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Funktionsunterschiede zwischenCloud Pak for Data Implementierungen
Funktionsunterschiede zwischenCloud Pak for Data Implementierungen

Funktionsunterschiede zwischenCloud Pak for Data Implementierungen

Cloud Pak for Data as a Service und Cloud Pak for Data 4.6, 4.5, 4.0 und 3.5 weisen einige Unterschiede in den Features und in der Implementierung auf. Cloud Pak for Data as a Service ist ein Set von IBM Cloud-Services. Cloud Pak for Data 4.6 und 3.5 werden als Software angeboten, die Sie installieren und verwalten müssen. Services, die in beiden Bereitstellungen verfügbar sind, weisen auch Unterschiede zwischen den Features von Cloud Pak for Data as a Service und Cloud Pak for Data 4.6, 4.5, 4.0 und 3.5 auf.

Plattformunterschiede

Cloud Pak for Data as a Service und Cloud Pak for Data 4.6 nutzen eine gemeinsame Codebasis, unterscheiden sich jedoch in den folgenden Schlüsselmöglichkeiten:

Merkmale Cloud Pak for Data as a Service Cloud Pak for Data
Software, Hardware und Installation Cloud Pak for Data as a Service wird vollständig von IBM in IBM Cloud verwaltet. Softwareaktualisierungen werden automatisch durchgeführt. Die Skalierung von Rechenressourcen und Speicher erfolgt automatisch. Sie melden sich unter https://dataplatform.cloud.ibm.coman. Die Hardware wird von Ihnen bereitgestellt und gewartet. Die Cloud Pak for Data-Software wird von Ihnen installiert, gewartet und aktualisiert. Siehe Softwarevoraussetzungen.
Speicher Sie stellen eine IBM Cloud Object Storage-Serviceinstanz zur Verfügung, um Speicher bereitzustellen. Siehe IBM Cloud Object Storage. Sie stellen ein Dateispeichersystem in einem Red Hat OpenShift -Cluster bereit. Siehe Speicherbedarf.
Rechenressourcen zum Ausführen von Workloads Benutzer wählen die geeignete Laufzeit für ihre Jobs aus. Die Nutzung von Rechenressourcen wird nach dem geltenden Tarif für die Laufzeitumgebung und nach der Dauer des Jobs abgerechnet. Siehe Kontoressourcennutzung überwachen. Sie richten die Anzahl der Red Hat OpenShift-Cluster und -Knoten mit der entsprechenden Anzahl von vCPUs ein. Siehe Hardwarevoraussetzungen und Plattform überwachen.
Kosten Sie erwerben jeden Service, den Sie benötigen, unter dem entsprechenden Preisstrukturplan. Bei vielen Services werden die genutzten Rechenressourcen in Rechnung gestellt. Rufen Sie jede Serviceseite im IBM Cloud -Katalog oder im Servicekatalog in Cloud Pak for Data as a Serviceauf, indem Sie im Navigationsmenü Services > Servicekatalog auswählen. Sie erwerben eine Lizenz für Cloud Pak for Data und für jeden Service, den Sie benötigen. Siehe Cloud Pak for Data.
Sicherheit, Compliance und Isolation Datensicherheit, Netzsicherheit, Einhaltung von Sicherheitsstandards und Isolation für Cloud Pak for Data as a Service werden von IBM Cloud verwaltet. Sie können zusätzliche Sicherheits- und Verschlüsselungsoptionen einrichten. Siehe Sicherheit von Cloud Pak for Data as a Service. Red Hat OpenShift Container Platform bietet grundlegende Sicherheitsfunktionen. Cloud Pak for Data wird auf die Einhaltung verschiedener Datenschutz- und Konformitätsbestimmungen überprüft und bietet Funktionen, die Sie als Vorbereitung für verschiedene Datenschutz- und Konformitätsbewertungen verwenden können. Sie sind für zusätzliche Sicherheitsfunktionen, Verschlüsselung und Netzisolation verantwortlich. Siehe Sicherheitsaspekte.
Verfügbare Services Die meisten Data Fabric-Services sind in beiden Bereitstellungsumgebungen verfügbar.
Weitere Informationen finden Sie in Services für Cloud Pak for Data as a Service.
Enthält viele weitere Services. Siehe Services for Cloud Pak for Data 4.6.
Benutzermanagement Sie fügen Benutzer und Benutzergruppen hinzu und verwalten die zugehörigen Kontorollen und -berechtigungen mit IBM Cloud Identity and Access Management. Weitere Informationen finden Sie unter Benutzer zum Konto hinzufügen.
Sie können außerdem SAML-Föderation in IBM Cloud konfigurieren. Siehe IBM Cloud-Dokumentation: Was ist IBM Cloud Identity and Access Management?
Über das Menü Verwaltung können Sie Benutzer hinzufügen und Benutzergruppen erstellen. Sie können den Service 'Identity and Access Management' oder Ihren vorhandenen SAML-SSO- oder LDAP-Provider verwenden, um Identitäten und Kennwörter zu verwalten. Sie können dynamische, attributbasierte Benutzergruppen erstellen. Siehe Benutzerverwaltung.

