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Geänderte und nicht weiter unterstützte Servicepläne
Geänderte und nicht weiter unterstützte Servicepläne

Geänderte und nicht weiter unterstützte Servicepläne

Sie können das Protokoll der geänderten und nicht mehr unterstützten Servicepläne für die Jahre 2020 bis 2022 anzeigen.

Watson Studio

Entfernen traditioneller Projekte

Ab dem 7. April 2022 wurde die Option zum Zurücksetzen auf traditionelle Projekte entfernt. Die Projekterfahrung wurde aktualisiert, um das Arbeiten und Zusammenarbeit an einem Projekt einfacher und effizienter zu gestalten. Die Arbeit der Benutzer ist davon nicht betroffen.

Einstellen der Unterstützung und Entfernen der klassischen IBM Analytics Engine-Pläne und von Amazon EMR

Ab dem 7. April 2022 können neue Benutzer keine IBM Analytics Engine-Instanzen mit den Plänen 'Lite', 'Standard-Hourly' oder 'Standard-Monthly' und keine Amazon Elastic Map Reduce-Instanzen (EMR-Instanzen), in denen Notebooks ausgeführt werden, mehr erstellen. Vorhandene Benutzer können bis zum 30. Juni 2022 weiterhin Instanzen für beide Services erstellen. Die klassischen IBM Analytics Engine-Pläne und Amazon EMR werden am 9. November 2022 entfernt.

Reduzierung des monatlichen CUH-Limits für Lite-Pläne (29. April 2022)

Alle neuen und vorhandenen Watson Studio Lite-Pläne haben ein monatliches Limit von 10 CUH (reduziert von 50) für die Ausführung von Jobs und Tools. Da beim Professional-Plan nur die genutzten CUH abgerechnet werden, fallen beim Upgrade auf einen kostenpflichtigen Plan keine zusätzlichen Gebühren an. Mai 2022 ist der erste vollständige Monat, in dem der verringerte CUH-Grenzwert gilt. Wenn Sie Ihre Laufzeitnutzung verlängern möchten, können Sie Ihre Assets so aktualisieren, dass Umgebungen mit geringeren CUH-Raten verwendet werden. Sie können zum Beispiel Ihre Notebook-Umgebung ändern.

Änderungen an Angebotsplänen für Watson Studio (1. April 2022)

Watson Studio verfügt jetzt über einen einzigen kostenpflichtigen Plan, den Professional-Plan, der die Standard- und Enterprise-Pläne ersetzt. Beim Professional-Plan fallen nur Gebühren für genutzte Rechenressourcen an, basierend auf den Raten für Kapazitätseinheiten pro Stunde (Capacity Unit Hour, CUH), wenn Tools und Jobs ausgeführt werden. Darin sind keine Gebühren für Instanzen und berechtigte Benutzer enthalten. Ab dem 1. April 2022 ist der Professional-Plan der einzige kostenpflichtige Plan, den Sie auswählen können. Weitere Informationen zum Professional-Plan für Watson Studio finden Sie unter Watson Studio-Servicepläne. Sie können auch den IBM Cloud -Katalog aufrufen: Watson Studio

Die Standard- und Enterprise-Pläne für Watson Studio sind keine Option für neue Konten. Vorhandene Konten können die Standard- und Enterprise-Plan zeitlich unbegrenzt beibehalten oder zum Professional-Plan wechseln. Der Professional-Plan enthält alle Funktionen des Enterprise-Plans, jedoch ohne Gebühren für Instanzen oder berechtigte Benutzer.

Vordefinierte Satellite-Umgebungen werden für Notebooks in Watson Studio nicht weiter unterstützt (ab 9. Dezember 2021).

Vordefinierte Satellite-Umgebungen in Cloud Pak for Data as a Service (Watson Studio) werden ab dem 9. Dezember 2021 nicht mehr für Notebooks unterstützt. Die AWS-Umgebung für Notebooks wird am 16. Dezember 2021 eingestellt. Ihre Notebooks und Notebook-Jobs, die Satellite -Umgebungen verwenden, bleiben bestehen, sie müssen jedoch so bearbeitet werden, dass stattdessen eine Umgebung an einem IBM Cloud-Standort ausgewählt wird. Siehe Umgebung eines Notebooks ändern. Die vordefinierte Satellite-Umgebung bleibt für angepasste DataStage-Umgebungslaufzeiten weiterhin verfügbar.

Benutzererlebnisse für Natural Language Classifier und Visual Recognition aus Watson Studio entfernt (1. Dezember 2021)

Die Benutzererlebnisse für IBM Watson Natural Language Classifier und Visual Recognition werden in Watson Studio nicht mehr verwendet. Ab dem 1. Dezember 2021 können Sie in Watson Studio keine neuen Assets für Watson Natural Language Classifier und Visual Recognition mehr erstellen, die auf Ihren vorhandenen Services basieren.

