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Changements et dépréciations des plans de service
Changements et dépréciations des plans de service

Changements et dépréciations des plans de service

Vous pouvez voir l'historique des modifications et des obsolescences du plan de service pour la période 2020-2022.

Watson Studio

Suppression des projets existants

A partir du 7 avril 2022, l'option pour revenir aux projets existants a été supprimée. L'expérience des projets a été mise à jour pour qu'il soit plus facile et plus efficace de travailler et de collaborer à un projet. Le travail de l'utilisateur n'a pas été affecté.

Obsolescence et suppression des plans classiques IBM Analytics Engine et EMR Amazon

A partir du 7 avril 2022, les nouveaux utilisateurs ne peuvent plus créer d'instances IBM Analytics Engine à l'aide des plans Lite, Standard - horaire ou Standard - Mensuel ou de toutes les instances d'Amazon Elastic Map Reduce (EMR) pour exécuter des blocs-notes. Les utilisateurs existants peuvent toujours créer des instances pour les deux services jusqu'au 30 juin 2022. Les plans IBM Analytics Engine Classic et Amazon EMR seront supprimés le 9 novembre 2022.

Réduction de la limite mensuelle de CUH pour les forfaits Lite (29 avril 2022)

Tous les plans Watson Studio Lite nouveaux et existants ont une limite mensuelle de 10 CUH (réduite de 50) pour exécuter des travaux et des outils. Parce que les frais du régime professionnel seulement pour le CUH que vous utilisez, vous pouvez effectuer une mise à niveau vers un régime payé sans avoir à payer d'autres frais. Mai 2022 est le premier mois complet avec la limite inférieure de la CUH. Si vous souhaitez prolonger votre utilisation de l'environnement d'exécution, vous pouvez mettre à jour vos actifs pour utiliser des environnements avec des taux de CUH plus faibles. Par exemple, vous pouvez Modifier votre environnement de bloc-notes.

Modifications apportées aux plans d'offre pour Watson Studio (01 avril 2022)

Watson Studio dispose désormais d'un seul plan rémunéré, appelé plan professionnel, qui remplace les plans standard et d'entreprise. Les frais de planification professionnelle uniquement pour le calcul de l'utilisation, en fonction des taux d'heure d'unité de capacité (CUH) lorsque vous exécutez des outils et des travaux. Elle ne comprend pas les frais d'instance et les frais d'utilisation autorisés. À partir du 1er avril 2022, le régime professionnel est la seule option de régime payé que vous pouvez sélectionner. Pour plus d'informations sur le plan Watson Studio Professional, voir Plans de service Watson Studio. Vous pouvez également vous référer au catalogue IBM Cloud : Watson Studio.

Les plans Standard et Enterprise pour Watson Studio ne sont pas une option pour les nouveaux comptes. Les comptes existants peuvent conserver indéfiniment les plans standard et d'entreprise, ou peuvent passer au plan professionnel. Le plan professionnel inclut toutes les fonctions disponibles avec le plan d'entreprise, mais n'inclut pas les frais d'instance ou les frais d'utilisation autorisés.

Les environnements Satellite prédéfinis ne sont plus pris en charge pour les blocs-notes dans Watson Studio (09 décembre 2021)

Les environnements Satellite préconfigurés dans Cloud Pak for Data en tant que service (Watson Studio) ne seront plus pris en charge pour les bloc-notes à la date du 09 décembre 2021. L'environnement AWS des bloc-notes sera arrêté le 16 décembre 2021. Les blocs-notes et les travaux de bloc-notes qui utilisent des environnements Satellite resteront, mais vous devez les modifier pour sélectionner un environnement dans un emplacement IBM Cloud à la place. Voir Modification de l'environnement d'un bloc-notes. L'environnement Satellite préconstruit reste disponible pour les environnements d'exécution de l'environnement personnalisé DataStage.