Allgemeine serviceübergreifende Funktionen

Die folgenden Features, die mit der Plattform bereitgestellt werden, sind für Services in Cloud Pak for Data as a Service, Cloud Pak for Data 3.5, 4.0, 4.5 und 4.6 effektiv identisch:

  • Plattformweite globale Suche nach Assets und Artefakten
  • Der Katalog der Plattformassets für die plattformweite gemeinsame Nutzung von Verbindungen
  • Plattformweite rollenbasierte Benutzerverwaltung in Arbeitsbereichen mit Collaboration.
  • Gemeinsame Infrastruktur für Assets und Arbeitsbereiche
  • Servicekatalog zum Hinzufügen von Services
  • Rechenressourcennutzung über das Menü Verwaltung anzeigen

In der folgenden Tabelle werden die Unterschiede zwischen den Funktionen von Cloud Pak for Data as a Service und Cloud Pak for Data 3.5, 4.5 und 4.6 beschrieben.

Funktion Cloud Pak for Data as a Service Cloud Pak for Data
Aktualisierte Projekterfahrung Verfügbar ab Version 4.5
Alle Projekte verwalten Nicht verfügbar. Benutzer mit der Berechtigung Projekte verwalten können jedes Projekt mit der Rolle Administrator verknüpfen und dann das Projekt verwalten oder löschen.
Verbindungen zu fernen Datenquellen Die meisten unterstützten Datenquellen werden für beide Bereitstellungsumgebungen verwendet (siehe
Unterstützte Verbindungen).
Siehe Unterstützte Datenquellen.
Persönliche oder gemeinsam genutzte Berechtigungsnachweise für Verbindunngen Für Verbindungen in Projekten und Katalogen können persönliche Berechtigungsnachweise erfordern oder gemeinsam genutzte Berechtigungsnachweise zulassen. Gemeinsam genutzte Berechtigungsnachweise können auf Kontoebene inaktiviert werden. Plattformverbindungen können persönliche Berechtigungsnachweise erfordern oder gemeinsam genutzte Berechtigungsnachweise zulassen. Gemeinsam genutzte Berechtigungsnachweise können auf Plattformebene inaktiviert werden.
Verbindungsberechtigungsnachweise aus geheimen Schlüsseln in einer Vault Nicht verfügbar.
Beispielassets und Projekte aus der Galerie Nicht verfügbar.
Anforderungen für den Datenzugriff Nicht verfügbar.

Watson Studio

Die folgenden Watson Studio -Features sind in Cloud Pak for Data as a Service, Cloud Pak for Data 3.5, 4.0, 4.5 und Cloud Pak for Data 4.6 effektiv identisch:

  • Zusammenarbeit an Projekten
  • Projektimport und -export mithilfe einer ZIP-Projektdatei
  • Jupyter-Notebooks
  • Jobplanung
  • Data Refinery

In dieser Tabelle werden die Funktionsunterschiede zwischen dem Service Watson Studio in mehreren Implementierungsumgebungen, Unterschiede zwischen Angebotsplänen und die Angabe, ob zusätzliche Services benötigt werden, beschrieben. Weitere Informationen zu Funktionsunterschieden zwischen Angebotsplänen in Cloud Pak for Data as a Service finden Sie unter Watson Studio-Angebotspläne.

