Watson Studio on 서비스로 데이터용 클라우드 팩

설명

Watson Studio는 Cloud Pak for Data as a Service에서 핵심 서비스 중 하나입니다.

Watson Studio는 비즈니스 문제점을 해결하기 위해 데이터에 대한 협업을 수행할 수 있는 환경 및 도구를 제공합니다. 데이터를 분석 및 시각화하고, 데이터를 정리 및 수정하고, 스트리밍 데이터를 수집하거나, 머신 러닝 모델을 작성하고 학습하는 데 필요한 도구를 선택할 수 있습니다.

이 그림은 Watson Studio의 아키텍처가 어떻게 프로젝트를 중심으로 이루어지고 있는지를 보여줍니다. 프로젝트는 리소스를 구성하고 데이터에 대한 작업을 수행하는 작업공간입니다.

프로젝트가 자산 및 도구를 포함하고 데이터 소스, 갤러리 및 카탈로그의 입력을 포함하는 방법을 설명하는 다이어그램입니다.

프로젝트에 이러한 유형의 자원이 있을 수 있습니다.

  • 협업자는 팀에서 데이터에 대해 작업하는 사람입니다.데이터 과학자 태스크에는 데이터 분석 및 모델 빌드가 포함됩니다. 데이터 엔지니어 태스크에는 데이터 준비 및 통합이 포함됩니다.
  • 데이터 자산은 업로드된 파일 또는 데이터 소스에 대한 연결을 통해 액세스되는 데이터를 가리킵니다.
  • 운영 자산은 데이터에 코드를 실행하기 위해 작성하는 오브젝트(예: 스크립트 및 모델)입니다.
  • 도구는 데이터로부터 인사이트를 유도하기 위해 사용하는 소프트웨어입니다.이러한 도구는 Watson Studio 서비스에 포함되어 있습니다.
    • Data Refinery: 데이터를 준비하고 시각화합니다.
    • Jupyter 노트북 편집기: Jupyter 노트북을 코딩합니다.
    • RStudio: Jupyter 노트북을 R 및 R Shiny 앱에서 코딩합니다.
    • SPSS Modeler: SPSS 알고리즘을 사용하여 모델을 통해 데이터 플로우를 자동화합니다.
    • Decision Optimization 모델 빌더: 비즈니스 문제점 해결 시나리오를 최적화합니다.
      기타 프로젝트 도구에는 추가 서비스가 필요합니다. 추가 및 보충 목록을 참조하십시오.
      관련 서비스

Watson Studio 프로젝트는 카탈로그 및 배치 영역과 완전히 통합합니다.

  • 카탈로그는 Watson Knowledge Catalog 서비스에 의해 제공됩니다.
    • 프로젝트와 카탈로그 간에 자산을 쉽게 이동할 수 있습니다.
    • 카탈로그 및 프로젝트는 동일한 유형의 데이터 자산을 지원합니다.
    • 데이터 보호 규칙은 프로젝트에 추가한 카탈로그 자산에 적용됩니다.
  • 배치 공간은 Watson Machine Learning 서비스에 의해 제공됩니다.
    • 자산을 분석 프로젝트와 배치 영역 사이에서 쉽게 이동할 수 있습니다.

빠른 링크

통합 서비스

표 1. 보조 서비스
Service 기능
IBM Analytics Engine lightweight의 전용 Apache Spark 클러스터를 자동으로 스핀업하여 분석 및 머신 러닝 작업을 실행합니다.
표 2. 관련 서비스
Service 기능
Cognos Dashboard Embedded 프로젝트에서 정교한 시각화를 사용하여 데이터의 패턴을 식별하여 적시에 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
Watson KnowledgeCatalog 데이터 거버넌스 프레임워크에서 지원하는 이 보안 엔터프라이즈 카탈로그 관리 플랫폼을 사용하여 큐레이션된 자산의 카탈로그를 작성합니다.
Watson Machine Learning 전체 범위의 도구를 사용하여 머신 러닝 모델을 빌드, 훈련 및 배치합니다.

호환 가능한 데이터 소스

호환 가능한 데이터 소스 서비스 목록은 연결 유형을 참조하십시오.