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Cloud Pak for Data デプロイメント間の機能の違い

Cloud Pak for Data デプロイメント間の機能の違い

Cloud Pak for Data as a Service と Cloud Pak for Data ソフトウェアでは、機能と実装にいくつかの違いがあります。 Cloud Pak for Data as a Service は 1 組の IBM Cloud サービスです。 Cloud Pak for Data 4.8 は、インストールして保守する必要があるソフトウェアとして提供されています。 両方のデプロイメントで使用可能なサービスの Cloud Pak for Data as a Service の機能は、 Cloud Pak for Data 4.8、 4.7、および 4.6とは異なります。

プラットフォームの違い

Cloud Pak for Data as a Service および Cloud Pak for Data ソフトウェアは、共通コード・ベースを共有しますが、以下の主な点で異なります。

プラットフォームの違い
特徴 As a service ソフトウェア
ソフトウェア、ハードウェア、およびインストール Cloud Pak for Data as a Service は、IBM Cloud 上で IBM によって完全に管理されます。 ソフトウェア更新は自動的に行われます。 コンピュート・リソースとストレージのスケーリングは自動的に行われます。 https://dataplatform.cloud.ibm.comで登録します。 ハードウェアを提供し、保守します。 ソフトウェアをインストール、保守、およびアップグレードします。 ソフトウェア要件を参照してください。
ストレージ ストレージを提供するために IBM Cloud Object Storage サービス・インスタンスをプロビジョンします。 IBM Cloud Object Storageを参照してください。 Red Hat OpenShift クラスターで永続ストレージを提供します。 ストレージ要件を参照してください。
ワークロードを実行するためのコンピュート・リソース ユーザーは、ジョブに適切なランタイムを選択します。 コンピュート使用量は、ランタイム環境のレートとジョブの所要時間に基づいて請求されます。 『アカウント・リソース使用量のモニター』を参照してください。 適切な数の vCPUsを使用して、 Red Hat OpenShift ノードの数をセットアップします。 ハードウェア要件 および プラットフォームのモニターを参照してください。
コスト 必要な各サービスを適切なプラン・レベルで購入します。 コンピュート・リソースの使用量に対して多くのサービスが請求されます。 ナビゲーション・メニューから 「サービス」>「サービス・カタログ」 を選択して、 IBM Cloud カタログ または Cloud Pak for Data as a Serviceのサービス・カタログ内の各サービス・ページを表示します。 必要なサービスに基づいてソフトウェア・ライセンスを購入します。 例えば、 Cloud Pak for Data Enterprise Edition ライセンスには、 Watson Studio または IBM Knowledge Catalogなどのサービスに対する資格が含まれています。 Cloud Pak for Dataを参照してください。
セキュリティー、コンプライアンス、および分離 Cloud Pak for Data as a Service のデータ・セキュリティー、ネットワーク・セキュリティー、セキュリティー標準コンプライアンス、および分離は、IBM Cloudによって管理されます。 追加のセキュリティーと暗号化のオプションをセットアップできます。 『Cloud Pak for Data as a Service のセキュリティー』を参照してください。 Red Hat OpenShift Container Platform には、基本的なセキュリティー機能が用意されています。 Cloud Pak for Data は、さまざまなプライバシーおよびコンプライアンスの規制について評価され、さまざまなプライバシーおよびコンプライアンスの評価に備えて使用できる機能を提供します。 追加のセキュリティー機能、暗号化、およびネットワーク分離は、お客様の責任で行ってください。 セキュリティーに関する考慮事項を参照してください。
使用可能なサービス ほとんどのデータ・ファブリック・サービスは、両方のデプロイメント環境で使用可能です。
『Cloud Pak for Data as a Service のサービス』を参照してください。
その他の多くのサービスが含まれています。 Services for Cloud Pak for Data 4.8を参照してください。
ユーザー管理 IBM Cloud Identity and Access Management を使用して、ユーザーおよびユーザー・グループを追加し、アカウントの役割と権限を管理します。 『アカウントへのユーザーの追加』を参照してください。
IBM Cloud で SAML フェデレーションをセットアップすることもできます。 IBM Cloud の資料: IBM Cloud IAM の機能を参照してください。
管理メニューから、ユーザーの追加およびユーザー・グループの作成を行うことができます。 ID およびパスワードの管理に、ID およびアクセス管理サービスを使用することも、既存の SAML SSO または LDAP プロバイダーを使用することもできます。 動的な属性ベースのユーザー・グループを作成できます。 ユーザー管理を参照してください。

