Novità

Modelli Java Decision Optimization

20 settembre 2023

Decision Optimization I modelli Java possono ora essere distribuiti in Watson Machine Learning. Utilizzando l'API del nodo di lavoro Java, è possibile creare modelli di ottimizzazione con API Java OPL, CPLEX e CP Optimizer. Puoi ora creare facilmente i tuoi modelli localmente, impacchettarli e distribuirli su Watson Machine Learning utilizzando il contenitore tipo fornito nell' operatore Java GitHubpubblico. Per ulteriori informazioni, consultare Distribuzione di modelli Java per Decision Optimization.

Promemoria: la creazione di profili Watson Knowledge Catalog di dati non strutturati verrà interrotta

08 settembre 2023

La profilazione di asset di dati non strutturati non sarà più supportata a partire dal 10 ottobre 2023.

Deprecazione dei commenti nei notebook

31 agosto 2023

A partire da oggi non è possibile aggiungere commenti a un notebook dalla barra delle azioni del notebook. Tutti i commenti esistenti sono stati rimossi.

Utilizzare la nuova variabile di ambiente in DataStage

28 agosto 2023

Ora puoi aggiungere la variabile di ambiente APT_SHOW_METRICS ai parametri del flusso dei tuoi flussi DataStage .

Trova rapidamente cataloghi con ordinamento di nome e data

24 agosto 2023

È ora possibile trovare i cataloghi ordinando l'elenco di cataloghi nella pagina Visualizza tutti i cataloghi in base al nome o alla data di creazione. Fare clic sull'intestazione Nome per ordinare alfabeticamente i cataloghi per nome. Fare clic sull'intestazione Data di creazione per ordinare i cataloghi in base alle date ascendenti o discendenti.

Qualità dei dati in sintesi in Watson Knowledge Catalog

22 agosto 2023

Le informazioni sulla qualità dei dati hanno una casa nuova. Per ciascun asset di dati in un catalogo o in un progetto, una pagina Qualità dati viene popolata con informazioni di qualità provenienti da controlli di qualità dei dati predefiniti e regole di qualità dei dati. È possibile visualizzare le dimensioni di qualità dei dati applicabili e i risultati dei singoli controlli di qualità. È possibile eseguire il drill - down nei risultati per ogni controllo o anche nei risultati per ogni colonna.

Per ulteriori informazioni, consultare Qualità dei dati.

Informazioni simili sono disponibili dai risultati dell'arricchimento dei metadati.

Tutta l'analisi della qualità dei dati viene ora eseguita nel contesto dell'arricchimento dei metadati o delle regole di qualità dei dati. Quando si esegue la creazione profili dalla pagina Profilo in un progetto o in un catalogo, la qualità dei dati non viene più analizzata e non viene generato alcun punteggio di qualità dei dati.

Ulteriori miglioramenti della cache disponibili per Watson Pipelines

21 agosto 2023

Sono disponibili ulteriori opzioni per personalizzare le impostazioni del flusso della pipeline. Ora puoi esercitare un maggiore controllo su quando la cache viene utilizzata per le esecuzioni della pipeline. Per i dettagli, consultare Gestione delle impostazioni predefinite.

Aggiornamenti del nome piano per il servizio Watson Machine Learning

18 agosto 2023

A partire da subito, i nomi dei piani vengono aggiornati per il servizio IBM Watson Machine Learning , come segue:

• Il piano v2 Standard è ora il piano Essentials . Il piano è progettato per fornire alla tua azienda le risorse necessarie per iniziare a lavorare con i modelli di base e gli asset di machine learning.

• Il piano Professional v2 è ora il piano Standard . Questo piano fornisce risorse progettate per supportare la maggior parte delle aziende attraverso la creazione di asset per un utilizzo produttivo.

Le modifiche ai nomi dei piani non modificano i termini di servizio. Vale a dire, se sei registrato per utilizzare il piano Standard v2 , ora sarà denominato Essentials, ma tutti i dettagli del piano rimarranno invariati. Allo stesso modo, se sei registrato per utilizzare il piano Professional v2 , non ci sono modifiche oltre alla modifica del nome del piano in Standard.

Per i dettagli su ciò che è incluso con ogni piano, consulta PianiWatson Machine Learning. Per informazioni sui prezzi, trova il tuo piano nella pagina del piano Watson Machine Learning nel catalogo IBM Cloud .

Connetti a più origini dati in DataStage

18 agosto 2023

È ora possibile includere i dati da queste origini dati nei flussi DataStage :

• Cloudera Impala
• Presto

Per l'elenco completo dei connettori DataStage , consultare Origini dati supportate in DataStage.

Connetti ai dati Google BigQuery con ODBC (DataStage)

18 agosto 2023

La connessione ODBC include ora l'origine dati Google BigQuery .

Per un elenco completo delle origini dati disponibili per la connessione ODBC in DataStage, consultare ConnessioneODBC.

Utilizzare le nuove funzioni nello stage DataStage Transformer

8 agosto 2023

• È ora possibile utilizzare le funzioni di data masking, crittografia e regex nello stage Transformer come parte dei flussi DataStage .
• È ora possibile trascinare e rilasciare le colonne nella scheda Output dello stage Transformer.
• È ora possibile modificare in massa le colonne nello stage Transformer dalla scheda Input.

Deprecazione dei commenti nei notebook

7 agosto 2023

Il 31 agosto 2023, non sarà più possibile aggiungere commenti a un notebook dalla barra delle azioni del notebook. Tutti i commenti esistenti che sono stati aggiunti in questo modo verranno rimossi.

Modello di analisi del testo personalizzato (SPSS Modeler)

4 agosto 2023

Per SPSS Modeler, è ora possibile caricare un modello di analisi del testo personalizzato in un progetto. Ciò fornisce una maggiore flessibilità per acquisire ed estrarre i concetti chiave in un modo univoco per il proprio contesto.

Funzionalità avanzate per la valutazione dei modelli con Watson OpenScale

25 luglio 2023

Utilizzare queste nuove funzioni per monitorare e valutare le distribuzioni del modello e interpretare i risultati.

Gestisci relazioni di colonne di asset in un catalogo

14 luglio 2023

Gli amministratori possono ora creare e gestire relazioni di colonne di asset in un catalogo. Le relazioni di colonna possono essere create tra colonne e asset, colonne e risorse utente o tra colonne.

Per aggiungere una relazione di colonna, fare clic su una riga di colonna nella pagina Panoramica di un asset. Nel riquadro laterale, fare clic sul menu di overflow Elementi correlati . Selezionare uno dei tipi di relazioni dal menu a discesa per aggiungere una relazione.

Per ulteriori informazioni sulla creazione di relazioni, vedere Relazioni di asset in un catalogo.

Obsolescenza del supporto di creazione profili per dati non strutturati in Watson Knowledge Catalog

12 luglio 2023

La creazione di profili di asset di dati che contengono dati non strutturati, come documenti Microsoft Word, PDF, HTML e testo semplice, è obsoleta. Il supporto sarà interrotto il 10 ottobre 2023. Fino ad allora, gli asset di dati non strutturati dei tipi supportati continueranno ad essere profilati automaticamente quando vengono aggiunti a un progetto o a un catalogo. A partire dall ' 11 ottobre 2023, gli asset di dati non strutturati appena aggiunti non saranno più profilati. I profili esistenti saranno disponibili mentre i rispettivi asset di dati sono attivi nel progetto o nel catalogo.

Microsoft Azure SQL Database supporta l'autenticazione Azure Active Directory (Azure AD)

14 luglio 2023

Ora è possibile selezionare Active Directory per la connessione Microsoft Azure SQL Database . L'autenticazione Active Directory è un'alternativa all'autenticazione SQL Server . Grazie a questo miglioramento, gli amministratori possono gestire centralmente le autorizzazioni utente per Azure. Per ulteriori informazioni, vedere Microsoft Azure SQL Database connection.

Aggiornamenti ai piani Watson Machine Learning

07 luglio 2023

Tutti i piani di Watson Machine Learning ora includono l'inferenza del modello di base. L'inferenza del modello Foundation è disponibile solo su watsonx.ai. È possibile passare a watsonx.ai e utilizzare il nuovo strumento Prompt Lab o accedere a modelli di base con un notebook. Utilizza la stessa istanza del servizio Watson Machine Learning su watsonx.ai di Cloud Pak for Data as a Service.

Se disponi del piano Watson Machine Learning Lite, puoi utilizzare fino a 25.000 token per l'inferenza del modello di fondazione al mese.

Se disponi del piano Watson Machine Learning v2 Standard o v2 Professional, il tuo account verrà addebitato quando gli utenti del tuo account eseguono l'inferenza del modello di base nel Prompt Lab o nei notebook.

Per i dettagli su come viene tracciata e fatturata l'inferenza del modello di base, vedi il pianoWatson Machine Learning. Per il prezzo dell'inferenza del modello di base, trova il tuo piano nella pagina del pianoWatson Machine Learning nel catalogo IBM Cloud .

Funzionalità Natural Language Processing migliorate in Runtime 23.1

07 luglio 2023

Il runtime 23.1 contiene la libreria Watson Natural Language Processing 4.1 e una nuova serie di modelli preaddestrati. La libreria NLP contiene i seguenti miglioramenti e aggiornamenti:

• Molti modelli inclusi sono ora basati su trasformatori. Questi modelli sono stati addestrati su LLM (Slate large language model), creato da IBM. I modelli sono disponibili in due versioni:
  • Ottimizzato per ambienti solo CPU
  • Per ambienti con GPU o CPU
• Molti modelli inclusi per le diverse attività NLP sono ora basati sul flusso di lavoro invece che sul blocco, quindi puoi applicare i modelli direttamente sul testo di input senza preoccuparti delle fasi di pre - elaborazione.

NLP include un modello di base Slate che puoi utilizzare per ottimizzare le tue attività NLP. Puoi utilizzare il modello Slate o qualsiasi modello basato su transformer da Hugging Face come base per creare i propri modelli con Watson NLP.

Tutti i modelli forniti da IBM sono ora addestrati esclusivamente su dati non distorti con filtri all'avanguardia per odio, pregiudizi e volgarità.

Queste funzioni sono attualmente disponibili nei seguenti ambienti:

• NLP Runtime 23.1 su Python 3.10
• GPU V100 Runtime 23.1 su Python 3.10
• GPU 2xV100 Runtime 23.1 su Python 3.10

È possibile utilizzare questi ambienti per l'elaborazione NLP, ma non per lo sviluppo di modelli generali. Le librerie di data science utilizzate in questi ambienti non sono ancora supportate da Watson Machine Learning.

Per ulteriori informazioni, vedi Watson Natural Language Processing.

Contenuto Data Privacy migliorato in Knowledge Accelerators (Watson Knowledge Catalog)

28 giugno 2023

Knowledge Accelerator for Cross Industry ora ha contenuto Data Privacy che comprende una serie di termini di business classificati e classi di dati per accelerare il rilevamento e la governance delle informazioni personali. Inoltre, sono disponibili regole e politiche sulla privacy dei dati di esempio per descrivere le attività relative al trattamento delle informazioni personali.

I termini di business e le classi di dati hanno classificazioni per guidare l'identificazione delle informazioni personali (PI) e delle informazioni personali sensibili (SPI). È possibile utilizzare l'arricchimento dei metadati in Watson Knowledge Catalog per assegnare i termini di business agli asset di dati importati per identificare gli asset che contengono dati personali.

Vedere IBM Knowledge Accelerator for Cross Industry.

Reporting ora disponibile per asset personalizzati (Watson Knowledge Catalog)

28 giugno 2023

È ora possibile creare query, report e dashboard in base a proprietà definite in modo personalizzato per qualsiasi asset in un progetto o in un catalogo. È possibile definire nuove proprietà personalizzate per gli asset per estendere qualsiasi tipo di asset fornito o personalizzato e quindi creare report basati su queste relazioni. Ad esempio, è possibile creare un report sulle regole di qualità dei dati e sulle relazioni delle risorse utente per estrapolare la precisione dei propri dati. Per ulteriori informazioni, consultare Impostazione della creazione di report.

Miglioramenti nella creazione di report per regole di qualità dei dati (Watson Knowledge Catalog)

28 giugno 2023

È ora possibile monitorare regole di qualità dei dati nei modi seguenti:

• Ricevere e gestire report sui problemi di qualità dei dati per ciascun asset di dati in un catalogo o in un progetto.
• Monitorare la qualità dei dati in corso per gli asset di dati in progetti e cataloghi utilizzando i report per i punteggi di qualità dei dati e i punteggi delle dimensioni di qualità dei dati. Il punteggio di qualità dei dati si basa su una media ponderata dei punteggi delle dimensioni di qualità dei dati. I punteggi delle dimensioni della qualità dei dati si basano sui risultati dei relativi controlli della qualità dei dati.
• Per le regole di qualità dei dati che includono più definizioni di regole, vedere le statistiche di controllo della qualità dei dati (risultati) per definizione di regole nello schema di reporting BI.

Per ulteriori informazioni, consultare Modello dati.

Gestisci i modelli in modo più efficiente con i miglioramenti per AI Factsheets

23 giugno 2023

AI Factsheets ora offre più modi per tenere traccia delle soluzioni per problemi di business, gestire una gamma più ampia di asset, acquisire ulteriori informazioni con allegati di factsheet e generare report migliorati.

Annuncio del supporto per il runtime Python 3.10 Spark 3.3 per notebook (Watson Studio)

23 giugno 2023

Python 3.10 Spark 3.3 è ora supportato come runtime per i notebook. Python 3.9 Spark 3.3 è obsoleto e verrà interrotto il 20 luglio 2023. A partire dal 6 luglio 2023, ti verrà impedito di creare i notebook con un ambiente Python 3.9 Spark 3.3 , ma i notebook esistenti continueranno ad essere eseguiti fino al 30 luglio 2023. Modificare l'ambiente notebook per utilizzare Python 3.10 Spark 3.3 prima che l'ambiente obsoleto venga rimosso. Per i dettagli sugli ambienti notebook, consultare Opzioni di calcolo delle risorse per l'editor del notebook nei progetti.

In arrivo: disponibilità generale della previsione delle anomalie delle serie temporali negli esperimenti AutoAI

15 giugno 2023

Creare un esperimento di previsione delle anomalie delle serie temporali per addestrare un modello in grado di rilevare anomalie o risultati imprevisti, quando il modello prevede i risultati in base a nuovi dati. Questa funzione di AutoAI è attualmente offerta in versione beta e non è supportata per la produzione. Una volta che la funzione è generalmente disponibile e completamente supportata, l'addestramento per gli esperimenti di previsione delle anomalie delle serie temporali consumerà CUH (Capacity Unit Ore) come parte del tuo piano Watson Machine Learning . Per ulteriori dettagli, consultare:

• Creazione di un esperimento di previsione delle anomalie di serie temporali
• PianiWatson Machine Learning

Personalizza i parametri del motore per gli esperimenti Decision Optimization (Watson Studio)

15 giugno 2023

È ora possibile aggiungere un file di impostazioni motore nell'esperimento Decision Optimization . Con questo file, è possibile visualizzare e personalizzare i parametri del motore utilizzati per risolvere il modello in un nuovo editor visivo. È inoltre possibile importare un file di impostazioni motore e ricercare le impostazioni esistenti.

Vedere Impostazioni del motore modelloPython.

Gestire gli eventi del ciclo di vita AI con lo strumento cpdctl

2 giugno 2023

È ora possibile gestire e automatizzare gli asset ospitati in Cloud Pak for Data as a Service utilizzando lo strumento CLI (Command Line Interface) Cloud Pak for Data (cpdctl). Utilizza la configurazione automatica da IBM Cloud per connetterti facilmente ai comandi API cpdctl. Per i dettagli e un esempio, consultare le seguenti risorse:

• Documentazione IBM Cloud Pak for Data Command Line Interface .
• Esportazione di asset di spazio per un esempio di utilizzo di cpdctl per la gestione di asset.
• IBM cpdctl CLI on IBM Cloud post del blog per dettagli sulla connessione a cpdctl da Cloud Pak for Data as a Service.

Trova facilmente i tuoi cataloghi con la ricerca

1 giugno 2023

Con la pagina Cataloghi aggiornata, è ora possibile cercare un catalogo per nome e visualizzare più cataloghi nella pagina per una scansione più semplice.

Promemoria: fine del supporto per Runtime 22.1 su Python 3.9 e R 3.6

15 maggio 2023

IBM Runtime 22.1 su Python 3.9 e R 3.6 verranno rimossi il 15 giugno 2023. Non puoi più creare nuovi notebook o creare ambienti personalizzati utilizzando i runtime 22.1 o R 3.6o addestrare nuovi modelli con le specifiche software Python 3.9 . Aggiorna i tuoi asset e le tue distribuzioni per utilizzare IBM Runtime 22.2 su Python 3.10 o R 4.2 prima del 15 giugno 2023.