Les expériences utilisateur de classifieur de langage naturel et de Visual Recognition ont été supprimées de Watson Studio (01 décembre 2021)

Les expériences utilisateur de classifieur de langage naturel IBM Watson et de Visual Recognition dans Watson Studio sont interrompues. Au 1er décembre 2021, vous ne pourrez pas créer de nouveaux actifs Watson Natural Language Classifier et Visual Recognition dans Watson Studio en fonction de vos services existants.

Suppression des expériences utilisateur de classifieur de langage naturel et Visual Recognition de Watson Studio (01 octobre 2021)

Les expériences utilisateur IBM Watson Natural Language Classifier et Visual Recognition dans Watson Studio sont en cours d'arrêt. Au 1er octobre 2021, vous ne pourrez pas créer de nouveaux actifs de classifieur de langage naturel Watson et de Visual Recognition dans Watson Studio en fonction de vos services existants.

Suppression de l'annotation de données avec la Crowd définie et Figure Eight (16 septembre 2021)

Dès à présent, vous ne pouvez plus utiliser les plateformes d'annotation Crowd tierces de Defined Crowd ou Figure Eight pour créer des travaux d'annotation.

Nombre d'exécuteurs Spark limités par plan de service (23 juillet 2021)

Les utilisateurs du plan Lite de Watson Studio ne peuvent utiliser que 2 exécuteurs pour les environnements Spark dans toutes les régions. Les utilisateurs de plans payants (Standard et Enterprise) peuvent utiliser le nombre maximal d'exécuteurs disponibles sur le cluster Spark.

Les connexions sont disponibles avec tous les plans d'offre Watson Studio (2 avril 2021)

Auparavant, ces connexions étaient limitées aux plans Watson Studio Standard et Enterprise. Elles sont à présent disponibles dans tous les plans :

  • Dropbox
  • Looker
  • OData
  • SAP OData
  • Tableau

Dépréciation de Python 2.7 et 3.5 (20 janvier 2021)

Python 3.6 est déprécié et n'est plus disponible depuis le 20 janvier 2021. La version par défaut de Python dans Watson Studio est désormais la version 3.7. Lorsque vous passez de Python 3.6 à Python 3.7, il peut être nécessaire de mettre à jour votre code si les versions des bibliothèques open source que vous utilisez sont différentes dans Python 3.7. Consultez Changement de l'environnement.

Dépréciation de Spark 2.3 (1 octobre 2020)

Depuis le 1er octobre 2020, vous ne pouvez plus sélectionner un environnement Spark 2.3 pour exécuter un bloc-notes ou un travail. Vous devez sélectionner un environnement Spark 2.4 ou 3.0 à la place. Les blocs-notes et les travaux existants qui utilisaient des environnements Spark 2.3 ont cessé de fonctionner le 30 novembre 2020.

Retrait de SparkML modeler et de Neural Network Modeler (30 juillet 2020)

Les versions bêta de Neural Network Modeler et des outils de modélisateur SparkML sont supprimées de Watson Studio.

Changements dans les plans Watson Studio (19 mai 2020)

A partir du 19 mai 2020, les modifications suivantes ont été apportées aux plans Watson Studio :

  • Tous les plans: l'environnement de calcul gratuit n'est plus disponible. Votre utilisation du calcul consomme désormais des unités de capacité-heures. Le plan Lite est limité à 50 unités de capacité-heures par mois.
  • Plans Lite et standard : les environnements de traitement fournis par les services associés, tels que IBM Analytics Engine, sont désormais disponibles uniquement avec le plan Enterprise.
  • Plan Lite : Seuls les environnements Spark de taille minimale sont maintenant disponibles pour les plans Lite, avec 2 exécuteurs dont chacun a 1 unité centrale virtuelle et 4 Go de RAM, et un pilote qui a 1 unité centrale virtuelle et 4 Go de RAM. Les environnements de calcul de grande taille dotés de 8 UC virtuelles ou plus ne sont plus disponibles pour le plan Lite.
  • Plan Lite : la possibilité d'exporter des projets nécessite désormais le Plan Standard ou Enterprise.

Ce changement a été annoncé le 17 mars dans l'article de blogue relatif aux mises à jour de plan Watson Studio.