サービス間で共通のコア機能

プラットフォームで提供される以下のコア機能は、 Cloud Pak for Data as a Service、 Cloud Pak for Data ソフトウェア、バージョン 4.8、 4.7、および 4.6:

  • プラットフォーム全体での資産および成果物のグローバル検索
  • プラットフォーム全体で接続を共有するためのプラットフォーム資産カタログ
  • プラットフォーム全体のコラボレーション・ワークスペース内での役割ベースのユーザー管理
  • 資産およびワークスペースの共通インフラストラクチャー
  • サービスを追加するためのサービス・カタログ
  • 管理メニューからコンピュート使用量を表示します

以下の表では、 Cloud Pak for Data as a Service と Cloud Pak for Data ソフトウェアのバージョン 4.8、 4.7、および 4.6の間のサービス間でのコア機能の違いについて説明しています。

サービス間での共通機能の相違点
特徴 As a service ソフトウェア
すべてのプロジェクトの管理 IBM Cloud Pak for Data サービスの IAM サービス・アクセス 「マネージャー」 役割からの 「プロジェクトの管理」 権限を持つユーザーは、 「管理」 役割を持つ任意のプロジェクトに参加して、そのプロジェクトを管理または削除できます。 「プロジェクトの管理」 権限を持つユーザーは、 「管理」 役割を持つ任意のプロジェクトに参加して、そのプロジェクトを管理または削除できます。
リモート・データ・ソースへの接続 サポートされるほとんどのデータ・ソースは、両方のデプロイメント環境に共通です。
『サポートされる接続』を参照してください。
サポートされるデータ・ソースを参照してください。
個人または共有の接続資格情報 プロジェクトおよびカタログ内の接続では、個人の資格情報の要求や、共有資格情報の許可が可能です。 共有資格情報は、アカウント・レベルで無効にすることができます。 プラットフォーム接続では、個人の資格情報の要求や、共有資格情報の許可が可能です。 共有資格情報は、プラットフォーム・レベルで無効にすることができます。
ボールト内のシークレットからの接続資格情報 使用不可 使用可能
Kerberos 認証 使用不可 一部のサービスおよび接続 に使用可能
リソース・ハブ・アプリからのサンプル・アセットおよびプロジェクト 使用可能 使用不可
カスタム JDBC コネクター 使用不可 4.8.0 以降で使用可能

Watson Studio

以下の Watson Studio 機能は、 Cloud Pak for Data as a Service と Cloud Pak for Data ソフトウェア (バージョン 4.8、 4.7、および 4.6:

  • プロジェクトおよびデプロイメント・スペースでのコラボレーション
  • プログラムによるプロジェクト資産へのアクセス
  • プロジェクト ZIP ファイルを使用したプロジェクトのインポートおよびエクスポート
  • Jupyter Notebook
  • ジョブ・スケジュール
  • Data Refinery
  • Watson Natural Language Processing for Python

この表では、as-a-service デプロイメント環境とソフトウェア・デプロイメント環境における Watson Studio サービスの機能の違い、オファリング・プランの違い、および追加のサービスが必要かどうかについて説明します。 Cloud Pak for Data as a Service のオファリング・プラン間の機能の違いについて詳しくは、『Watson Studio オファリング・プラン』を参照してください。