• Per i dettagli sulla migrazione di un asset a un framework supportato e alle specifiche software, consultare Gestione di framework e specifiche software.
• Per i dettagli sugli ambienti notebook, consultare Opzioni di calcolo delle risorse per l'editor del notebook nei progetti.
• Per informazioni sulla modifica degli ambienti, consultare Modifica dell'ambiente di un notebook.
• Per i dettagli sulle librerie e sui package per le versioni R, consultare le Note sulla release CRAN.

Introduzione della ricerca chiave - valore per gli utenti avanzati

18 maggio 2023

Utilizzando le coppie key:value nella barra di ricerca, è ora possibile ricercare all'interno delle proprietà dell'asset e della risorsa utente, come la descrizione, i tag, le proprietà personalizzate, i nomi delle colonne e molti altri. Vedere Ricerca di proprietà.

Modifica del nome per la connessione IBM Cloud Compose for MySQL

18 maggio 2023

La connessione IBM Cloud Compose for MySQL è stata ridenominata IBM Cloud Databases for MySQL. Le impostazioni precedenti per la connessione rimangono le stesse. È stato modificato solo il nome della connessione.

Connessioni interrotte

18 maggio 2023

Le seguenti connessioni sono state interrotte e rimosse da Cloud Pak for Data as a Service:

• IBM Db2 Event Store
• IBM Db2 Hosted

La ridenominazione degli asset di dati rinomina anche gli allegati file nei progetti

19 maggio 2023

Quando si modifica il nome degli asset di dati con gli allegati file caricati nel progetto, anche gli allegati file vengono ridenominati. Tuttavia, la modifica del nome degli asset di dati importati dai cataloghi non rinomina alcun allegato. È necessario aggiornare tutti i riferimenti all'asset di dati negli asset basati sul codice, come i notebook, al nuovo nome dell'asset di dati, altrimenti l'asset basato sul codice non verrà eseguito. Visualizzare ulteriori informazioni su Gestione degli asset nei progetti.

Nuove funzionalità UI per la creazione di asset personalizzati e la gestione di proprietà personalizzate per le colonne

11 maggio 2023

I collaboratori del catalogo con il ruolo Amministratore o Editor possono ora completare le seguenti attività dal client web:

• Creare asset personalizzati dal catalogo. Per aggiungere un asset personalizzato, selezionare Asset personalizzato dal menu a discesa Aggiungi a catalogo.
• Gestire le proprietà personalizzate per le colonne degli asset di dati. Per gestire le proprietà personalizzate, selezionare una colonna nella Panoramica di un asset e modificare le proprietà nel riquadro laterale.

Per ulteriori informazioni sulle proprietà personalizzate per gli asset di dati, consultare Personalizza tipi di asset, proprietà e relazioni.

Aggiungere il codice generato dal riquadro Frammenti di codice

04 maggio 2023

È stata aggiunta una nuova icona di frammenti di codice alla barra degli strumenti del notebook. Facendo clic sull'icona, si apre il riquadro dei frammenti di codice da cui è possibile leggere i dati da un file o da un collegamento che è stato aggiunto al progetto. La logica della funzione "Inserisci nel codice" esistente per la creazione del codice che carica i dati in una cella del notebook è stata spostata in Leggi dati. Il precedente riquadro Trova e carica dati ora può essere utilizzato solo per caricare dati in un progetto. Consultare Caricamento e accesso dei dati in un notebook.

Accedi a più dati con la nuova connessione Presto

27 aprile 2023

È ora possibile utilizzare i dati dalle origini dati Presto. Per informazioni, consultare Presto connection.

Approfondisci i dettagli dei risultati di creazione profili (Watson Knowledge Catalog)

20 aprile 2023

È ora possibile accedere alle informazioni di creazione profili dettagliate dall'interno di un arricchimento di metadati o dalla scheda Profilo di un asset in un progetto o in un catalogo. Per ciascuna colonna, visualizzare le informazioni statistiche sui dati della colonna, le informazioni sulle classi di dati, i formati e i tipi di dati e la distribuzione di frequenza dei valori nella colonna. Per le informazioni statistiche, è possibile scegliere tra diversi tipi di visualizzazioni. Per popolare queste visualizzazioni per un profilo esistente, aggiornare il profilo.

Per i dettagli, vedere Dettagli profilo a livello di colonna.

Versioni Python e CPLEX predefinite aggiornate (Decision Optimization)

13 apr 2023

Gli utenti di Python per Decision Optimization sono ora 3.10 e la versione predefinita di CPLEX è 22.1. Queste versioni vengono utilizzate per impostazione predefinita quando si crea un nuovo esperimento. Python 3.9 è obsoleto e verrà presto rimosso. Per aggiornare l'ambiente, consultare Configurazione degli ambienti. Per aggiornare i modelli distribuiti esistenti, vedi Distribuzione del modello.

Miglioramenti alle regole di qualità dei dati (Watson Knowledge Catalog)

13 apr 2023

Ora è anche possibile eseguire le regole di qualità dei dati sugli asset di dati da queste origini dati:

• Amazon S3 (solo file CSV)
• Apache Cassandra
• SAP ASE

Quando si configura una regola di qualità dei dati con bind gestiti esternamente, è ora possibile selezionare del contenuto aggiuntivo per i link di output nel flusso DataStage associato. Per ulteriori informazioni, consultare Creazione di regole dalle definizioni di qualità dei dati.

Nuovo: esperimento di rilevamento delle anomalie delle serie temporali (Beta)

7 aprile 2023

Utilizzare AutoAI per addestrare un modello di previsione delle anomalie delle serie temporali in grado di rilevare anomalie o risultati imprevisti, quando il modello prevede i risultati in base a nuovi dati. Le pipeline candidate del modello generate dall'esperimento vengono classificate in base al livello di prestazioni misurato dalla metrica di ottimizzazione. Salvare un modello come notebook per esaminare il codice o salvare e distribuire un modello per rilevare potenziali anomalie nei nuovi dati. Per i dettagli, vedi Creazione di un modello di previsione delle anomalie delle serie temporali (Beta). Questa funzione è offerta come beta e non è ancora supportata per l'utilizzo in ambienti di produzione.

Filtra l'attività dell'asset in un progetto

6 aprile 2023

Nel riquadro Asset della scheda Panoramica di un progetto, è possibile filtrare gli asset selezionando Per utente o Per tutto utilizzando l'elenco a discesa. Per utente elenca gli asset modificati dall'utente, ordinati in base al più recente nella parte superiore. Per tutti elenca gli asset modificati da altri e anche dall'utente, ordinati per il più recente nella parte superiore.

Aggiornamento a Spark con R 4.2 in Watson Studio

3 aprile 2023

Gli ambienti Azione richiesta Spark R 3.6 per Watson Studio vengono aggiornati a R 4.2. Tutti gli ambienti Spark R 3.6 sono ora obsoleti e verranno rimossi il 15 giugno 2023. A partire dall ' 11 maggio 2023, non è più possibile creare nuovi notebook o nuovi flussi Data Refinery con Spark R 3.6. Inoltre, non sarà possibile creare nuovi ambienti personalizzati Spark R 3.6 . In quel momento, potrebbe essere necessario aggiornare alcune versioni di package e script per i notebook. È necessario aggiornare gli asset e le distribuzioni per utilizzare Spark con R 4.2 prima del 15 giugno 2023.

Consultare Modifica dell'ambiente per un notebook. Per i dettagli sulle librerie e sui package per le versioni R, consultare le Note sulla release CRAN.

Nuovo ambiente Spark con R 4.2 per l'esecuzione dei lavori del flusso Data Refinery

3 aprile 2023

È ora possibile selezionare Spark predefinito 3.3 & R 4.2 quando si seleziona un ambiente per un lavoro del flusso Data Refinery . Il nuovo ambiente utilizza le stesse CUH (Capacity Unit Ore) degli altri ambienti predefiniti.

Per informazioni sugli ambienti per Data Refinery, consultare Opzioni di risorse di calcolo per Data Refinery nei progetti.

Azione richiesta La modifica dell'ambiente influisce su due operazioni della GUI. Se si dispone di flussi Data Refinery esistenti che includono queste operazioni GUI, è necessario aggiornare il flusso Data Refinery .

• Suddividi
• Suddividi in token

Per aggiornare un flusso, aprirlo, salvarlo. Per i dettagli, consultare Gestione dei flussi Data Refinery.

Crea asset personalizzati da un catalogo

31 marzo 2023

Gli amministratori e gli editori possono ora creare risorse personalizzate all'interno dell'interfaccia utente del catalogo. Per aggiungere un nuovo asset personalizzato, selezionare Asset personalizzato dal menu a discesa Aggiungi al catalogo . Per ulteriori informazioni sugli asset personalizzati, vedi Tipi di asset personalizzati, proprietà e relazioni in Aggiunta di asset a un catalogo (Watson Knowledge Catalog).

Miglioramenti e miglioramenti in Watson Query

29 marzo 2023

Watson Query è stato aggiornato per fornire le seguenti funzionalità:

• Con la virtualizzazione asincrona, è possibile visualizzare i dettagli dello stato di un lavoro di virtualizzazione in qualsiasi momento nella pagina Dati virtualizzati . Se le tabelle virtualizzate sono grandi e il lavoro impiega più tempo, è possibile lavorare su altre attività, come la virtualizzazione di più tabelle, mentre il lavoro termina.
• Con la pubblicazione e le assegnazioni asincrone nella pagina Dati virtualizzati , è possibile lavorare su altre attività mentre i lavori di pubblicazione e assegnazione terminano.
• È possibile utilizzare i lavori nel client Web per raccogliere statistiche sulle tabelle virtualizzate. Per ulteriori informazioni, vedi Raccolta di statistiche nel client web in Watson Query.
• È possibile visualizzare la cronologia di pubblicazione o assegnazione di un oggetto nella pagina Dati virutualizzati . Fare clic su una riga dell'oggetto dall'elenco per visualizzarne la cronologia di pubblicazione e assegnazione nel pannello di destra della pagina Dati virutualizzati .

Federated Learning funziona su computer Mac con chip serie M

23 marzo 2023

Eseguire gli esperimenti di Federated Learning sui computer M1 Mac e M2 Mac nell'ultimo runtime. Per i requisiti, vedere Configurazione del sistema.

Definire le chiavi composite nei dataset di riferimento (Watson Knowledge Catalog)

17 marzo 2023

È ora possibile specificare più colonne per creare una chiave composita per i dataset di riferimento. Senza una chiave composita, i valori dei dati di riferimento in una serie sono identificati da una stringa univoca nella colonna di codice. Una chiave composita è una combinazione della colonna di codice e fino a 5 colonne personalizzate in un dataset di riferimento. Una chiave composta viene utilizzata per identificare in modo univoco ciascun valore di dati di riferimento. Con una chiave composta, i valori nella colonna di codice non devono più essere univoci. L'unicità è garantita solo quando i valori di tutte le colonne specificate sono combinati. Per i dettagli, consultare Impostazione dei dataset di riferimento.

Crea query, report o dashboard in base a relazioni personalizzate (Watson Knowledge Catalog)

9 marzo 2023

Quando si creano relazioni personalizzate tra gli asset e le risorse utente di governance, è possibile sincronizzarle con il data mart di creazione report di Watson Knowledge Catalog , in modo da creare report. Ad esempio, è possibile utilizzare le relazioni personalizzate per:

• Ottenere analisi della qualità a vari livelli di granularità (per dominio, per metadati, per utente, per team)
• Certificare la qualità dei dati
• Conta il numero di asset che hanno una proprietà di riservatezza specifica

Per informazioni su come creare relazioni personalizzate, consultare Proprietà e relazioni personalizzate per risorse utente di governance e asset di catalogo (Watson Knowledge Catalog).

Per informazioni su come creare report, consultare Impostazione della creazione di report per Watson Knowledge Catalog.

Runtime 22.1 su Python 3.9 obsoleto per Watson Studio e Watson Machine Learning

9 marzo 2023

Azione richiesta IBM Runtime 22.1 su Python 3.9 è ora obsoleto e verrà rimosso il 15 giugno 2023. A partire dall ' 11 maggio 2023, non è più possibile creare nuovi notebook o creare ambienti personalizzati utilizzando i runtime 22.1 . Non sarai inoltre in grado di addestrare nuovi modelli con le specifiche software Python 3.9 . Aggiorna i tuoi asset e le tue distribuzioni per utilizzare IBM Runtime 22.2 su Python 3.10 prima del 15 Giugno 2023:

• Per i dettagli sulla migrazione di un asset a un framework supportato e alle specifiche software, consultare Gestione di framework e specifiche software.
• Per i dettagli sugli ambienti notebook, consultare Opzioni di calcolo delle risorse per l'editor del notebook nei progetti.
• Per informazioni sulla modifica degli ambienti, consultare Modifica dell'ambiente di un notebook.

Esegui regole di qualità dei dati su ulteriori origini dati (Watson Knowledge Catalog)

9 marzo 2023

Ora è possibile eseguire le regole di qualità dei dati sugli asset di dati da queste origini dati:

• IBM Watson Query
• Microsoft Azure Data Lake Storage
• Snowflake

Nuova opzione per il bind delle variabili nelle regole di qualità dei dati (Watson Knowledge Catalog)

9 marzo 2023

Ora è anche possibile utilizzare i parametri del job per collegare le variabili di regola alle colonne di dati e gestire tali parametri centralmente in un progetto. Pertanto, non è necessario aggiornare le regole quando, ad esempio, si desidera modificare il bind in una colonna diversa. Consultare Creazione di regole dalle definizioni di qualità dei dati.

Miglioramenti per AI Factsheets (Watson Machine Learning)

03 marzo 2023

È ora possibile allegare file e immagini a un factsheet. Per i dettagli, consultare Personalizzazione dei dettagli per un foglio informativo. I fogli di calcolo visualizzano anche metriche Watson OpenScale aggiuntive dall'esplicabilità e dai monitor personalizzati. Per i dettagli, consultare Visualizzazione dei fogli di lavoro.

Creare, archiviare e condividere le funzioni di machine learning (Beta) (Watson Studio)

02 marzo 2023

È ora possibile accelerare lo sviluppo dei modelli di machine learning creando e condividendo le funzionalità. Aggiungere un gruppo di funzioni a un asset di dati in un progetto per identificare le funzioni di tale dataset. È possibile condividere le funzioni con l'organizzazione pubblicando l'asset di dati in un catalogo che funge da negozio di funzioni. Consultare Gestione dei gruppi di funzioni.

Gestisci relazioni personalizzate (Watson Knowledge Catalog)

24 febbraio 2023

Ora è possibile gestire le relazioni personalizzate tra gli asset del catalogo e le risorse di governance nella pagina Panoramica di un asset.

Per informazioni su come creare relazioni personalizzate, consultare Proprietà e relazioni personalizzate per risorse utente di governance e asset di catalogo (Watson Knowledge Catalog).

Data Refinery L'operazione di calcolo funziona sulle colonne Data

17 febbraio 2023

È ora possibile utilizzare l'operazione Calcola sulle colonne del tipo di dati Data per aggiungere o sottrarre i valori del giorno o del mese.

Per informazioni sulle operazioni GUI, consultare Operazioni GUI in Data Refinery.

Nuova libreria per accedere agli asset del progetto in Watson Studio

17 febbraio 2023

La libreria ibm-watson-studio-lib contiene una serie di funzioni che consentono di interagire con i progetti e gli asset di progetti Watson Studio . La libreria può essere utilizzata nei notebook creati nell'editor di notebook ed è disponibile per Python e R. È il successore della libreria project_lib . Per i dettagli, vedi Utilizzo di ibm - watson - studio - lib.

"Spark predefinito 3.2 & R 3.6 " ambiente interrotto (Data Refinery)

17 febbraio 2023

L'ambiente Default Spark 3.2 & R 3.6 non sarà più disponibile a partire dal 17 febbraio 2023.

Azione richiesta Se si dispone di lavori di flusso Data Refinery impostati con l'ambiente Default Spark 3.2 & R 3.6 o un ambiente personalizzato che utilizza Spark 3.0, i lavori non riusciranno. Modificare l'ambiente in Default Spark 3.3 & R 3.6 o Default Data Refinery XS o in un ambiente personalizzato che non utilizza Spark 3.0.

Per informazioni sugli ambienti per Data Refinery, consultare Opzioni di risorse di calcolo per Data Refinery nei progetti.

Nuove funzioni per le regole di qualità dei dati (Watson Knowledge Catalog)

16 febbraio 2023

Queste nuove funzionalità sono disponibili:

• Utilizzare più di una definizione di qualità dei dati in una singola regola di qualità dei dati. Inoltre, è possibile includere una singola definizione più di una volta per applicare la stessa definizione a colonne differenti. Per i dettagli, consultare Creazione di regole dalle definizioni di qualità dei dati.
• Scarica l'output della regola come file CSV. Se una tabella di output è definita per la regola, è ora possibile scaricare l'output della regola come file CSV dalla cronologia di esecuzione della regola, ad esempio, per l'utilizzo in un programma di fogli di calcolo.
• Eseguire regole sui dati dalle origini dati Amazon Redshift e Greenplum . Vedi Origini dati supportate per le regole di importazione, arricchimento e qualità dei metadati.
• Esportare e importare gli asset di qualità dei dati. Quando si esporta un progetto sul computer desktop, è ora possibile includere gli asset di qualità dei dati. Consultare Esportazione di un progetto.