Funktion Cloud Pak for Data as a Service Cloud Pak for Data
Projekt erstellen Erstellen:
Ein leeres Projekt
Ein Projekt aus einem Beispiel in der Galerie
Ein Projekt aus einer Datei
Erstellen:
Ein leeres Projekt
Ein Projekt aus Datei
Ein Projekt mit Git -Integration
Git-Integration Notebooks unter GitHub
publizieren Notebooks als Gist
Ein Projekt mit Git
integrieren, Assets mit Repository in einem Projekt synchronisieren und diese Assets in einem anderen Projekt verwenden
Projektterminal für erweiterte Git-Operationen Nicht verfügbar. Verfügbar in Projekten mit standardmäßiger Git-Integration
JupyterLab Nicht verfügbar. Verfügbar in Projekten mit Git-Integration
Integration von Visual Studio Code Nicht verfügbar. Verfügbar in Projekten mit Git -Integration ab 4.6.
RStudio Kann nicht in Git integriert werden Kann in Git integriert werden Erfordert RStudio Server mit R-Service.
Python-Scripts Nicht verfügbar. Mit Python-Scripts in JupyterLab arbeiten Erfordert Jupyter Notebooks with Python- oder Jupyter Notebooks with R-Service.
Programmgesteuerter Zugriff auf Projektassets Verwenden Sie project-lib für Python und R. Verwenden Sie ibm-watson-studio-lib für Python und R (Nachfolger von project-lib)
'In Code einfügen' für Notebooks unter Verwendung des Flight-Service Nicht verfügbar.
Watson Natural Language Processing (Verarbeitung natürlicher Sprache) Verfügbar für Python Verfügbar für Python
Notebook-Lebenszyklus verwalten Nicht verfügbar. CPDCTL für das Lebenszyklusmanagement von Notebooks verwenden
Codepaketassets (Gruppe abhängiger Dateien in einer Ordnerstruktur) Nicht verfügbar. CPDCTL zum Erstellen von Codepaketassets in einem Bereitstellungsbereich verwenden
Notebooks in Bereiche hochstufen Nicht verfügbar. Manuell auf der Seite 'Assets' des Projekts oder programmgesteuert über CPDCTL verfügbar
Python mit GPU Unterstützung nur für einen GPU-Typ verfügbar (Nvidia K80) Unterstützung für mehrere Nvidia-GPU-Typen verfügbar Erfordert Jupyter Notebooks with Python mit GPU-Service.
Angepasste Images erstellen und verwenden Nicht verfügbar. Angepasste Images für Python-Umgebungen (mit und ohne GPU), R-Umgebungen, JupyterLab-Umgebungen (mit und ohne GPU), RStudio- und SPSS-Umgebungen erstellen
Anaconda Repository Nicht verfügbar. Zum Erstellen angepasster Umgebungen und angepasste Images verwenden
Hadoop-Integration Nicht verfügbar. Modelle erstellen und trainieren und Data Refinery-Abläufe in einem Hadoop-Cluster ausführen. Erfordert den Service 'Execution Engine for Apache Hadoop'.
Decision Optimization Erfordert den Service Decision Optimization.
SPSS Modeler Setzt den SPSS Modeler-Service voraus.
Watson Pipelines Beta-Release Verfügbar ab 4.6. Erfordert den Service Watson Pipelines.
Dashboards Erfordert den Service Cognos Dashboard Embedded. Setzt den Service 'Cognos Dashboards' voraus.

