Problemi noti e limitazioni
Le seguenti limitazioni e problemi noti si applicano a Cloud Pak for Data as a Service.
- Limitazioni regionali
- IBM Knowledge Catalog
- Flusso di mascheramento
- Watson Query
- Watson Studio
- Watson Machine Learning
- Cognos Dashboard Embedded
- Watson OpenScale
- SPSS Modeler
- connessioni
- Pipeline di orchestrazione
- Problemi diCloud Object Storage
Elenco dei problemi di IBM Knowledge Catalog
Le risorse di governance predefinite potrebbero non essere disponibili
Più operazioni di connessione simultanee potrebbero non riuscire
Impossibile abilitare le politiche dopo la creazione del catalogo
Impossibile accedere direttamente a singole pagine in un asset di arricchimento metadati
Le informazioni sullo schema potrebbero mancare quando si filtrano i risultati dell'arricchimento
Problemi con la ricerca nella scheda Asset di un asset di arricchimento dei metadati
I nomi dei progetti non vengono visualizzati nei risultati della ricerca globale
Il tipo di asset della connessione non viene eliminato in modo permanente dopo la rimozione
Le classificazioni assegnate automaticamente a un bene non sono pubblicate
Elenco dei problemi del flusso di mascheramento
Elenco di problemi di Watson Query
Elenco dei problemi dei notebook
- La duplicazione di un notebook non crea un nome univoco nella UI dei nuovi progetti
- Impossibile creare asset in conti meno recenti
- Errore durante l'accesso
- Errore interno del server 500 ricevuto durante l'avvio di Watson Studio
- Errore di esportazione di un notebook in HTML nell'editor Jupyter Notebook
- L'installazione manuale di alcune librerie tensore non è supportata
- La connessione al kernel notebook sta impiegando più tempo del previsto dopo l'esecuzione di una cella di codice
- L'uso dell'oggetto sqlContext predefinito in più notebook causa un errore
- Messaggio di connessione non riuscita
- Il collegamento ipertestuale alle sezioni del notebook non funziona in modalità anteprima
- Impossibile connettersi al kernel del notebook
- Errore di risorse disponibili insufficienti durante l'apertura o la modifica di un notebook
Elenco dei problemi di machine learning
- Requisiti della regione
- Accesso ai collegamenti se si crea un'istanza del servizio durante l'associazione di un servizio a un progetto
- Problemi di installazione
- Gli asset di apprendimento federato non possono essere ricercati in Tutti gli asset, nei risultati della ricerca o nei risultati del filtro nella UI dei nuovi progetti
- Modulo di dati non trovato in IBM Federated Learning
- L'anteprima degli asset di dati mascherati è bloccata nello spazio di distribuzione
- I lavori di distribuzione batch che utilizzano un payload inline di grandi dimensioni potrebbero bloccarsi nello stato
starting
orunning
Elenco delle limitazioni di machine learning
Elenco dei problemi di Cognos Dashboard Embedded
- i file CSV contenenti nomi colonna duplicati non sono supportati
- I dashboard Cognos possono utilizzare solo connessioni dati create con credenziali nome utente e password
- Tipo di dati non corretto visualizzato per gli asset di dati rifiniti
- Caratteri speciali non supportati nei file CSV
- I valori stringa nei file CSV sono limitati a 128 caratteri
- Limitazioni del formato data per i file CSV
- Impossibile sostituire una tabella di dati in una visualizzazione
- Cognos Analytics funzioni non supportate
Elenco di problemi di Watson OpenScale
Elenco dei problemi di SPSS Modeler
Elenco dei problemi di connessione
Problemi con Cloud Object Storage
- Elenco dei problemi di machine learning
- Errore con gli asset che utilizzano Watson Machine Learning nei progetti che specificano Cloud Object Storage con Key Protect abilitato.
- AI automatica
- Apprendimento federato
- Pipeline
- Elenco dei problemi di SPSS Modeler
- Impossibile salvare il modello nel progetto specificando Cloud Object Storage con Key Protect abilitato.
- Elenco dei problemi dei notebook
- Impossibile salvare il modello nel progetto specificando Cloud Object Storage con Key Protect abilitato.
IBM Knowledge Catalog
Se si utilizza IBM Knowledge Catalog, è possibile che si verifichino questi problemi e restrizioni noti quando si utilizzano i cataloghi.
I nomi dei progetti non vengono visualizzati nei risultati della ricerca globale
Se si usa la ricerca globale per trovare i progetti, viene restituito un errore e il nome del progetto non viene visualizzato. Si può invece vedere l'ID interno del progetto. Non è possibile utilizzare gli ID di progetto per cercare i progetti.
