0 / 0
Go back to the English version of the documentation
Přehled produktu Cloud Pak for Data as a Service
Last updated: 27. 10. 2023
Přehled produktu Cloud Pak for Data as a Service

Cloud Pak for Data as a Service je platforma cloudových služeb pro všechny vaše úlohy řízení dat, návrhu dat, analýzy dat a životního cyklu AI. Produkt Cloud Pak for Data as a Service implementuje řešení datového prostředí Fabric, abyste mohli poskytnout okamžitý a zabezpečený přístup k důvěryhodným datům ve vaší organizaci, automatizovat procesy a dodržování předpisů a poskytovat důvěryhodnou AI ve vašich aplikacích.

Cloud Pak for Data as a Service je plně spravovaná platforma cloudových služeb s následujícími výhodami:

  • Bez instalace, správy nebo aktualizace softwaru nebo hardwaru
  • Jednoduché škálování nahoru nebo dolů
  • Bezpečné a vyhovující
  • Architektura sestavitelných služeb
  • Měsíční fakturace na základě předplatného nebo spotřeby
  • Toto video poskytuje vizuální metodu, jak se seznámit s koncepty a úlohami v této dokumentaci.

Řešení datového prostředí Fabric Cloud Pak for Data as a Service

Architektura datového prostředí Fabric umožňuje vašemu podniku odemknout hodnotu vašich dat v prostředí hybridních vícehlasých dat. Přesun na architekturu datového prostředí Fabric transformuje způsob, jakým váš podnik integruje, řídí a používá data pro analýzy, datové vědy, kmenová data zákazníků a dodržování předpisů.

S datovým prostředím Fabric můžete mít zabezpečený a konzistentní způsob přístupu k datům z různých zdrojů. Můžete eliminovat neefektivní, opakující se a ruční procesy přístupu k datům a integrace. Architektura datového prostředí Fabric překlenuje mezeru mezi zdroji a poskytuje data připravená pro obchodní činnost na podporu potřeb vaší společnosti. Můžete pracovat s daty z různých typů zdrojů v rámci hybridního prostředí a prostředí s více cloudy, zatímco tato data jsou zabezpečená a důvěryhodná díky širokým možnostem integrované správy dat.

Obrázek zobrazující datové prostředí Fabric s různými zdroji dat

Vaši datoví inženýři potřebují nástroje pro přípravu, transformaci a virtualizaci dat. Vaši analytici kvality dat potřebují nástroje pro měření kvality dat. Váš řídící tým potřebuje nástroje pro řízení, ochranu a obohacení vašich dat. Vaši spotřebitelé dat, například obchodní analytici a datoví analytici, potřebují nástroje pro společný vývoj poznatků a modelů. Díky platformě integrovaných nástrojů Cloud Pak for Data může vaše organizace efektivně spolupracovat na využití vašich dat ke zlepšení vašeho podnikání.

Architektura prostředí Fabric dat implementuje aktivní správu metadat, která používá strojové učení k automatizaci zpracování metadat. Výsledky analýzy metadat usnadňují automatizované zjišťování dat, zlepšují důvěru v data a umožňují ochranu dat a řízení dat v měřítku.

Další informace o řešení datového prostředí Fabric viz Přehled řešení datového prostředí Fabric. Chcete-li se setkat s implementací datového prostředí Fabric, použijte výukové programy datového prostředí Fabric.

Architektura služeb a platforem

Funkce a nástroje přidáte do platformy Cloud Pak for Data as a Service pomocí služeb zajišťování. Sada základních služeb je integrována do společné platformy. Ostatní přidružené služby pracují s platformou, ale běží mimo ni. V závislosti na tom, jak se zaregistrujete pro produkt Cloud Pak for Data as a Service, můžete začít s podmnožinou základních služeb, které představují jeden případ použití řešení datového prostředí Fabric.

Architektura služeb

Tyto typy služeb můžete zajišťovat z katalogu služeb Cloud Pak for Data as a Service :

Hlavní služby

Základní služby jsou hladce integrovány a přidávají nástroje, pracovní prostory nebo výpočetní výkon do uživatelského rozhraní platformy:

  • Watson Studio pro analýzu dat
  • Watson Machine Learning pro sestavení a nasazení modelů
  • Watson OpenScale pro vyhodnocení modelů
  • Watson Knowledge Catalog pro řízení a katalogizaci dat a dalších aktiv
  • DataStage pro integraci dat
  • Watson Query pro virtualizaci a dotazování dat
  • Match 360 pro vytvoření obecných dat
  • Data Replication pro replikaci dat
  • Cognos Dashboard Embedded pro vizualizaci dat
Přidružené služby

Databázové služby IBM Cloud , které můžete použít pro přístup k datům z platformy, ale ukládat a spravovat data mimo platformu.

