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プロジェクトでの Data Refinery の計算リソース・オプション

プロジェクトでの Data Refinery の計算リソース・オプション

プロジェクトで Data Refinery フローを作成または編集する場合は、 Default Data Refinery XS ランタイム環境を使用します。 ただし、ジョブで Data Refinery フローを実行する場合は、ランタイム環境の環境テンプレートを選択します。 環境テンプレートは、ハードウェア構成のタイプ、サイズ、および能力に加えて、ソフトウェア・テンプレートも指定します。

環境のタイプ

Data Refinery では以下のタイプの環境を使用できます。

  • 小規模なデータ・セットでジョブを実行するための Default Data Refinery XS ランタイム環境です。
  • 大規模なデータ・セットでジョブを実行するための Spark 環境です。 Spark 環境には デフォルト環境テンプレート があるため、すぐに開始できます。 そうでない場合は、Spark 環境のために カスタム環境テンプレートを作成 できます。 Spark & R 環境は、大規模なデータ・セットを処理する場合にのみ使用してください。 データ・セットが小さい場合は、 Default Data Refinery XS ランタイムを選択する必要があります。 その理由は、Spark & R 環境の SparkR クラスターは高速かつ強力ですが、小さなデータ・セットで Data Refinery ジョブを実行する場合に顕著な作成時間が必要になるためです。

デフォルトの環境テンプレート

Data Refineryで作業する場合は、以下のようになります。 Default Data Refinery XS 環境ランタイムが開始され、プロジェクトの 「管理」 タブの 「環境」 ページの 「ツール・ランタイム」 の下にアクティブなランタイムとして表示されます。 このランタイムは、Data Refinery インターフェースで非アクティブ状態が 1 時間続くと停止します。 ただし、 「環境」 ページの 「ツール・ランタイム」 で手動で停止することができます。

プロジェクトで Data Refinery フローを実行するジョブを作成するときに、環境テンプレートを選択します。 ジョブのランタイムが開始されると、プロジェクトの 「管理」 タブの 「環境」 ページの 「ツール・ランタイム」 の下にアクティブ・ランタイムとしてリストされます。 Data Refinery ジョブの実行が停止すると、ジョブのランタイムが停止します。

コンピュート使用量は、キャパシティー・ユニット時間 (CUH) によって追跡されます。

Data Refinery のプロジェクトで使用可能な事前設定環境テンプレート
名前 ハードウェア構成 キャパシティー・ユニット / 時 (CUH)
デフォルト Data Refinery XS 3 個の vCPU および 12 GB の RAM 1.5
デフォルト Spark 3.4 & R 4.2 それぞれ 2 つの実行プログラム: 1 vCPU and 4 GB RAM;
Driver: 1 vCPU and 4 GB RAM
1.5
デフォルト Spark 3.3 & R 4.2
非推奨
それぞれ 2 つの実行プログラム: 1 vCPU and 4 GB RAM;
Driver: 1 vCPU and 4 GB RAM
1.5

Data Refinery のすべてのデフォルト環境テンプレートは HIPAA に対応しています。

Spark のデフォルト環境テンプレートは、プロジェクトの 「管理」 タブの 「環境」 ページの 「テンプレート」 の下にリストされます。

プロジェクトのコンピュート使用量

Watson Studio CUH 使用量は、プロジェクトの 「管理」 タブの 「リソース使用量」 ページでモニターできます。

ランタイムの変更

Data Refineryで作業するためにランタイムを変更することはできません。

ジョブ・テンプレートを編集することで、Data Refinery フロー・ジョブのランタイムを変更できます。 Data Refinery でのジョブの作成を参照してください。

ジョブのランタイム・ログ

Data Refinery ジョブの累積ログを表示するには、以下のようにします。

  1. プロジェクトの ジョブ ページで、ログを表示する対象の Data Refinery フローを実行したジョブをクリックします。
  2. ジョブ実行をクリックします。 ログの末尾を表示するか、完全なログ・ファイルをダウンロードすることができます。

次のステップ

詳細情報

親トピック: ツールのコンピュート・リソースの選択

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これらの回答は、製品資料の内容に基づいて、 watsonx.ai のラージ言語モデルによって生成されます。 詳細