Il tipo di risorsa della connessione non viene eliminato in modo permanente dopo la rimozione
Il tipo di risorsa Connection
non viene eliminato immediatamente dopo la rimozione, anche se la configurazione di rimozione delle risorse è impostata su Elimina automaticamente le risorse al momento della rimozione nell'interfaccia utente del catalogo e viene visualizzato nel cestino.
La ricerca delle risorse del catalogo non supporta i caratteri speciali
Se le parole chiave di ricerca contengono uno dei seguenti caratteri speciali, il filtro di ricerca non restituisce i risultati più accurati.
Parole chiave della ricerca:
. + - && || ! ( ) { } [ ] ^ " ~ * ? : \
Soluzione: Per ottenere i risultati più precisi, cercare solo la parola chiave dopo il carattere speciale. Ad esempio, invece di AUTO_DV1.SF_CUSTOMER, cercare SF_CUSTOMER.
Impossibile visualizzare l'anteprima delle risorse quando vengono applicati i filtri di riga nelle regole di protezione dei dati
Se i nomi delle colonne delle risorse includono spazi e si applicano le regole di protezione dei dati con il filtraggio delle righe, non è possibile visualizzare l'anteprima della risorsa e viene visualizzato il seguente errore:
Unable to show preview
Preview failed to load. Try again or contact your system administrator.
Risoluzione: per applicare e visualizzare in anteprima i filtri di riga per le risorse nelle regole di protezione dei dati, evitare di specificare spazi nei nomi delle colonne. Ad esempio, utilizzare il nome della colonna First_name
(invece di First name
).
I dati mascherati non sono supportati nelle visualizzazioni dei dati
I dati mascherati non sono supportati nelle visualizzazioni dei dati. Se si tenta di utilizzare i dati mascherati durante la generazione di un grafico nella scheda Visualizzazioni di un asset di dati in un progetto, viene ricevuto il seguente messaggio di errore: Bad Request: Failed to retrieve data from server. Masked data is not supported
.
I dati non sono mascherati in alcuni strumenti del progetto
Quando si aggiunge un asset di dati connesso che contiene colonne mascherate da un catalogo a un progetto, le colonne rimangono mascherati quando si visualizzano i dati e quando si perfezionano i dati nello strumento Data Refinery . Tuttavia, altri strumenti nei progetti non conservano il mascheramento quando accedono ai dati tramite una connessione. Ad esempio, quando si caricano i dati connessi in un Notebook, in un flusso DataStage , in un dashboard o in altri strumenti del progetto, si accede ai dati tramite una connessione diretta e si ignora il mascheramento.
Le risorse di governance predefinite potrebbero non essere disponibili
Se non vedi alcuna classificazione o classe di dati predefinita, reinizializza il tuo tenant utilizzando la seguente chiamata API:
curl -X POST "https://api.dataplatform.cloud.ibm.com/v3/glossary_terms/admin/initialize_content" -H "Authorization: Bearer $BEARER_TOKEN" -k
Aggiungi collaboratori con indirizzi email in minuscolo
Quando si aggiungono collaboratori al catalogo, immettere gli indirizzi email con tutte le lettere minuscole. Gli indirizzi email con caratteri misti non sono supportati.
Limitazioni della connessione Object Storage
Quando si guarda una Cloud Object Storage (S3 API) o una connessione Cloudant , la cartella stessa viene elencata come un asset child.
Più operazioni di connessione simultanee potrebbero non riuscire
È possibile che si verifichi un errore quando più utenti eseguono le operazioni di connessione contemporaneamente. Il messaggio di errore può variare.
Impossibile abilitare l'applicazione della regola di protezione dati dopo la creazione di un catalogo
Non è possibile abilitare l'applicazione delle regole di protezione dei dati dopo aver creato un catalogo. Per applicare le regole di protezione dei dati agli asset in un catalogo, è necessario abilitare l'applicazione durante la creazione del catalogo.
Gli asset sono bloccati se la valutazione non riesce
Le seguenti limitazioni si applicano agli asset di dati in un catalogo con politiche applicate: gli asset di dati basati su file che hanno un'intestazione non possono avere nomi colonna duplicati, un punto (.) o virgolette singole (') in un nome colonna.
Se la valutazione non riesce, l'asset viene bloccato per tutti gli utenti tranne che per il proprietario dell'asset. Tutti gli altri utenti visualizzano un messaggio di errore che indica che l'asset di dati non può essere visualizzato perché la valutazione non è riuscita e l'asset è bloccato.