Changements dans le plan Watson Studio Enterprise (1 avril 2020)

Le 1er avril 2020, les changements suivants ont été apportés au plan Watson Studio Enterprise :

  • Le nombre d'utilisateurs autorisés gratuits est passé à 10.
  • Le coût d'ajout d'utilisateurs autorisés supplémentaires a été réduit de 50 %.
  • Le taux d'utilisation du calcul est réduit à \ $ 0,40 USD par heure d'unité de capacité utilisée au-delà de 5000 CUH par mois inclus dans le plan.

Consultez l'article de blogue relatif aux mises à jour de plan Watson Studio.

Watson Machine Learning

Fin de la prise en charge de l'apprentissage en profondeur en tant que service (Watson Machine Learning)

La prise en charge de Deep Learning as a Service et du générateur d'expérimentation d'apprentissage en profondeur est obsolète et sera abandonnée le 2 avril 2022. Aucun remplacement n'est planifié sur Cloud Pak for Data en tant que service, mais la prise en charge des expérimentations Deep Learning continuera d'être prise en charge sous Cloud Pak for Data, avec Watson Machine Learning Accelerator. Notez que cette interruption n'affecte pas les ordinateurs portables Watson Studio k80 GPU. Vous pouvez continuer à exécuter les blocs-notes GPU, mais les blocs-notes, les modèles et les déploiements de Deep Learning qui reposent sur les API REST Watson Machine Learning ne seront pas pris en charge.

Fin de support pour Python version 3.7 (Watson Studio et Watson Machine Learning) (25 Feb 2022)

Vous pouvez à présent utiliser IBM Runtime 22.1, qui inclut les derniers cadres de science des données sur Python 3.9, pour exécuter les ordinateurs portables Watson Studio Jupyter, les modèles de train et les déploiements Watson Machine Learning. Python 3.7 est désormais obsolète et sera supprimé le 14 avril 2022. Mettez à jour vos actifs et vos déploiements pour utiliser IBM Runtime 22.1 à la place. De même, les environnements XL Python dans Watson Studio et Watson Machine Learning sont désormais obsolètes et seront également supprimés le 14thd'avril 2022. Réaffectez les ressources associées aux configurations prises en charge en conséquence.

Fin de support pour Spark 2.4 pour Watson Studio et Watson Machine Learning) (27 Jan 2022)

Spark 2.4 est déprécié en tant que cadre d'apprentissage automatique, environnement notebook et moteur d'exécution RStudio. Mettez à jour vos actifs pour utiliser Spark 3.0 à la place. Le soutien aux actifs de formation sera interrompu le 16 février 2022. La prise en charge du déploiement et de la notation des modèles sera interrompue le 10 mars 2022 et les déploiements existants utilisant les spécifications de Spark 2.4 seront supprimés.

Fin de la prise en charge des spécifications logicielles AutoAI Time Series (Watson Studio)

Les spécifications logicielles autoai-ts_3.1-py3.7 et autoai-ts_3.8-py3.8 sont interrompues le 1er décembre 2021. Les nouveaux déploiements sont interdits et les déploiements existants à l'aide de ces spécifications seront supprimés.

Ajustement des environnements GPU dans Watson Machine Learning (12 mars 2021)

À partir du 19 mars 2021, les environnements GPU dans Watson Machine Learning ne seront disponibles que dans le cadre des plans V2 Standard et V2 Professional.

Une fois cet ajustement en vigueur, les utilisateurs nouveaux dans IBM Cloud pourront obtenir un essai gratuit des environnements GPU de Watson Machine Learning en suivant ces étapes :

  1. Recevez un crédit de 200 dollars en passant à un compte IBM Cloud en paiement à la carte.
  2. Créez une instance de plan Watson Machine Learning Standard v2 dans le catalogue IBM Cloud.
  3. Commencez une expérimentation d'apprentissage en profondeur.

Notez qu'avec un plan Standard v2, des frais peuvent vous être facturés si, une fois le crédit épuisé ou les 30 jours de validité écoulés, des travaux sont encore en exécution.