Watson Studio での相違点
特徴 As a service ソフトウェア
プロジェクトの作成 作成:
空のプロジェクト
リソース・ハブ内のサンプルからのプロジェクト
ファイルからのプロジェクト
作成:
空のプロジェクト
ファイルからのプロジェクト
Git 統合を持つプロジェクト
Git の統合 GitHub
でノートブックを Gist として公開する
プロジェクトを Git
と統合して、あるプロジェクト内のリポジトリーに資産を同期し、それらの資産を別のプロジェクトで使用します。
拡張 Git 操作用のプロジェクト端末 使用不可 デフォルトの Git 統合を使用するプロジェクトで使用可能
フォルダーを使用したプロジェクト内の資産の編成 使用不可 4.8.0 以降で使用可能
JupyterLab 使用不可 Git 統合を使用するプロジェクトで使用可能
Visual Studio Code の統合 使用不可 4.6以降の Git 統合を使用するプロジェクトで使用できます。
RStudio Git と統合できません Git と統合できます。 RStudio Server Runtimes サービスが必要です。
Python スクリプト 使用不可 JupyterLab で Python スクリプトを処理します。 Watson Studio ランタイム・サービスが必要です。
Flight service を使用して、ノートブックにデータをロードするコードを生成します。 使用不可 使用可能
ノートブック・ライフサイクルの管理 使用不可 ノートブック・ライフサイクル管理のための CPDCTL の使用
コード・パッケージ資産 (フォルダー構造内の従属ファイルのセット) 使用不可 CPDCTL を使用してデプロイメント・スペースにコード・パッケージ資産を作成します
スペースへのノートブックのプロモート 使用不可 プロジェクトの「資産」ページから手動で使用することも、CPDCTL を使用してプログラムで使用することもできます。
GPU 付き Python 単一の GPU タイプに対してのみサポートが提供されます 複数の Nvidia GPU タイプでサポートされています。 Watson Studio ランタイム・サービスが必要です。
カスタム・イメージの作成と使用 使用不可 Python (GPU の有無にかかわらず)、R、 JupyterLab (GPU の有無にかかわらず)、RStudio、および SPSS の各環境用のカスタム・イメージを作成します。 Watson Studio ランタイムおよびその他の適用可能なサービスが必要です。
Anaconda Repository 使用不可 カスタム環境およびカスタム・イメージを作成するために使用します
Hadoop 統合 使用不可 モデルを作成してトレーニングし、Hadoop クラスター上で Data Refinery フローを実行します。 Execution Engine for Apache Hadoop サービスが必要です。
Decision Optimization 使用可能 Decision Optimization サービスが必要です。
SPSS Modeler 使用可能 SPSS Modeler サービスが必要です。
オーケストレーション・パイプライン 使用可能 オーケストレーション・パイプライン・サービスが必要です。

Watson Machine Learning

以下の Watson Machine Learning 機能は、 Cloud Pak for Data as a Service と Cloud Pak for Data ソフトウェア (バージョン 4.8、 4.7、および 4.6:

  • プロジェクトおよびデプロイメント・スペースでのコラボレーション
  • モデルのデプロイ
  • 関数のデプロイ
  • Watson Machine Learning REST API
  • Watson Machine Learning Python クライアント
  • オンライン・デプロイメントの作成
  • デプロイメントのスケーリングと更新
  • カスタム・コンポーネントの定義と使用
  • Federated Learning を使用して、別個のセキュアなデータ・ソースを持つ共通モデルをトレーニングします。
  • 複数のスペースにおけるデプロイメントのモニター
  • オンライン・デプロイメントをテストするための更新されたフォーム
  • ネストされたパイプラインの使用
  • AutoAI : データ代入
  • AutoAI 公平性評価
  • AutoAI の時系列サポート機能

この表では、as-a-service 環境とソフトウェア・デプロイメント環境における Watson Machine Learning サービスの機能の違い、オファリング・プランの違い、および追加サービスが必要かどうかについて説明します。 Cloud Pak for Data as a Service のオファリング・プラン間の機能の違いについて詳しくは、『Watson Machine Learning オファリング・プラン』を参照してください。