Solo il filtro della classe di dati nei risultati dell'arricchimento dei metadati è sensibile al maiuscolo / minuscolo
Quando si filtrano i risultati dell'arricchimento dei metadati nella scheda Colonna , solo le voci Classe dati sono sensibili al maiuscolo / minuscolo. Le voci nei filtri Termini di business, Schemie Asset sono tutte minuscole, indipendentemente dall'effettivo maiuscolo / minuscolo del valore.
I dettagli dell'arricchimento per un asset potrebbero non riflettere le impostazioni applicate all'ultima esecuzione dell'arricchimento
Dopo aver modificato le opzioni di arricchimento per un arricchimento dei metadati che è stato eseguito almeno una volta, i dettagli dell'asset potrebbero mostrare le opzioni aggiornate invece delle opzioni applicate nell'ultima esecuzione dell'arricchimento.
Impossibile accedere direttamente alle singole pagine in un asset di arricchimento dei metadati
Se il numero di asset o colonne in un asset di arricchimento dei metadati si estende su diverse pagine, non è possibile andare direttamente a una pagina specifica. L'elenco a discesa dei numeri di pagina è disabilitato. Utilizzare invece i pulsanti Pagina successiva e Pagina precedente .
In alcuni casi, potresti non visualizzare il log completo di un lavoro di arricchimento dei metadati eseguito nell'IU
Se l'elenco di errori in un'esecuzione di arricchimento dei metadati è eccezionalmente lungo, solo una parte del log del lavoro potrebbe essere visualizzata nell'interfaccia utente.
Soluzione temporanea: scaricare l'intero log e analizzarlo in un editor esterno.
Le informazioni sullo schema potrebbero mancare quando si filtrano i risultati dell'arricchimento
Quando si filtrano gli asset o le colonne nei risultati dell'arricchimento sulle informazioni di origine, le informazioni sullo schema potrebbero essere non disponibili.
Soluzione temporanea: rieseguire il lavoro di arricchimento e applicare nuovamente il filtro Origine .
Problemi con la ricerca nella scheda Asset di un asset di arricchimento metadati
Quando si ricerca un asset nella scheda Asset di un asset di arricchimento dei metadati, potrebbe non essere restituito alcun risultato. Considerare le seguenti limitazioni:
- La ricerca è sensibile al maiuscolo / minuscolo.
- Il risultato contiene solo i record che corrispondono alla frase di ricerca esatta o che iniziano con la frase.
Scrittura dell'output di arricchimento dei metadati in una versione precedente di Apache Hive rispetto a 3.0.0
Se si desidera scrivere l'output di qualità dei dati generato dall'arricchimento dei metadati in un database Apache Hive con una versione software precedente alla 3.0.0, impostare i seguenti parametri di configurazione nel server Apache Hive :
set hive.support.concurrency=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;
set hive.enforce.bucketing=true; # (not required for version 2)
set hive.compactor.initiator.on=true;
set hive.compactor.cleaner.on=true; # might not be available depending on the version
set hive.compactor.worker.threads=1;
Per ulteriori informazioni, consultare Hive Transactions.
Il filtro dei termini di business nei risultati dell'arricchimento potrebbe non riflettere immediatamente le modifiche di assegnazione
Quando si assegnano o si annullano manualmente i termini di business, il filtro dei termini di business potrebbe non riflettere immediatamente tali modifiche.
Risoluzione: Aggiornare la pagina facendo clic sull'icona Refresh .
Le classificazioni assegnate automaticamente per un bene non sono pubblicate
Quando si pubblica una risorsa di dati con classificazioni assegnate alla risorsa di dati e alle colonne, vengono pubblicate tutte le classificazioni per le colonne e le classificazioni assegnate manualmente per la risorsa. Le classificazioni assegnate automaticamente alla risorsa dati non vengono pubblicate.
Risoluzione: Assegnare manualmente le rispettive classificazioni alla risorsa del catalogo.
Flusso di mascheramento
Se si utilizza il flusso di mascheramento, è possibile che si verifichino questi problemi noti e queste limitazioni quando si privatizzano i dati.
I lavori del flusso di mascheramento potrebbero non riuscire
Durante un lavoro di mascheramento del flusso, Spark potrebbe tentare di leggere tutte le origini dati nella memoria. Gli errori potrebbero verificarsi quando non c'è memoria sufficiente per supportare il lavoro. Il volume massimo di dati che può adattarsi al nodo di elaborazione Spark distribuito più grande è di circa 12GBs.
