서비스 플랜 변경사항 및 지원 중단

레거시 프로젝트 제거

2022년 4월부터, 레거시 프로젝트로 다시 전환하는 옵션이 제거되었습니다. 프로젝트에서 더 쉽고 효율적으로 작업하고 협업할 수 있도록 프로젝트 경험이 업데이트되었습니다. 사용자의 작업이 영향을 받지 않았습니다.

IBM Analytics Engine 클래식 계획 및 Amazon EMR 폐기 및 제거

2022년 4월부터 새 사용자는 더 이상 Lite, Standard-시간별 또는 Standard-월별 계획 또는 노트북을 실행할 EMR(Amazon Elastic Map Reduce) 인스턴스를 사용하여 IBM Analytics Engine 인스턴스를 작성할 수 없습니다. 기존 사용자는 2022년 6월 30일까지 두 서비스에 대한 인스턴스를 작성할 수 있습니다. IBM Analytics Engine 클래식 계획 및 Amazon EMR이 2022년 11월 9일에 제거됩니다.

Lite 플랜의 월별 CUH 한계 감소 (2022년 4월 29일)

모든 신규 및 기존 Watson Studio Lite 플랜에는 작업 및 도구를 실행하기 위한 10 CUH (50에서 감소) 의 월별 한계가 있습니다. Professional 계획은 사용자가 사용하는 CUH의 경우에만 부과되므로 다른 비용을 발생시키지 않고 지불 계획으로 업그레이드할 수 있습니다. 2022년 5월은 하급 CUH 하한선이 적용된 첫 달입니다. 런타임 사용을 연장하려는 경우, 낮은 CUH 비율이 있는 환경을 사용하도록 자산을 업데이트할 수 있습니다. 예를 들어, 노트북 환경 변경을 사용할 수 있습니다.

Watson Studio에 대한 오퍼링 계획 변경(2022년 4월 1일)

Watson Studio는 이제 Standard 및 Enterprise 계획을 대체하는 단일 지불 계획(Professional 계획이라고 함)을 보유합니다. 직무 계획은 공구 및 작업을 실행할 때 용량 단위 시간(CUH) 비율에 따라 계산 용도로만 청구됩니다. 인스턴스 및 권한 부여된 사용자 요금은 포함되지 않습니다. 2022년 4월 1일 현재, Professional 계획은 사용자가 선택할 수 있는 유일한 지불 계획 옵션입니다. Watson Studio Professional 계획에 대한 자세한 정보는 Watson Studio 서비스 계획을 참조하십시오. IBM Cloud 카탈로그: Watson Studio를 참조할 수도 있습니다.

Watson Studio에 대한 Standard 및 Enterprise 계획은 새 계정에 대한 옵션이 아닙니다. 기존 계정은 Standard 및 Enterprise 계획을 무기한으로 유지하거나 Professional 계획으로 변경할 수 있습니다. Professional 계획에는 Enterprise 계획에서 사용할 수 있는 모든 기능이 포함되지만 인스턴스 또는 권한 부여된 사용자 요금은 포함되지 않습니다.

서비스로 딥 러닝에 대한 지원 종료(Watson Machine Learning)

딥 러닝 서비스 및 딥 러닝 실험 빌더에 대한 지원은 더 이상 사용되지 않으며 2022년 4월 2일에 중단됩니다. Cloud Pak for Data as a Service에 대한 교체 계획은 없지만 딥 러닝 실험에 대한 지원은 Watson Machine Learning Accelerator를 사용하여 Cloud Pak for Data에서 계속 지원됩니다. 이 중단은 Watson Studio k80 GPU 노트북에 영향을 주지 않습니다. GPU 노트북을 계속 실행할 수 있지만, Watson Machine Learning REST API에 의존하는 딥 러닝 노트북, 모델 및 배치는 지원되지 않습니다.

Python 3.7(Watson Studio 및 Watson Machine Learning)에 대한 지원 종료(2022년 2월 25일)

조치 필요 이제 Python 3.9의 최신 데이터 과학 프레임워크가 포함된 IBM Runtime 22.1을 사용하여 Watson Studio Jupyter 노트북을 실행하고, 모델을 훈련하고, Watson Machine Learning 배치를 실행할 수 있습니다. Python 3.7은 이제 폐기되며 2022년 4월 14일에 제거됩니다. 대신 IBM Runtime 22.1을 사용하도록 자산 및 배치를 업데이트하십시오. 마찬가지로, Watson Studio 및 Watson Machine Learning의 XL Python 환경은 폐기되며 2022년 4월 14일에 제거됩니다. 이에 따라 지원되는 구성에 연관된 자산을 다시 지정하십시오.

Watson Studio 및 Watson Machine Learning용 Spark 2.4의 지원 종료(2022년 1월 27일)

Spark 2.4는 기계 학습 프레임워크, 노트북 환경, RStudio 런타임으로 폐기됩니다. 대신 Spark 3.0을 사용하도록 자산을 업데이트하십시오. 훈련 자산 지원은 2022년 2월 16일에 중단될 것입니다. 모델 배치 및 스코어링 지원은 2022년 3월 10일부터 중단되며, Spark 2.4 스펙을 사용하는 기존 배치는 제거됩니다.