Benutzererlebnisse für Natural Language Classifier und Visual Recognition aus Watson Studio entfernt (1. Oktober 2021)

Die Benutzererlebnisse für IBM Watson Natural Language Classifier und Visual Recognition in Watson Studio werden eingestellt. Ab dem 1. Oktober 2021 können Sie in Watson Studio keine neuen Assets für Watson Natural Language Classifier und Visual Recognition mehr erstellen, die auf Ihren vorhandenen Services basieren.

Datenannotation mit Defined Crowd und Figure Eight wird entfernt (16. September 2021)

Ab sofort können Sie die Annotationsplattformen Defined Crowd oder Figure Eight nicht mehr zum Erstellen von Annotationsjobs verwenden.

Anzahl der Spark-Executors durch Serviceplan eingeschränkt (23. Juli 2021)

Nutzer des Watson Studio Lite-Plans können nur 2 Executors für Spark-Umgebungen in allen Regionen verwenden. Nutzer eines kostenpflichtigen Plans (Standard- und Enterprise-Benutzer) können die maximale Anzahl von Executors verwenden, die im Spark-Cluster verfügbar sind.

Verbindungen werden bei allen Watson Studio-Angebotsplänen unterstützt (2. April 2021)

Bisher waren die folgenden Verbindungen auf Standard- oder Enterprise-Pläne von Watson Studio beschränkt. Jetzt sind diese Verbindungen für alle Pläne verfügbar:

  • Dropbox
  • Looker
  • OData
  • SAP OData
  • Tableau

Einstellung der Unterstützung für Python 2.7 und 3.5 (20. Januar 2021)

Python 3.6 wird nicht weiter unterstützt und ist ab dem 20. Januar 2021 nicht mehr verfügbar. Die Standardversion von Python in Watson Studio ist jetzt 3.7. Beim Wechsel von Python 3.6 zu Python 3.7 müssen Sie möglicherweise Ihren Code aktualisieren, falls die Versionen der von Ihnen verwendeten Open-Source-Bibliotheken in Python 3.7 abweichen. Siehe Umgebung ändern.

Einstellung der Unterstützung für Spark 2.3 (1. Oktober 2020)

Seit dem 1. Oktober 2020 kann zum Ausführen eines Notebooks oder eines Jobs nicht mehr eine Spark 2.3-Umgebung ausgewählt werden. Sie müssen stattdessen eine Spark 2.4- oder 3.0-Umgebung auswählen. Bestehende Notebooks und Jobs mit Spark 2.3-Umgebungen können seit dem 30. November 2020 nicht mehr ausgeführt werden.

SparkML-Modeler und Modeler für neuronale Netze wurden entfernt (31. Juli 2020)

Die Betaversionen des Modelers für neuronale Netze und des SparkML-Modelers wurden aus Watson Studio entfernt.

Änderungen an den Watson Studio-Plänen (19. Mai 2020)

Ab dem 19. Mai 2020 weisen die Watson Studio-Pläne die folgenden Änderungen auf:

  • Alle Pläne: Die kostenlose Rechenumgebung ist nicht mehr verfügbar. Für Ihre gesamte Rechenleistungsnutzung werden jetzt Capacity-Unit-Stunden verbraucht. Fürden Lite-Plan stehen maximal 50 Capacity-Unit-Stunden pro Monat zur Verfügung.
  • Lite- und Standard-Pläne: Rechenumgebungen, die von zugehörigen Services wie IBM Analytics Engine bereitgestellt werden, sind jetzt nur noch im Enterprise-Plan verfügbar.
  • Lite-Plan: Für Lite-Pläne sind nur noch die kleinsten Spark-Umgebungen verfügbar, d. h. 2 Steuerprogramme mit jeweils 1 vCPU und 4 GB RAM sowie ein Treiber mit 1 vCPU und 4 GB RAM. UmfangreichereRechenleistungsumgebungen mit acht oder mehr vCPUs stehen für den Lite-Plan nicht mehrzur Verfügung.
  • Lite-Plan: Für die Möglichkeit zum Exportieren von Projekten ist jetzt der Standard-Plan oder der Enterprise-Plan erforderlich.

Diese Änderung wurde am 17. März in diesem Blogbeitrag zu Änderungen am Watson Studio-Plan angekündigt.