Problemi relativi al notebook
Potresti riscontrare alcuni di questi problemi durante l'introduzione e l'utilizzo dei notebook.
La duplicazione di un notebook non crea un nome univoco nell'interfaccia utente dei nuovi progetti
Quando si duplica un notebook nella nuova interfaccia utente dei progetti, il notebook duplicato non viene creato con un nome univoco.
Impossibile creare asset in account meno recenti
Se stai lavorando in un'istanza di Watson Studio che è stata attivata prima di novembre 2017, potresti non essere in grado di creare asset operativi, come i notebook. Se il pulsante Crea rimane grigio e disabilitato, devi aggiungere il servizio Watson Studio al tuo account dal catalogo dei servizi.
500 errore interno del server ricevuto durante l'avvio di Watson Studio
Raramente, potresti ricevere un errore del server interno HTTP (500) quando avvii Watson Studio. Ciò potrebbe essere causato da un cookie scaduto memorizzato per il browser. Per confermare che l'errore è stato causato da un cookie obsoleto, provare ad avviare Watson Studio in una sessione di navigazione privata (in incognito) o utilizzando un browser diverso. Se è possibile eseguire correttamente l'avvio nel nuovo browser, l'errore è stato causato da un cookie scaduto. Hai una scelta di risoluzioni:
- Uscire completamente dal browser per reimpostare il cookie. È necessario chiudere e riavviare l'applicazione, non solo chiudere la finestra del browser. Riavviare l'applicazione browser e avviare Watson Studio per reimpostare il cookie di sessione.
- Cancellare i cookie IBM dai dati di navigazione e avviare Watson Studio. Cerca nei dati di navigazione o nelle opzioni di sicurezza nel browser per cancellare i cookie. Tenere presente che la cancellazione di tutti i cookie IBM può influire su altre applicazioni IBM .
Se l'errore 500 persiste dopo l'esecuzione di una di queste soluzioni, controllare la pagina stato per gli incidenti IBM Cloud che interessano Watson Studio. Inoltre, è possibile aprire un caso di assistenza sul portale IBM Cloud assistenza.
Errore durante il login
È possibile che venga visualizzato questo messaggio di errore durante il tentativo di accesso a Watson Studio: "Access Manager WebSEAL non è stato in grado di completare la richiesta a causa di un errore imprevisto." Provare a eseguire nuovamente l'accesso. Di solito il secondo tentativo di accesso funziona.
Esportazione di un notebook in HTML nell'editor Jupyter Notebook non riuscita
Quando si utilizza un Jupyter Notebook creato in uno strumento diverso da Watson Studio, potrebbe non essere possibile esportare il notebook in HTML. Questo problema si verifica quando l'output della cella è esposto.
Soluzione temporanea
Nella UI di Jupyter Notebook , andare a Modifica e fare clic su Modifica metadati del notebook.
Rimuovere i metadati seguenti:
"widgets": { "state": {}, "version": "1.1.2" }
Fare clic su Modifica.
Salvare il notebook.
L'installazione manuale di alcune librerie tensor non è supportata
Alcune librerie di flusso tensor sono preinstallate, ma se si tenta di installare altre librerie di flusso tensor, si riceve un errore.
La connessione al kernel del notebook sta impiegando più tempo del previsto dopo l'esecuzione di una cella di codice
Se si tenta di riconnettersi al kernel e si esegue immediatamente una cella di codice (o se la riconnessione del kernel si è verificata durante l'esecuzione del codice), il notebook non si riconnette al kernel e non viene visualizzato alcun output per la cella di codice. È necessario riconnettersi manualmente al kernel facendo clic su Kernel > Riconnetti. Quando il kernel è pronto, è possibile provare a eseguire nuovamente la cella di codice.
L'uso dell'oggetto sqlContext predefinito in più notebook causa un errore
Potresti ricevere un errore Apache Spark se utilizzi l'oggetto sqlContext predefinito in più notebook. Creare un nuovo oggetto sqlContext per ogni notebook. Vedi questa spiegazione di Stack Overflow.
Messaggio di connessione non riuscita
Se il kernel si arresta, il notebook non viene più salvato automaticamente. Per salvarlo, fare clic su File > Salva manualmente e si dovrebbe ottenere un messaggio Notebook salvato nell'area delle informazioni del kernel, che appare prima della versione Spark. Se si riceve un messaggio che indica che il kernel non è riuscito, per riconnettere il notebook al kernel, fare clic su Kernel > Riconnetti. Se non si riavvia il kernel e non è possibile salvare il notebook, è possibile scaricarlo per salvare le proprie modifiche facendo clic su File > Scarica come > Notebook (.ipynb). Quindi, è necessario creare un nuovo notebook basato sul file del notebook scaricato.