Pour des détails, consultez Plans Watson Machine Learning.

Retrait de l'environnement Python 3.6 (Watson Studio et Watson Machine Learning) (8 avril 2021)

Python 3.6 a été supprimé de Watson Studio et Watson Machine Learning en raison de vulnérabilités concernant la sécurité.

À partir du 8 avril 2021, vous ne pouvez pas créer ou exécuter des actifs tels que des ordinateurs portables, des modèles d'apprentissage automatique, des solutions Decision Optimization ou des fonctions Python basées sur des environnements ou des infrastructures Python 3.6. Pour continuer à utiliser ces actifs, mettez-les à jour afin de leur faire utiliser les environnements ou infrastructures Python 3.7. Pour des détails sur le changement d'environnements de bloc-notes, consultez Environnements. Pour des détails sur les infrastructures d'apprentissage automatique, consultez Infrastructures prises en charge.

Fin de support pour les instances V1 et les API dépréciées de Machine Learning (8 avril 2021)

La période de migration des utilisateurs de Watson Machine Learning Standard and Professional à migrer les actifs des instances de service d'apprentissage machine V1 vers les instances de service d'apprentissage machine V2 se termine le 8 avril 2021. C'est également à cette date que prend fin le support des API dépréciées V3 et V4-bêta de Watson Machine Learning. Notez les points suivants :

  • Les instances de service Machine Learning V1 sont celles qui ont été créées avant le 1er septembre 2020. Les instances de service créées après cette date sont des instances V2. Pour les détails, consultez Création d'une instance de service.
  • Si vous n'avez pas encore fait migrer et redéployé vos actifs, faites-le avant le 8 avril 2021. Après cette date, vous obtiendrez des erreurs si vous évaluer (scoring) des actifs déployés dépendant des API dépréciées V3 ou V4-bêta de Watson Machine Learning.
  • Créez de nouveaux déploiements d'actifs basés sur une instance de service V2 et les API V4 de Watson Machine Learning .

Fin du support des anciennes API pour les utilisateurs du plan Lite de Watson Machine Learning (28 octobre 2020)

La période de migration pendant laquelle les utilisateurs du plan Lite de Watson Machine Learning pouvaient faire migrer leurs actifs vers l'instance de service Machine Learning V2 et les API Watson Machine Learning V4 est terminée. Les utilisateurs Lite généreront donc des erreurs lorsqu'ils évalueront des actifs déployés qui dépendent d'API obsolètes. Créez des déploiements basés sur des API v4 de Watson Machine Learning v4.

Changement dans les infrastructures de déploiement de Watson Machine Learning (16 octobre 2020)

Les modifications suivantes des infrastructures de déploiement peuvent nécessiter une intervention de l'utilisateur :

Prise en charge de Python 3.7

Vous pouvez désormais sélectionner des infrastructures Python 3.7 pour entraîner des modèles et exécuter des déploiements Watson Machine Learning. Consultez Changements et dépréciations des plans de service.

Obsolescence de Python 3.6 (08 avril 2021)

Python 3.6 a été déprécié. Son support cessera le 8 avril 2021. Jusque-là, vous pouvez continuer à utiliser les infrastructures Python 3.6 mais vous serez informé que vous devez passer à une infrastructure Python 3.7. Pour plus d'informations sur la migration d'un actif vers une infrastructure prise en charge, voir Infrastructures prises en charge.

Fin de support pour l'environnement d'exécution SPSS Modeler 18.1 et certains noeuds Python (16 octobre 2020)

La prise en charge des flux SPSS Modeler entraîné avec la version 18.1 et contenant certains noeuds Python est arrêtée à partir du 14 octobre 2020. Si vos modèles SPSS utilisent l'un de ces noeuds Python, vous devez ré-entraîner vos modèles à l'aide de Watson Studio Canvas ou de n'importe quel outil utilisant SPSS Modeler version 18.2. Pour plus de détails, consultez Infrastructures prises en charge.