Änderungen am Enterprise-Plan von Watson Studio (1. April 2020)

Am 1. April 2020 treten für den Enterprise-Plan von Watson Studio die folgendenÄnderungen in Kraft:

  • Es sind jetzt 10 berechtigte Benutzer kostenlos enthalten.
  • Die Kosten für jeden weiteren berechtigten Benutzer werden um 50 % gesenkt.
  • Der Tarif für die Nutzung von Rechenressourcen wird auf 0,40 USD pro Kapazitätseinheitenstunde (CUH) reduziert, die über die im Plan enthaltenen 5000 CUH pro Monat hinaus genutzt wird.

Lesen Sie den Blogbeitrag zu Änderungen am Watson Studio-Plan.

Watson Machine Learning

Ende der Unterstützung für Deep Learning as a Service (Watson Machine Learning)

Die Unterstützung für Deep Learning as a Service und den Deep Learning Experiment Builder ist veraltet und wird am 2. April 2022 eingestellt. Für Cloud Pak for Data as a Service ist kein Ersatz vorgesehen, aber die Unterstützung für Deep Learning-Experimente wird unter Cloud Pak for Data mit Watson Machine Learning Accelerator fortgesetzt. Beachten Sie, dass sich die Einstellung dieser Unterstützung nicht auf GPU-Notebooks für Watson Studio k80 auswirkt. Sie können die GPU-Notebooks weiterhin ausführen, aber Deep Learning-Notebooks, -Modelle und -Bereitstellungen, die auf Watson Machine Learning-REST-APIs basieren, werden nicht unterstützt.

Ende der Unterstützung für Python 3.7 (Watson Studio und Watson Machine Learning) (25. Februar 2022)

Sie können jetzt IBM Runtime 22.1 verwenden, das die neuesten Data-Science-Frameworks unter Python 3.9 enthält, um Watson Studio-Jupyter-Notebooks auszuführen, Modelle zu trainieren und Watson Machine Learning-Bereitstellungen auszuführen. Python 3.7 ist jetzt veraltet und wird am 14. April 2022 entfernt. Aktualisieren Sie Ihre Assets und Implementierungen so, dass stattdessen IBM Runtime 22.1 verwendet wird. Außerdem sind XL Python-Umgebungen in Watson Studio und Watson Machine Learning veraltet und werden ebenfalls am14. April 2022 entfernt. Weisen Sie alle zugeordneten Assets erneut den unterstützten Konfigurationen zu.

Ende der Unterstützung von Spark 2.4 für Watson Studio und Watson Machine Learning (27. Januar 2022)

Spark 2.4 wird als Framework für maschinelles Lernen, als Notebook-Umgebung und als RStudio-Laufzeit nicht mehr unterstützt. Aktualisieren Sie Ihre Assets so, dass Spark 3.0 verwendet wird. Die Unterstützung für Training-Assets wird am 16. Februar 2022 eingestellt. Die Unterstützung für die Bereitstellung und das Scoring von Modellen wird am 10. März 2022 eingestellt und vorhandene Bereitstellungen, die Spark 2.4-Spezifikationen verwenden, werden entfernt.

Ende der Unterstützung für Softwarespezifikationen mit AutoAI-Zeitreihen (Watson Studio)

Die Softwarespezifikationen autoai-ts_3.1-py3.7 und autoai-ts_3.8-py3.8 werden am 1. Dezember 2021 eingestellt. Neue Bereitstellungen sind nicht mehr zulässig und vorhandene Bereitstellungen, die diese Spezifikationen verwenden, werden entfernt.

Anpassung der GPU-Umgebungen in Watson Machine Learning (12. März 2021)

Ab dem 19. März 2021 sind GPU-Umgebungen in Watson Machine Learning nur über den v2 Standard-Plan und den v2 Professional-Plan verfügbar.

Nach der Anpassung können neue IBM Cloud-Benutzer mit den folgenden Schritten GPU-Umgebungen in Watson Machine Learning kostenlos testen:

  1. Führen Sie ein Upgrade auf ein nutzungsabhängiges IBM Cloud-Konto (Pay-As-You-Go) durch. Sie erhalten dadurch ein Guthaben von 200 USD.
  2. Erstellen Sie im IBM Cloud-Katalog eine Instanz des v2 Standard-Plans von Watson Machine Learning.
  3. Starten Sie ein Deep-Learning-Experiment.

Beachten Sie, dass für einen v2 Standard-Plan Gebühren anfallen, wenn Jobs nach Ausschöpfung oder Ablauf des Guthabens (nach 30 Tagen) ausgeführt werden.

Details finden Sie in Watson Machine Learning-Pläne.

Python 3.6-Umgebung wurde entfernt (Watson Studio und Watson Machine Learning) (8. April 2021)

Python 3.6 wurde aufgrund einer Sicherheitslücke aus Watson Studio und Watson Machine Learning entfernt.