Watson Machine Learning

Die folgenden Watson Machine Learning -Features sind in Cloud Pak for Data as a Service, Cloud Pak for Data 3.5, 4.0, 4.5 und 4.6 identisch:

  • Zusammenarbeit in Bereitstellungsbereichen
  • Modellbereitstellung
  • Funktionsbereitstellung
  • REST-APIs von Watson Machine Learning
  • Python-Client von Watson Machine Learning
  • Onlinebereitstellungen erstellen
  • Bereitstellungen skalieren und aktualisieren
  • Angepasste Komponenten definieren und verwenden
  • Federated Learning zum Trainieren eines allgemeinen Modells mit separaten und sicheren Datenquellen verwenden
  • Bereitstellungen bereichsübergreifend überwachen

In dieser Tabelle werden die Funktionsunterschiede zwischen dem Watson Machine Learning-Service in Umgebungen mit mehreren Bereitstellungen sowie die Unterschiede zwischen Angebotsplänen dargestellt und es wird angegeben, ob zusätzliche Services erforderlich sind. Details zu den Funktionsunterschieden zwischen Angebotsplänen für Cloud Pak for Data as a Service finden Sie unter Watson Machine Learning-Angebotspläne.

Funktionsunterschiede zwischen Watson Machine Learning-Bereitstellungen
Funktion Cloud Pak for Data as a Service Cloud Pak for Data
AutoAI -Trainingseingabe Aktuelle unterstützte Datenquellen Unterstützte Datenquellen ändern sich nach Release
Rechenkonfiguration für AutoAI -Experimente 8 CPUs und 32 GB Verschiedene Größen verfügbar
AutoAI begrenzt die Datenmenge
und die Anzahl der Vorhersageziele
Grenzwerte festlegen Grenzwerte unterscheiden sich je nach Berechnungskonfiguration
AutoAI -Datenimputation Verfügbar ab 4.5.2
AutoAI -Fairnessbewertung Verfügbar ab 4.5.2
AutoAI -Zeitreihenunterstützungsfunktionen Ab Version 4.5.3 verfügbar
AutoAI Inkrementelles Lernen Verfügbar ab 4.6.0
Bereitstellung unter Verwendung gängiger Frameworks
und Softwarespezifikationen
Auf neueste unterstützte Versionen prüfen Unterstützte Versionen variieren je nach Release
Verbindung zu Datenbanken für Batchbereitstellungen herstellen Auf Unterstützung nach Bereitstellungstyp prüfen Auf Unterstützung nach Bereitstellungstyp
und nach Version prüfen
Python -Scripts bereitstellen und bewerten Verfügbar über Python-Client Scripts im JupyterLab -oder Python -Client erstellen und anschließend bereitstellen
R-Scripts für Bereitstellung und Stapelscoring Nicht verfügbar. Verfügbar
Shiny-Apps bereitstellen Nicht verfügbar. Shiny-Apps erstellen und bereitstellen
Bereitstellung aus dem Codepaket ab Version 4.5
Fairness, Verzerrung oder Drift für Jobs bewerten Erfordert Watson OpenScale Erfordert Watson OpenScale
Erstellung des Steuerbereichs Keine Einschränkungen nach Rolle Durch Berechtigungen steuern, wer Bereiche anzeigen und erstellen kann
Aktualisierte Formulare zum Testen der Onlineimplementierung Ab Version 4.5.3 verfügbar
Aus GIT-Projekt in Bereich importieren Nicht verfügbar. Verfügbar ab Version 4.5
Das Codepaket wird automatisch erstellt, wenn
aus dem Git -Projekt in den Speicherbereich importiert wird.
Nicht verfügbar. Verfügbar ab Version 4.5
RShiny-App aus Codepaket aktualisieren Nicht verfügbar. Verfügbar ab 4.6
Modelldetails in einem Modellbestand überwachen Registrieren Sie Modelle, um Factsheets mit Lebenszyklusdetails anzuzeigen. Erfordert den Service Watson Knowledge Catalog . Verfügbar ab Version 4.5. Erfordert den Service AI Factsheets .
Angepasste Images erstellen und verwenden Nicht verfügbar. Angepasste Images für Python oder SPSS erstellen
Mitbearbeiter über Pipeline-Ereignisse benachrichtigen Nicht verfügbar. Verwenden Sie "E-Mail senden", um Mitarbeiter ab Version 4.5 zu benachrichtigen.
Verschachtelte Pipelines verwenden Nicht verfügbar. Verfügbar ab 4.5.2
Projekt- oder Bereichsdatei in nicht leeren Bereich importieren Nicht verfügbar. Verfügbar ab 4.0.6
Deep-Learning-Experimente Nicht verfügbar. Erfordert Watson Machine Learning Accelerator-Service
IBM Cloud-Serviceinstanzen bereitstellen und verwalten Instanzen für Watson Machine Learning
oder Watson OpenScale hinzufügen
Services werden im Cluster
vom Administrator bereitgestellt