Importare gli asset da un progetto o uno spazio in uno spazio esistente (Watson Machine Learning)

09 febbraio 2023

È ora possibile importare uno spazio di distribuzione o un progetto (in formato .zip) in uno spazio di distribuzione esistente. Aggiungere gli asset o aggiornare gli asset esistenti in un spazio. Ad esempio, è possibile sostituire un modello con una versione più recente. Per i dettagli, consultare Importazione di spazi e progetti in spazi esistenti.

Utilizzo di più macro in DataStage

10 febbraio 2023

È possibile aggiungere la macro DSJobController alle proprietà dello stage o nelle funzioni del trasformatore.

La macro agisce come funzione DataStage e genera i dati senza la necessità di argomenti, semplificando l'impostazione di flussi e job DataStage .

Per ulteriori informazioni, consultare Macro.

Utilizzo di più macro in DataStage

06 febbraio 2023

È possibile aggiungere le seguenti macro alle proprietà dello stage o nelle funzioni del trasformatore:

• DSProjectId
• ID DSJobRun
• DSJobId

Le macro agiscono come funzioni DataStage e come dati di output senza la necessità di argomenti, semplificando l'impostazione di flussi e job DataStage .

Per ulteriori informazioni, consultare Macro.

Modifica delle colonne di input negli stage DataStage

20 gennaio 2023

È ora possibile modificare le colonne tramite la scheda di input di uno stage in DataStage. Le modifiche vengono propagate alla fase precedente nel flusso.

Nuove opzioni per l'importazione dei metadati (Watson Knowledge Catalog)

19 gennaio 2023

Per garantire che il catalogo o il progetto di destinazione dell'importazione dei metadati non contenga dati obsoleti, è ora possibile configurare l'importazione per ripulire gli asset di dati che non possono essere reimportati. Selezionare questa opzione per eliminare gli asset che non sono più disponibili nell'origine dati, che sono stati rimossi dall'ambito di importazione o entrambi dalla destinazione di importazione quando l'importazione dei metadati viene rieseguita. Consultare Importazione di metadati.

Esportare i dati dagli esperimenti di Decision Optimization al progetto

18 gennaio 2023

È ora possibile esportare le tabelle nel progetto dalla vista Prepara dati o Esplora soluzione nell'esperimento Decision Optimization . Ciò consente di riutilizzare i dati in altri modelli o servizi. È inoltre possibile esportare i dati utilizzando il client Decision Optimization Python.

Consultare Esportazione dei dati dagli esperimenti di Decision Optimization
.

Casi di utilizzo di Data Fabric aggiornati

12 gennaio 2023

I casi di utilizzo di Data Fabric vengono aggiornati per riflettere meglio il modo in cui si utilizzano i nostri prodotti:

• Integrazione dei dati: questo caso d'uso ora include le pipeline.
• Data governance: questo caso d'uso ora include Match 360.
• Governance AI: questo caso d'uso ora si concentra sul monitoraggio, sulla manutenzione, sull'automazione e sulla gestione dei modelli AI in produzione.
• Data Science e MLOps: questo nuovo caso d'uso spiega come rendere operativa l'analisi dei dati e la creazione di modelli.

Vedere casi di utilizzo di Data fabric.

Personalizza il web browser per supportare il tuo brand

12 gennaio 2023

Come amministratore, è possibile aggiungere nomi di prodotti personalizzati, logo e altri grafici per personalizzare il marchio del browser web per Cloud Pak for Data as a Service.

Consultare Personalizzazione del marchio del browser Web.

Connetti a più origini dati in DataStage

06 gen 2023

È ora possibile includere i dati da queste origini dati nei flussi DataStage :

• Dremio
• SingleStoreDB

Per un elenco completo dei connettori DataStage , consultare ConnettoriDataStage.

Python nativo per gli script in SPSS Modeler

13 dicembre 2022

È ora possibile utilizzare Python nativo per gli script nei nodi Estensione. Richiama le API Python native dagli script per interagire con SPSS Modeler. Per i dettagli, vedi la nuova documentazione Native Python APIs .

Le funzioni di qualità dei dati sono disponibili nella regione di Francoforte

12 dicembre 2022

Le funzioni di qualità dei dati sono ora disponibili nella nostra regione di Francoforte, oltre alla regione di Dallas.

Utilizzare la macro DSFlowName in DataStage

09 dic 2022

È possibile aggiungere la macro DSSFlowName alle proprietà dello stage o nelle funzioni del trasformatore. La macro funge da funzione DataStage e genera dati senza la necessità di argomenti, semplificando l'impostazione dei flussi e dei job DataStage . Quando si specifica questa macro, "DSFlowName" viene sostituito con il nome del flusso al runtime.

Per ulteriori informazioni, consultare Macro.

Gli amministratori dell'account possono partecipare a qualsiasi progetto e visualizzare tutti i progetti con nuove autorizzazioni di ruolo Gestore

09 dic 2022

Come amministratore dell'account, puoi ora partecipare a qualsiasi progetto come Admin e visualizzare tutti i progetti nell'account. Devi assegnare a te stesso il ruolo di Gestore nel servizio IBM Cloud Pak for Data in IBM Cloud IAM per ottenere queste autorizzazioni. Per i dettagli, vedi Gestione di tutti i progetti nell'account.

Configurazione semplificata (Watson OpenScale)

08 dicembre 2022

Quando si configurano le valutazioni di correttezza e l'esplicabilità in Watson OpenScale, è possibile eseguire un notebook personalizzato per generare i file di configurazione. Puoi caricare i file di configurazione in Watson OpenScale per specificare le impostazioni.

Per ulteriori informazioni, consultare Configurazione dei monitor modello.

Carica dati payload (Watson OpenScale)

08 dicembre 2022

Per fornire i dettagli del modello per la configurazione delle valutazioni del modello per le installazioni di produzione, puoi ora utilizzare un file CSV per caricare i dati del payload in Watson OpenScale. Per ulteriori informazioni, vedi Configurazione della valutazione dell'endpoint.

Configura metodi di esplicabilità (Watson OpenScale)

08 dicembre 2022

Quando si configurano le valutazioni del modello in Watson OpenScale, è ora possibile selezionare impostazioni differenti per generare spiegazioni locali e globali:

• Per spiegazioni globali, è possibile utilizzare il metodo SHAP (SHapley Additive exPlanations).
• Per le spiegazioni locali, è possibile utilizzare il metodo SHAP o il metodo LIME (spiegazioni indipendenti dal modello interpretabile locale).

Per ulteriori informazioni, consultare Configurazione dell'esplicabilità.

Nuove metriche di correttezza (Watson OpenScale)

08 dicembre 2022

Puoi ora configurare le seguenti metriche di correttezza in Watson OpenScale:

• Differenza di parità statistica
• Differenza odds media
• Differenza odds assoluti media
• Differenza tasso di falsi negativi
• Differenza tasso di falsi positivi
• Differenza tasso di rilevamento falsi
• Differenza tasso di omissione falsi
• Differenza tasso di errore

Per ulteriori informazioni, consultare Panoramica delle metriche di correttezza.

I runtime dell'ambiente RStudio utilizzano R 4.2

08 dicembre 2022

Tutti i modelli di ambiente RStudio predefiniti ora utilizzano R 4.2. Per i dettagli, vedere Opzioni di calcolo delle risorse per RStudio nei progetti .

Nuove funzionalità di query estese Watson Knowledge Catalog

08 dicembre 2022

È ora possibile creare report personalizzati su:

• Dati flusso di lavoro
• Importazioni di metadati
• Creazione profili utente
• Arricchimento dei metadati

Ad esempio, per garantire la qualità delle assegnazioni termine automatiche per i dataset e le colonne rilevati, è possibile creare un report per elencare i termini assegnati e rifiutati per i dataset e le colonne.

Per ulteriori informazioni sulla creazione di report personalizzati, vedi Configurazione della creazione di report per Watson Knowledge Catalog.

Le regole di qualità dei dati vengono applicate a Cloud Pak for Data as a Service (Watson Knowledge Catalog)

09 dic 2022

Le funzioni di qualità dei dati sono ora disponibili nella regione di Dallas. Per poter utilizzare queste funzioni, hai bisogno del servizio DataStage e del servizio Watson Knowledge Catalog .

Identificare i problemi di qualità dei dati valutando i dati rispetto alle dimensioni di qualità dei dati comuni. Le definizioni e le regole di qualità dei dati sono ora disponibili come asset nei progetti:

• Progettare ed eseguire le regole di qualità dei dati sui dati da una varietà di sorgenti.
• Automatizza i controlli di qualità per monitorare le modifiche della qualità dei dati nel tempo.
• Identificare i record nei dati che non soddisfano i criteri di qualità definiti e richiedono una correzione.

Vedi Gestione della qualità dei dati.

Supporto Python 3.10 e altri miglioramenti di Decision Optimization (Watson Studio)

08 dicembre 2022

Python 3.10 è ora supportato negli esperimenti Decision Optimization in Watson Studio e per la distribuzione in Watson Machine Learning. La versione predefinita rimane Python 3.9. Consultare Configurazione degli ambienti e Distribuzione del modello.

Per notebook DOcplex, è ora disponibile il nuovo Runtime 22.2 con Python 3.10 e CPLEX 22.1 .

È ora possibile cercare le impostazioni del motore OPL negli esperimenti Decision Optimization in Watson Studio utilizzando le nuove funzionalità di filtri. Vedere Impostazioni OPL.

Nuova autorizzazione gestisci risorse utente di governance

09 dic 2022

È possibile concedere l'autorizzazione Gestisci risorse utente di governance per consentire agli utenti di visualizzare tutte le risorse utente di governance in tutte le categorie, indipendentemente dal fatto che gli utenti siano o meno collaboratori in tali categorie. Con questa autorizzazione, gli utenti possono anche eseguire tutte le chiamate API per le risorse di governance.

Quando si concede questa nuova autorizzazione, è necessario concedere anche le autorizzazioni Gestisci categorie e Accedi alle risorse di governance contemporaneamente se si desidera che gli utenti controllino completamente le risorse di categoria e di governance.

Per ulteriori informazioni, consulta Ruoli utente e autorizzazioni per Watson Knowledge Catalog e Watson Studio.

Crittografia omorfa per l'apprendimento federato

07 dicembre 2022

È ora possibile applicare la crittografia FHE (Fully Homomorphic Encryption) in IBM Federated Learning per framework di modelli selezionati e architettura di computer. Con FHE, è possibile aggiungere un livello aggiuntivo di sicurezza e privacy quando si utilizza Federated Learning per addestrare il proprio modello codificando le informazioni del modello inviate all'aggregatore. Per ulteriori informazioni, consultare Applicazione della codifica.

Consulta il nostro blog per ulteriori informazioni.

Il connettore JDBC viene automaticamente convertito in connessione della piattaforma quando viene migrato al moderno DataStage

2 dicembre 2022

Quando si migra un job da DataStage tradizionale alla versione moderna, il job potrebbe contenere un'origine o una destinazione che dispone di un connettore JDBC . Lo stage viene automaticamente convertito nella rispettiva connessione della piattaforma su Cloud Pak for Data as a Service quando migri un lavoro di questo tipo.

Per ulteriori informazioni, vedi Migrazione dei job DataStage.

Supporto per IBM Cloud App ID per alcuni servizi

1 dicembre 2022

Alcuni servizi in Cloud Pak for Data as a Service supportano IBM Cloud App ID per integrare i registri utente del cliente per l'autenticazione utente. Configuri App ID su IBM Cloud e fornisci quindi un alias alle persone nella tua organizzazione per accedere a Cloud Pak for Data as a Service. Questa release beta supporta Watson Studio, Watson Knowledge Catalog, Watson Machine Learning, Watson OpenScalee Watson Query. Altri servizi non sono stati testati. Vedi Configurazione di IBM Cloud App ID (beta).

Miglioramenti e miglioramenti in Watson Query

30 novembre 2022

Watson Query è stato aggiornato per fornire le seguenti funzionalità:

• In Data virtualization > User management, puoi ora aggiungere un utente di Watson Query utilizzando il suo App ID e l'indirizzo email invece di un IBMid. Per ulteriori informazioni, vedi Configurazione di IBM Cloud App ID (beta).
• La condivisione degli oggetti virtualizzati è più rapida e semplice. Quando si virtualizzano gli oggetti, è possibile assegnare gli oggetti a più progetti ed è possibile pubblicare gli oggetti in un catalogo, tutto in un unico passo.
• Quando il processo di unione sta impiegando molto tempo, è possibile annullare l'anteprima e migliorare le prestazioni della query prima di unire le tabelle virtuali. Per ulteriori informazioni, vedi Miglioramento delle prestazioni della query in Watson Query.
• Se il tuo piano lite sta scadendo a breve, Watson Query ti avvisa del numero di giorni rimanenti. Quando il tuo piano scade, non puoi utilizzare il servizio Watson Query .

Nuova release Runtime 2022 per Python 3.10 e R 4.2

17 novembre 2022

Puoi ora utilizzare gli ambienti Runtime 22.2 , che includono i framework di data science più recenti su Python 3.10 e R 4.2, per eseguire notebook Watson Studio Jupyter, addestrare modelli ed eseguire distribuzioni Watson Machine Learning . Gli ambienti notebook con R 3.6 sono ora obsoleti. Aggiornare gli asset R e le distribuzioni per utilizzare Runtime 22.2 di conseguenza:

• Per informazioni sulla release Runtime 22.2 e sugli ambienti inclusi per Python 3.10 e R 4.2, vedere Opzioni di calcolo delle risorse per l'editor del notebook nei progetti.
• Per i dettagli sui framework di distribuzione, vedi Gestione di framework e specifiche software.

Spark 3.3 sostituisce Spark 3.2 per Watson Studio e Watson Machine Learning

16 novembre 2022

Spark 3.3 è ora supportato per Watson Studio e Watson Machine Learning. Spark 3.2 è obsoleto come framework di machine learning, ambiente notebook e runtime RStudio. Aggiornare gli asset per utilizzare invece Spark 3.3 . Il supporto per gli asset di formazione con Spark 3.2 sarà interrotto il 4 gennaio 2023. Il supporto per la distribuzione e il calcolo del punteggio dei modelli con Spark 3.2 sarà interrotto il 16 febbraio 2023 e le distribuzioni esistenti che utilizzano le specifiche Spark 3.2 verranno rimosse. Per i dettagli sulla migrazione di un asset a un framework supportato e alle specifiche software, consultare Gestione di framework e specifiche software. Per i dettagli sugli ambienti notebook, consultare Opzioni di calcolo delle risorse per l'editor del notebook nei progetti.

Perfezionare i dati da un foglio di lavoro Excel selezionato in una connessione o in un asset di dati connesso (Data Refinery)

18 novembre 2022

Se si dispone di un file Excel con più fogli di lavoro in una connessione o in un asset di dati connesso, è possibile selezionare il singolo foglio di lavoro di dati in Data Refinery. In precedenza era stato letto solo il primo foglio di lavoro.

Gestisci impostazioni per regole di protezione dati (Watson Knowledge Catalog)

11 novembre 2022

È ora possibile avere un maggiore controllo su come vengono applicate le regole di protezione dei dati. È possibile impostare il seguente comportamento:

• Impostare la convenzione di accesso ai dati della regola per controllare se l'accesso ai dati è consentito o negato per impostazione predefinita.
• Impostare l'azione della regola e la precedenza di mascheramento per determinare in che modo più regole combinano diverse azioni e metodi di mascheramento in una singola decisione.

Vedi Gestione delle impostazioni delle regole.

Utilizzare le nuove funzioni nello stage DataStage Transformer

11 novembre 2022

Puoi ora utilizzare le funzioni UrlEncode e UrlDecode nello stage Transformer come parte dei tuoi flussi DataStage . Per l'elenco completo delle funzioni disponibili, vedere Funzione di trasformazione parallela.

Utilizzare i trigger nello stage DataStage Transformer

11 novembre 2022

È ora possibile utilizzare la scheda Trigger per selezionare le routine da eseguire in punti di esecuzione specifici quando lo stage Transformer viene eseguito in un lavoro di DataStage . Le routine integrate sono SetCustomSummaryInfo e SetUserStatus. Per ulteriori informazioni, vedi Trigger nello stage Transformer.

Pianificazione dell'implementazione della governance dei dati (Watson Knowledge Catalog)

10 novembre 2022

Ora è possibile comprendere come pianificare l'implementazione della governance dei dati con Watson Knowledge Catalog, incluse le scelte che si hanno, le implicazioni di tali scelte e come tali scelte influenzano l'ordine delle attività di implementazione. Vedere Pianificazione dell'implementazione della governance dei dati.