Ab dem 8. April 2021 können Sie keine Assets wie Notebooks, Modelle für maschinelles Lernen, Decision Optimization-Lösungen oder Python-Funktionen erstellen oder ausführen, die auf Umgebungen oder Frameworks mit Python 3.6 basieren. Aktualisieren Sie vorhandene Assets, damit sie stattdessen Python 3.7-Umgebungen oder -Frameworks verwenden. Details zum Ändern von Notebook-Umgebungen finden Sie in Umgebungen. Details zu Frameworks für maschinelles Lernen finden Sie in Unterstützte Frameworks.

Unterstützung für Machine Learning-Instanzen der Version 1 und für nicht weiter unterstützte APIs wurde eingestellt (8. April 2021)

Der Migrationszeitraum für Benutzer der Watson Machine Learning-Pläne 'Standard' und 'Professional' zum Migrieren von Assets für Machine Learning-Serviceinstanzen der Version 1 auf die Version 2 endet am 8. April 2021. An diesem Datum endete auch die Unterstützung für die nicht weiter verwendeten Watson Machine Learning-APIs Version 3 und Betaversion 4. Beachten Sie Folgendes:

  • Machine Learning-Serviceinstanzen der Version 1 wurden vor dem 1. September 2020 erstellt. Bei nach diesem Datum erstellten Serviceinstanzen handelt es sich um Instanzen der Version 2. Details finden Sie in Serviceinstanz erstellen.
  • Wenn Sie Ihre Assets noch nicht migriert und erneut bereitgestellt haben, muss dies vor dem 8. April 2021 erfolgen. Nach diesem Datum tritt ein Fehler auf, wenn Sie für bereitgestellte Assets, die auf den veralteten Watson Machine Learning-APIs der Version 3 und Betaversion 4 basieren, ein Scoring durchführen.
  • Erstellen Sie neue Assetbereitstellungen auf Basis einer V2-Serviceinstanz und der APIs von Watson Machine Learning Version 4.

Traditionelle APIs werden für Benutzer des Lite-Plans von Watson Machine Learning nicht mehr unterstützt (28. Oktober 2020)

Die Migrationsphase für Benutzer des Lite-Plans von Watson Machine Learning für die Migration von Assets auf die Machine Learning-Serviceinstanz der Version 2 und die Watson Machine Learning-APIs der Version 4 ist beendet. Daher erhalten Lite-Benutzer Fehlernachrichten beim Scoring von bereitgestellten Assets, die auf nicht mehr unterstützten APIs beruhen. Erstellen Sie neue Bereitstellungen basierend auf Watson Machine Learning-APIs der Version 4.

Änderung an den Watson Machine Learning-Bereitstellungsframeworks (16. Oktober 2020)

Bei den folgenden Änderungen an Bereitstellungsframeworks ist möglicherweise eine Benutzeraktion erforderlich.

Unterstützung für Python 3.7

Sie können nun Python 3.7-Frameworks auswählen, um Modelle zu trainieren und Watson Machine Learning-Bereitstellungen auszuführen. Siehe Geänderte und nicht weiter unterstützte Servicepläne.

Einstellung der Unterstützung für Python 3.6 (8. April 2021)

Python 3.6 ist veraltet. Die Unterstützung wird am 8. April 2021 eingestellt. Bis zu diesem Datum können Sie die Python 3.6-Frameworks verwenden. Sie werden jedoch benachrichtigt, dass Sie auf ein Python 3.7-Framework umstellen sollten. Ausführliche Informationen zum Migrieren eines Assets auf ein unterstütztes Framework finden Sie in Unterstützte Frameworks.

Unterstützung für SPSS Modeler-Laufzeit 18.1 und für bestimmte Python-Knoten wird eingestellt (16. Oktober 2020)

Die Unterstützung für SPSS Modeler-Abläufe, die mit Version 18.1 trainiert wurden und bestimmte Python-Knoten enthalten, wird ab dem 14. Oktober 2020 eingestellt. Wenn Ihre SPSS-Modelle einen dieser Python-Knoten verwenden, müssen Sie Ihre Modelle mit Watson Studio Canvas oder einem beliebigen Tool, das SPSS Modeler 18.2-Version verwendet, erneut trainieren. Details hierzu finden Sie in Unterstützte Frameworks.

Auf veralteten AutoAI-Images basierende Bereitstellungen werden nicht länger unterstützt (16. Oktober)

Aufgrund einer bekannten Sicherheitslücke werden AutoAI-Modellbereitstellungen, die vor dem 1. August 2020 mit Watson Machine Learning in IBM Cloud erstellt wurden, am 1. November 2020 entfernt. Wenn Sie noch keine Migration und erneute Bereitstellung Ihrer AutoAI-Modelle durchgeführt haben, tun Sie dies vor dem 1. November 2020.