I collegamenti ipertestuali alle sezioni del notebook non funzionano in modalità anteprima
Se il notebook contiene sezioni a cui ci si collega da una sezione introduttiva nella parte superiore del notebook, ad esempio, i collegamenti a queste sezioni non funzioneranno se il notebook è stato aperto in modalità di sola visualizzazione in Firefox. Tuttavia, se si apre il notebook in modalità di modifica, questi collegamenti funzioneranno.
Impossibile collegarsi al kernel del notebook
Se si tenta di eseguire un notebook e viene visualizzato il messaggio Connecting to Kernel
, seguito da Connection failed. Reconnecting
e infine da un messaggio di errore di connessione non riuscita, il motivo potrebbe essere che il firewall sta bloccando l'esecuzione del notebook.
Se Watson Studio è installato dietro un firewall, devi aggiungere la WebSocket wss://dataplatform.cloud.ibm.com
alle impostazioni del firewall. L'abilitazione di questa connessione WebSocket è richiesta quando si utilizzano notebook e RStudio.
Problemi di machine learning
Potresti riscontrare alcuni di questi problemi quando lavori con gli strumenti di machine learning.
Requisiti regione
È possibile solo associare un'istanza del servizio Watson Machine Learning al progetto quando l'istanza del servizio Watson Machine Learning e l'istanza Watson Studio si trovano nella stessa regione.
Accesso ai link se si crea un'istanza del servizio durante l'associazione di un servizio a un progetto
Mentre si associa un servizio Watson Machine Learning a un progetto, è possibile creare una nuova istanza del servizio. Se si sceglie di creare un nuovo servizio, i link nella pagina del servizio potrebbero non funzionare. Per accedere ai termini del servizio, alle API e alla documentazione, fare clic con il pulsante destro del mouse sui link per aprirli in nuove finestre.
Gli asset di apprendimento federato non possono essere ricercati in Tutti gli asset, i risultati della ricerca o i risultati del filtro nella UI dei nuovi progetti
Non è possibile ricercare gli asset di apprendimento federato dalla vista Tutti gli asset , i risultati della ricerca o i risultati del filtraggio del progetto.
Soluzione temporanea: fare clic sull'asset Federated Learning per aprire lo strumento.
Problemi di installazione
- Una distribuzione che è inattiva (nessun punteggio) per un periodo di tempo impostato (24 ore per il piano gratuito o 120 ore per un piano a pagamento) viene automaticamente sospesa. Quando viene inoltrata una nuova richiesta di calcolo del punteggio, la distribuzione viene riattivata e la richiesta di punteggio viene soddisfatta. Aspettati un breve ritardo da 1 a 60 secondi per la prima richiesta di punteggio dopo l'attivazione, a seconda del framework di modello.
- Per alcuni framework, come il modeler SPSS , la prima richiesta di punteggio per un modello distribuito dopo la sospensione potrebbe causare un errore 504. Se ciò si verifica, inoltrare nuovamente la richiesta; le richieste successive dovrebbero avere esito positivo.
L'anteprima degli asset di dati mascherati è bloccata nello spazio di distribuzione * *
Un'anteprima dell'asset di dati potrebbe non riuscire con questo messaggio: This asset contains masked data and is not supported for preview in the Deployment Space
Gli spazi di distribuzione attualmente non supportano il mascheramento dei dati, pertanto l'anteprima per gli asset mascherati è stata bloccata per evitare perdite di dati.
I lavori di distribuzione batch che utilizzano un payload inline di grandi dimensioni potrebbero bloccarsi nello stato starting
o running
Se si fornisce un grande payload asincrono per la distribuzione batch inline, il processo del gestore runtime potrebbe esaurire la memoria heap.
Nel seguente esempio, 92 MB di payload sono stati passati in linea alla distribuzione batch che ha causato l'esaurimento della memoria nell'heap.
Uncaught error from thread [scoring-runtime-manager-akka.scoring-jobs-dispatcher-35] shutting down JVM since 'akka.jvm-exit-on-fatal-error' is enabled for ActorSystem[scoring-runtime-manager]
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at java.base/java.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:3745)
at java.base/java.lang.AbstractStringBuilder.ensureCapacityInternal(AbstractStringBuilder.java:172)
at java.base/java.lang.AbstractStringBuilder.append(AbstractStringBuilder.java:538)
at java.base/java.lang.StringBuilder.append(StringBuilder.java:174)
...
