchten, auch eine Einschränkung darstellen.

Abhängigkeit von externen Anbietern: Während Sada umfassende Cloud-Dienste bereitstellt, könnten Unternehmen bei ihren Cloud-Anforderungen stark von Sada abhängig werden, was bei einem Ende der Partnerschaft ein Risiko darstellen könnte.

 

Sada-Preispläne

Sada bietet eine Vielzahl von Preisplänen an, die auf die unterschiedlichen Bedürfnisse seiner Kunden nach verschiedenen Cloud-Diensten für künstliche Intelligenz zugeschnitten sind: Flatrate-Dienste für die Google Cloud Platform (GCP), maßgeschneiderte Cloud-Lösungen, verwaltete Cloud-Dienste, Hybrid- und Multicloud-Dienste und mehr Cloud-Computing-Beratung. Benutzer müssen Sada kontaktieren, um einen individuellen Preisplan zu erhalten.

Sada akzeptiert Kredit- und Debitkarten sowie Banküberweisungen für Zahlungen.

 

FAQs zu Cloud-Diensten mit künstlicher Intelligenz

 

Zusammenfassung

Cloud-Dienste für künstliche Intelligenz stellen eine bahnbrechende Verschmelzung von Technologien dar und bieten eine Plattform, auf der die Fähigkeiten der KI entfalten können. Sie stellen Unternehmen einen nahezu unbegrenzten Ressourcenpool zur Verfügung, der es ihnen ermöglicht, Aufgaben zu automatisieren, riesige Datensätze zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Die Auswahl des besten KI-Cloud-Dienstes erfordert jedoch eine sorgfältige Berücksichtigung mehrerer Faktoren, darunter Zertifizierungen und Standards, Datenverwaltung und -sicherheit, Technologien und Service-Roadmap, Zuverlässigkeit und Leistung sowie Kosten. Trotz einiger Einschränkungen überwiegen die Vorteile von AI Cloud Services bei weitem die Nachteile und machen sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen, die in der sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft wettbewerbsfähig bleiben möchten.

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