IBM watsonx as a Service 및 Cloud Pak for Data as a Service 비교
IBM watsonx as a Service 및 Cloud Pak for Data as a Service 는 유사한 플랫폼 기능을 가지며 여러 가지 방식으로 호환 가능합니다. watsonx 플랫폼은 Cloud Pak for Data as a Service에서 제공하는 도구 및 서비스의 서브세트를 제공합니다. 그러나 watsonx 의 watsonx.ai 는 Cloud Pak for Data as a Service에서 동일한 도구 세트보다 더 많은 기능을 제공합니다.
다음 그림은 watsonx 와 Cloud Pak for Data as a Service간의 유사점과 차이점을 요약합니다.
공통 플랫폼 기능
다음 플랫폼 기능은 watsonx 및 Cloud Pak for Data as a Service모두에 공통입니다.
- 보안, 준수 및 격리
- 워크로드를 실행하기 위한 자원 계산
- 플랫폼 전체에서 자산에 대한 글로벌 검색
- 플랫폼 전반에서 연결을 공유하기 위한 플랫폼 자산 카탈로그
- 작업공간 내의 역할 기반 사용자 관리
- 서비스를 추가하기 위한 서비스 카탈로그
- 관리 메뉴에서 계산 사용법 보기
- 원격 데이터 소스에 대한 연결
- 개인용 또는 공유된 연결 신임 정보
- 샘플 자산 및 프로젝트
watsonx 및 Cloud Pak for Data as a Service모두에 등록한 경우 플랫폼 간에 전환할 수 있습니다. 플랫폼 전환을 참조하십시오.
각 플랫폼의 서비스
두 플랫폼 모두 데이터 사이언스 및 MLOps 유스 케이스에 대한 서비스를 제공합니다.
- Watson Studio
- Watson Machine Learning
그러나 watsonx 플랫폼에서 watsonx.ai 에 대한 이러한 서비스에는 Cloud Pak for Data as a Service의 이러한 서비스에 포함되지 않은 생성 AI및 기반 모델에 대한 작업을 위한 기능이 포함되어 있습니다.
Cloud Pak for Data as a Service 는 다음 유스 케이스에 대한 서비스도 제공합니다.
- 데이터 통합
- 데이터 거버넌스
- AI 거버넌스
데이터 과학 및 AI 도구
두 플랫폼 모두 공통 데이터 과학 및 AI 도구 세트를 제공합니다. 그러나 watsonx에서는 노트북의 Python 라이브러리 또는 프롬프트 랩 도구를 사용하여 기초 모델 추론을 수행할 수도 있습니다. Foundation 모델 추론 및 프롬프트 랩 도구는 Cloud Pak for Data as a Service에서 사용할 수 없습니다.
다음 표는 각 플랫폼에서 사용 가능한 데이터 사이언스 및 AI 도구를 표시합니다.
| 툴 | watsonx에서? | Cloud Pak for Data에서? |
|---|---|---|
| 프롬프트 랩 | ✓ | |
| Synthetic Data Generator | ✓ | |
| Data Refinery | ✓ | ✓ |
| 시각화 | ✓ | ✓ |
| Jupyter 노트북 | ✓ | ✓ |
| 연합 학습 | ✓ | ✓ |
| RStudio IDE | ✓ | ✓ |
| SPSS Modeler | ✓ | ✓ |
| Decision Optimization | ✓ | ✓ |
| AutoAI 도구 | ✓ | ✓ |
| Watson Pipelines | ✓ | ✓ |
Cloud Pak for Data as a Service에 등록한 경우 watsonx 에 액세스할 수 있으며 한 플랫폼에서 다른 플랫폼으로 요구사항을 충족하는 프로젝트 및 배치 영역을 이동할 수 있습니다. 프로젝트에 대한 플랫폼 전환 및 배치 영역에 대한 플랫폼 전환을 참조하십시오.
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