Fin de support pour les déploiements basés sur les images AutoAI dépréciées (16 octobre 2020)

En raison d'une vulnérabilité de sécurité connue, les déploiements de modèles AutoAI créés à l'aide de Watson Machine Learning sur IBM Cloud avant le 1er août 2020 seront supprimés le 1er novembre 2020. Si vous n'avez pas encore migré et redéployé vos modèles AutoAI, faites-le avant le 1er novembre 2020.

Nouveaux plans du service Watson Machine Learning (4 septembre 2020)

Watson Machine Learning propose de nouveaux plans sur IBM Cloud. Ces nouveaux plans permettent aux utilisateurs de Watson Machine Learning d'accéder aux dernières fonctions et modèles disponibles à partir du 1er septembre 2020.  Les plans créés après le 1er septembre 2020 sont considérés comme des plans "V2" basés sur la consommation de CUH, en remplacement des plans "V1" facturés pour les prévisions. Pendant la phase de migration, vous continuerez à être facturé uniquement pour vos accès avec le plan V1 et pourrez évaluer les nouveaux plans et les nouvelles fonctionnalités de l'instance de service V2. La période de migration pour les utilisateurs du plan Lite est terminée. Pour les utilisateurs des plans Standard et Professional, elle prend fin le 8 avril 2021.

Les nouveaux inscrits recevront des droits d'accès aux plans et aux API les plus récentes ; aucune instance Watson Machine Learning des anciens plans ne peut être mise à disposition. D'ici le 8 avril 2021, seules les instances Watson Machine Learning des plans mis à jour bénéficieront du support. Les sections ci-dessous présentent les nouvelles fonctions et expliquent comment planifier au mieux votre migration. 

Mise à niveau vers Watson Machine Learning "V2" (4 septembre 2020)

Tous les utilisateurs du plan Lite passent automatiquement du plan de service V1 au plan de service V2. Les utilisateurs de plan Lite peuvent désormais appeler l'API v4 ou utiliser la bibliothèque du client v4 Python pour effectuer une formation sur le modèle d'apprentissage automatique, la sauvegarde de modèles et le déploiement, et accéder aux nouvelles fonctions telles que les spécifications logicielles d'exécution de vos déploiements.

Les utilisateurs des plans Standard et Professional peuvent choisir quand faire migrer les actifs à utiliser avec l'instance du service Machine Learning V2. Les utilisateurs de ces instances de plan auront plus de temps pour travailler avec les ancienne et nouvelle versions du jeu d'API et des instances de plan jusqu'au 8 avril 2021.

Remarque : Au cours de la période de migration, vous ne serez pas facturé pour votre utilisation associée aux nouvelles instances de plan lorsque vos instances de plan V1 sont toujours actives.

Obtenez des informations sur les plans Watson Machine Learning.

Support complet des API v4 et d'une bibliothèque de client Python mise à jour (4 septembre 2020)

Les API v4 et la bibliothèque de client Python sont désormais disponibles avec des plans de service V2. Les nouvelles API offrent des fonctionnalités, telles que les espaces de déploiement, pour organiser tous les actifs nécessaires à l'exécution et à la gestion des travaux de déploiement, des spécifications de logiciel et un mécanisme d'authentification mis à jour. Notez que le support des API v3 et v4 bêta prend fin le 8 avril 2021.

Aide à la migration de Watson Machine Learning (4 septembre 2020)

Les utilisateurs de Watson Machine Learning peuvent facilement migrer leurs actifs de référentiel Watson Machine Learning , tels que des modèles d'apprentissage automatique vers des projets Watson Studio avec une assistance automatisée à partir d'un outil de migration graphique, ou à l'aide d'un programme, à l'aide d'un ensemble dédié d'API.

Plan d'action pour la migration de Watson Machine Learning (4 septembre 2020)

Suivez ces étapes pour migrer des actifs et mettre à niveau votre instance de service afin de tirer parti des nouveaux plans et fonctions Watson Machine Learning.