Watson Machine Learning デプロイメント間の機能の違い
特徴 As a service ソフトウェア
AutoAI トレーニング入力 現行の サポートされるデータ・ソース リリースごとの サポートされるデータ・ソース の変更
AutoAI エクスペリメントのコンピュート構成 8 CPU および 32 GB 使用可能なサイズの違い
AutoAI データ・サイズの制限
および予測ターゲットの数
制限の設定 制限は計算構成によって異なります
AutoAI インクリメンタル学習 使用不可 4.6.0 以降で使用可能
一般的なフレームワーク
およびソフトウェア仕様を使用したデプロイ
最新のサポート対象バージョンを確認します サポート対象バージョンはリリースによって異なります。
バッチ・デプロイメント用のデータベースへの接続 デプロイメント・タイプによるサポートを確認します。 デプロイメント・タイプ
によるサポートおよびバージョンによるサポートを確認します
Python スクリプトのデプロイとスコアリング Python クライアントを介して使用可能 JupyterLab または Python クライアントでスクリプトを作成してから、デプロイします。
R スクリプトのデプロイとバッチ・スコア 使用不可 使用可能
Shiny アプリのデプロイ 使用不可 「Shiny アプリの作成およびデプロイ」
「コード・パッケージからデプロイ」
公平性またはドリフトについてのジョブの評価 Watson OpenScale サービスが必要 Watson OpenScale サービスが必要
公平性、ドリフト、説明性について
スペース内のオンライン・デプロイメントを評価
使用不可 4.7 以降で使用可能
Watson OpenScale サービスが必要
スペース内のデプロイ済みプロンプト・テンプレートの評価 使用不可
制御スペースの作成 ロールによる制限なし スペースを表示および作成できるユーザーを制御するために許可を使用します
GIT プロジェクトからスペースへのインポート 使用不可 使用可能
Git プロジェクトからスペースに
をインポートするときに自動的に作成されるコード・パッケージ
使用不可 使用可能
コード・パッケージからの RShiny アプリの更新 使用不可 4.6 以降で使用可能
モデル・インベントリー内のモデル詳細の追跡 モデルを登録して、ライフサイクルの詳細を含むファセット・シートを表示します。 IBM Knowledge Catalog サービスが必要です。 使用可能な
には、 AI Factsheets サービスが必要です。
カスタム・イメージの作成と使用 使用不可 Python または SPSS 用のカスタム・イメージの作成
パイプライン・イベントについてコラボレーターに通知する 使用不可 「メールの送信」を使用してコラボレーターに通知する
空でないスペースへのプロジェクトまたはスペース・ファイルのインポート 使用不可 使用可能
ディープ・ラーニング・エクスペリメント 使用不可 Watson Machine Learning Accelerator サービスが必要
IBM Cloud サービス・インスタンスのプロビジョンと管理 Watson Machine Learning
または Watson OpenScale のインスタンスを追加します。
サービスは、管理者によってクラスター
にプロビジョンされます。

IBM Knowledge Catalog

以下の IBM Knowledge Catalog 機能は、 Cloud Pak for Data as a Service と Cloud Pak for Data ソフトウェア (バージョン 4.8、 4.7、および 4.6:

  • プロジェクトおよびカタログでのコラボレーション
  • カタログ内の AI を活用した検索と推奨事項
  • カタログ内の資産の評価およびレビュー
  • プロジェクトの Data Refinery ツール
  • コラボレーター役割を持つカテゴリー
  • 事前定義分類およびカスタム分類
  • 事前定義データ・クラスとカスタム・データ・クラス
  • ガバナンス・ルール
  • ポリシー
  • データ保護ルール
  • プロジェクトまたはカタログ内の個々のリレーショナル・データ資産の手動プロファイル作成
  • 管理対象カタログに追加されたリレーショナル・データ資産の自動プロファイル作成
  • カスタム資産タイプ、資産のカスタム・プロパティー、およびカタログ内の資産間のカスタム関係
  • ワークフロー・タスクのモニター
  • マスキング・フローを使用したプロジェクトでのマスクされたデータ・セットの配信