Neue Watson Machine Learning-Servicepläne (4. September 2020)

Watson Machine Learning hat neue Pläne in IBM Cloud eingeführt. Ab dem 1. September 2020 enthalten diese neuen Pläne Berechtigungen für die neuesten Features und Muster, die für Watson Machine Learning-Benutzer verfügbar sind, und stellen diese bereit.  Pläne, die nach dem 1. September 2020 erstellt wurden, gelten als Pläne der Version 2 und basieren auf dem CUH-Verbrauch. Sie ersetzen Pläne der Version 1, die nach Vorhersagen abgerechnet wurden. In der Migrationsphase wird Ihnen weiterhin nur der Zugriff auf Version 1 in Rechnung gestellt, während Sie die neuen Pläne und Features der Serviceinstanz der Version 2 evaluieren. Die Migrationsphase für Benutzer des Lite-Plans ist beendet. Die Migrationsphase für Benutzer von Standard- und Professional-Plänen endet am 8. April 2021.

Neue Anmeldungen erhalten die aktuellsten Pläne und API-Berechtigungen. Es können keine Watson Machine Learning-Instanzen bereitgestellt werden, die den älteren Plänen entsprechen. Ab 8. April 2021 gilt, dass nur noch Watson Machine Learning-Instanzen unterstützt werden, die den aktualisierten Plänen entsprechen. In den folgenden Abschnitten werden die neuen Funktionen vorgestellt und die Planung der Migration beschrieben.

Upgrade auf Watson Machine Learning-Instanzen der Version 2 wird durchgeführt (4. September 2020)

Für alle Benutzer des Lite-Plans wird automatisch ein Upgrade der Servicepläne von Version 1 auf Version 2 durchgeführt. Benutzer des Lite-Plans können jetzt die v4-APIs aufrufen oder die v4-Python-Clientbibliothek verwenden, um das Modell für maschinelles Lernen zu trainieren, Modelle zu speichern und bereitzustellen und auf die neuesten Funktionen (z. B. Laufzeitsoftwarespezifikationen) für ihre Bereitstellungen zuzugreifen.

Benutzer des Standard-Plans und des Professional-Plans können wählen, wann sie ihre Assets zur Verwendung mit der Machine Learning-Instanz der Version 2 migrieren. Benutzer dieser Planinstanzen können noch bis zum 8. April 2021 sowohl mit den älteren als auch mit den neueren API-Sets und Planinstanzen arbeiten.

Hinweis: Während des Migrationszeitraums wird Ihnen die Nutzung der neuen Planinstanzen nicht in Rechnung gestellt, solange Ihre Planinstanzen der Version 1 noch aktiv sind.

Details zu den Watson Machine Learning-Plänen.

Vollständige Unterstützung für APIs der Version 4 und eine aktualisierte Python-Clientbibliothek (4. September 2020)

Die APIs der Version 4 und die Python-Clientbibliothek sind nun generell für die Verwendung mit Serviceplänen der Version 2 verfügbar. Die neuen APIs unterstützen Funktionen wie Bereitstellungsbereiche zur Organisation aller für die Ausführung und Verwaltung von Bereitstellungsjobs erforderlichen Assets, Softwarespezifikationen und aktualisierte Authentifizierung. Die Unterstützung für die API der Version 3 und die API der Betaversion 4 endet am 8. April 2021.

Migrationsunterstützung für Watson Machine Learning (4. September 2020)

Watson Machine Learning -Benutzer können ihre Watson Machine Learning -Repository-Assets, z. B. Modelle für maschinelles Lernen, mit automatisierter Unterstützung durch ein grafisches Migrationstool oder programmgesteuert mithilfe einer dedizierten Gruppe von APIs auf Watson Studio -Projekte migrieren.

Aktionsplan für Machine Learning-Migration (4. September 2020)

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Assets zu migrieren und ein Upgrade für Ihre Serviceinstanz durchzuführen, damit Sie von den neuen Plänen und Funktionen für Watson Machine Learning profitieren können.

  1. Sehen Sie sich die aktualisierten Watson Machine Learning-Pläne an und überlegen Sie, welche Servicestufe für Sie geeignet ist.
  2. Migrieren Sie Ihre Assets mit dem Tool Migration Assistant aus Watson Studio oder mit einer programmgesteuerten Lösung.
  3. Nutzen Sie nun Ihre neue Machine Learning-Serviceinstanz.
  4. Führen Sie nach Bedarf ein erneutes Training für Modelle durch oder aktualisieren Sie Ihre Python -Funktionen.
  5. Erstellen Sie einen Bereitstellungsbereich und beginnen Sie, mit Ihren migrierten Assets zu arbeiten.
  6. Löschen Sie Ihre alte Serviceinstanz der Version 1.