  1. Examinez les plans Watson Machine Learning mis à jour et déterminez le niveau de service qui vous convient.
  2. Migrez vos actifs à l'aide de l'outil Assistant de migration de Watson Studio ou d'une solution par programmation.
  3. Commencez à utiliser votre nouvelle instance de service d'apprentissage automatique.
  4. Entraînez à nouveau les modèles ou mettez à jour vos fonctions Python si nécessaire.
  5. Créez un espace de déploiement et commencez à utiliser vos actifs migrés.
  6. Supprimez votre ancienne instance de service v1.

Infrastructure Spark 2.3 dépréciée pour Watson Machine Learning (4 septembre 2020)

L'infrastructure Spark 2.3 pour Watson Machine Learning est dépréciée et sera retirée le 1er décembre 2020. Utilisez Spark 2.4 en remplacement. Pour plus de détails, consultez Infrastructures prises en charge.

Problème de compatibilité entre l'environnement d'exécution SPSS Modeler version 18.1 et les anciennes versions de Python (4 septembre 2020)

Les flux SPSS Modeler entraînés avec la version 18.1 et incluant certains noeuds Python ne seront bientôt plus supportés. Pour les déploiements existants qui utilisent ces noeuds, vous pouvez continuer à évaluer les déploiements jusqu'au 1er octobre 2020. Si les modèles SPSS utilisent l'un de ces noeuds Python, vous devrez ré-entraîner le modèle à l'aide de Watson Studio Canvas ou de n'importe quel outil utilisant SPSS Modeler version 18.2. Pour plus de détails, consultez Infrastructures prises en charge.

Mise à jour de la sécurité pour les déploiements AutoAI (31 juillet 2020)

Il existe une faille de sécurité connue qui est liée à l'image utilisée pour les déploiements de modèles AutoAI créés à l'aide de Watson Machine Learning sur IBM Cloud avant le 1er août 2020. La faille liée à l'image a été corrigée et les déploiements de modèles créés après le 1er août 2020 avec l'expérimentation AutoAI ne sont pas affectés. Les solutions suivantes sont disponibles :

Pour les utilisateurs du plan Lite

Les déploiements AutoAI concernés seront obsolètes (ne fonctionneront plus) le 1er septembre 2020. Vous pouvez redéployer vos modèles en août, puis les migrer vers un nouvel espace de déploiement en septembre 2020.

Pour les utilisateurs de plans Standard et Professional

Les déploiements AutoAI concernés seront obsolètes (ne fonctionneront plus) le 1er novembre 2020. Vous pouvez redéployer vos modèles en août, puis les migrer vers un nouvel espace de déploiement en septembre ou en octobre 2020.

Changements dans les plans GPU de Watson Machine Learning (20 mars 2020)

Le 1er mai 2020, Watson Machine Learning a mis à jour le nombre d'unités de capacité par heure requis pour chaque type de capacité GPU :

Type de capacité Unités de capacité requises par heure
1 GPU NVIDIA K80 3
1 GPU NVIDIA V100 10

Les unités de capacité requises par heure de plusieurs GPU sont calculées comme suit : unités de capacité par heure sur un GPU x nombre total de GPU. Pour des détails, consultez l'article de blogue relatif aux mises à jour de Watson Machine Learning GPU.

Mises à jour des infrastructures Watson Machine Learning (6 mars 2020)

TensorFlow 1.15 et Keras version 2.2.5 sont désormais pris en charge pour l'entraînement et le déploiement de modèles. En raison d'une vulnérabilité de sécurité avec certaines versions de TensorFlow, la prise en charge de TensorFlow 1.13 et 1.14 avec Keras 2.1.6 et Keras 2.2.4 deviendra obsolète. Les utilisateurs devront effectuer une mise à niveau vers Keras 2.2.5 et passer au système de back end TensorFlow 1.15. Pour plus de détails sur les modifications, consultez l'annonce relative aux mises à jour de la prise en charge de TensorFlow par Watson Machine. Voir Infrastructures prises en charge.