この表では、as-a-service 環境とソフトウェア・デプロイメント環境での IBM Knowledge Catalog サービスの機能の違い、オファリング・プラン間の違い、および追加のサービスが必要かどうかについて説明します。 Cloud Pak for Data as a Serviceのオファリング・プラン間の機能の違いについて詳しくは、 IBM Knowledge Catalog オファリング・プランを参照してください。

IBM Knowledge Catalog の相違点
特徴 As a service ソフトウェア
プロジェクト内の Metadata import ・ツール-検出 データ資産をプロジェクトまたはカタログにインポートします。 プロジェクトおよびカタログ接続のサブセットのサポート。 キュレーションおよびデータ品質のためにサポートされるデータ・ソースを参照してください。 さまざまなタイプの資産のインポート:
データ資産をプロジェクトまたはカタログにインポートします。 サポートされるほとんどの接続は、両方のデプロイメント環境で同じです。
ビジネス・インテリジェンス・レポート、関連付けられた変換スクリプトを含む資産、またはデータ・モデルをカタログにインポートします。 ライセンス・キーなしで MANTA Automated Data Lineage をインストールする必要があります。 カタログ接続のサブセットのサポート。

キュレーションおよびデータ品質のためにサポートされるデータ・ソース」を参照してください。
プロジェクト内の Metadata import ・ツール-リネージュ ありません。 データ資産のリネージュをカタログにインポートします。
MANTA Automated Data Lineage ( 4.7以降)
ライセンス・キーを使用して MANTA Automated Data Lineage をインストールする必要がある ETL ジョブのリネージュをキャプチャーしてアクセスします。 カタログ接続のサブセットのサポート。 キュレーションおよびデータ品質のためにサポートされるデータ・ソースを参照してください。
レガシー UI ツール ありません。 代わりに、プロジェクトでツールを使用してください。 4.7以降は使用できません。 代わりに、プロジェクトでツールを使用してください。
4.6:
Metadata import
自動ディスカバリー
データ品質分析
情報資産ビュー
プロジェクト内のメタデータ・エンリッチ・ツール 大規模なデータ資産セットに対して、プロファイル作成、用語の割り当て、品質分析、およびキー分析または関係分析を実行します。 使用可能
データ品質スコア データ品質スコアは、
「プロジェクトおよびカタログ内の資産のデータ品質情報」
に表示されます。メタデータ・エンリッチメントの結果
データ品質スコアは、以下の場所に表示されます。
プロジェクトおよびカタログ内の資産のデータ品質情報
メタデータ・エンリッチ結果
プロジェクトおよびカタログ内の資産プロファイル。 4.7 以降では使用できません。
レガシー UI を使用したクイック・スキャン結果。 4.7 以降では使用できません。
レガシー UI を使用したデータ品質プロジェクト。 4.7 以降では使用できません。