Contrassegna un progetto come sensibile

10 novembre 2022

Come Amministratore, è possibile contrassegnare un progetto come sensibile quando si crea il progetto. Contrassegnare un progetto come sensibile impedisce ai membri di un progetto di spostare gli asset di dati al di fuori del progetto. Non è possibile contrassegnare il progetto come sensibile dopo la creazione del progetto. Per i dettagli, consultare Come contrassegnare un progetto come sensibile.

Lo strumento per la Data Privacy avanzata viene ridenominato in flusso di mascheramento (Watson Knowledge Catalog)

07 novembre 2022

Per eseguire flussi di mascheramento che creano asset di dati mascherati permanentemente, selezionare l'opzione Flusso di mascheramento nella pagina Nuovo asset . Vedere Masking data with Masking flow.

Nuove opzioni disponibili per il connettore Apache HDFS (DataStage)

11 novembre 2022

Utilizzare le nuove propriet ... del connettore Apache HDFS specifiche per DataStage. Queste proprietà forniscono più funzioni e un controllo granulare dell'esecuzione del flusso, simile ai connettori "ottimizzati". Selezionare Utilizza proprietà DataStage nel riquadro delle proprietà.

Miglioramento delle prestazioni per l'operazione della GUI della colonna di suddivisione nei flussi che utilizzano asset di dati di grandi dimensioni (Data Refinery)

04 novembre 2022

L'operazione Suddividi colonna è stata migliorata per lavorare più rapidamente su asset di dati di grandi dimensioni.
Azione richiesta Se si dispone di flussi Data Refinery esistenti che utilizzano l'operazione Suddividi colonna , è necessario aggiornare i flussi. Per aggiornare un flusso, aprirlo, salvarlo ed eseguire un lavoro per il flusso. Per i dettagli, consultare Gestione dei flussi Data Refinery.

Importa in batch gli asset di dati connessi

03 novembre 2022

È ora possibile importare più asset di dati connessi dalla stessa connessione contemporaneamente. Per i dettagli, consultare Aggiunta di dati da una connessione a un progetto.

Aggiornamenti dell'ambiente GPU per Watson Studio

27 ottobre 2022

Siamo entusiasti di annunciare che Watson Studio ora supporta le GPU NVIDIA V100 per potenziare i suoi ambienti di runtime nella regione di Dallas. La GPU V100 offre prestazioni che sono di ordine di grandezza più veloci rispetto alle generazioni precedenti, consentendo di supportare in modo efficiente le attività di calcolo parallelo e AI avanzate. I nuovi ambienti GPU sono disponibili nelle seguenti due configurazioni con calcolo e memoria accelerati:

• 40 vCPU + 186 GB + 1 NVIDIA V100 (1 GPU)
• 80 vCPU + 372 GB + 2 NVIDIA V100 (2 GPU)

Inoltre, gli ambienti GPU NVIDIA K80 sono ora obsoleti. Non sarai in grado di creare nuovi ambienti K80 dal 18 novembre 2022 in poi e gli ambienti K80 saranno completamente rimossi l'8 dicembre 2022. Consultare Modifica dell'ambiente di un blocco note per selezionare un altro ambiente per l'asset.

Miglioramenti alla gestione delle impostazioni di notifica

27 ottobre 2022

Puoi ora selezionare Non disturbare per disattivare le notifiche di push che appaiono brevemente sullo schermo e continuare a visualizzare il numero di notifiche sul campanello. Per selezionare Non disturbare, fare clic sull'icona del campanello di notifica e quindi fare clic sull'icona delle impostazioni. Consultare Gestione delle impostazioni per ulteriori dettagli sulle impostazioni di notifica.

Nuove funzionalità aggiunte alla libreria di elaborazione del linguaggio naturale Watson

27 ottobre 2022

Due nuovi componenti (blocchi) che incapsulano l'estrazione di concetti DBPedia e le relazioni tra due entità dai dati di input sono ora inclusi nella libreria Watson Natural Language Processing. Inoltre, l'estrazione dell'entità contiene ora l'estrazione delle informazioni PII. Per i dettagli, vedi Watson Natural Language Processing.

Nuovo ambiente Spark 3.3 per l'esecuzione dei lavori del flusso Data Refinery

28 ottobre 2022

È ora possibile selezionare Spark predefinito 3.3 & R 3.6 quando si seleziona un ambiente per un lavoro di flusso Data Refinery . L'ambiente Spark predefinito 3.3 & R 3.6 include miglioramenti da Spark. Il nuovo ambiente utilizza le stesse CUH (Capacity Unit Ore) degli altri ambienti predefiniti.

Per informazioni sugli ambienti per Data Refinery, consultare Opzioni di risorse di calcolo per Data Refinery nei progetti.

Interfaccia utente degli spazi migliorata per migliorare la produttività

Gli spazi sono potenziati per allinearsi più strettamente con l'organizzazione degli asset nei progetti. Esplora l'organizzazione potenziata degli asset, il flusso di importazione degli asset, la navigazione migliorata e la guida integrata, tutto progettato per semplificare e rendere più efficiente il lavoro e la collaborazione in uno spazio. Per i dettagli, Spazi di distribuzione.

Personalizzare i template di report per AI Factsheets

20 ottobre 2022

Se i modelli di report predefiniti forniti con AI Factsheets non soddisfano le proprie necessità, è possibile scaricare un modello di report predefinito, personalizzarlo in base alle proprie esigenze e caricare il nuovo modello. Attualmente, devi utilizzare l'API AI Factsheets per scaricare il modello, ma puoi caricarlo dall'IU di inventario del modello. Consultare Generazione di report per fogli di calcolo e voci di modelli.

Supporto per sequenze di database Oracle in DataStage

21 ottobre 2022

È ora possibile utilizzare le sequenze di database Oracle negli operatori Surrogate Key Generator, Lentamente Changing Dimension e Transformer. La password per la connessione Oracle deve essere un parametro codificato.

Per ulteriori informazioni, consultare Aggiornamento del file di stato, Chiavi surrogate in uno stage DataStage Lentamente Changing Dimension, Scheda Chiave surrogatae Creazione e utilizzo di parametri e serie di parametri.

Filtra righe con regole di protezione dati

21 ottobre 2022

È ora possibile specificare che l'azione per una regola di protezione dati filtri le righe dall'asset di dati interessato. È possibile includere o escludere le righe in base ai valori in una colonna specificata nello stesso asset o in un asset di riferimento. Per i dettagli, consultare Filtro delle righe.

Personalizzare l'ambito di apprendimento per l'assegnazione dei termini basata su ML nell'arricchimento dei metadati (Watson Knowledge Catalog)

21 ottobre 2022

Ora è possibile determinare a livello di progetto se i propri modelli per l'assegnazione di termini basati su ML vengono addestrati dagli asset nel progetto o da un catalogo di propria scelta.

Vedi Impostazioni di arricchimento predefinite.

Acquisire meglio le modifiche dei dati tramite un campionamento migliorato nell'arricchimento dei metadati (Watson Knowledge Catalog)

21 ottobre 2022

Quando imposti il campionamento personalizzato per l'arricchimento dei metadati, puoi ora scegliere tra il campionamento sequenziale e casuale. Inoltre, è possibile scegliere di includere una determinata percentuale di righe della tabella nel campione anziché un numero fisso di righe. Il campionamento casuale è disponibile solo per gli asset di dati provenienti da origini dati che supportano tale metodo di campionamento.

Per i dettagli, consultare Arricchimento degli asset di dati.

Modifica del nome per la connessione IBM Data Virtualization

21 ottobre 2022

La connessione IBM Data Virtualization è stata rinominata in IBM Watson Query. Le impostazioni precedenti per la connessione rimangono le stesse. È stato modificato solo il nome della connessione.

Modifica del nome per il connettore IBM Data Virtualization (DataStage)

21 ottobre 2022

Il connettore IBM Data Virtualization nell'area di disegno DataStage è stato ridenominato in IBM Watson Query. Le impostazioni precedenti per il connettore rimangono le stesse. È cambiato solo il nome del connettore.

Termini di business predefiniti per i dati personali (Watson Knowledge Catalog)

21 ottobre 2022

Per i nuovi account in Cloud Pak for Data as a Service , i termini di business predefiniti dei piani Lite e Standard sono disponibili nella categoria Knowledge Accelerator Sample Personal Data. Per ulteriori informazioni, consultare Termini di business predefiniti.

Le anteprime degli asset sono più attuali

14 ottobre 2022

Le anteprime degli asset vengono ora aggiornate più spesso per impostazione predefinita. In precedenza, le anteprime degli asset venivano aggiornate ogni 10 giorni. Ora, le anteprime degli asset vengono aggiornate ogni giorno. È possibile aggiornare manualmente l'anteprima di un asset in qualsiasi momento. Vedere Anteprime asset.

Personalizza i parametri del motore per gli esperimenti Decision Optimization (Watson Studio)

13 ottobre 2022

È ora possibile aggiungere il file di impostazioni del motore OPL nell'esperimento Decision Optimization . Ciò consente di visualizzare e personalizzare i parametri del motore utilizzati per risolvere il modello in un nuovo editor visivo. È anche possibile importare impostazioni OPL esistenti.

Vedere Impostazioni motore.

Visualizza metadati degli asset bloccati nei cataloghi

13 ottobre 2022

Gli utenti a cui viene negato l'accesso agli asset da una regola di protezione dati possono ora visualizzare i metadati degli asset. Ad esempio, quando gli utenti fanno clic su un asset bloccato in un catalogo, ora possono visualizzare la descrizione, i termini assegnati, le proprietà personalizzate, le relazioni e i nomi colonna dell'asset bloccato.

Concentrati sui cataloghi che contano con l'ambito delle risorse

14 ottobre 2022

Con l'ambito delle risorse, è possibile limitare i cataloghi visualizzati a quelli di cui si è proprietari e quelli condivisi con l'utente all'interno dell'account del catalogo. Passare alle impostazioni dell'account per abilitare l'ambito della risorsa per gli account esistenti. I nuovi account utilizzeranno l'ambito delle risorse per impostazione predefinita. Per gli account di catalogo che hanno l'ambito delle risorse abilitato, gli utenti federati possono collaborare solo se sono invitati da un amministratore.

Connetti a una nuova origine dati in DataStage: Elasticsearch

14 ottobre 2022

È ora possibile includere i dati da un'origine dati Elasticsearch nei flussi DataStage .

Per un elenco completo dei connettori DataStage , consultare ConnettoriDataStage.

Utilizzare più link di input nel connettore ODBC per DataStage

07 ottobre 2022

È ora possibile utilizzare più link di input sul connettore ODBC e assegnare un'azione diversa a ogni link.

Utilizzare più link di input sul connettore Apache Cassandra per DataStage

07 ottobre 2022

È ora possibile utilizzare più link di input sul connettore Apache Cassandra .

Utilizzare più link di elementi respinti sui connettori Db2, Oraclee ODBC per DataStage

07 ottobre 2022

È ora possibile utilizzare più link di elementi respinti sui connessioni Db2, Oraclee ODBC .

Esperimenti AutoAI con dati uniti obsoleti

06 ottobre 2022

Azione richiesta La funzione sperimentale AutoAI per unire più origini dati per creare un singolo dataset di addestramento è obsoleta. Il supporto per unire i dati in un esperimento AutoAI verrà rimosso il 7 dicembre 2022. Dopo il 7 dicembre 2022, gli esperimenti AutoAI con i dati uniti e le distribuzioni dei modelli risultanti non verranno più eseguiti. Per unire più origini dati, utilizzare uno strumento di preparazione dati come Data Refinery o DataStage per unire e preparare i dati, quindi utilizzare il dataset risultante per l'addestramento di un esperimento AutoAI . Ridistribuire il modello risultante. Per i dettagli, consultare Unione di origini dati.

Assegnare a tutti gli utenti l'accesso Visualizzatore alle connessioni nel Platform assets catalog

30 settembre 2022

Quando crei il Platform assets catalog, devi aggiungere i collaboratori e assegnare loro i ruoli. Ora, invece di assegnare ai singoli utenti il ruolo di Visualizzatore , è possibile aggiungere il gruppo di accesso pubblico come collaboratori e assegnare il ruolo di Visualizzatore al gruppo. È possibile aggiungere il gruppo di accesso pubblico come collaboratore con il ruolo Visualizzatore anche in un Platform assets catalog esistente. Il ruolo Visualizzatore consente agli utenti di trovare le connessioni e utilizzarle nei progetti. Per impostazione predefinita, tutti gli utenti nel tuo account sono membri del gruppo di accesso pubblico. Consultare Creazione del catalogo per le connessioni della piattaforma.

Nuovo stage Lentamente Changing Dimension in DataStage

30 settembre 2022

È ora possibile utilizzare lo stage Lentamente Changing Dimension nei flussi DataStage . Utilizzare lo stage Lentamente Changing Dimension per memorizzare e gestire i dati correnti e cronologici nel tempo. Per ulteriori informazioni, vedere Stage Lentamente Changing Dimension.

Utilizzare la macro del server DStageName in DataStage

30 settembre 2022

È possibile aggiungere la macro DSStagename alle proprietà dello stage o nelle funzioni del trasformatore. La macro funge da funzione DataStage e genera dati senza la necessità di argomenti, semplificando l'impostazione dei flussi e dei job DataStage . Quando si specifica questa macro, "DSStageName" verrà sostituito con il nome dello stage come parte della compilazione del job.

Per ulteriori informazioni, consultare Macro.

Tipi di parametri Boolean ed List disponibili per job DataStage

30 settembre 2022

Nei job DataStage , è possibile utilizzare i tipi di parametro 'Boolean' e 'List '. Si utilizza il tipo di parametro booleano per specificare un valore true o false e il tipo di parametro List per specificare un elenco di valori disponibili per la selezione in un job. Per ulteriori informazioni sui parametri, consultare Creazione e utilizzo di parametri e serie di parametri.

Aggiungere e modificare metadati di colonna per le definizioni di dati in DataStage

30 settembre 2022

Nelle definizioni di dati, è possibile aggiungere e modificare le proprietà dei metadati a livello di colonna. Ad esempio, è possibile impostare proprietà quali il livello del campo, il delimitatore, le virgolette e il tipo di stringa. Per ulteriori informazioni sulle definizioni dei dati, consultare Definizione delle definizioni dei dati.

Copia e incolla flussi secondari in DataStage

30 settembre 2022

È possibile copiare e incollare comodamente i flussi secondari condivisi sia all'interno di un flusso DataStage che tra diversi flussi DataStage nello stesso progetto. Un flusso secondario può essere copiato e incollato come parte di un flusso più grande o come solo il flusso secondario stesso. Per ulteriori informazioni sui flussi secondari, consultare Flussi secondari.

I connettori Oracle, Snowflake e Teradata possono ora avere più link di input, ciascuno con una singola azione

30 settembre 2022

In precedenza i connettori Oracle, Snowflake e Teradata avevano solo un link di input e sono state specificate le proprietà del link nelle proprietà dello stage. Ora i connettori possono avere più link di input e ogni link può avere una proprietà diversa. Questo miglioramento significa che ogni link può avere una singola azione, come la lettura, la scrittura e l'aggiunta. È possibile visualizzare le proprietà cambiando i link nella scheda Input .

IBM Watson Pipelines beta è dal vivo nella regione di Francoforte

26 set 2022

IBM Watson Pipelines è ora attivo nella regione di Francoforte, oltre alla regione di Dallas. Lo strumento fornisce un'interfaccia grafica per orchestrare una pipeline end-to-end di asset dalla creazione alla distribuzione. Per i dettagli, vedi IBM Watson Pipelines.

Obsolescenza degli ambienti notebook con Spark 3.2 in Watson Studio

23 set 2022

Spark 3.2 è obsoleto come runtime dell'ambiente notebook. Aggiorna i tuoi notebook per utilizzare invece ambienti Spark 3.3 .

Per ulteriori informazioni, consultare Opzioni di calcolo delle risorse per l'editor del notebook nei progetti.

Miglioramenti e miglioramenti in Watson Query

21 settembre 2022

Watson Query è stato aggiornato per fornire le seguenti funzionalità:

• È possibile connettersi ai database TM1 che archiviano dati in cubi OLAP multidimensionali utilizzando il tipo di connessione IBM Planning Analytics . Non puoi utilizzare le credenziali CAM come metodo di autenticazione quando crei una connessione a un'origine dati IBM Planning Analytics in Watson Query. Per ulteriori limitazioni, vedi Origini dati supportate in Watson Query.
• È possibile raccogliere statistiche su una tabella virtuale utilizzando il nuovo DVSYS di DVSYS.COLLECT_STATISTICS procedura. Questa procedura sostituisce SYSPROC.NNSTAT e incorpora i seguenti miglioramenti:
  • Raccogliere le statistiche dalle origini dati remote che supportano la raccolta delle statistiche.
  • Include la cardinalità della tabella, il numero di valori null in una colonna di una tabella.
• Puoi virtualizzare i file di testo che contengono intestazioni di colonna nelle origini dati in Cloud Object Storage. Le intestazioni di colonna consentono di classificare i dati nelle colonne per maggiore leggibilità.
  • Per ulteriori informazioni, vedi Creazione di una tabella virtualizzata dai file in Cloud Object Storage in Watson Query.