Watson Knowledge Catalog

Nouveaux plans et plans mis à jour (05 mai 2022)

A partir du 5 mai 2022, vous pouvez choisir parmi les nouveaux plans d'offre Watson Knowledge Catalog suivants:

  • Le nouveau plan Standard facture par actif de catalogue et pour l'utilisation du calcul, en fonction des taux d'heures d'unité de capacité (CUH) lors de l'exécution du profilage, des outils et des travaux. Le plan n'inclut pas les frais d'instance mensuels ni les frais d'utilisation autorisés.
  • Le nouveau plan Enterprise Bundle facture des frais d'instance mensuels pour 100 000 actifs de catalogue et 2 500 CUH par mois. Vous payez plus d'actifs de catalogue et de calcul. Le plan n'inclut pas les frais d'utilisation autorisés.

Si vous disposez du plan Lite, votre plan est automatiquement mis à jour. Vous avez désormais accès à la plupart des fonctions de Watson Knowledge Catalog . De nombreuses limites pour les actifs et les artefacts de gouvernance sont augmentées. Toutefois, la limite d'utilisation de calcul mensuelle est réduite à 25 CUH.

Si vous avez précédemment mis à disposition le plan Standard, Professional ou Enterprise, vous pouvez conserver votre plan existant pour l'année suivante. Si vous souhaitez passer au nouveau plan Standard ou Enterprise Bundle, vous pouvez suivre les étapes de la rubrique Gestion des services.

Voir Plans de service Watson Knowledge Catalog.

Suppression de l'expérience des artefacts de gouvernance existants (08 avril 2022)

Le 8 avril 2022, l'expérience des artefacts de gouvernance existants a été supprimée et tous les utilisateurs sont passés à la nouvelle expérience des artefacts de gouvernance. Vous n'aviez l'expérience que si vous aviez mis à disposition Watson Knowledge Catalog avant avril 2021 et que vous n'aviez pas déjà passé à la nouvelle expérience.

Voici ce qui s'est passé pendant le déménagement :

  • Tous vos termes métier, règles et règles de protection des données existants ont été définitivement supprimés. Vous ne pouvez pas revenir à l'expérience existante.
  • Tous les termes métier, classes de données et affectations de classification sur les actifs de données sont devenus incorrects.
  • Tous les masquage de données que vous avez configurés avec les règles de protection des données ont été supprimés.
  • Les profils des actifs de données sont mis à jour de sorte que les résultats de la classification utilisent les nouvelles classes de données.

Voici ce que vous devez faire maintenant :

  • Recréez vos termes métier, classifications et règles de protection des données.
  • Supprimez les termes métier non valides et l'affectation de classification des actifs dans les catalogues.
  • Affectez vos nouveaux termes métier et votre classification aux actifs dans les catalogues.
  • Affectez des rôles Watson Knowledge Catalog à vos utilisateurs. Voir Affecter des rôles Watson Knowledge Catalog aux utilisateurs.

Si vous avez des questions ou des préoccupations concernant le passage à une nouvelle version des artefacts de gouvernance, vous pouvez ouvrir un ticket de demande de service.

Nouveau plan Enterprise (25 juin 2021)

Le plan Enterprise comporte les fonctions suivantes qui ne sont pas incluses dans d'autres plans :

Voir Plans Watson Knowledge Catalog.

Fin de la possibilité d'importer des actifs d'Information Governance Catalog (22 avril 2021)

Vous ne pouvez plus importer des ressources Information Governance Catalog dans Watson Knowledge Catalog en spécifiant un fichier archive avec l'option de menu Ajouter au catalogue > Importer des actifs.

Les connexions sont disponibles avec tous les plans d'offre Watson Knowledge Catalog (2 avril 2021)

Auparavant, ces connexions étaient limitées aux plans Watson Knowledge Catalog Standard et Professional. Elles sont à présent disponibles dans tous les plans :

  • Dropbox
  • Looker
  • OData
  • SAP OData
  • Tableau

Fin des sauvegardes pour la reprise après sinistre des plans Lite (21 décembre 2021)

Si vous avez le plan Lite de Watson Knowledge Catalog, vos actifs des projets et catalogues ne sont plus sauvegardés en prévision d'une reprise après sinistre.