詳細なデータ品質情報 プロジェクトおよびカタログ内の、およびメタデータ・エンリッチ結果の一部としての 「データ品質」 ページ 4.7以降で使用可能。
プロジェクトのデータ品質ルール 使用可能な
には DataStage サービスが必要です。
使用可能な
には DataStage サービスが必要です。
データ品質 SLA ルール ありません。 データ品質をモニターし、違反を報告します。 SLA 準拠レポートは、プロジェクトのデータ資産の 「データ品質」 ページに表示されます。
4.7.3
データ品質スコアのエンティティー信頼度ディメンション ありません。 4.7以降で使用可能。 IBM Match 360 アセットの場合のみ。
データ品質の問題に対する修復ワークフロー ありません。 4.7.3 以降で使用可能
ファイルを使用したカタログへの複数の資産の追加 ありません。 4.7.3 以降で使用可能
資産のアクティビティー 有料プランが必要です。
プロジェクトおよびカタログで使用可能です。
プロジェクトおよびカタログで使用できます。
データ・リネージュ 使用不可 使用可能
技術データ・リネージュ 使用不可 使用可能な
には、ライセンス交付を受けたバージョンの MANTA Automated Data Lineage for IBM Cloud Pak for Data がインストールされている必要があります。 メタデータ・インポート・ツールを実行して生成されます。 カタログからアクセスできます。
ビジネス用語 一部のプランの制限。 使用可能
定義済みのビジネス用語 定義済みのビジネス用語と、それらを含む「Knowledge Accelerator のサンプル個人データ」カテゴリーは、2022 年 10 月 7 日以降にライト・プランまたは標準プランで IBM Knowledge Catalog サービス・インスタンスを作成した場合にのみ使用できます。 ありません。
参照データ・セット プランごとの制限。 使用可能
成果物、カテゴリーのカスタム・プロパティー 使用可能 4.6以降の 「管理」 メニューから作成します。
成果物のカスタム関係 有料プランが必要です。 4.6以降の 「管理」 メニューから作成します。
Knowledge Accelerators エンタープライズ・プランが必要です。
リソース・ハブからダウンロードします。
4.5以降のプラットフォームで提供されます。
ガバナンス成果物および要求のカスタム・ワークフロー構成 ガバナンス成果物に使用できます。 使用可能
カスタム・カテゴリー・ロール プランごとの制限。 使用可能
データ保護ルールのエクスポートとインポート 任意のシステムからデータ保護ルールをエクスポートし、そのルールを同じシステムまたは別のシステムにインポートするには、API を使用できます。 詳しくは、 データ保護ルールのマイグレーションを参照してください。 任意のシステムからデータ保護ルールをエクスポートし、そのルールを同じシステムまたは別のシステムにインポートするには、API または cpd-cli コマンドのいずれかを使用できます。 詳しくは、 データ保護ルールのマイグレーションを参照してください。
管理レポート 有料プランが必要です。 使用可能
InfoSphere Information Server からのデータのマイグレーション ありません。 4.8以降で使用可能です。