La Documentation è tradotta in più lingue

19 settembre 2022

Puoi ora visualizzare la documentazione di Cloud Pak for Data as a Service in queste lingue:

• Portoghese (Brasile)
• Cinese semplificato
• Cinese tradizionale
• Ceco
• Francese
• Tedesco
• Italiano
• Giapponese
• Coreano
• Polacco
• Spangnolo
• Turco

La documentazione viene ora tradotta automaticamente ogni settimana. Vedere Supporto lingua.

Fornire un feedback sulla documentazione

16 settembre 2022

È ora possibile fornire un feedback sul contenuto della documentazione. Basta scorrere fino alla fine di qualsiasi pagina e selezionare un'opzione.

Le procedure memorizzate nei flussi DataStage sono supportate per più origini dati

09 settembre 2022

È ora possibile utilizzare le procedure memorizzate nei seguenti connettori:

• Db2 for i
• Db2 for z/OS

Per ulteriori dettagli, consultare Utilizzo delle procedure memorizzate.

Connessioni obsolete

09 settembre 2022

Le seguenti connessioni sono obsolete:

• La connessione a IBM Cloud Databases for MySQL è obsoleta per IBM Cloud. Tutte le istanze su IBM Cloud verranno rimosse dopo il 1st, 2023.
• La connessione IBM Db2 Event Store è obsoleta e verrà rimossa in un futuro aggiornamento di Cloud Pak for Data as a Service.

Nuova esercitazione sulla governance dei dati per la versione di prova di Data fabric

02 settembre 2022

Ora è possibile provare come gestire i dati che sono stati virtualizzati con Watson Query per implementare una soluzione data fabric con il caso d'uso Data governance prendendo questa nuova esercitazione: Gestisci dati virtualizzati

Questa esercitazione è una continuazione di altre tre esercitazioni dal caso di utilizzo Data governance, che richiede Watson Knowledge Catalog e l'esercitazione Virtualizza dati esterni dal caso di utilizzo Data integration, che richiede il servizio Watson Query .

Per ulteriori informazioni su cosa è il data fabric, vedi La soluzione data fabric Cloud Pak for Data as a Service.

Per eseguire questa esercitazione:

• Se sei un nuovo utente, registrati per il caso d'uso di governance dei datie quindi segui l'esercitazione Gestisci dati virtualizzati .
• Se sei un utente esistente di Cloud Pak for Data as a Service, non devi registrarti di nuovo. Puoi provare l'esercitazione Gestisci dati virtualizzati eseguendo il provisioning dei servizi richiesti e completando le esercitazioni prerequisite.

Supporto per la migrazione di oggetti di connessione dati di tipo server Db2 da DataStage tradizionale

02 settembre 2022

DataStage tradizionale supporta gli oggetti di connessione dati di tipo server Db2 . Quando si migrano questi oggetti di connessione dati a DataStagemoderni, essi vengono automaticamente convertiti in oggetti connettore Db2 in modo da poterli ancora utilizzare nei flussi e nei job DataStage .

Utilizzare le nuove funzioni nello stage DataStage Transformer

2 settembre 2022

• È ora possibile utilizzare le funzioni ConvertDatum, NextValidDate, Fold, Fmt e Rmunprint nello stage Transformer come parte dei flussi DataStage . Per l'elenco completo delle funzioni disponibili, vedere Funzione di trasformazione parallela.
• Lo stage Transformer ora supporta le partizioni.
• È ora possibile utilizzare la ricerca type - ahead nello stage Transformer per funzioni, colonne e variabili.

Connetti a più origini dati in DataStage

2 settembre 2022

È ora possibile includere i dati da queste origini dati nei flussi DataStage :

• Cognos Analytics
• IBM Match 360
• SAP IQ

Per un elenco completo dei connettori DataStage , consultare ConnettoriDataStage.

Orchestrare i flussi DataStage con Watson™ Studio Pipelines

2 settembre 2022

Ora puoi creare una pipeline per eseguire una sequenza di flussi DataStage . È possibile aggiungere condizioni, loop, espressioni e script a una pipeline. Per i dettagli, consultare Orchestrazione dei flussi.

Supporto per la migrazione di job di sequenza in DataStage in Watson™ Studio Pipelines

2 settembre 2022

Puoi ora migrare i job di sequenza da DataStage tradizionale a DataStage moderno come flussi di pipeline. Per i dettagli, vedi Migrazione dei job DataStage.

Utilizzare più link di input sul connettore Db2 (ottimizzato) in DataStage

2 settembre 2022

È ora possibile utilizzare più link di input sul connettore (ottimizzato) Db2 e assegnare una singola azione a ciascun link.

Creare lavori per eseguire flussi SPSS Modeler

1 settembre 2022

È ora possibile creare lavori per eseguire flussi SPSS Modeler . Consultare Creazione e gestione di lavori in un progetto e Creazione di lavori in SPSS Modeler.

Aggiungere asset di catalogo dall'interno di un progetto

18 agosto 2022

È ora possibile aggiungere asset di cataloghi a un progetto dall'interno di tale progetto. In precedenza, era necessario aggiungere gli asset del catalogo al progetto da un catalogo. Per i dettagli, consultare Aggiunta di asset di catalogo a un progetto.

Migrazione dei flussi SPSS Modeler precedenti prima del 18 Novembre 2022

18 agosto 2022

Azione richiesta Se si dispone di flussi SPSS Modeler creati prima di gennaio 2019, eseguirne la migrazione aprendoli prima del 18 novembre 2022. Altrimenti, i flussi potrebbero diventare non disponibili.

Esportare i report per le voci e i factsheet del modello (Watson Knowledge Catalog)

19 agosto 2022

Generare un report da un foglio informativo o da una voce di modello in formato PDF, HTML e DOCX in modo da poter condividere o stampare i dettagli su un modello tracciato in un inventario di modelli. Consultare Generazione di report per fogli di calcolo e voci di modelli.

Watson Natural Language Processing è GA! (Watson Studio)

11 agosto 2022

La libreria Watson Natural Language Processing è ora generalmente disponibile.

Utilizza la libreria Watson Natural Language Processing per trasformare i dati non strutturati in dati strutturati, rendendo i dati più semplici da comprendere e utilizzare nei tuoi notebook Python . Questa libreria premium offre accesso immediato a modelli di analisi del testo preaddestrati e di alta qualità in oltre 20 lingue. Questi modelli sono creati, gestiti e valutati per la qualità da esperti di IBM Research e IBM Software per ogni lingua. La libreria Watson Natural Language Processing è ora inclusa nella libreria Decision Optimization in un modello di ambiente premium. Per i dettagli, consultare Watson Natural Language Processing library.

È possibile continuare a utilizzare il template dell'ambiente beta esistente per Natural Language Processing, Default Python 3.8 + Watson NLP XS (beta), fino al 31 agosto. Passare al nuovo template di ambiente, DO + NLP Runtime 22.1 on Python 3.9, per continuare a lavorare. Consultare Modifica degli ambienti nei notebook.

Rimozione del prefisso "IBM" dai modelli di ambiente notebook (Watson Studio)

11 agosto 2022

Il prefisso "IBM" è stato rimosso da tutti i modelli di ambiente IBM Runtime 22.1 . Ad esempio, il modello IBM Runtime 22.1 on Python 3.9 XXS è ora denominato Runtime 22.1 on Python 3.9 XXS. Allo stesso modo, quando si crea il proprio modello, il prefisso "IBM" è stato eliminato dalla versione del software che è possibile selezionare. Per i dettagli, consultare Opzioni di calcolo delle risorse per l'editor del notebook nei progetti.

Accedi ai dati da SingleStoreDB

11 agosto 2022

Utilizzare la nuova connessione SingleStoreDB per accedere ai dati dal servizio di archiviazione e analisi. Per informazioni, consultare SingleStoreDB connection.

L'assegnazione automatica dei termini ora considera i termini rimossi (Watson Knowledge Catalog)

11 agosto 2022

Nei risultati dell'arricchimento dei metadati, gli utenti possono rimuovere i termini da una colonna che ritengono non precisi. Un nuovo modello di machine learning addestrato su tale feedback negativo ora contribuisce al punteggio di affidabilità generale per l'assegnazione automatica dei termini per ridurre le imprecisioni. Vedere Assegnazione termine.

Aggiornamenti a Watson Query

11 agosto 2022

Watson Query ha un nuovo menu di navigazione che semplifica la gestione di più di una serie di dati virtualizzati contemporaneamente. Avvia Watson Query per utilizzare il nuovo menu laterale, i breadcrumb aggiornati e un'interfaccia di scalabilità migliorata per piani aziendali.

Guarda i video usando picture-in-picture

05 agosto 2022

Gli argomenti della Documentation con i video incorporati sono migliorati! Quando il video è in riproduzione, puoi scorrere il resto della pagina e vedere ancora il video in modalità immagine - in - immagine. Questo ti permette di guardare il video mentre stai completando i passaggi in un tutorial. È inoltre possibile fare clic sulle date / ore per visualizzare un'anteprima dell'attività successiva in modalità immagine - in - immagine.

Immagine animata Sospendi

Riproduci immagine animata

Prova le esercitazioni di data fabric per vedere il video immagine - in - immagine in azione!

Nuove funzionalità e comportamenti API

01 agosto 2022

L'API degli asset di dati IBM Watson per l'assegnazione dei ruoli include i seguenti miglioramenti:

• È possibile assegnare gruppi di utenti come membri asset in massa.
• È possibile specificare i ruoli dell'editor e del visualizzatore asset quando si assegnano i membri dell'asset.
• È possibile assegnare più proprietari di asset e un creatore di asset a un asset.
• Quando si aggiunge un asset a un progetto o si pubblica o si promuove un asset, si diventa il creatore dell'asset e l'elenco dei proprietari dell'asset nell'asset di origine viene conservato nell'asset di destinazione.

Accesso semplificato alle novità

26 luglio 2022

Puoi ora passare alle novità dal riquadro nell'area di benvenuto della home page di Cloud Pak for Data as a Service .

Maggiore flessibilità per le tabelle dati e le estensioni Python negli esperimenti Decision Optimization (Watson Studio e Watson Machine Learning)

28 luglio 2022

È ora possibile modificare i tipi di dati (numero o stringa) delle colonne della tabella nella vista Prepara dati dell'esperimento Decision Optimization . Questi tipi verranno utilizzati quando si salva lo scenario come modello per la distribuzione.

Consultare Preparazione della vista dati.

Puoi ora aggiungere estensioni Python ai tuoi ambienti di esperimento Decision Optimization in modo da poter includere ulteriori librerie Python .

Consultare Configurazione degli ambienti.

Modifica nome per la connessione IBM SQL Query

22 luglio 2022

La connessione IBM SQL Query è stata ridenominata IBM Cloud Data Engine. Le impostazioni precedenti per la connessione rimangono le stesse. È stato modificato solo il nome della connessione.

Visualizza i tuoi dati con le visualizzazioni Dataview

22 luglio 2022

Ora è possibile utilizzare le visualizzazioni Dataview per esplorare i dati da diverse prospettive in modo da poter identificare pattern, connessioni e relazioni per comprendere rapidamente grandi quantità di informazioni.

Per creare e utilizzare le visualizzazioni nel proprio progetto, si seleziona un asset di dati dalla scheda Asset e si fa clic sulla scheda Visualizzazione . Selezionare un tipo di grafico e creare e salvare la visualizzazione. Le visualizzazioni Dataview salvate vengono elencate come asset di visualizzazione nel progetto. I grafici sono generati in base a un insieme di dati di esempio di un massimo di 5000 record.

Per i dettagli, consultare Visualizzazione dei dati in Data Refinery.

Aggiungere più facilmente le relazioni tra gli asset

20 luglio 2022

Quando si aggiunge una relazione tra gli asset in un catalogo, è ora possibile trovare facilmente l'asset di destinazione:

• È possibile filtrare per spazio di lavoro (catalogo, progetto o spazio di distribuzione) o per tipo di asset.
• È possibile ricercare gli asset per nome.
• Nella pagina dell'asset in un catalogo, la sezione per relazioni è ora denominata Asset correlati.

Per i dettagli, consultare Aggiunta di relazioni tra asset.

Crea relazioni tra asset tra cataloghi, progetti e spazi

20 luglio 2022

È ora possibile creare e modificare le relazioni tra gli asset in diversi cataloghi, progetti e spazi a cui si ha accesso. Con il foglio di lavoro delle nuove relazioni di asset, è possibile cercare gli asset al di fuori del catalogo corrente con filtri per il tipo di asset e la collocazione dell'asset.

Aggiungere funzioni di supporto per migliorare le previsioni del modello di serie temporali AutoAI

15 luglio 2022

Quando si crea un esperimento di serie temporali AutoAI , è ora possibile specificare funzioni di supporto (o esogene) per migliorare la previsione. Ad esempio, in un esperimento di serie temporali che prevede l'utilizzo dell'energia, è possibile addestrare il modello a considerare funzioni di supporto come le temperature giornaliere per rendere la previsione più accurata. Se si conosce il valore futuro per una funzione di supporto, è possibile fornirlo come input quando si distribuisce il modello. Ad esempio, se si stanno prevedendo le vendite di magliette, è possibile includere dati futuri su vendite e promozioni che potrebbero influenzare la previsione. Per i dettagli su come includere le funzioni di supporto nell'esperimento di serie temporali, vedere Creazione di un esperimento di serie temporali.

Interfaccia di test migliorata per le distribuzioni online

15 luglio 2022

Quando si crea una distribuzione online per un modello, sono stati migliorati i metodi per fornire i dati di input dalla scheda Test della distribuzione. Sono inclusi:

• Immettere i dati direttamente nel modulo
• Scarica un modello CSV, immetti valori e carica i dati di input
• Caricare un file contenente dati di input dal file system locale o dallo spazio
• Passare alla scheda JSON e caricare o immettere i dati di input come codice JSON

Per i dettagli, consultare Creazione di una distribuzione online.

Active Directory supportato per la connessione Microsoft SQL Server

11 luglio 2022

È ora possibile selezionare Active Directory per l'autenticazione Microsoft SQL Server . Questo miglioramento consente di sfruttare le credenziali memorizzate in un database di account NTLM invece che in Microsoft SQL Server. Per informazioni, consultare Microsoft SQL Server connection.

Utilizzare l'assistenza in - app per trovare informazioni nella documentazione

08 luglio 2022

La nuova assistenza in - app fornisce articoli consigliati nella documentazione in base alla pagina visualizzata nel prodotto. Non è necessario ricercare la documentazione in una scheda o in una finestra separata. L'assistenza lo farà per voi. Aprire l'assistenza dal banner superiore . Chiudere e aprire l'assistenza quando si passa a una nuova pagina per visualizzare gli articoli consigliati aggiornati. È inoltre possibile immettere i termini di ricerca per trovare rapidamente le informazioni, avviare i tour, se applicabile, e accedere ai link per il supporto aggiuntivo.

Aggiornamenti più semplici per i servizi di data fabric

07 luglio 2022

Puoi ora aggiornare rapidamente i servizi Cloud Pak for Data inclusi nei casi di utilizzo del data fabric. Fai semplicemente clic su Acquista nel pannello di controllo ed è possibile visualizzare un elenco dei tuoi servizi fabric di dati di cui è stato eseguito il provisioning e il relativo piano corrente. Selezionare i servizi che si desidera aggiornare e selezionare un piano. Puoi anche visualizzare un riepilogo dei prezzi per ogni servizio, quindi aggiornarli tutti in un unico passo. Per istruzioni sull'aggiornamento, vedi Acquisto dei servizi Cloud Pak for Data.

L'ambiente "Spark predefinito 3.0 & R 3.6" è stato interrotto (Data Refinery)

04 luglio 2022

L'ambiente Default Spark 3.0 & R 3.6 non sarà più disponibile a partire dal 07 luglio 2022.

Azione richiesta Se si dispone di lavori del flusso Data Refinery impostati con l'ambiente Default Spark 3.0 & R 3.6 o un ambiente personalizzato che utilizza Spark 3.0, i lavori avranno esito negativo. Modificare l'ambiente in Default Spark 3.2 & R 3.6 o Default Data Refinery XS o in un ambiente personalizzato che non utilizza Spark 3.0.

Per informazioni sugli ambienti per Data Refinery, consultare Opzioni di risorse di calcolo per Data Refinery nei progetti.

Ulteriori informazioni sul data fabric

30 giugno 2022

Ora è possibile ottenere ulteriori informazioni su come implementare la soluzione data fabric con Cloud Pak for Data as a Service. Vedere Data fabric solution overview. Per sperimentare l'implementazione del data fabric, utilizza le esercitazioni del data fabric.

Monitorare le attività del workflow (Watson Knowledge Catalog)

30 giugno 2022

L'amministratore del workflow può ora visualizzare le metriche per le attività attive. La pagina Stato attività include una panoramica grafica dello stato di proprietà e della data di scadenza per tutte le attività attive. È anche possibile filtrare l'elenco di attività e impostare di nuovo più attività su non richieste contemporaneamente.