Unterstützung für Spark 2.3-Framework für Watson Machine Learning wird eingestellt (4. September 2020)

Das Spark 2.3-Framework für Watson Machine Learning wird nicht weiter unterstützt und wird am 1. Dezember 2020 entfernt. Verwenden Sie stattdessen Spark 2.4. Details hierzu finden Sie in Unterstützte Frameworks.

Kompatibilitätsproblem bei SPSS Modeler-Laufzeit 18.1 und älterer Python-Version (4. September 2020)

Mit Version 18.1 trainierte SPSS Modeler-Abläufe, die bestimmte Python-Knoten enthalten, werden nicht weiter unterstützt. Für bestehende Bereitstellungen, die diese Knoten verwenden, kann bis zum 1. Oktober 2020 noch ein Scoring durchgeführt werden. Wenn die SPSS-Modelle einen dieser Python-Knoten verwenden, muss das jeweilige Modell mit Watson Studio Canvas oder einem Tool, das SPSS Modeler Version 18.2 nutzt, neu trainiert werden. Details hierzu finden Sie in Unterstützte Frameworks.

Sicherheitsupdate für AutoAI-Bereitstellungen (31. Juli 2020)

Es gibt eine bekannte Sicherheitslücke im Zusammenhang mit dem Image für AutoAI-Modellbereitstellungen, die mithilfe von Watson Machine Learning in IBM Cloud vor dem 1. August 2020 erstellt wurden. Die Imageschwachstelle wurde behoben, sodass Bereitstellungen von Modellen, die nach dem 1. August 2020 mit einem AutoAI-Experiment erstellt wurden, davon nicht betroffen sind. Die folgenden Abhilfen sind verfügbar:

Für Benutzer von Lite-Plänen

Betroffene AutoAI-Bereitstellungen werden ab dem 1. September 2020 nicht weiter unterstützt, d. h. sie funktionieren dann nicht mehr. Sie können Ihre Modelle im August erneut bereitstellen und sie dann im September 2020, in einen neuen Bereitstellungsbereich migrieren.

Für Benutzer des Standard-Plans und des Professional-Plans

Betroffene AutoAI-Bereitstellungen werden ab dem 1. November 2020 nicht weiter unterstützt, d. h. sie funktionieren dann nicht mehr. Sie können Ihre Modelle im August erneut bereitstellen und sie dann im September oder Oktober 2020 in einen neuen Bereitstellungsbereich migrieren.

Änderungen an Watson Machine Learning-GPU-Plänen (20. März 2020)

Ab 1. Mai 2020 wurden bei Watson Machine Learning die Capacity-Units pro Stunde fürGPU-Kapazitätstypen wie folgt aktualisiert:

Kapazitätstyp Pro Stunde erforderliche Capacity-Units
1 NVIDIA-GPU-Prozessor K80 3
1 NVIDIA-GPU-Prozessor V100 10

Wie viele Capacity-Units pro Stunde von mehreren GPUs verbraucht werden, wirdberechnet, indem die Capacity-Units pro Stunde für eine einzelne GPU mit derGesamtzahl GPUs multipliziert wird. Ausführliche Informationen hierzu finden Sie im Blogbeitrag zu Änderungen an Watson Machine Learning GPU.

Aktualisierungen für Watson Machine Learning-Frameworks (6. März 2020)

Unterstützung ist jetzt für TensorFlow 1.15 und KerasVersion 2.2.5 für das Training und die Bereitstellung von Modellen verfügbar. Wegen einerSicherheitslücke bei bestimmten TensorFlow-Versionen wird TensorFlow 1.13 und 1.14 nebstKeras 2.1.6 und Keras 2.2.4 nicht weiter unterstützt. Benutzer müssen eine Upgrade aufKeras 2.2.5 durchführen und zum TensorFlow 1.15-Back-End wechseln. Details zu den Änderungen finden Sie in dieser Ankündigung zur Watson Machine Learning-Tensorflow-Unterstützung. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt zu unterstützten Frameworks.

Watson Knowledge Catalog

Neue und aktualisierte Pläne (05 Mai 2022)

Ab 05. Mai 2022 können Sie aus den folgenden neuen Watson Knowledge Catalog -Angebotsplänen auswählen:

  • Der neue Standardplan berechnet Gebühren pro Katalogressource und für die Nutzung der Rechenleistung auf der Basis der CUH-Raten (CUH = Capacity Unit Hour) bei der Ausführung von Profilen, Tools und Jobs. Der Plan enthält keine monatlichen Instanzgebühren oder Gebühren für berechtigte Benutzer.
  • Der neue Enterprise Bundle-Plan berechnet eine monatliche Instanzgebühr für 100.000 Katalogassets und 2500 CUH pro Monat. Weitere Katalogressourcen und Rechenleistung werden Ihnen in Rechnung gestellt. Der Plan enthält keine Gebühren für berechtigte Benutzer.