DataStage

以下の表では、 DataStage on Cloud Pak for Data as a Service と DataStage on Cloud Pak for Data ソフトウェア、バージョン 4.8、 4.7、および 4.6の間の機能の違いについて説明します。

DataStage の相違点
特徴 As a service ソフトウェア
PX インスタンス管理 事前定義されたサイズのセットからインスタンスをプロビジョンできます。 Cloud Pak for Data インスタンス管理を使用することで、インスタンスをより柔軟にプロビジョンできます。
ジョブのコンパイル
  • OSH はコンパイル時に生成されます。
  • Transformer は実行時にコンパイルされます。
  • OSH はコンパイル時に生成されます。
  • Transformer はコンパイル時にコンパイルされ、/ds-storageマウントで使用できるようになります。
  • コンパイルは同期的に行われます。
ジョブ・ランタイム キューイングの対象となるジョブは、必要な数だけサブミットできます。
  • 同時ジョブ実行がサポートされます。
  • 並行性は、インスタンス容量と/px-storage/config/wlm.config.xmlファイルの設定によって決まります。
資産の管理 タイプ .xls、.xlsx、.xml、および .json のファイルの場合、単純構造のみがサポートされます。 マルチレベル/ネストされたスキーマは構文解析できません。 タイプ .csv、.txt、.xls、.xlsx、.xml、および .json のファイルの完全サポートが使用可能です。
ストレージ
  • POSIX タイプのファイル・ベースの実ストレージは使用できません。
  • ストレージは、Cloud Object Storage プロジェクト・バケットを使用してエミュレートされます。
Java Integration ステージ DataStage-aaS Anywhere で使用可能 使用可能
Java ライブラリー・コンポーネント 使用不可 4.6 以降で使用可能
汎用 JDBC 接続 使用不可 使用可能
Excel 使用不可 使用可能
AVI DataStage-aaS Anywhere で使用可能 使用可能
External Source ステージ 使用不可 使用可能
External Target ステージ 使用不可 使用可能
階層型ステージ
  • XML パーサーおよび JSON パーサーの単一ファイルまたはファイル・セット・オプションは使用できません。
  • XML コンポーザーおよび JSON コンポーザーでは、単一ファイル、ファイル・セット、およびラージ・オブジェクトのオプションは使用できません。
使用可能
SMP S、M、L は単一ノード、SMP 構成です。 リモート・ランタイム・エンジンを使用して、代替構成をセットアップします。 並列ワークロードは、APT_CONFIG_FILE オプションを使用して構成された論理区画を介して管理されます。
SAP Bulk Extract 接続 使用不可 使用可能
SAP Delta Extract 接続 使用不可 使用可能
ラッピング・ ステージ DataStage-aaS Anywhere で使用可能 使用可能
SAP HANA 接続 使用不可 使用可能
ODBC 接続のテキスト・データ・ソース 使用不可 使用可能
ビルド・ ステージ DataStage-aaS Anywhere で使用可能 4.0.9 以降で使用可能
BEFORE/AFTER ジョブ・サブルーチンを使用してレポートを送信する 使用不可 使用可能
カスタム・ステージ DataStage-aaS Anywhere で使用可能 使用可能
Apache HBase 接続 使用不可 使用可能
Apache Hive 接続用の Kerberos 認証 使用不可 使用可能
ユーザー定義関数 使用不可 使用可能
変更前/変更後ジョブのプロパティー DataStage-aaS Anywhere で使用可能 使用可能
データ・サービス・コネクター 使用不可 使用可能
Db2 データベース・シーケンス (徐々に変化するディメンション・ステージ、サロゲート・キー・ジェネレーター・ステージ、および Transformer ステージ) 使用不可 4.6 以降で使用可能
Apache Hive 接続をターゲットとして使用します。 (コネクターで 「 DataStage プロパティーを使用」 が選択されている場合に使用可能です。) 使用不可 4.6.1 以降で使用可能
ローカル接続を使用したプロパティーのパラメーター化 使用不可 4.6.1 以降で使用可能
Operational Decision Manager ステージ 使用不可 4.6.1 以降で使用可能
展開スペース 使用不可 4.7.0 以降で使用可能

watsonx.governance

以下の watsonx.governance の機能は、 Cloud Pak for Data as a Service と Cloud Pak for Data のソフトウェア、バージョン 4.8、 4.7、および 4.6:

  • 公平性についてのデプロイメントの評価
  • デプロイメントの品質の評価
  • ドリフトについてデプロイメントをモニター
  • 「洞察」ダッシュボードでのモデル結果の表示と比較
  • 任意の機械学習プロバイダーからデプロイメントを追加します
  • 評価が指定のしきい値を下回った場合にトリガーするようにアラートを設定
  • ユーザー・インターフェースまたはノートブックでのデプロイメントの評価
  • カスタムの評価と評価指標
  • モデル・ファセット・シートでの評価に関する詳細の表示

この表では、as-a-Service 環境とソフトウェア・デプロイメント環境における Watson OpenScale サービスの機能の違い、オファリング・プランの違い、および追加サービスが必要かどうかについて説明します。

IBM Watson OpenScale の相違点
特徴 As a service ソフトウェア
事前スコア・テスト・データのアップロード 使用不可 使用可能
IBM SPSS Collaboration and Deployment Services 使用不可 使用可能
バッチ処理 使用不可 使用可能
ユーザー・グループによるアクセス制御のサポート 使用不可 使用可能
無料のデータベースおよび Postgres プラン 使用可能 Postgres は、 4.8
複数インスタンスのセットアップ 使用不可 使用可能
OpenPages との統合 使用不可 使用可能
基盤モデル資産の評価 使用不可 使用不可