Ciò potrebbe causare il blocco dei lavori simultanei nello stato starting
o running
. Lo stato starting
può essere cancellato solo una volta eliminata la distribuzione e creata una nuova distribuzione. Lo stato running
può essere cancellato senza eliminare la distribuzione.
Come soluzione temporanea, utilizzare i riferimenti ai dati invece di inline per i payload di grandi dimensioni forniti alle distribuzioni batch.
Limitazioni di Watson Machine Learning
Limitazioni note di AutoAI
Attualmente, gli esperimenti AutoAI non supportano le serie di caratteri a doppio byte. AutoAI supporta solo file CSV con caratteri ASCII. Gli utenti devono convertire qualsiasi carattere non ASCII nel nome o nel contenuto del file e fornire i dati di input come CSV, come definito in questo standard CSV.
Per interagire in modo programmatico con un modello AutoAI , utilizza l'API REST invece del client Python . Le API per il client Python richieste per supportare AutoAI non sono generalmente disponibili al momento.
Modulo dati non trovato in IBM Federated Learning
Il gestore dati per IBM Federated Learning sta tentando di estrarre un modulo dati dalla libreria FL ma non è in grado di trovarlo. Potrebbe essere visualizzato il seguente messaggio di errore:
ModuleNotFoundError: No module named 'ibmfl.util.datasets'
Il problema potrebbe derivare dall'utilizzo di DataHandlerobsoleto. Esaminare e aggiornare il DataHandler per conformarlo alla specifica più recente. Ecco il link al più recente MNIST data handler o assicuratevi che le versioni dei vostri campioni siano aggiornate.
L'impostazione delle variabili di ambiente in un file conda yaml non funziona per le distribuzioni
L'impostazione delle variabili di ambiente in un file yaml conda non funziona per le distribuzioni. Ciò significa che non è possibile sovrascrivere le variabili di ambiente esistenti, ad esempio LD_LIBRARY_PATH
, durante la distribuzione degli asset in Watson Machine Learning.
Come soluzione temporanea, se stai utilizzando una funzione Python , considera l'impostazione dei parametri predefiniti. Per i dettagli, consulta Distribuzione delle funzioni Python.
Problemi di Cognos Dashboard Embedded
È possibile che si verifichino alcuni di questi problemi quando si utilizza un Cognos Dashboard Embedded.
I file CSV contenenti nomi colonna duplicati non sono supportati
Cognos Dashboard Embedded non supporta file CSV che contengono nomi di colonna duplicati. I duplicati non sono sensibili al maiuscolo / minuscolo. Ad esempio, BRANCH_NAME
, branch_name
e Branch_Name
sono considerati nomi colonna duplicati.
I pannelli di controllo Cognos possono utilizzare solo connessioni dati create con credenziali nome utente e password
Cognos Dashboard Embedded richiede che le connessioni al database e gli asset di dati connessi aggiunti come origini dati a un dashboard includano credenziali nome utente e password.
Se queste credenziali non vengono specificate nella connessione e viene utilizzato un token o una chiave API, Cognos Dashboard Embedded non può utilizzare tale connessione o l'asset di dati connesso come origine dati.
Tipo di dati non corretto visualizzato per gli asset di dati rifiniti
Dopo aver importato un file CSV, se si fa clic sul file importato nella pagina Panoramica sugli asset di dati , i tipi di alcune colonne potrebbero non essere visualizzati correttamente. Ad esempio, un dataset di un report di società con una colonna denominata Ricavo che contiene il ricavo della società potrebbe essere visualizzato come tipo Stringa, invece di un tipo di dati orientato al numero che è più logico.
Caratteri speciali non supportati nei file CSV
Il nome del file CSV di origine può contenere caratteri non alfanumerici. Tuttavia, il nome file CSV non può contenere i caratteri speciali / : & < . \ "
. Se il nome file contiene questi caratteri, vengono rimossi dal nome tabella.
I valori stringa nei file CSV sono limitati a 128 caratteri
I valori di stringa in una colonna nel file CSV di origine possono essere lunghi solo 128 caratteri. Se il file CSV contiene colonne di stringhe con valori più lunghi, viene visualizzato un messaggio di errore.