Služby Watson , které mají vlastní uživatelská rozhraní nebo poskytují rozhraní API pro analýzu dat.

Pracovní prostory a aktiva

Produkt Cloud Pak for Data as a Service je organizován jako sada pracovních prostorů pro spolupráci, kde můžete pracovat se svým týmem nebo organizací. Každý pracovní prostor má sadu členů s rolemi, které poskytují oprávnění k provádění akcí. Většina uživatelů pracuje s aktivy, což jsou položky, které uživatelé přidávají na platformu. Datová aktiva obsahují metadata, která představují data, zatímco aktiva, která vytváříte v nástrojích, jako jsou datové kanály a modely, spouštějí kód pro práci s daty. Následující diagram zobrazuje hlavní pracovní prostory, jejich účely a pohyb aktiv a dalších položek po platformě.

Hlavními pracovními prostory jsou projekty, katalogy, prostory implementace a kategorie. Aktiva se přesouvají mezi projekty a prostory implementace a katalogy. Artefakty řízení se vytvářejí v kategoriích a přidávají se jako metadata do aktiv v katalozích.

Projekty

Projekty jsou místa, kde vaše datové vědy, datové inženýrství nebo týmy pro zpracování dat spolupracují s daty při vytváření aktiv, jako jsou notebooky, panely dashboard, modely, datové kanály nebo obohacená datová aktiva. Projektové nástroje jsou poskytovány většinou základních služeb:

  • Produkt Watson Studio poskytuje nástroje Data Refinery, editor zápisníků Jupyter, SPSS Modeler, Decision Optimization, Pipelines a RStudio.
  • Watson Machine Learning poskytuje AutoAI a nástroje federovaného učení
  • Watson Knowledge Catalog poskytuje nástroje pro Data Refinery, Metadata import, obohacení metadat a maskování toků.
  • DataStage poskytuje editor datových plynovodů DataStage .
  • Cognos Dashboard Embedded poskytuje editor panelů dashboard.
  • Data Replication poskytuje nástroj Data Replication .
  • Match 360 poskytuje nástroj pro konfiguraci hlavních dat

Následující obrázek ukazuje, jak může stránka Přehled projektu vypadat.

Projekt obsahuje aktiva a spolupracovníky.

Katalogy

Katalogy jsou místa, kde vaše organizace nachází a ukládá vysoce kvalitní, důvěryhodná data a další aktiva, například modelové informační listy. Můžete vyhledat datová aktiva v katalogu a přesunout je do projektu pro práci s daty. Nebo můžete vést data v projektech a publikovat vysoce kvalitní datová aktiva do katalogu, aby je ostatní mohli používat. Katalogy vyžadují službu Watson Knowledge Catalog .

Následující obrázek ukazuje, jak může stránka Aktiva katalogu vypadat.

Katalog obsahuje zobrazení aktiv.

Prostory implementace

Prostory implementace jsou místem, kde váš tým ModelOps implementuje modely a další implementovatelná aktiva do produkce a poté testuje a spravuje implementace v produkčním prostředí. Po sestavení modelů a implementovatelných aktiv v projektech je povyšujete do implementačních prostorů.

Následující obrázek ukazuje, jak může vypadat stránka Přehled prostoru implementace.

Prostor implementace obsahuje aktiva a spolupracovníky.

Kategorie

Kategorie jsou místa, kde váš řídicí tým vytváří a spravuje artefakty řízení, které obohacují datová aktiva v katalozích. Kategorie vyžadují službu Watson Knowledge Catalog .

Následující obrázek ukazuje, jak může kategorie vypadat.

Kategorie obsahuje artefakty řízení.

Ostatní pracovní prostory

Můžete vytvořit specializovaná datová aktiva v jiných pracovních prostorech a přesunout je do projektů a katalogů:

  • Služba Watson Query poskytuje pracovní prostor pro virtualizaci datových aktiv přes mnoho zdrojů dat.
  • Služba Match360 poskytuje pracovní prostor pro konfiguraci a zkoumání 360stupňového zobrazení zákaznických dat.

Další informace

Nadřízené téma: Cloud Pak for Data as a Service

Generative AI search and answer
These answers are generated by a large language model in watsonx.ai based on content from the product documentation. Learn more