Consultare Gestione delle attività del flusso di lavoro.

Nuovo ambiente Spark 3.2 per l'esecuzione dei lavori del flusso Data Refinery

24 giugno 2022

Ora è possibile selezionare Spark predefinito 3.2 & R 3.6 quando si seleziona un ambiente per un lavoro di flusso Data Refinery . L'ambiente Spark predefinito 3.2 & R 3.6 include miglioramenti da Spark. Il nuovo ambiente utilizza le stesse CUH (Capacity Unit Ore) degli altri ambienti predefiniti.

Per informazioni sugli ambienti per Data Refinery, consultare Opzioni di risorse di calcolo per Data Refinery nei progetti.

Nuova specifica software PMML per (Watson Studio e Watson Machine Learning)

23 giugno 2022

Azione richiesta I modelli PMML con spark-mllib_3.0 sono obsoleti ma non verranno rimossi. Le distribuzioni del modello con la specifica obsoleta smetteranno di funzionare il 7 luglio 2022. Creare nuovi modelli PMML con la specifica software pmml-3.0_4.3 oppure aggiornare i modelli pmml esistenti con la specifica software pmml-3.0_4.3 se non sono presenti distribuzioni esistenti. Per i dettagli relativi alla modifica degli ambienti notebook per i modelli PMML, consultare Modifica degli ambienti notebook. Per i dettagli sulla gestione dei framework di distribuzione, consultare Gestione delle specifiche software obsolete.

Nuove traduzioni della documentazione!

22 giugno 2022

La documentazione Cloud Pak for Data as a Service è stata tradotta nelle seguenti lingue:

• Portoghese (Brasile)
• Francese
• Tedesco
• Spangnolo
• Giapponese
• Coreano

È ora possibile passare facilmente da una lingua all'altra quando si visualizza la documentazione. In precedenza, per visualizzare la documentazione in una lingua diversa, si reimpostavano le preferenze del browser. Ora è possibile selezionare la lingua desiderata dal selettore della lingua nella parte inferiore di ogni pagina.

La pubblicazione dei risultati dell'arricchimento è stata semplificata (Watson Knowledge Catalog)

23 giugno 2022

Puoi ora pubblicare i risultati dell'arricchimento senza essere reindirizzato al flusso di pubblicazione del progetto. Dopo la pubblicazione, sei di nuovo nell'IU dei risultati dell'arricchimento e puoi continuare a lavorare lì. Lo Stato pubblicazione per ogni asset viene visualizzato nella scheda Asset dei risultati dell'arricchimento.

Vedi Pubblicazione dei risultati dell'arricchimento.

Migliora l'algoritmo di corrispondenza IBM Match 360 rivedendo le coppie di record

10 giugno 2022

Esaminare coppie di record per addestrare l'algoritmo di corrispondenza IBM Match 360 a decidere quali record vengono messi in corrispondenza in entità di dati master. Durante una revisione della coppia, uno steward di dati confronta i record per determinare se si tratta di una corrispondenza.

Una volta completata la revisione della coppia, IBM Match 360 analizza le risposte e consiglia le modifiche ai pesi e alle soglie dell'algoritmo di corrispondenza. Più coppie si esaminano, migliori saranno le raccomandazioni di ottimizzazione. Un data engineer può quindi decidere se applicare i suggerimenti.

Per informazioni sulle revisioni delle coppie, consultare Personalizzazione e rafforzamento dell'algoritmo di corrispondenza.

Definisci e gestisci le relazioni tra i tuoi record IBM Match 360

10 giugno 2022

Trova nuove connessioni all'interno dei tuoi dati master aggiungendo informazioni di relazione a IBM Match 360. Ora è possibile aggiungere tipi di relazione al proprio modello di dati e quindi caricare in massa gli asset di dati di relazione o definire manualmente le relazioni tra i record. Esplora le relazioni tra i tuoi record per ottenere nuove informazioni sui dati.

Per informazioni sull'utilizzo delle relazioni nei dati master, consultare Esplorazione dei dati di relazione.

Salva e carica le snapshot della configurazione IBM Match 360

10 giugno 2022

Ora è possibile utilizzare le istantanee di configurazione per creare versioni point - in - time delle impostazioni di configurazione dei dati master, incluso il modello di dati e le impostazioni corrispondenti. Caricare un'istantanea per restituire la configurazione dei dati master a una versione precedente oppure condividere le istantanee tra le istanze del servizio per garantire la congruenza.

Per informazioni sull'utilizzo delle istantanee, consultare Salvataggio e caricamento delle istantanee di configurazione dei dati master.

Supporto per Spark 3.2 e obsolescenza di Spark 3.0 per Watson Studio e Watson Machine Learning

01 giugno 2022

Spark 3.2 è ora supportato e Spark 3.0 è obsoleto come framework di machine learning, ambiente notebook e runtime RStudio. Aggiornare gli asset per utilizzare invece Spark 3.2 . Il supporto per gli asset di formazione sarà interrotto il 22 giugno 2022. Il supporto per la distribuzione e il calcolo del punteggio dei modelli verrà interrotto il 7 luglio 2022 e le distribuzioni esistenti che utilizzano le specifiche Spark 3.0 verranno rimosse. Per i dettagli sulla migrazione di un asset a un framework supportato e alle specifiche software, consultare Gestione di framework e specifiche software. Per i dettagli sugli ambienti notebook, consultare Opzioni di calcolo delle risorse per l'editor del notebook nei progetti.

Aggiornamenti di ambiente per Decision Optimization (Watson Studio e Watson Machine Learning)

25 maggio 2022

Azione richiesta È necessario modificare gli ambienti per gli esperimenti e i modelli Decision Optimization in esecuzione in ambienti Python 3.8 e CPLEX 12.10 :

• Python 3.8 è ora rimosso. Devi utilizzare la versione predefinita Python 3.9. Per modificare l'ambiente predefinito per gli esperimenti di Decision Optimization , consultare Selezione di uno scenario differente. Per i modelli distribuiti che utilizzano versioni precedenti, devi aggiornare la versione Python con l'API REST, vedi Modifica della versione di Python per un modello distribuito esistente con l'API REST.
• CPLEX 12.10 è ora rimosso e il suo runtime do_12.10 equivalente non è più supportato. CPLEX 20.1 rimane l'impostazione predefinita e CPLEX 22.1 con il relativo nuovo runtime do_22.1 è ora disponibile. Se hai già distribuito il tuo modello con un runtime CPLEX che non è più supportato, puoi aggiornare il tuo modello distribuito esistente utilizzando l' API REST o la IU.

Arricchimento metadati: assegnare o rimuovere i termini di business o le classi di dati dagli asset selezionati in un'unica operazione (Watson Knowledge Catalog)

26 maggio 2022

Nei risultati dell'arricchimento, è ora possibile assegnare termini di business o rimuoverli da una serie selezionata di asset o colonne contemporaneamente. Per le colonne, è anche possibile assegnare classi di dati o annullarne l'assegnazione da più colonne in una sola volta. Consultare Esecuzione di modifiche di massa alle assegnazioni di termini e classi di dati.

Per aggiungere collaboratori o modificare i ruoli dei collaboratori, gli amministratori del progetto devono appartenere all'account IBM Cloud del creatore del progetto

26 maggio 2022

Se sei un amministratore del progetto in un account IBM Cloud diverso rispetto al creatore del progetto, non disponi dell'autorizzazione per aggiungere i collaboratori o modificare i ruoli del collaboratore. Chiedere ad un altro amministratore del progetto di aggiungere collaboratori o apportare la modifica.

Nuove fasi in DataStage

26 maggio 2022

Le seguenti fasi sono ora disponibili per l'utilizzo nei flussi DataStage :

• File flat complesso (CFF)
• Fase gerarchica: fase REST
• Stage Match Frequency
• Stage One - source Match

Per ulteriori informazioni e l'elenco completo delle fasi, consultare StageDataStage e StageQualityStage.

Scarica un flusso DataStage e le relative dipendenze come un singolo file

26 maggio 2022

Puoi eseguire il download di un singolo flusso DataStage e delle sue dipendenze comodamente raggruppati come file ZIP. È quindi possibile importare il file in un altro progetto. Le dipendenze includono elementi quali connessioni, flussi secondari e serie di parametri.

Per i dettagli, vedi Download e importazione di un flusso di DataStage e delle relative dipendenze.

Genera nuovi nodi dall'output della tabella in SPSS Modeler

16 maggio 2022

Quando si visualizza l'output della tabella, è ora possibile selezionare uno o più campi, fare clic su Genera, quindi selezionare un nodo da aggiungere al flusso.

Le nuove "impostazioni del flusso" offrono ulteriori opzioni per i flussi Data Refinery

20 maggio 2022

Le impostazioni del flusso Data Refinery forniscono ulteriori proprietà che è possibile utilizzare per controllare i dati nei flussi Data Refinery e offrono una nuova funzionalità per modificare la dimensione di esempio dei dati mentre si ridefiniscono i dati.

Accedere alle impostazioni del flusso Data Refinery dalla barra degli strumenti in Data Refinery.

Utilizzare le impostazioni del flusso Data Refinery per effettuare le seguenti operazioni:

Dataset di origine:

• Modificare la dimensione del campione: utilizzare questa funzione per regolare la dimensione del campione mentre si stanno perfezionando i dati. La regolazione della dimensione di esempio consente di eseguire i flussi Data Refinery più velocemente quando si dispone di un dataset di grandi dimensioni.
• Modificare le proprietà di origine: in precedenza era possibile specificare solo le opzioni di formato per i file CSV o delimitati. Ora ci sono opzioni per più tipi di file e più opzioni per i dati dalle connessioni.
• Modifica l'origine di un flusso Data Refinery : ora è possibile sostituire più di un dataset di origine in un unico posto. (Per le operazioni di unione e di unione)

Dataset di destinazione:

• Modificare l'ubicazione di destinazione di un flusso Data Refinery
• Modificare le proprietà di destinazione: sono disponibili più opzioni per i diversi tipi di dati, inclusi i dati dalle connessioni.
• Immettere una descrizione dei dati di destinazione

I flussi Data Refinery o i lavori di flusso Data Refinery esistenti non vengono influenzati da queste modifiche a meno che non si aprano le impostazioni del flusso e non si apportino modifiche.

Per informazioni, consultare Gestione dei flussi Data Refinery.

Le nuove opzioni del passo forniscono un maggiore controllo del flusso Data Refinery

20 maggio 2022

Data Refinery introduce nuove opzioni per i passi: Duplica, Inserisci passo primae Inserisci passo dopo. Queste opzioni forniscono maggiore flessibilità e controllo del flusso Data Refinery .

Accedere a queste opzioni dal riquadro Passi.

Per informazioni su tutte le azioni che puoi eseguire con i passi, vedi Gestione dei flussi di Data Refinery.

Controllare la collocazione di una nuova colonna in un flusso Data Refinery

20 maggio 2022

Quando si utilizza un'operazione che può creare una nuova colonna nel flusso Data Refinery e si seleziona Crea una nuova colonna per i risultati, è ora possibile scegliere di posizionare la nuova colonna a destra della colonna originale.

Questa nuova selezione è disponibile per queste operazioni:

• Calcola
• Sostituzione condizionale
• Converti tipo di colonna
• Converti valore di colonna in mancante
• Estrai valore data o ora
• Matematica
• Sostituisci valori mancanti
• Sostituisci sottostringa
• Testo
• Suddividi in token

Per informazioni sulle operazioni GUI, consultare Operazioni GUI in Data Refinery.

L'arricchimento dei metadati ora fornisce anche suggerimenti per le classi di dati (Watson Knowledge Catalog)

20 maggio 2022

Quando si esegue l'arricchimento dei metadati, la creazione profili ora fornisce anche i suggerimenti della classe di dati per le colonne. È possibile visualizzarli nei dettagli di governance di una colonna. Le classi di dati assegnate e suggerite vengono selezionate in base alle nuove soglie che puoi configurare nelle impostazioni del progetto per l'arricchimento dei metadati. Vedere Impostazioni assegnazione classe dati.

Miglioramenti per i connettori DataStage

20 maggio 2022

Alcuni connettori ora forniscono un metodo più rapido per verificare e aggiungere metadati dalle connessioni associate.

Quando si crea la connessione, il pulsante Verifica connessione nella pagina Aggiungi connessione ora funziona per queste connessioni. (In precedenza, non era possibile verificare la connessione nell'interfaccia utente).

• Apache Kafka
• Db2 (ottimizzato)
• Netezza Performance Server(Ottimizzato)
• ODBC
• Oracle (ottimizzato)
• Salesforce.com (ottimizzato)
• Teradata (ottimizzato)

Dopo aver creato la connessione, in DataStage è possibile trascinare il browser Asset nell'area di disegno, selezionare una connessione ed eseguire il drill down per aggiungere o visualizzare in anteprima i dati per questi connettori. (In precedenza, l'unica opzione era trascinare un connettore nell'area di disegno, fare doppio clic su di esso per aprire la scheda Dettagli, quindi andare a Proprietà> Connessione e selezionare la connessione.)

• Db2 (ottimizzato)
• Netezza Performance Server(Ottimizzato)
• ODBC

Per un elenco completo dei connettori DataStage , consultare ConnettoriDataStage.

SPSS Modeler: miglioramenti di Text Analytics

12 maggio 2022

SPSS Modeler fornisce nodi specializzati per la gestione del testo. Da un nodo di estrazione testo, è possibile scegliere di avviare il workbench di Text Analytics appena migliorato (precedentemente noto come workbench interattivo). Dopo un'ampia ricerca da parte dell'utente, il workbench è stato riprogettato. La documentazione è stata aggiornata per riflettere il nuovo design, incluso un nuovo video e un tutorial aggiornato. Vedere Text Analytics.

Connetti a più origini dati in DataStage

13 maggio 2022

È ora possibile includere i dati da queste origini dati nei flussi DataStage :

• S3 generico
• Teradata (ottimizzato)

Per un elenco completo dei connettori DataStage , consultare ConnettoriDataStage.

Esecuzione dell'arricchimento dei metadati semplificata (Watson Knowledge Catalog)

13 maggio 2022

Puoi ora eseguire l'arricchimento direttamente dai risultati dell'arricchimento dei metadati invece di rieseguire il lavoro dalla pagina Jobs . Inoltre, puoi scegliere di eseguire l'arricchimento per l'intero ambito degli asset o solo per un sottoinsieme selezionato. Vedi Esecuzione manuale degli arricchimenti.

Prova altre funzioni Watson Knowledge Catalog con nuovi piani

05 maggio 2022

Puoi ora provare quasi tutte le funzioni di Watson Knowledge Catalog gratuitamente con il piano Lite aggiornato o pagare solo per ciò che utilizzi con il nuovo piano Standard.

Puoi scegliere tra i seguenti nuovi piani dell'offerta Watson Knowledge Catalog :

• I nuovi addebiti del piano Standard per asset del catalogo e per l'utilizzo del calcolo, in base alle tariffe CUH (Capacity Unit Hour) quando si eseguono lavori, strumenti e profili. Il piano non include le tariffe dell'istanza mensili o le tariffe dell'utente autorizzato.
• Il nuovo piano Enterprise Bundle addebita una tariffa dell'istanza mensile per 100.000 asset del catalogo e 2500 CUH al mese. Si pagano più risorse del catalogo e si calcola l'utilizzo. Il piano non include le tariffe dell'utente autorizzato.

Se hai il piano Lite, il tuo piano viene aggiornato automaticamente. Ora hai accesso alla maggior parte delle funzioni di Watson Knowledge Catalog . Molti dei limiti per gli asset e le risorse di governance sono aumentati. Tuttavia, il limite di utilizzo del calcolo mensile viene ridotto a 25 CUH.

Se hai precedentemente eseguito il provisioning del piano Standard, Professional o Enterprise, puoi mantenere il tuo piano legacy per il successivo anno. Se vuoi passare al nuovo piano Standard o Enterprise Bundle, puoi seguire la procedura per Gestione dei servizi.

Vedi piani di servizioWatson Knowledge Catalog.

Nuova home per le attività degli asset (Watson Knowledge Catalog)

05 maggio 2022

Nei cataloghi e nei progetti, le informazioni sulle attività dell'asset sono ora disponibili in un pannello laterale. Aprire un asset in un catalogo o in un progetto e accedere alle relative attività facendo clic su . Consultare Attività.

Dati di controllo basati sull'ubicazione (Sperimentale) (Watson Knowledge Catalog)

04 maggio 2022

Puoi ora provare la funzione sperimentale di controllo dell'accesso agli asset di dati in base all'ubicazione. È possibile creare regole di ubicazione dei dati per garantire che la privacy dei dati e le normative relative all'ubicazione vengano applicate quando si spostano i dati da un'ubicazione fisica o sovrana ad un'altra.

