Perguntas Frequentes sobre o NVIDIA Fleet Command

• Como funciona?

  O NVIDIA Fleet Command^™ é uma plataforma gerenciada de orquestração de contêineres que otimiza o provisionamento e a implantação de sistemas e aplicações de AI no edge. Ele também simplifica o gerenciamento de ambientes de computação distribuída com a escala e a resiliência do cloud, transformando todos os sites em um local seguro e inteligente. Você obtém acesso imediato a um laboratório prático gratuito do NVIDIA Fleet Command no NVIDIA LaunchPad.
• Para quem se destina?

  O Fleet Command é para equipes de TI, tecnologia operacional (OT - Operational Technology) e inovação que precisam de uma maneira segura e centralizada de implantar e gerenciar várias cargas de trabalho de AI em locais distribuídos.

  Além disso, os parceiros de integração de soluções que desenvolvem aplicações no edge podem aproveitar o Fleet Command para gerenciar várias implantações de clientes.
• Quais são as vantagens?

  O Fleet Command foi criado para facilitar e proteger a computação no edge. Ele oferece orquestração completa de AI, segurança em camadas, escala global e um amplo ecossistema de AI para integrações com outras ferramentas e softwares.
• Como faço para comprá-lo?

  As assinaturas do NVIDIA Fleet Command estão disponíveis pela NVIDIA. Se você tiver interesse em saber mais sobre a compra de uma assinatura, preencha este formulário e um representante comercial da NVIDIA entrará em contato. Você também pode se inscrever para um laboratório prático gratuito do NVIDIA Fleet Command no LaunchPad aqui.
• Quem fornece suporte?

  Uma assinatura do Fleet Command inclui o Suporte Empresarial da NVIDIA com cobertura 24 horas por dia, 7 dias por semana, para problemas críticos nos negócios e horários comerciais locais, exceto feriados e fins de semana, para todos os outros níveis de gravidade. Além do suporte na plataforma, os clientes podem comprar suporte para a implementação do primeiro projeto e o treinamento de administrador conhecido como "Kick Start" ou acesso a um gerente técnico de contas (TAM - Technical Account Manager) para ajudar a gerenciar problemas de suporte.
• Quais servidores são compatíveis com ele?

  Atualmente, o NVIDIA Fleet Command é compatível com os Sistemas Certificados pela NVIDIA^™. Se você ainda não tiver um Sistema Certificado pela NVIDIA, poderá acessar um laboratório prático gratuito do NVIDIA Fleet Command no LaunchPad.
• Posso falar com um representante da NVIDIA sobre isso?

  https://www.nvidia.com/pt-br/contact/sales/
• O que é computação no edge?

  https://blog.nvidia.com.br/2021/03/18/o-que-e-computacao-no-edge/
• O que é AI no edge?

  https://blog.nvidia.com.br/2022/03/31/o-que-e-ai-no-edge/
• Quais são as preocupações de segurança no edge?

  https://developer.nvidia.com/blog/edge-computing-considerations-for-security-architects/
• Preciso de computação no edge?

  https://developer.nvidia.com/blog/considerations-for-deploying-ai-at-the-edge/
• O que preciso fazer para implantar aplicações de AI?

  https://developer.nvidia.com/blog/getting-ai-applications-ready-for-cloud-native/
• Onde posso saber mais sobre computação no edge?

  https://developer.nvidia.com/blog/an-introduction-to-edge-computing-common-questions-and-resources-for-success/
• Qual é a diferença entre a implantação no edge ou no cloud?

  https://blog.nvidia.com.br/2022/01/20/diferenca-entre-computacao-no-edge-e-no-cloud/
• Quais são os diferentes tipos de computação no edge?

  https://developer.nvidia.com/blog/different-types-of-edge-computing/
• A computação no edge é mais cara que a computação no cloud?

  https://developer.nvidia.com/blog/building-an-edge-strategy-cost-factors/
• Quais são as vantagens da AI no edge?

  https://blog.nvidia.com.br/2022/03/31/o-que-e-ai-no-edge/
• Como posso acessar remotamente minhas aplicações no edge?

  https://resources.nvidia.com/en-us-fleet-command/ai-for-smart-spaces
• Como começo a usar a AI no edge?

  https://resources.nvidia.com/en-us-fleet-command/5-steps-for-edge-ai
• Quais sistemas eu preciso para o edge?

  https://developer.nvidia.com/blog/choosing-a-server-for-deep-learning-inference/