Wenn Sie über den Lite-Plan verfügen, wird Ihr Plan automatisch aktualisiert. Sie haben jetzt Zugriff auf die meisten Funktionen von Watson Knowledge Catalog . Viele der Grenzwerte für Assets und Governance-Artefakte wurden erhöht. Die monatliche Nutzungsbeschränkung für Rechenleistung wird jedoch auf 25 CUH verringert.

Wenn Sie zuvor den Standard-, Professional-oder Enterprise-Plan bereitgestellt haben, können Sie Ihren traditionellen Plan für das nächste Jahr beibehalten. Wenn Sie zum neuen Standard-oder Enterprise-Bundle-Plan wechseln möchten, können Sie die Schritte unter Services verwaltenausführen.

Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt zu den Watson Knowledge Catalog-Serviceplänen.

Entfernen der traditionellen Governance-Artefakte (8. April 2022)

Am 8. April 2022 wurde die traditionelle Erfahrung mit Governance-Artefakten entfernt und alle Benutzer wurden zur neuen Erfahrung mit Governance-Artefakten gewechselt. Die traditionelle Funktionalität wurde nur verwendet, wenn Sie Watson Knowledge Catalog vor April 2021 bereitgestellt und noch nicht auf die neue Funktionalität umgestellt hatten.

Bei der Umstellung wurde Folgendes ausgeführt:

  • Alle vorhandenen Geschäftsbegriffe, Richtlinien und Datenschutzregeln wurden dauerhaft gelöscht. Das Zurücksetzen auf die traditionelle Funktionalität ist nicht möglich.
  • Alle Geschäftsbegriffe, Datenklassen und Klassifikationszuordnungen für Datenassets wurden ungültig.
  • Alle Datenmaskierungen, die Sie mit Datenschutzregeln konfiguriert haben, wurden entfernt.
  • Profile von Datenassets wurden so aktualisiert, dass die Klassifikationsergebnisse die neuen Datenklassen verwenden.

Sie sollten jetzt Folgendes ausführen:

  • Erstellen Sie Ihre Geschäftsbegriffe, Klassifikationen und Datenschutzregeln neu.
  • Entfernen Sie ungültige Geschäftsbegriffe und Klassifikationszuordnungen aus Assets in Katalogen.
  • Ordnen Sie Ihre neuen Geschäftsbegriffe und die Klassifizierung Assets in Katalogen zu.
  • Ordnen Sie Ihren Benutzern Watson Knowledge Catalog-Rollen zu. Siehe Benutzern Watson Knowledge Catalog-Rollen zuordnen.

Wenn Sie Fragen oder Bedenken bezüglich der Umstellung auf eine neue Version von Governance-Artefakten haben, können Sie ein Support-Ticket öffnen.

Neuer Enterprise-Plan (25. Juni 2021)

Der Enterprise-Plan bietet die folgenden Funktionen, die in anderen Plänen nicht enthalten sind:

  • Knowledge Accelerators: Sie können kuratierte Glossare von Governance-Artefakten für Ihre Branche hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt zu Knowledge Accelerators.
  • Datenschutz: Erstellen Sie maskierte Kopien von Daten, die mit erweiterten Maskierungsoptionen geschützt sind. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt zum angekündigten Datenschutz.
  • 20 Benutzer ohne zusätzliche Kosten

Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt zu Watson Knowledge Catalog-Plänen.

Eingestellte Unterstützung für den Import von Information Governance Catalog-Assets (22. April 2021)

Sie können keine Information Governance Catalog-Assets mehr in Watson Knowledge Catalog importieren, indem Sie eine Archivdatei mit der Menüoption Zum Katalog hinzufügen > Assets importieren angeben.

Verbindungen werden bei allen Watson Knowledge Catalog-Angebotsplänen unterstützt (2. April 2021)

Bisher waren die folgenden Verbindungen auf Standard- oder Professional-Pläne von Watson Knowledge Catalog beschränkt. Jetzt sind diese Verbindungen für alle Pläne verfügbar:

  • Dropbox
  • Looker
  • OData
  • SAP OData
  • Tableau

Lite-Plan unterstützt Backups für Disaster-Recovery nicht mehr (21. Dezember 2021)

Wenn Sie über den Lite-Plan von Watson Knowledge Catalog verfügen, wird für Ihre Assets in Projekten und Katalogen kein Backup zu Disaster-Recovery-Zwecken mehr durchgeführt.