Watson Knowledge Catalog

Die folgenden Watson Knowledge Catalog -Funktionen sind in Cloud Pak for Data as a Service, Cloud Pak for Data 3.5, 4.0, 4.5 und 4.6 effektiv identisch:

  • KI-gestützte Suche und Empfehlungen in Katalogen
  • Assets in Katalogen bewerten und prüfen
  • Zusammenarbeit in Projekten und Katalogen
  • Data Refinery-Tool in Projekten
  • Kategorien mit Mitbearbeiterrollen
  • Vordefinierte und angepasste Klassifikationen
  • Vordefinierte und angepasste Datenklassen
  • Governance-Regeln
  • Richtlinien
  • Datenschutzregeln
  • Manuelle Profilerstellung für einzelne relationale Datenassets in einem Projekt oder Katalog
  • Automatische Profilerstellung für relationale Datenassets, die zu einem regulierten Katalog hinzugefügt wurden
  • Angepasste Assettypen, angepasste Attribute für Assets und angepasste Beziehungen zwischen Assets in Katalogen

In dieser Tabelle werden die Unterschiede in den Funktionen des Service Watson Knowledge Catalog in mehreren Implementierungsumgebungen, Unterschiede zwischen Angebotsplänen und die Angabe, ob zusätzliche Services erforderlich sind, beschrieben. Weitere Informationen zu Funktionsunterschieden zwischen Angebotsplänen für Cloud Pak for Data as a Service finden Sie unter Watson Knowledge Catalog-Angebotspläne.

Funktion Cloud Pak for Data as a Service Cloud Pak for Data
Profilerstellung für unstrukturierte Daten Automatische Profilerstellung für einzelne Assets, die zu einem Projekt oder Katalog hinzugefügt werden. Nicht verfügbar.
Tool Metadata import in Projekten-Erkennung Importieren Sie Datenassets in Projekte oder Kataloge. Unterstützung für eine Untergruppe mit Projekt- und Katalogverbindungen. Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Datenquellen für Metadatenimport und Metadatenaufbereitung. Verschiedene Assettypen importieren:
Importieren Sie Datenassets in Projekte oder Kataloge. Die meisten unterstützten Verbindungen sind in beiden Implementierungsumgebungen identisch.
Ab Version 4.5 verfügbar: Business-Intelligence-Berichte, Assets mit den zugehörigen Transformationsscripts oder Datenmodelle (ab Version 4.5.2) in Kataloge importieren. Erfordert die Installation von MANTA Automated Data Lineage ohne Lizenzschlüssel. Unterstützung für eine Untergruppe von Katalogverbindungen.