구조화되지 않은 데이터에 대한 프로파일링 지원이 더 이상 사용되지 않음 (2023년 10월 10일)

2023년 10월 10일부터 Microsoft Word, PDF, HTML및 일반 텍스트 문서와 같은 구조화되지 않은 데이터를 포함하는 데이터 자산의 프로파일링은 더 이상 사용되지 않습니다. 해당 날짜 이후에 새로 추가된 구조화되지 않은 데이터 자산은 더 이상 프로파일링되지 않습니다. 각 데이터 자산이 프로젝트 또는 카탈로그에 있는 동안 기존 프로파일을 사용할 수 있습니다.

신규 및 업데이트된 계획 (2022년 5월 5일)

2022년 5월 5일부터 다음과 같은 새 IBM Knowledge Catalog 오퍼링 플랜 중에서 선택할 수 있습니다.

• 새 표준 플랜은 프로파일링, 도구 및 작업을 실행할 때 용량 단위 시간 (CUH) 비율을 기반으로 카탈로그 자산 및 계산 사용에 대해 비용을 부과합니다. 플랜에는 월별 인스턴스 요금 또는 승인된 사용자 요금이 포함되지 않습니다.
• 새 엔터프라이즈 번들 플랜은 100 ,000개 카탈로그 자산 및 매월 2500 CUH에 대해 매월 인스턴스 요금을 부과합니다. 더 많은 카탈로그 자산 및 계산 사용법에 대해 비용을 지불합니다. 이 계획에는 승인된 사용자 요금이 포함되지 않습니다.

Lite 플랜이 있는 경우에는 플랜이 자동으로 업데이트됩니다. 이제 대부분의 IBM Knowledge Catalog 기능에 액세스할 수 있습니다. 자산 및 통제 아티팩트에 대한 많은 한계가 증가했습니다. 그러나 월별 계산 사용 한계는 25 CUH로 줄어듭니다.

이전에 Standard, Professional 또는 Enterprise 플랜을 프로비저닝한 경우에는 다음 연도에 레거시 플랜을 유지할 수 있습니다. 새 표준 또는 엔터프라이즈 번들 플랜으로 변경하려는 경우 서비스 관리의 단계를 수행할 수 있습니다.

IBM Knowledge Catalog 서비스 플랜을 참조하십시오.

레거시 거버넌스 아티팩트 제거 경험(2022년 4월 8일)

2022년 4월 8일에 레거시 통제 아티팩트 경험이 제거되고 모든 사용자가 새 통제 아티팩트 경험으로 전환되었습니다. 2021년 4월이전에 IBM Knowledge Catalog 를 프로비저닝하고 아직 새 경험으로 이동하지 않은 경우에만 레거시 경험이 있습니다.

이동 중에 발생한 사항은 다음과 같습니다.

• 기존의 모든 비즈니스 용어, 정책 및 데이터 보호 규칙이 영구적으로 삭제되었습니다. 레거시 경험으로 되돌릴 수는 없습니다.
• 데이터 자산에 대한 모든 비즈니스 용어, 데이터 클래스 및 분류 지정이 유효하지 않게 되었습니다.
• 데이터 보호 규칙으로 구성한 모든 데이터 마스킹이 제거되었습니다.
• 분류 결과가 새 데이터 클래스를 사용하도록 데이터 자산의 프로파일이 업데이트됩니다.

조치 필요 지금 수행해야 할 작업은 다음과 같습니다.

• 비즈니스 용어, 분류 및 데이터 보호 규칙을 다시 작성하십시오.
• 카탈로그의 자산에서 올바르지 않은 비즈니스 용어 및 분류 지정을 제거합니다.
• 카탈로그의 자산에 새 비즈니스 용어 및 분류를 지정하십시오.
• IBM Knowledge Catalog 역할을 사용자에게 지정하십시오. 사용자에게 IBM Knowledge Catalog 역할 지정을 참조하십시오.

새 버전의 통제 아티팩트로 이동하는 것과 관련된 질문이나 문제가 있는 경우 지원 티켓을 열 수있습니다.

DataStage에 대한 계획 추가-aaS Anywhere (2023년 11월 9일)

DataStage-aaS Anywhere를 사용하면 Datastage의 로우 코드/비코드 캔버스를 사용하여 ETL및 ELT 파이프라인을 빌드하고 이를 원격 런타임 엔진에서 실행할 수 있습니다. 데이터 통합 작업은 DataStage 원격 런타임 엔진이 상주하는 모든 위치 (모든 위치, 온프레미스 또는 클라우드) 에서 실행됩니다. DataStage-aaS Anywhere에 대한 새 가격 책정 플랜은 IBM Cloud 카탈로그에서 사용 가능합니다.

DataStage 플로우의 사전 빌드된 Satellite 위치 제거(2022년 4월 11일)

DataStage 플로우의 사전 빌드된 위성 위치가 제거됩니다. 2022년 4월 11일 현재, 미리 빌드된 Satellite 위치의 자원을 사용하여 DataStage 작업을 더 이상 실행할 수 없습니다.

Watson Query 에 대한 새 가격 플랜 (2022년 5월 1일)

엔터프라이즈 가격 책정은 Watson Query 인스턴스당 비용을 제거하고 Watson Query 서비스의 VPC (Virtual Processor Core) 시간에 대한 비용을 낮추도록 변경되었습니다. 서비스에서 작업하지 않는 경우에도 프로비저닝될 때 서비스가 측정되고 이용됩니다. 매월 250개의 무료 가상 프로세서 코어-시간이 중단되었습니다. Watson Query 오퍼링 플랜을 참조하십시오.

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