Mises à jour des plans d'offre Watson Knowledge Catalog (1er octobre 2020)

Depuis le 1er octobre 2020, les plans d'offre Watson Knowledge Catalog incorporent les changements suivants :

  • Plan Lite : Le nombre maximal d'utilisateurs est limité à 2. Le catalogue et les projets ne sont pas sauvegardés.
  • Plan Standard : Le nombre maximum d'actifs est porté à 1000.
  • Plans Standard et Professional : Le coût du plan, des utilisateurs supplémentaires et des CUH (unités de capacité-heures) supplémentaires est en cours de révision.

Si vous disposez déjà du plan Lite ou Standard, vos actifs existants et vos utilisateurs de catalogue restent inchangés.

Consultez l'article de blogue relatif aux mises à jour de Watson Knowledge Catalog.

La synchronisation des actifs avec Information Governance Catalog est arrêtée (24 avril 2020)

Vous ne pouvez plus synchroniser automatiquement les actifs de données entre Information Governance Catalog et Watson Knowledge Catalog.

Watson OpenScale

Nouveau plan de tarification pour Watson OpenScale (31 janvier 2021)

Watson OpenScale a un nouveau plan de tarification v2 Standard qui prend effet à la fin de janvier 2021. L'ancien plan Standard existant est arrêté et retiré du catalogue. Pour aider les clients à mieux gérer leur utilisation payante, le nouveau plan Standard v2 facture 250 dollars US par modèle par mois.

API dépréciées (15 mars 2021)

L'utilisation de l'API V1 et du SDK a été dépréciée ; elle sera rendue impossible à compter du 8 avril 2021. Pour des informations sur l'API REST V2, voir la documentation d'API IBM Watson OpenScale. Pour des informations sur le SDK Python V2, consultez la documentation du SDK Python 3.0.3 d'IBM Watson OpenScale. Pour une aide sur la mise à jour des blocs-notes, voir Mise à jour vers l'API REST V2 et du logiciel SDK Python.

DataStage

Suppression des emplacements Satellite préconfigurés pour les flux DataStage (11 avril 2022)

Les emplacements de satellite préconfigurés pour les flux DataStage sont supprimés. À partir du 11 avril 2022, vous ne pouvez plus exécuter de travaux DataStage à l'aide de ressources dans des emplacements Satellite préconfigurés.

Streaming Analytics

Le service Streaming Analytics est obsolète (30 juillet 2021)

IBM Streaming Analytics for IBM Cloud est obsolète. À partir du 30 juillet 2021, vous ne pouvez pas créer de nouvelles instances et l'accès aux instances gratuites Lite est supprimé. Les instances existantes dans un plan payant sont prises en charge jusqu'au 1er mai 2022. Toute instance qui existe toujours à cette date sera arrêtée et supprimée.

L'outil de flux Streams est retiré (5 février 2021)

L'outil de flux Streams est retiré des projets Watson Studio. Pour des informations sur le futur support réservé aux cas d'utilisation des flux Streams, consultez Streaming Analytics sur IBM Cloud.

Visual Recognition

IBM Watson Visual Recognition est arrêté dans Watson Machine Learning (7 janvier 2021)

IBM Watson Visual Recognition n'est plus pris en charge. Les instances existantes sont prises en charge jusqu'au 1er décembre 2021, mais vous ne pouvez plus créer d'instances depuis le 7 janvier 2021. Toute instance mise à disposition à partir du 1er décembre 2021 sera supprimée.

Watson Query

Nouveaux plans de tarification pour Watson Query (1er mai 2022)

La tarification de l'entreprise a été modifiée pour supprimer les frais par instance Watson Query et pour réduire les frais liés aux heures de coeur de processeur virtuel (VPC) pour votre service Watson Query . Le service est mesuré et consommé lorsqu'il est mis à disposition, même si vous ne travaillez pas dans le service. Les 250 heures de coeur de processeur virtuel gratuites par mois ont été abandonnées. Voir Plans d'offreWatson Query.

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