Siehe Unterstützte Datenquellen für Metadatenimport und Metadatenanreicherung.
Tool Metadata import in 'projects-lineage' Nicht verfügbar. Nur in Katalog importieren. Erfordert die Installation von MANTA Automated Data Lineage mit einem Lizenzschlüssel. Unterstützung für eine Untergruppe von Katalogverbindungen. Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Datenquellen für Metadatenimport und Metadatenaufbereitung.
Traditionelle Benutzerschnittstellentools Nicht verfügbar. Verwenden Sie stattdessen Tools in Projekten. Metadata import
Automatisierte Erkennung
QuickScan
Datenqualitätsanalyse
Informationsassetansicht
Metadatenanreicherungstool in Projekten Führen Sie Profilerstellung, Begriffszuordnung und Qualitätsanalyse für große Gruppen von Datenassets aus. Verfügbar ab Version 4.5.
Automatische Begriffszuordnung
Datenqualitätsscores Datenqualitätsscores werden angezeigt in:
Assetprofile in Projekten und Katalogen
Ergebnisse der Metadatenanreicherung
Datenqualitätsscores werden angezeigt in:
Assetprofile in Projekten und Katalogen
Ergebnisse der Metadatenerweiterung
Ergebnisse der Schnellsuche mit der traditionellen Benutzerschnittstelle
Datenqualitätsprojekte mit der traditionellen Benutzerschnittstelle
Datenqualitätsanalyse
Datenqualitätsregeln Nicht verfügbar. Datenqualitätsregeln in Projekten erstellen und ausführen. Verfügbar ab Version 4.5.
Assetaktivitäten Erfordert einen kostenpflichtigen Plan.
Verfügbar in Projekten und Katalogen.
Verfügbar in Projekten und Katalogen.
Datenabstammung Nicht verfügbar. Verfügbar ab Version 4.5.
Abstammung technischer Daten Nicht verfügbar. Verfügbar ab Version 4.5. Erfordert, dass eine lizenzierte Version von MANTA Automated Data Lineage for IBM Cloud Pak for Data installiert ist. Generiert durch Ausführen des Metadatenimporttools. Zugriff über Kataloge möglich.
Geschäftsbegriffe Grenzwerte für manche Pläne.
Vordefinierte Geschäftsbegriffe Vordefinierte Geschäftsbegriffe und die Kategorie 'Knowledge Accelerator Sample Personal Data', die sie enthält, sind nur verfügbar, wenn Sie nach dem 7. Oktober 2022 eine Watson Knowledge Catalog -Serviceinstanz mit einem Lite-oder Standard-Plan erstellen. Nicht verfügbar.
Maskierte Datasets in Projekten mit Datenschutz bereitstellen Nicht verfügbar in Version 3.5.
Referenzdatasets Grenzwerte pro Plan.
Angepasste Eigenschaften für Artefakte, Kategorien Ab Version 4.6 über das Menü Verwaltung erstellen.
Angepasste Beziehungen für Artefakte Erfordert einen kostenpflichtigen Plan. Ab Version 4.6 über das Menü Verwaltung erstellen.
Knowledge Accelerators Erfordert einen Enterprise-Plan.
Laden Sie aus der Galerie herunter.
Laden Sie von der Community für 3.5.
herunter. Wird mit der Plattform ab Version 4.5 bereitgestellt.
Angepasste Workflow-Konfigurationen für Governance-Artefakte und -Anforderungen Verfügbar für Governance-Artefakte.
Workflow-Tasks überwachen Verfügbar ab Version 4.5
Rollen für angepasste Kategorien Grenzwerte pro Plan.
Verwaltungsberichte Erfordert einen kostenpflichtigen Plan. Verfügbar ab Version 4.5.
Assets aus InfoSphere Information Server migrieren Nicht verfügbar.

DataStage

In der folgenden Tabelle werden die Funktionsunterschiede zwischen DataStage on Cloud Pak for Data as a Service und DataStage on Cloud Pak for Data 4.0.2 oder höher beschrieben.