Aktualisierungen für Watson Knowledge Catalog-Angebotspläne (1. Oktober 2020)

Ab dem 1. Oktober 2020 gelten die folgenden Änderungen bei Watson Knowledge Catalog-Angebotsplänen:

  • Lite-Plan: Die maximale Anzahl von Benutzern wurde auf 2 reduziert. Katalog und Projekte werden nicht gesichert.
  • Standard-Plan: Die maximale Anzahl von Assets wird auf 1000 erhöht.
  • Standard- und Professional-Plan: Die Kosten für den Plan, Zusatzbenutzer und zusätzlichen Capacity-Unit-Stunden ändern sich.

Wenn Sie bereits den Lite- oder Standard-Plan haben, bleiben Ihre vorhandenen Assets und Katalogbenutzer unverändert.

Weitere Informationen finden Sie im Blogbeitrag zu Änderungen an Watson Knowledge Catalog.

DieSynchronisierung von Assets mit Information Governance Catalog wird eingestellt (24. April 2020).

Sie können Datenassets zwischen Information Governance Catalog und Watson KnowledgeCatalog nicht mehr automatisch synchronisieren.

Watson OpenScale

Neuer Preistarif für Watson OpenScale (31. Januar 2021)

Für Watson OpenScale gilt ein neuer Preistarif für den Standard-Plan Version 2, der Ende Januar 2021 in Kraft tritt. Der bestehende alte Standard-Plan wird im Katalog nicht weiterverwendet. Damit Kunden ihre gebührenpflichtige Nutzung besser verwalten können, stellt der neue V2-Standard-Plan monatlich 250 $ pro Modell in Rechnung.

Nicht weiter unterstützte APIs (15. März 2021)

Die API und das SDK von Version 1 werden nicht weiter verwendet und am 8. April 2021 inaktiviert. Informationen zur V2-REST-API finden Sie in der Dokumentation zur IBM Watson OpenScale-API. Weitere Informationen zum Python-SDK Version 2 finden Sie in der Dokumentation zu IBM Watson OpenScale Python SDK 3.0.3. Hilfe zum Aktualisieren von Notebooks finden Sie unter Aktualisierte Version 2 der REST-API und des Python-SDK.

DataStage

Entfernen der vordefinierten Satellite-Standorte für DataStage-Datenflüsse (11. April 2022)

Die vordefinierten Satellite-Standorte für DataStage-Datenflüsse werden entfernt. Ab dem 11. April 2022 können Sie DataStage-Jobs nicht mehr mit Ressourcen an vordefinierten Satellite-Standorten ausführen.

Streaming Analytics

Streaming Analytics-Service wird nicht weiter unterstützt (30. Juli 2021)

IBM Streaming Analytics for IBM Cloud wird nicht weiter unterstützt. Ab dem 30. Juli 2021 können Sie keine neuen Instanzen mehr erstellen und der Zugriff auf kostenlose Lite-Instanzen wird entfernt. Vorhandene gebührenpflichtige Planinstanzen werden bis zum 1. Mai 2022 unterstützt. Alle Instanzen, die an diesem Datum noch vorhanden sind, werden gestoppt und gelöscht.

Streams-Ablauftool wird entfernt (5. Februar 2021)

Das Streams-Ablauftool wird aus Watson Studio-Projekten entfernt. Informationen zur zukünftigen Unterstützung von Anwendungsfällen für Streams-Abläufe finden Sie in Streaming Analytics in IBM Cloud.

Visual Recognition

Verwendung und Unterstützung von IBM Watson Visual Recognition in Watson Machine Learning wird eingestellt (7. Januar 2021)

Die Verwendung und Unterstützung von IBM Watson Visual Recognition wird eingestellt. Vorhandene Instanzen werden bis zum 01. Dezember 2021 unterstützt, ab 07. Januar 2021 können jedoch keine Instanzen erstellt werden. Am 1. Dezember 2021 bereitgestellte Instanzen werden gelöscht.

Watson Query

Neue Preistarife für Watson Query (1. Mai 2022)

Die Preise für Unternehmen wurden geändert, um die Gebühren pro Watson Query -Instanz zu entfernen und die Gebühren für VPC-Stunden (Virtual Processor Core) für Ihren Watson Query -Service zu senken. Der Service wird gemessen und verarbeitet, wenn er bereitgestellt wird, auch wenn Sie nicht im Service arbeiten. Die 250 kostenlosen virtuellen Prozessorkernstunden pro Monat wurden eingestellt. Siehe Watson Query -Angebotspläne.

Übergeordnetes Thema: Neuerungen