Limitazioni del formato della data nei file CSV
Esistono limitazioni del formato della data per i file CSV utilizzati nelle visualizzazioni. Per i dettagli, consultare Risoluzione dei problemi durante l'utilizzo dei dati dai file CSV in Cognos Dashboard Embedded.
Impossibile sostituire una tabella dati in una visualizzazione
Quando si aggiunge una visualizzazione a un dashboard, non è possibile aggiungere una tabella di dati alla visualizzazione se sono stati precedentemente aggiunti (e quindi rimossi) campi di dati da un'altra tabella di dati. Questa limitazione si applica a Db2, tabelle CSV e altre origini dati.
Funzioni di Cognos Analytics non supportate
La seguente funzionalità di IBM Cognos Analytics non è supportata nei dashboard:
- Raggruppamento dati
- Tavolozze di colori personalizzate
- visualizzazioni personalizzate
- Assistente
- Previsione
- Informazioni dettagliate nella visualizzazione
- Jupyter visualizzazione notebook
- Analisi avanzata dei dati
Problemi Watson OpenScale
Potresti riscontrare i seguenti problemi in Watson OpenScale:
La configurazione della deviazione inizia ma non si arresta mai
La configurazione della deviazione inizia ma non si arresta mai e continua a mostrare l'icona spinner. Se la casella di selezione viene eseguita per più di 10 minuti, è possibile che il sistema venga lasciato in uno stato incongruente. C'è una soluzione temporanea per questo comportamento: modificare la configurazione della deviazione. Quindi, salvarla. Il sistema potrebbe uscire da questo stato e completare la configurazione. Se la riconfigurazione della deviazione non correggesse la situazione, contattare il supporto IBM .
Problemi relativi a SPSS Modeler
Alcuni di questi problemi potrebbero verificarsi quando si utilizza SPSS Modeler.
Limitazioni di runtime di SPSS Modeler
Watson Studio non include la funzionalità SPSS in Perù, Ecuador, Colombia e Venezuela.
Dati data/ora misurati in microsecondi
Se disponi di dati data / ora misurati in microsecondi, puoi utilizzare i dati più precisi nel tuo flusso. Tuttavia, puoi importare dati misurati in microsecondi solo da connettori che supportano il pushback SQL. Per ulteriori informazioni sui connettori che supportano il pushback SQL, consultare Origini dati supportate per SPSS Modeler.
Unisci i caratteri nodo e unicode
Il nodo Merge tratta i seguenti caratteri giapponesi molto simili come lo stesso carattere.
Problemi di connessione
Potresti riscontrare questo problema quando gestisci le connessioni.
Apache Impala non funziona con l'autenticazione LDAP
Se si crea una connessione a un'origine dati Apache Impala e il server Apache Impala è impostato per l'autenticazione LDAP, il metodo di autenticazione con nome utente e password in Cloud Pak for Data as a Service non funziona.
Soluzione: disabilitare l'opzione Abilita autenticazione LDAP sul server Impala . Vedere Configurazione dell'autenticazione LDAP nella documentazione di Cloudera.
Problemi noti delle pipeline di orchestrazione
I problemi relativi alle pipeline di orchestrazione.
Il browser degli asset non riflette sempre il conteggio per i numeri totali del tipo di asset
Quando si seleziona un asset dal browser di asset, ad esempio la scelta di un'origine per un nodo Copia, si nota che alcuni asset elencano il numero totale di quel tipo di asset disponibile, ma non i notebook. Questa è una limitazione attuale.
Impossibile eliminare le versioni della pipeline
Attualmente, non puoi eliminare le versioni salvate delle pipeline che non ti servono più. Tutte le versioni verranno eliminate quando la pipeline viene eliminata.
L'eliminazione di un esperimento AutoAI non riesce in alcune condizioni
Utilizzando un nodo Elimina esperimento AutoAI per eliminare un esperimento AutoAI creato dalla UI Progetti, l'asset AutoAI non viene eliminato. Tuttavia, il resto del flusso può essere completato correttamente.
La cache è abilitata ma non è abilitata
Se la modalità di copia del nodo Pipelines Copia asset è impostata su Overwrite
, la cache viene visualizzata come abilitata ma rimane disabilitata.
Le pipeline non possono salvare alcune istruzioni SQL
Le pipeline non possono salvare quando le istruzioni SQL con parentesi vengono inoltrate in uno script o in una variabile utente.
Per risolvere questo problema, sostituisci tutte le istanze di parentesi con il rispettivo codice ASCII ((
con #40
e )
con #41
) e sostituisci il codice quando lo imposti come variabile utente.