Funktion Cloud Pak for Data as a Service Cloud Pak for Data 4.0.2 oder höher
PX-Instanzverwaltung Sie können Instanzen aus einer Gruppe mit vordefinierten Größen bereitstellen. Die Cloud Pak for Data-Instanzverwaltung ermöglicht eine flexiblere Bereitstellung von Instanzen.
Jobkompilierung
  • OSH wird während der Kompilierung generiert.
  • Transformer wird während der Laufzeit kompiliert.
  • OSH wird während der Kompilierung generiert.
  • Transformer wird während der Kompilierungszeit kompiliert und für den /ds-storage-Mount verfügbar gemacht.
  • Die Kompilierung erfolgt synchron.
Joblaufzeit Jede Instanz kann jeweils nur einen Job auf einmal ausführen, um die ordnungsgemäße Isolation zu gewährleisten.
  • Gleichzeitige Jobausführungen werden unterstützt.
  • Der gemeinsame Zugriff wird durch die Kapazität der Instanz und die Einstellungen in der Datei /px-storage/config/wlm.config.properties bestimmt.
Assetverwaltung Für die Dateitypen .xls, .xlsx, .xml und .json werden nur einfache Strukturen unterstützt. Für die Dateitypen .csv, .txt, .xls, .xlsx, .xml und .json ist vollständige Unterstützung verfügbar.
Speicher
  • Dateibasierter POSIX-Realspeicher ist nicht verfügbar.
  • Speicher wird durch die Verwendung eines Cloud Object Storage-Projektbuckets emuliert.
Stage 'Java Integration' Nicht verfügbar.
Java-Bibliothekskomponente Nicht verfügbar. Verfügbar ab 4.6
Generische JDBC-Verbindung Nicht verfügbar.
Excel Nicht verfügbar.
AVI Nicht verfügbar.
Stage 'External Source' Nicht verfügbar.
Stage 'External Target' Nicht verfügbar.
Hierarchische Stage
  • Die Option für Einzeldatei oder Dateigruppe für den XML-Parser und den JSON-Parser ist nicht verfügbar.
  • Die Option für Einzeldatei, Dateigruppe und große Objekte für XML Composer und JSON Composer ist nicht verfügbar.
MPP und SMP S, M, L sind Einzelknoten (SMP-Konfiguration). MPP-S, MPP-M, MPP-L sind mehrere Knoten (MPP-Konfiguration). Standardmäßig ist nur die MPP-Konfiguration verfügbar. Parallele Workloads werden durch eine logische Partition verwaltet, die mit der Option APT_CONFIG_FILE konfiguriert ist.
Verbindung SAP Bulk Extract Nicht verfügbar. Verfügbar ab Version 4.5
Verbindung SAP Delta Extract Nicht verfügbar. Verfügbar ab Version 4.5
Wrap-Stage Nicht verfügbar. Verfügbar ab Version 4.5
SAP HANA-Verbindung Nicht verfügbar.
Textdatenquelle in ODBC -Verbindung Nicht verfügbar.
Build-Stage Nicht verfügbar. Verfügbar ab 4.0.9
Berichte mithilfe von Subroutinen vor/nach dem Job senden Nicht verfügbar. Verfügbar ab 4.5.2
Migration verschachtelter Sequenzjobs auf IBM Watson Pipelines Nicht verfügbar. Verfügbar ab 4.5.2
Angepasste Stage Nicht verfügbar. Verfügbar ab 4.5.2
Apache HBase -Verbindung Nicht verfügbar. Verfügbar ab 4.5.2
Kerberos -Authentifizierung für Apache Hive -Verbindungen Nicht verfügbar. Verfügbar ab 4.5.2
Benutzerdefinierte Funktionen Nicht verfügbar.
Vor-/Nachher-Job-Eigenschaften Nicht verfügbar.
Db2 -Datenbanksequenz in Stage 'Slowly Changing Dimension', Stage 'Surrogate Key Generator' und Stage 'Transformer' Nicht verfügbar. Verfügbar ab 4.6

Watson OpenScale

Die folgende Watson OpenScale -Funktionalität ist in Cloud Pak for Data as a Service, Cloud Pak for Data 3.5, 4.0, 4.5 und Cloud Pak for Data 4.6 effektiv identisch:

  • Fairness von Bereitstellungen bewerten
  • Qualität von Bereitstellungen bewerten
  • Drift von Bereitstellungen überwachen
  • Modellergebnisse in einem Insights-Dashboard anzeigen und vergleichen
  • Bereitstellungen des gewünschten Machine Learning-Providers hinzufügen
  • Alerts festlegen, die ausgelöst werden, wenn Auswertungen einen angegebenen Schwellenwert unterschreiten
  • Implementierungen in einer Benutzerschnittstelle oder einem Notebook auswerten

In dieser Tabelle werden die Funktionsunterschiede zwischen dem Watson OpenScale-Service in Umgebungen mit mehreren Bereitstellungen sowie die Unterschiede zwischen Angebotsplänen dargestellt und es wird angegeben, ob zusätzliche Services erforderlich sind.