Data Virtualization

Cloud Pak for Data as a Serviceでは、 Data virtualization 機能が Data Virtualization サービスによって提供されます。 Cloud Pak for Dataでは、 Data Virtualization サービスは、バージョン 4.6で Data Virtualization に名前変更されました。 以下の Data virtualization 機能は、 Cloud Pak for Data as a Service と Cloud Pak for Data 4.8 および 4.7で実質的に同じです。

  • サポートされるデータ・ソースへの接続
  • データの仮想化
  • ポリシーおよびデータ保護ルールを使用した仮想データの管理
  • サービスの監視および探索
  • SQL インターフェースの使用
  • キャッシング
  • 列マスキング
  • ビューの探索と表の再ロード
  • 統計収集でのデータ・サンプリング
  • メタデータのエンリッチメント

以下のデータ仮想化機能は、ユーザー・インターフェースでは異なりますが、同じ基本機能を提供します。

この表では、 Cloud Pak for Data as a Service 上の Data Virtualization と、 Cloud Pak for Data ソフトウェア上の Data Virtualization (以前の Data Virtualization) の機能の違いについて説明します。

Data Virtualization の相違点
特徴 As a service ソフトウェア
管理者役割のセキュリティーの強化: 管理者役割には、すべてのデータに対するデフォルトのアクセス権限がありません。 SaaS には適用されません。 4.8 以降で使用可能
IBM Knowledge Catalog データ保護ルールは、 Watson Query データに対して常に有効になっています。 SaaS には適用されません。 4.8 以降で使用可能
管理対象外オブジェクトの保護: Watson Queryの IBM Knowledge Catalog データ保護ルールでは、管理対象カタログに公開されていない仮想化オブジェクトは、ルール設定のデフォルトのデータ・アクセス規則設定に従います。 SaaS には適用されません。 4.8 以降で使用可能
Presto データの照会: Prestoのデータにアクセスして照会するために、 Presto への接続を作成できます。 SaaS には適用されません。 4.8 以降で使用可能
クエリー・モード (最大プッシュダウンおよび最大整合性) SaaS には適用されません。 4.7 以降で使用可能
仮想化データに対する高度なデータ・マスキング SaaS には適用されません。 4.7 以降で使用可能
データ・ソース接続のアクセス制限 SaaS には適用されません。 4.7 以降で使用可能
パフォーマンス・チューニングのための定様式アクセス・プランのフォーマット設定および保管 SaaS には適用されません。 4.7 以降で使用可能
ユーザー・アクティビティーとデータ・アクセスをモニターするための監査ロギング 使用可能 4.7 以降で使用可能
IBM Knowledge Catalog との統合 必須 オプション
グループ・ベースの許可およびグループのオブジェクト・レベル・アクセス 使用不可 使用可能
リモート・コネクターのサポート SaaS には適用されません。 使用可能
ファイル・システム・ベースのデータ・ソースのサポート ( Cloud Object Storage を除く) SaaS には適用されません。 使用可能
アップロードされた JDBC ドライバーを必要とするデータ・ソース (例えば、 SAP HANA、汎用 JDBC ) への接続 SaaS には適用されません。 使用可能
ユーザー・インターフェースでの統計の収集 使用不可 使用可能
オブジェクト仮想化中の自動統計収集 使用不可 使用可能
行レベル・ポリシーを使用したデータ管理のサポート 使用不可 使用可能
データ保護ルールのキャッシング 使用不可 使用可能
複数グループのアクセス管理 使用不可 使用可能
Cloud Object Storage での CSV ファイルまたは TSV ファイルのサポート SaaS には適用されません。 4.6 以降で使用可能
Cloud Object Storage の接続のためのボールト内の資格情報 SaaS には適用されません。 4.6 以降で使用可能

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親トピック: Cloud Pak for Data as a Service

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