Ad esempio, l'istruzione select CAST(col1 as VARCHAR(30)) from dbo.table
in un Esegui nodo script Bash causerà un errore. Utilizzare, invece, l'istruzione select CAST#40col1 as VARCHAR#4030#41#41 from dbo.table
e sostituire le istanze quando viene impostata come variabile utente.
Le pipeline di orchestrazione si interrompono quando viene raggiunto il limite per le annotazioni
Le espressioni pipeline richiedono annotazioni, che hanno un limite a causa del limite per le annotazioni in Kubernetes. Se raggiungi questo limite, la pipeline verrà interrotta senza visualizzare i log.
Limitazioni delle pipeline di orchestrazione
Queste limitazioni si applicano alle pipeline di orchestrazione.
- Limiti pipeline singola
- Limiti della dimensione di input e output
- Input batch limitato agli asset di dati
- Gli script Bash generano errori con i comandi curl
Limiti pipeline singola
Queste limitazioni si applicano a una singola pipeline, indipendentemente dalla configurazione.
- Qualsiasi singola pipeline non può contenere più di 120 nodi standard
- Qualsiasi pipeline con un loop non può contenere più di 600 nodi in tutte le iterazioni (ad esempio, 60 iterazioni - 10 nodi ciascuno)
Limiti della dimensione di input e output
I valori di input e output, che comprendono i parametri della pipeline, le variabili utente e gli input e gli output generici del nodo, non possono superare i 10 KB di dati.
Input batch limitato agli asset di dati
Attualmente, l'input per i lavori di distribuzione batch è limitato agli asset di dati. Ciò significa che alcuni tipi di distribuzioni, che richiedono l'input JSON o più file come input, non sono supportati. Ad esempio, i modelli SPSS e soluzioni Decision Optimization che richiedono più file come input non sono supportati.
Gli script Bash generano errori con i comandi curl
Gli script Bash nelle tue pipeline potrebbero causare errori se implementi i comandi curl al loro interno. Per evitare questo problema, imposta i comandi curl come parametri. Per salvare una pipeline che causa errori durante il salvataggio, prova ad esportare il file isx e ad importarlo in un nuovo progetto.
Problemi con Cloud Object Storage
Questi problemi si applicano all'utilizzo di Cloud Object Storage.
Problemi con Cloud Object Storage quando Key Protect è abilitato
Key Protect insieme a Cloud Object Storage non è supportato per l'utilizzo con asset Watson Machine Learning . Se si utilizza Key Protect, potrebbero verificarsi questi problemi quando si utilizzano gli asset in Watson Studio.
- La formazione o il salvataggio di questi asset di Watson Machine Learning potrebbe non riuscire:
- AI automatica
- Apprendimento federato
- Pipeline
- Potrebbe non essere possibile salvare un modello SPSS o un modello notebook in un progetto
Problemi con watsonx.governance
Limitazione di integrazione con OpenPages
Quando l'AI Factsheets è integrato con OpenPages, i campi creati nei gruppi di campi MRG-UserFacts-Model
o MRG-UserFact-Model
e MRG-UserFacts-ModelEntry
o MRG-UserFact-ModelUseCase
sono sincronizzati con le definizioni di tipo di risorsa modelfacts_user_op
e model_entry_user_op
. Tuttavia, quando i campi vengono creati dall'applicazione OpenPages, evitare di specificare i campi come obbligatori e non specificare un intervallo di valori. Se li si contrassegna come obbligatori o si assegna un intervallo di valori, la sincronizzazione fallirà.
Ritardo nella visualizzazione dei dati di distribuzione del modello di prompt in una scheda informativa
Quando viene creata una distribuzione per un modello di richiesta, i fatti per la distribuzione non vengono aggiunti immediatamente al foglio di informazioni. È necessario prima valutare la distribuzione o visualizzare la pagina di traccia del ciclo di vita per aggiungere i fatti al factsheet.
Collegamenti allegati ridondanti nel factsheet
Un factsheet tiene traccia di tutti gli eventi per un asset in tutte le fasi del ciclo di vita. Gli allegati vengono visualizzati in ogni fase, creando una certa ridondanza nel factsheet.
Gli allegati per i modelli di prompt non vengono salvati durante l'importazione o l'esportazione
Se il proprio caso di utilizzo AI contiene allegati per un modello di prompt, gli allegati non vengono conservati quando l'asset del modello di prompt viene esportato da un progetto o importato in uno spazio o progetto. È necessario allegare nuovamente i file dopo l'operazione di importazione.