Funktion Cloud Pak for Data as a Service Cloud Pak for Data
Vorab bewertete Testdaten hochladen Nicht verfügbar. Verfügbar ab 4.0.7
Details zu Bewertungen in Modelldatenblättern anzeigen Verfügbar ab Version 4.5
IBM SPSS Collaboration and Deployment Services Nicht verfügbar.
Batchverarbeitung Nicht verfügbar.
Zugriffssteuerung nach Benutzergruppen unterstützen Nicht verfügbar.
Kostenlose Datenbank und Postgres -Pläne Nicht verfügbar.
Mehrere Instanzen einrichten Nicht verfügbar.
Angepasste Bewertungen und Metriken Verfügbar ab Version 4.5

Watson Query

In Cloud Pak for Data as a Service wird die Funktion für Datenvirtualisierung vom Watson Query-Service bereitgestellt. In Cloud Pak for Datawurde der Service Data Virtualization in Version 4.6 in Watson Query umbenannt. Die folgende Data virtualization ist in Cloud Pak for Data as a Service und Cloud Pak for Data 4.0 effektiv identisch.

  • Verbindung zu unterstützten Datenquellen herstellen
  • Daten virtualisieren
  • Virtuelle Daten durch Richtlinien und Datenschutzregeln regulieren
  • Überwachung und Erkundung des Service
  • SQL-Schnittstelle verwenden
  • Zwischenspeichern

Die folgenden Funktionen für Datenvirtualisierung sind in der Benutzerschnittstelle anscheinend nicht identisch, bieten jedoch dieselbe Basisfunktionalität:

In dieser Tabelle werden die Unterschiede bei den Features zwischen Watson Query in Cloud Pak for Data as a Service und Watson Query (früher Data Virtualization) in Cloud Pak for Databeschrieben.

Funktion Cloud Pak for Data as a Service Cloud Pak for Data
Integration mit Watson Knowledge Catalog erforderlich Optional
Gruppenbasierte Berechtigung und Zugriff auf Objektebene für Gruppen Nicht verfügbar.
Unterstützung für ferne Connectors Gilt nicht für SaaS
Unterstützung für dateisystembasierte Datenquellen, außer in Cloud Object Storage Gilt nicht für SaaS
Verbindung zu Datenquellen herstellen, für die ein hochgeladener JDBC -Treiber erforderlich ist, z. B. SAP HANA, generisches JDBC Gilt nicht für SaaS
Statistikdaten in der Benutzerschnittstelle erfassen Nicht verfügbar.
Automatische Statistikerfassung während Objektvirtualisierung Nicht verfügbar.
Spaltenmaskierung
Ansicht und erneutes Laden von Tabellen untersuchen Verfügbar ab Version 4.5
Datenstichproben bei der Statistikerfassung Verfügbar ab Version 4.5
Unterstützung für die Regulierung von Daten mithilfe von Richtlinien auf Zeilenebene Nicht verfügbar. Verfügbar ab Version 4.5
Metadatenanreicherung Verfügbar ab Version 4.5
Caching von Datenschutzregeln Nicht verfügbar. Verfügbar ab Version 4.5
Zugriffsmanagement für mehrere Gruppen Nicht verfügbar. Verfügbar ab Version 4.5
Unterstützung für CSV-oder TSV-Dateien in Cloud Object Storage Gilt nicht für SaaS Verfügbar ab 4.6
Berechtigungsnachweise in Vaults für Verbindungen in Cloud Object Storage Gilt nicht für SaaS Verfügbar ab 4.6

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Übergeordnetes Thema: Cloud Pak for Data as a Service