Per provare questa funzione sperimentale, rispondi a questo post per un'esercitazione di esempio e ulteriori informazioni sull'API.

Vedere Regole di ubicazione dati.

Nuovo limite di utilizzo del calcolo per i piani Lite Watson Studio

29 aprile 2022

Watson Studio I piani Lite ora hanno un limite di utilizzo di calcolo mensile di 10 CUH per eseguire lavori e strumenti. Questo limite si applica a tutti i piani Lite nuovi ed esistenti. Maggio 2022 è il primo mese completo con il limite inferiore di CUH.

Se usi più di 10 CUH al mese, hai queste scelte:

• Eseguire l'aggiornamento al piano Professional. Poiché il piano Professional addebita solo il CUH che utilizzi, puoi eseguire l'upgrade senza incorrere in altri addebiti.
• È possibile prolungarne l'utilizzo aggiornando gli asset per utilizzare ambienti con tariffe CUH più basse. Ad esempio, è possibile modificare l'ambiente del notebook.

Salvare una pipeline del modello di serie temporali AutoAI come notebook (Watson Studio, Watson Machine Learning)

29 aprile 2022

È ora possibile salvare una pipeline da un esperimento di serie temporali AutoAI come notebook in modo da poter esaminare il codice e gli algoritmi utilizzati per generare la pipeline. Per i dettagli, consultare Creazione di un esperimento di serie temporali.

Arricchimento metadati: nuovo servizio per l'assegnazione automatica dei termini (Watson Knowledge Catalog)

29 aprile 2022

La corrispondenza dei nomi linguistici è ora disponibile anche come servizio per l'assegnazione automatica dei termini. Quando questo servizio è abilitato, i termini possono essere assegnati in base alla somiglianza tra il termine e il nome dell'asset o della colonna. Per impostazione predefinita, questo servizio è abilitato per tutti i progetti nuovi ed esistenti. Vedi le impostazioni predefinite dell'arricchimento dei metadati.

Nuovi piani dei prezzi per Watson Query (a partire dal 1 ° maggio 2022)

29 aprile 2022

I prezzi aziendali sono cambiati per rimuovere gli addebiti per istanza Watson Query e per ridurre gli addebiti per le ore VPC (Virtual Processor Core) per il tuo servizio Watson Query . Il servizio viene misurato e consumato quando viene eseguito il provisioning, anche quando non stai lavorando nel servizio. I 250 processori virtuali gratuiti Core - Hours al mese sono stati interrotti. Vedi piani dell'offertaWatson Query.

La modifica del nome del server di distribuzione richiede un'azione (Watson Machine Learning)

21 aprile 2022

Azione richiesta A partire dal 4 maggio 2022, i nomi dei servizi che gli utenti assegnano alle distribuzioni online devono essere univoci per regione. È possibile controllare se un nome di servizio esistente è univoco utilizzando la chiamata API GET /ml/v4/deployments?serving_name={serving_name}&conflict=true API. Se la chiamata GET restituisce un codice di stato 204, il nome è univoco e disponibile per l'utilizzo. Se la chiamata restituisce un codice di stato di 409, il nome di servizio esiste già o potrebbe avere un conflitto. Esamina la risposta e, se necessario, esegui un'azione per aggiornare il nome del servizio utilizzando l' APIPATCH . A partire dal 4 maggio 2022, le richieste di previsione associate ai nomi di servizio in cui il nome di servizio esiste più di una volta avranno esito negativo con un errore che richiede all'utente di aggiornare il nome. Per i dettagli sui nomi dei server, consultare Creazione di una distribuzione in linea. Per i dettagli sull'utilizzo del comando PATCH , consultare Aggiornamento dei metadati di distribuzione. Se hai bisogno di assistenza con l'aggiornamento, contatta il supporto IBM .

Visualizzare i dati Data Refinery in un file CSV senza eseguire un lavoro di flusso Data Refinery

22 aprile 2022

È ora possibile esportare i dati al passo corrente nel flusso Data Refinery in un file CSV senza salvare o eseguire un lavoro di flusso Data Refinery . Questo miglioramento consente di salvare e visualizzare rapidamente i dati in corso. Fare clic sul testo sotto l'icona Esporta sulla barra degli strumenti.

Per ulteriori informazioni, vedi Gestione dei flussi di Data Refinery.

L'arricchimento dei metadati a colpo d'occhio

22 aprile 2022

Un nuovo pannello laterale fornisce un riepilogo delle informazioni rilevanti su un arricchimento dei metadati come le opzioni di arricchimento e campionamento, il processo associato e la relativa pianificazione.

Aggiornamenti per DataStage

15 aprile 2022

I link di elementi respinti sono ora supportati per i connettori MQ, Teradatae ODBC . Le procedure memorizzate nel connettore SQL Server sono ora supportate. È ora possibile disabilitare la compilazione quando vengono importati i flussi DataStage . È possibile importare e scaricare singoli flussi insieme alle dipendenze nell'interfaccia utente.

Per un elenco completo dei connettori DataStage , consultare ConnettoriDataStage.

Miglioramenti agli script in SPSS Modeler

13 aprile 2022

Una nuova icona di script è disponibile sulla barra degli strumenti che apre un pannello di script riprogettato. Consultare Panoramica sugli script.

Aggiornamenti Decision Optimization (Watson Studio e Watson Machine Learning)

13 aprile 2022

È possibile visualizzare i seguenti aggiornamenti a Decision Optimization:

• Gli utenti Python predefiniti per Decision Optimization sono ora 3.9. Python 3.8 è ora obsoleto e Python 3.7 verrà rimosso presto. Per ulteriori dettagli, consultare notebookDecision Optimization.
• È ora possibile eseguire ed eliminare più scenari in un esperimento Decision Optimization . Per ulteriori dettagli, consultare Viste e scenariDecision Optimization.

L'interfaccia utente dei nuovi progetti sostituisce l'interfaccia utente legacy

07 aprile 2022

L'interfaccia utente dei nuovi progetti ha sostituito l'interfaccia utente legacy e il lavoro non è stato influenzato. L'esperienza dei progetti è stata aggiornata per rendere più facile e più efficiente lavorare e collaborare in un progetto. Migliora l'organizzazione degli asset, le relazioni degli asset, la navigazione migliorata e la guida integrata.

Trova rapidamente ciò di cui hai bisogno con la nuova esperienza di ricerca

07 aprile 2022

Ora è possibile valutare rapidamente i risultati quando si cercano asset o risorse utente di governance con il campo di ricerca globale. La nuova esperienza dei risultati della ricerca mostra il contesto per il termine di ricerca e fornisce molti filtri basati su più proprietà.

Si ottengono anche risultati migliori. Vengono ricercate più proprietà di risorse utente e asset. Quando si ricercano le frasi in inglese, l'analisi della lingua naturale dà priorità alle frasi comuni ed elimina le parole non importanti.

Ora è possibile includere una frase tra virgolette all'interno di una stringa di ricerca più lunga.

Consultare Ricerca di asset e risorse utente nella piattaforma.

Obsolescenza e rimozione dei piani classici di IBM Analytics Engine e Amazon EMR

07 aprile 2022

A partire dal 07 aprile 2022, i nuovi utenti non saranno in grado di creare istanze di IBM Analytics Engine utilizzando i piani Lite, Standard - Hourly o Standard - Monthly o qualsiasi istanza EMR ( Amazon Elastic Map Reduce ) in cui eseguire i notebook.

Gli utenti esistenti possono ancora creare istanze classiche IBM Analytics Engine e qualsiasi istanza Amazon EMR fino al 30 giugno 2022. Successivamente, tutti i notebook associati devono essere riassegnati agli ambienti di runtime Spark supportati disponibili in Watson Studio.

I piani IBM Analytics Engine Classic e Amazon EMR verranno rimossi il 9 novembre 2022.

L'esperienza delle nuove risorse di governance sostituisce l'esperienza legacy (Watson Knowledge Catalog)

08 aprile 2022

Se si stava utilizzando l'esperienza delle risorse di governance legacy con Watson Knowledge Catalog, si è passati alla nuova esperienza delle risorse di governance il 07 aprile 2022. Hai avuto l'esperienza legacy solo se hai eseguito il provisioning di Watson Knowledge Catalog prima di aprile 2021 e non sei già passato alla nuova esperienza.

Ecco cosa è successo durante la mossa:

• Tutti i termini di business, le politiche e le regole di protezione dei dati esistenti sono stati eliminati in modo permanente. Non è possibile tornare all'esperienza precedente.
• Tutti i termini di business, le classi dati e le assegnazioni di classificazione sugli asset di dati sono diventati non validi.
• Qualsiasi mascheramento dati configurato con le regole di protezione dati è stato rimosso.
• I profili degli asset di dati vengono aggiornati in modo che i risultati della classificazione utilizzino le nuove classi di dati.

Azione richiesta Di seguito sono riportate le operazioni da eseguire:

• Ricreare termini di business, classificazioni e regole di protezione dei dati.
• Rimuovere termini di business e assegnazione di classificazione non validi dagli asset nei cataloghi.
• Assegnare i nuovi termini di business e la classificazione agli asset nei cataloghi.
• Assegnare i ruoli di Watson Knowledge Catalog ai propri utenti. Vedi Assegna i ruoli di Watson Knowledge Catalog agli utenti.

Se hai domande o dubbi relativi al passaggio alla nuova versione delle risorse di governance, puoi aprire un ticket di supporto.

Modifiche imminenti ai piani Watson Knowledge Catalog

07 aprile 2022

A partire dal 02 maggio 2022, puoi scegliere tra i seguenti nuovi piani dell'offerta Watson Knowledge Catalog :

• Il nuovo piano Standard addebiterà per ogni asset del catalogo e per l'utilizzo del calcolo, in base alle tariffe CUH (Capacity Unit Hour) quando esegui la creazione profili, gli strumenti e i lavori. Non includerà le tariffe dell'istanza o dell'utente autorizzato.
• Il nuovo piano bundle Enterprise addebiterà una tariffa dell'istanza mensile per 100.000 asset del catalogo e 2500 CUH al mese. Si pagano più risorse del catalogo e si calcola l'utilizzo. Non includerà le tariffe dell'utente autorizzato.

Se disponi del piano Lite, il tuo piano verrà aggiornato automaticamente. Avrai accesso a tutte le funzioni di Watson Knowledge Catalog , tranne Knowledge Accelerators. Molti dei limiti per gli asset e le risorse di governance sono aumentati, tuttavia, il limite di utilizzo del calcolo mensile è diminuito a 25 CUH.

Se si dispone del piano Standard, Professional o Enterprise corrente, è possibile mantenere il piano per l'anno successivo. Se vuoi passare al nuovo piano bundle Standard o Enterprise, puoi seguire la procedura per Gestione dei servizi, a partire dal 02 maggio 2022.

Visualizzare i tipi di dati dal primo passo automatico nell'operazione Data Refinery "Converti tipo di colonna"

08 aprile 2022

Quando si apre un file in Data Refinery, l'operazione Converti tipo di colonna viene applicata automaticamente come primo passo se rileva qualsiasi tipo di dati non stringa nei dati. I tipi di dati vengono convertiti automaticamente in tipi di dati derivati. Ora è possibile confermare il tipo di dati in cui sono stati convertiti i dati di ciascuna colonna. Le informazioni includono il formato per i dati di data o data/ora. Fare clic su Modifica dal menu di overflow per visualizzare i tipi di dati.

Per informazioni, consultare Operazioni GUI.

Modifiche a Data Refinery "Converti tipo di colonna" per i dati data / ora e data

08 aprile 2022

Il seguente tipo di dati non viene più convertito automaticamente:

• Stringhe di data e data / ora che utilizzano due cifre per l'anno

Le conversioni automatiche nei flussi Data Refinery esistenti non vengono influenzate.

Aggiornamenti dell'arricchimento dei metadati (Watson Knowledge Catalog)

07 aprile 2022

I risultati dell'arricchimento dei metadati ora includono lo stato di arricchimento per ogni asset nell'arricchimento. Inoltre, è ora possibile modificare lo stato della revisione per diversi asset o colonne contemporaneamente. Vedi Risultati dell'arricchimento dei metadati.

Inoltre, riceverai ora le notifiche per gli eventi di esecuzione del lavoro di arricchimento come ad esempio l'avvio o il completamento.

Piani Watson Studio semplificati

01 apr 2022

Il nuovo piano Professional per Watson Studio è ora disponibile. Le modifiche al piano Lite sono in arrivo questo mese.

Watson Studio ora ha un singolo piano a pagamento, denominato piano Professional, che sostituisce i piani Standard ed Enterprise. Il piano Professional addebita solo l'utilizzo del calcolo, in base alle tariffe CUH (Capacity Unit Hour) quando esegui strumenti e lavori. Non include le tariffe dell'istanza e dell'utente autorizzato. A partire dal 1 ° aprile 2022, il piano Professional è l'unica opzione di piano a pagamento che puoi selezionare. Per ulteriori informazioni sul piano Professional di Watson Studio , vedi Piani di servizio diWatson Studio. Puoi anche consultare il catalogo IBM Cloud : Watson Studio.

Se attualmente si dispone del piano Standard o Enterprise, è possibile mantenere tale piano a tempo indeterminato. Se vuoi passare al piano Professional, attieniti alla procedura per la Gestione dei servizi.

A partire dal 29 aprile 2022, tutti i piani Lite nuovi ed esistenti di Watson Studio avranno un limite mensile di 10 CUH per eseguire lavori e strumenti. Poiché il piano Professional addebita solo il CUH che utilizzi, puoi eseguire l'upgrade a un piano a pagamento senza incorrere in altri addebiti. Maggio 2022 è il primo mese completo con il limite inferiore di CUH. Se si desidera prolungare l'utilizzo del runtime, è possibile aggiornare gli asset in modo da utilizzare ambienti con tariffe CUH più basse. Ad esempio, è possibile modificare l'ambiente del notebook.

Fine del supporto per le distribuzioni Core ML per iOS

1 apr 2022

Le distribuzioni Core ML, o virtuali, da utilizzare con iOS sono obsolete. Il supporto per questo tipo di distribuzione terminerà il 4 maggio 2022.

Nuova specifica software PMML per (Watson Studio e Watson Machine Learning)

1 apr 2022

Azione richiesta I modelli PMML con spark-mllib_2.4 sono obsoleti ma non verranno rimossi. Le distribuzioni del modello con la specifica obsoleta cesseranno di funzionare il 4 maggio 2022. Creare nuovi modelli PMML con la specifica software pmml-3.0_4.3 oppure aggiornare i modelli pmml esistenti con la specifica software pmml-3.0_4.3 se non sono presenti distribuzioni esistenti. Per i dettagli relativi alla modifica degli ambienti notebook per i modelli PMML, consultare Modifica degli ambienti notebook. Per i dettagli sulla gestione dei framework di distribuzione, consultare Gestione delle specifiche software obsolete.

Promemoria: passaggio dall'esperienza delle risorse di governance legacy (Watson Knowledge Catalog)

24 marzo 2022

Se si sta utilizzando l'esperienza delle risorse di governance legacy con Watson Knowledge Catalog, si passerà alla nuova esperienza delle risorse di governance il 4 aprile 2022. Hai l'esperienza legacy solo se hai eseguito il provisioning di Watson Knowledge Catalog prima di aprile 2021 e non sei ancora passato alla nuova esperienza. La nuova esperienza della risorsa di governance è diventata l'esperienza predefinita nell'aprile 2021.

Se hai domande o dubbi relativi al passaggio alla nuova versione delle risorse di governance, puoi aprire un ticket di supporto.

I lavori di flusso Data Refinery che utilizzano un template di ambiente con Spark 2.4 devono essere aggiornati

24 marzo 2022

Azione richiesta Se si dispone di un lavoro di flusso Data Refinery che utilizza Spark 2.4, ad esempio, il modello di ambiente "Spark predefinito 2.4 & R 3.6", il lavoro avrà esito negativo. Modificare il modello di ambiente in "Spark predefinito 3.0 & R 3.6," " Data Refinery XS predefinito" o creare il proprio modello di ambiente "Spark 3.0 & R 3.6". Per informazioni, consultare Opzioni di risorse di calcolo per Data Refinery nei progetti.

Modifiche del framework e della specifica software per (Watson Studio e Watson Machine Learning)

17 marzo 2022

Azione richiesta Le seguenti modifiche alle specifiche del framework e del software potrebbero richiedere un'azione dell'utente per aggiornare gli asset.

• Il tipo di modello CPLEX 12.10 è obsoleto in Watson Studio e Watson Machine Learning. Il supporto per CPLEX 12.10 terminerà il 18 maggio 2022. Migrare all'ultima versione, CPLEX 20.1. Per i dettagli sui modelli di ottimizzazione delle decisioni, vedere Distribuzione del modello.
• Python 3.8 è obsoleto e verrà rimosso il 18 maggio 2022. Aggiorna gli asset e le distribuzioni per utilizzare IBM Runtime 22.1, basato su Python 3.9, con gli ambienti notebook associati e le specifiche software. Per i dettagli sugli ambienti notebook supportati per IBM Runtime 22.1, vedere Modifica degli ambienti notebook. Per i dettagli sui framework di distribuzione, vedi Gestione di framework e specifiche software.

Nuovo connettore per DataStage: Microsoft Azure Cosmos DB

11 marzo 2022

Ora puoi includere i dati da un'origine dati Cosmos DB Microsoft Azure nei tuoi flussi DataStage .

Per un elenco completo dei connettori DataStage , consultare ConnettoriDataStage.

L'apprendimento federato ora supporta Python 3.9

10 marzo 2022

Utilizza Python 3.9 per gli esperimenti Federated Learning con questi framework:

• Tensorflow 2.7
• PyTorch 1.10
• Scikit - learn 1.0.2

Python 3.8 e tutti i framework associati sono obsoleti. Aggiorna i tuoi esperimenti di Federated Learning a Python 3.9 e implementa framework completamente supportati. Per ulteriori informazioni, vedi Frameworks e Python version compatibility.

Nuovo connettore per DataStage: Microsoft Azure SQL Database

04 marzo 2022

Ora è possibile includere i dati da un'origine dati Microsoft Azure SQL Database nei flussi DataStage .

Per un elenco completo dei connettori DataStage , consultare ConnettoriDataStage.

Nuove funzioni DataStage

04 marzo 2022

È ora possibile utilizzare UniChar e le funzioni UniSeq per convertire i valori decimali in unicode nello stage Transformer. Vedere Stage Transformer.

Fine del supporto per Deep Learning as a Service (Watson Machine Learning)

2 marzo 2022

Il supporto per Deep Learning as a Service e Deep Learning Experiment Builder è obsoleto e verrà interrotto il 2 Aprile 2022. Non è prevista alcuna sostituzione su Cloud Pak for Data as a Service, ma il supporto per gli esperimenti Deep Learning continuerà ad essere supportato su Cloud Pak for Data, con Watson Machine Learning Accelerator. Tieni presente che questa interruzione non influisce sui notebook GPU Watson Studio k80 . Puoi ancora eseguire i notebook GPU, ma i notebook, i modelli e le distribuzioni Deep Learning che si basano sulle API REST di Watson Machine Learning non saranno supportati.

Funzioni DataStage

25 febbraio 2022

Le seguenti fasi sono ora disponibili per l'utilizzo nei flussi DataStage :

• Unisci record
• Crea record secondari
• Crea vettore
• Promuovi record secondari
• Suddividi record secondario
• Suddividi vettore

Per ulteriori informazioni, consultare StageDataStage.

Supporto per Python 3.9 e obsoleto di Python 3.7 (Watson Studio e Watson Machine Learning)

25 febbraio 2022

Azione richiesta È ora possibile utilizzare IBM Runtime 22.1, che include i framework di data science più recenti su Python 3.9, per eseguire notebook Jupyter Watson Studio , addestrare modelli ed eseguire distribuzioni Watson Machine Learning . Python 3.7 è ora obsoleto e verrà rimosso il 14 aprile 2022. Aggiornare gli asset e le distribuzioni per utilizzare IBM Runtime 22.1 . Allo stesso modo, gli ambienti Python XL in Watson Studio e Watson Machine Learning sono ora obsoleti e verranno rimossi il 14thaprile 2022. Riassegnare gli asset associati alle configurazioni supportate di conseguenza.

• Per informazioni sulla release IBM Runtime 22.1 e sugli ambienti inclusi per Python 3.9, consultare Modifica degli ambienti notebook.
• Per i dettagli sui framework di distribuzione, vedi Gestione di framework e specifiche software.
• Per i dettagli sulla selezione di una versione Python per gli esperimenti Decision Optimization , consultare riquadro Esegui configurazione e Parametri di risoluzione

Annunci di Federated Learning (Watson Machine Learning)

24 febbraio 2022

Ci sono diversi miglioramenti alle nuove funzionalità per Federated Learning.

• Il modulo Federated Learning fa ora parte del client Python per Watson Machine Learning. Tutte le funzioni API che contengono ibmfl verranno rimosse. Eseguire l'aggiornamento all'ultima versione del modulo Watson Machine Learning e allo script del connettore di parte. Per ulteriori dettagli, consultare Creazione dell'esperimento Federated Learning.
• Python 3.7 è obsoleto rispetto alle versioni precedenti. Eseguire l'aggiornamento ad almeno Python 3.8 per continuare l'utilizzo in Federated Learning.
• Scikit - learn 1.0 è ora supportata con Python 3.9.

Creazione di vincoli personalizzati in Decision Optimization Modeling Assistant

24 febbraio 2022

L' Modeling Assistant fornisce molti suggerimenti sui vincoli per il proprio dominio di problemi che possono essere personalizzati. Tuttavia, è possibile che si desideri esprimere dei vincoli oltre a quelli predefiniti per i domini forniti. Puoi ora ottenere questo risultato utilizzando vincoli personalizzati più avanzati che utilizzano Python DOcplex. Consultare la sezione Vincoli personalizzati avanzati per un esempio che illustra come creare tali vincoli.

Configurare facilmente l'ambiente per l'esperimento Decision Optimization

25 febbraio 2022

Quando si creano i modelli in un esperimento, il riquadro Parametri di esecuzione nella vista Crea modello contiene ora una scheda Ambiente. Qui è possibile visualizzare l'ambiente di esecuzione predefinito utilizzato per la soluzione quando si fa clic su Esegui nella vista Crea modello. È possibile creare ambienti utilizzando la scheda Ambiente nel riquadro Informazioni nella Panoramica. Per ulteriori dettagli, consultare Configurazione dell'hardware e del software.

Importa metadati da più origini dati (Watson Knowledge Catalog)

24 febbraio 2022

Ora è possibile eseguire l'importazione dei metadati anche per origini dati Apache Cassandra e Teradata .

Accedere ai dati dalle origini dati S3-compatible

18 febbraio 2022

Utilizzare la nuova connessione S3 generica per accedere ai dati da un servizio di archiviazione compatibile con l'API di Amazon S3 . Per informazioni, consultare Connessione generica S3.

La connessione Snowflake supporta l'autenticazione federata fornita da Okta per una maggiore sicurezza

18 febbraio 2022

Se la tua azienda utilizza SSO (single - sign on) con autenticazione Okta nativa, l'interfaccia utente ha un nuovo campo in cui è possibile immettere l'endpoint URL Okta per il proprio account Okta.

Per informazioni sul collegamento Snowflake, consultare Collegamento Snowflake.

DataStage supporta la creazione di gestori di messaggi.

11 febbraio 2022

I messaggi di errore e le avvertenze vengono scritti nel log quando si esegue un lavoro. I messaggi e gli avvisi vengono visualizzati nel pannello Log. È possibile scegliere di gestire gli errori specifici in maniera diversa creando gestori di messaggi.

I gestori di messaggi sono regole che definiscono il modo in cui vengono espressi i messaggi. È possibile utilizzarli per eliminare i messaggi dal log o determinare se un messaggio di errore deve essere un messaggio di avvertenza o informativo.

Provare questa funzione espandendo un messaggio di log, selezionando i puntini di sospensione accanto all'ID messaggio e promuovendo o retrocedendo per rendere il messaggio un'avvertenza o un messaggio informativo. Puoi anche decidere di eliminare i log. Questa opzione non è disponibile per gli errori.

PostgreSQL è un database supportato da utilizzare con i report sui dati di Watson Knowledge Catalog

04 feb 2022

Quando invii i dati di Watson Knowledge Catalog a un database esterno per generare i report, puoi ora scegliere un database PostgreSQL oltre a un database Db2 . Per i dettagli, vedi Reporting on Watson Knowledge Catalog data.

Preparati per il passaggio dall'esperienza delle risorse di governance legacy (Watson Knowledge Catalog)

04 feb 2022

Se si sta utilizzando l'esperienza delle risorse di governance legacy con Watson Knowledge Catalog, si passerà alla nuova esperienza delle risorse di governance il 4 aprile 2022. Hai l'esperienza legacy solo se hai eseguito il provisioning di Watson Knowledge Catalog prima di aprile 2021 e non sei ancora passato alla nuova esperienza. La nuova esperienza della risorsa di governance è diventata l'esperienza predefinita nell'aprile 2021.

La nuova esperienza delle risorse di governance include queste nuove funzioni:

• Più tipi di risorse utente di governance, ad esempio serie di dati di riferimento e regole di governance
• Più relazioni tra risorse utente e asset
• Controllo dettagliato delle autorizzazioni utente per visualizzare e gestire le risorse di governance con categorie

Azione richiesta Prima dello spostamento, prendere nota dei dettagli dei termini di business, delle classificazioni personalizzate e delle regole di protezione dei dati.

Ecco cosa succede durante il trasloco:

• Tutti i termini di business, le politiche e le regole di protezione dei dati esistenti vengono eliminati in modo permanente. Non è possibile tornare all'esperienza precedente.
• Tutti i termini di business, le classi di dati e le assegnazioni di classificazione sugli asset di dati diventano non validi.
• Qualsiasi mascheramento dati configurato con le regole di protezione dati viene rimosso.
• I profili degli asset di dati vengono aggiornati in modo che i risultati della classificazione utilizzino le nuove classi di dati.

Ecco cosa devi fare dopo la mossa:

• Ricreare termini di business, classificazioni e regole di protezione dei dati.
• Rimuovere termini di business e assegnazione di classificazione non validi dagli asset nei cataloghi.
• Assegnare i nuovi termini di business e la classificazione agli asset nei cataloghi.
• Assegnare i ruoli di Watson Knowledge Catalog ai propri utenti. Vedi Assegna i ruoli di Watson Knowledge Catalog agli utenti.

Se hai domande o dubbi relativi al passaggio alla nuova versione delle risorse di governance, puoi aprire un ticket di supporto.

Nuova documentazione di script

04 feb 2022

Sebbene lo script non sia richiesto per utilizzare SPSS Modeler, può essere un potente strumento per automatizzare i processi nell'interfaccia utente. Tramite gli script è possibile eseguire gli stessi tipi di azioni eseguite con il mouse o la tastiera, nonché automatizzare le attività ripetitive o la cui esecuzione manuale richiederebbe un tempo molto maggiore.

Una nuova guida di script e automazione descrive questa funzionalità in dettaglio.

Data Refinery supporta i file SAS con estensione "sas7bdat"

04 feb 2022

È ora possibile perfezionare gli asset di dati SAS che utilizzano l'estensione .sas7bdat . I file SAS sono supportati solo come file di origine. Non è possibile utilizzare i file SAS come destinazione di un flusso Data Refinery .

Per un elenco completo dei tipi di file supportati da Data Refinery, consultare la sezione Perfezionamento dei dati.

I flussi Data Refinery con dataset di grandi dimensioni devono essere aggiornati quando si utilizzano determinate operazioni GUI

04 feb 2022

Azione richiesta Per l'esecuzione di lavori Data Refinery con asset di dati di grandi dimensioni, le seguenti operazioni della GUI presentano miglioramenti delle prestazioni che richiedono l'aggiornamento di qualsiasi flusso Data Refinery che li utilizza:

• Converti tipo di colonna in numero intero quando si specifica un simbolo di raggruppamento delle migliaia (virgola, punto o personalizzato)
• Converti tipo di colonna in Decimale con un contrassegno decimale con virgola o quando si specifica un simbolo di raggruppamento delle migliaia (virgola, punto o personalizzato)
• Testo> Taglia virgolette

Per migliorare le prestazioni del lavoro di un flusso Data Refinery che utilizza queste operazioni, aggiornare il flusso Data Refinery aprendolo e salvandolo, quindi eseguire un lavoro per esso. I nuovi flussi Data Refinery presentano automaticamente miglioramenti delle prestazioni. Per istruzioni, consultare Gestione dei flussi Data Refinery.

Nuovo connettore per DataStage

04 feb 2022

DataStage ora supporta il connettore Box. Per un elenco completo dei connettori DataStage , consultare ConnettoriDataStage.

I modelli Decision Optimization passano a Python 3.8

04 feb 2022

Per i modelli Decision Optimization , la versione predefinita per i modelli Python è ora Python 3.8. Se si dispone di modelli Decision Optimization su Python 3.7, ricreare o ridistribuire il modello con Python 3.8 per evitare possibili problemi.

Vedi i notebook Decision Optimization e Solve parameters.

Mantenimento dei nomi di catalogo univoci

28 gen 2022

Quando si crea un catalogo nella relativa pagina, è necessario utilizzare un nome univoco. I nomi di catalogo univoci evitano problemi di ambiguità ed errori di sincronizzazione. Se è necessario utilizzare un nome duplicato per un catalogo, utilizzare l'API per rinominare o creare un catalogo.

Il ruolo Data Scientist ha l'autorizzazione di risorse utente di governance di accesso (Watson Knowledge Catalog)

28 gen 2022

Con l'autorizzazione Accedi alle risorse di governance , i data scientist possono visualizzare i dettagli delle risorse di governance assegnate agli asset per comprendere meglio i dati.

Obsolescenza di Spark 2.4 per Watson Studio e Watson Machine Learning

27 gennaio 2022

Spark 2.4 è obsoleto come framework di machine learning, ambiente notebook e runtime RStudio. Aggiornare gli asset per utilizzare Spark 3.0 . Il supporto per gli asset di formazione sarà interrotto il 16 febbraio 2022. Il supporto per la distribuzione e il calcolo del punteggio dei modelli verrà interrotto il 10 marzo 2022 e le distribuzioni esistenti utilizzando le specifiche Spark 2.4 verranno rimosse. Per i dettagli sulla migrazione di un asset a un framework supportato e alle specifiche software, consultare Gestione di framework e specifiche software. Per i dettagli sugli ambienti notebook, consultare Opzioni di calcolo delle risorse per l'editor del notebook nei progetti.

Supporto per la specifica hardware di grandi dimensioni per Decision Optimization (Watson Machine Learning)

27 gennaio 2022

È ora possibile utilizzare una specifica hardware di grandi dimensioni (8 vCPU e 32 GB) con lavori Decision Optimization . Inoltre, il numero di job che possono essere eseguiti in parallelo viene aumentato a 100. Per i dettagli, consultare Lavori in esecuzione.

Nuovi connettori per DataStage

21 gennaio 2022

DataStage include questi connettori:

• Amazon RDS for Oracle
• Compose for MySQL

Per un elenco completo dei connettori DataStage , consultare ConnettoriDataStage.

Arricchimento dei metadati: assegnazione automatica dei termini e altro (Watson Knowledge Catalog)

20 gennaio 2022

L'assegnazione automatica dei termini può ora essere parte dell'arricchimento dei metadati e puoi scegliere tra più opzioni di campionamento. Anche i risultati dell'arricchimento a livello di colonna e una serie di informazioni aggiuntive a livello di asset sono nuovi. Inoltre, è possibile pubblicare asset e risultati direttamente su qualsiasi catalogo a cui si ha accesso. Per i dettagli, vedi Arricchimento dei dati.

Watson Natural Language Processing per notebook

20 gennaio 2022

La libreria Watson Natural Language Processing (release beta) per notebook fornisce funzioni di elaborazione del linguaggio naturale di base per l'analisi della sintassi e modelli predefiniti con cui è possibile trasformare i dati non strutturati in dati strutturati, consentendo di utilizzare una combinazione di dati strutturati e non strutturati. Esempi di dati sono i record del call center, i reclami dei clienti, i post dei social media o i report dei problemi. Per i dettagli, consulta Watson Natural Language Processing library (beta).

Altri acceleratori di settore per soluzioni end-to-end (Watson Studio)

14 gennaio 2022

Un nuovo acceleratore di settore è disponibile come asset predefiniti che è possibile utilizzare per affrontare le sfide di business comuni:

Supporto completo per il test degli esperimenti AutoAI per la correttezza (Watson Machine Learning)

12 gennaio 2022

Valutare un esperimento per la correttezza per assicurarsi che i risultati non siano distorti a favore di un gruppo rispetto a un altro. Ora è possibile valutare gli esperimenti con i dati uniti e gli esperimenti con una singola origine dati. Non è possibile valutare un esperimento di serie temporali per la correttezza. Per i dettagli sul test di correttezza, vedere Applicazione del test di correttezza agli esperimenti AutoAI.

Connettiti in modo sicuro alle origini dati con IBM Cloud Satellite

07 gen 2022

Con IBM Cloud Satellite, si utilizza la propria infrastruttura di calcolo che si trova nel data center in loco o in un altro provider cloud per creare un'ubicazione Satellite . Quindi, utilizzi le capacità di Satellite per eseguire i servizi IBM Cloud sulla tua infrastruttura e distribuire, gestire e controllare in modo coerente i carichi di lavoro delle tue applicazioni.

Per Cloud Pak for Data as a Service, si imposta un'ubicazione Satellite per l'origine dati e si seleziona Satellite Link nella sezione Connettività privata della pagina Crea connessione .

Tutte le origini dati che supportano Secure Gateway ora supportano Satellite Link. Per istruzioni, consultare Protezione delle connessioni.