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Neuerungen
Neuerungen

Neuerungen

Informieren Sie sich wöchentlich über neue Funktionen und Aktualisierungen für Cloud Pak for Data as a Service und Services wie Watson Studio, Watson Machine Learning, DataStage und Watson Knowledge Catalog.

Woche bis 2. Dezember 2022

Unterstützung für IBM Cloud App ID für einige Services

1. Dezember 2022

Einige Services unter Cloud Pak for Data as a Service unterstützen IBM Cloud App ID , um Benutzerregistrys des Kunden für die Benutzerauthentifizierung zu integrieren. Sie konfigurieren App ID in IBM Cloud und geben dann den Personen in Ihrer Organisation einen Aliasnamen für die Anmeldung bei Cloud Pak for Data as a Servicean. Diese Betaversion unterstützt Watson Studio, Watson Knowledge Catalog, Watson Machine Learning, Watson OpenScaleund Watson Query. Andere Services wurden nicht getestet. Siehe IBM Cloud App ID (Beta).

Verbesserungen und Erweiterungen in Watson Query

30. November 2022

Watson Query wurde mit den folgenden Funktionen aktualisiert:

  • In Data virtualization > Benutzerverwaltungkönnen Sie jetzt einen Watson Query -Benutzer hinzufügen, indem Sie die App ID und die E-Mail-Adresse anstelle einer IBMidverwenden. Weitere Informationen finden Sie unter IBM Cloud App ID (Beta).
  • Die gemeinsame Nutzung virtualisierter Objekte ist schneller und einfacher. Wenn Sie Objekte virtualisieren, können Sie die Objekte mehreren Projekten zuordnen und die Objekte in einem Schritt in einem Katalog veröffentlichen.
  • Wenn der Joinprozess sehr lange dauert, können Sie die Vorschau abbrechen und die Abfrageleistung verbessern, bevor Sie virtuelle Tabellen verknüpfen. Weitere Informationen finden Sie unter Abfrageleistung in Watson Queryverbessern.
  • Wenn Ihr Lite-Plan bald abläuft, warnt Watson Query Sie, wie viele Tage Sie noch haben. Wenn Ihr Plan abläuft, können Sie den Service Watson Query nicht verwenden.

Woche bis 18. November 2022

Neues Release 2022 der Laufzeit für Python 3.10 und R 4.2

17. November 2022

Sie können jetzt Runtime 22.2-Umgebungen verwenden, die die neuesten Data-Science-Frameworks unter Python 3.10 und R 4.2 enthalten, um Watson Studio Jupyter-Notebooks auszuführen, Modelle zu trainieren und Watson Machine Learning -Bereitstellungen auszuführen. Notebook-Umgebungen mit R 3.6 sind jetzt veraltet. Aktualisieren Sie Ihre R-Assets und -Bereitstellungen so, dass Runtime 22.2 entsprechend verwendet wird:

Spark 3.3 ersetzt Spark 3.2 für Watson Studio und Watson Machine Learning

16. November 2022

Spark 3.3 wird jetzt für Watson Studio und Watson Machine Learningunterstützt. Spark 3.2 wird als Framework für maschinelles Lernen, Notebookumgebung und RStudio-Laufzeit nicht mehr verwendet. Aktualisieren Sie Ihre Assets für die Verwendung von Spark 3.3. Die Unterstützung für Schulungsressourcen mit Spark 3.2 wird am 4. Januar 2023 eingestellt. Die Unterstützung für die Bereitstellung und das Scoring von Modellen mit Spark 3.2 wird am 16. Februar 2023 eingestellt und vorhandene Bereitstellungen mit Spark 3.2-Spezifikationen werden entfernt. Details zur Migration eines Assets auf ein unterstütztes Framework und eine unterstützte Softwarespezifikation finden Sie unter Frameworks und Softwarespezifikationen verwalten. Details zu Notebookumgebungen finden Sie in Optionen für Rechenressourcen für den Notebookeditor in Projekten.

Daten aus einem ausgewählten Excel-Arbeitsblatt in einer Verbindung oder einem verbundenen Datenasset verfeinern (Data Refinery)

18. November 2022

Wenn Sie eine Excel-Datei mit mehreren Arbeitsblättern in einer Verbindung oder in einem verbundenen Datenasset haben, können Sie das einzelne Arbeitsblatt mit Daten in Data Refineryauswählen. Zuvor wurde nur das erste Arbeitsblatt gelesen.

Woche bis 11. November 2022

Einstellungen für Datenschutzregeln verwalten (Watson Knowledge Catalog)

11. November 2022

Sie haben jetzt mehr Kontrolle darüber, wie Datenschutzregeln durchgesetzt werden. Sie können das folgende Verhalten festlegen:

  • Legen Sie die Zugriffskonvention für Regeldaten fest, um zu steuern, ob der Zugriff auf Daten standardmäßig zugelassen oder verweigert wird.
  • Legen Sie die Regelaktion und die Maskierungsvorrangstellung fest, um festzulegen, wie mehrere Regeln verschiedene Aktionen und Maskierungsmethoden zu einer einzigen Entscheidung kombinieren.

Siehe Regeleinstellungen verwalten.

Neue Funktionen in der Stage DataStage Transformer verwenden

11. November 2022

Sie können jetzt die Funktionen 'UrlEncode' und 'UrlDecode ' in der Transformer-Phase als Teil Ihrer DataStage -Abläufe verwenden. Eine vollständige Liste der verfügbaren Funktionen finden Sie unter Parallelumsetzungsfunktionen.

Verwenden von Triggern in der Stage DataStage Transformer

11. November 2022

Sie können jetzt auf der Registerkarte 'Trigger' Routinen auswählen, die an bestimmten Ausführungspunkten ausgeführt werden sollen, wenn die Stage 'Transformer' in einem DataStage -Job ausgeführt wird. Die verfügbaren integrierten Routinen sind SetCustomSummaryInfo und SetUserStatus. Weitere Informationen finden Sie unter Trigger in der Transformer-Phase.

Implementierung von Datengovernance planen (Watson Knowledge Catalog)

10. Nov. 2022

Sie können jetzt verstehen, wie Sie Ihre Datengovernance-Implementierung mit Watson Knowledge Catalogplanen, einschließlich der Auswahlmöglichkeiten, die Sie haben, der Auswirkungen dieser Auswahlmöglichkeiten und der Auswirkungen dieser Auswahlmöglichkeiten auf die Reihenfolge der Implementierungsaufgaben. Siehe Implementierung von Datengovernance planen.

Projekt als sensibel markieren

10. Nov. 2022

Als Administratorkönnen Sie ein Projekt beim Erstellen als sensibel markieren. Wenn Sie ein Projekt als sensibel markieren, verhindern Sie, dass Mitglieder eines Projekts Datenassets aus dem Projekt entfernen. Sie können das Projekt nach der Erstellung nicht als sensibel markieren. Details finden Sie unter Projekt als sensibel markieren.

Das Tool für Advanced Data Privacy wurde in 'Masking flow' (Watson Knowledge Catalog) umbenannt

07.11.2022

Um Maskierungsabläufe auszuführen, die dauerhaft maskierte Datenassets erstellen, wählen Sie die Option Maskierungsablauf auf der Seite Neues Asset aus. Siehe Daten mit Maskierungsablauf maskieren.

Neue Optionen für den Connector Apache HDFS (DataStage)

11. November 2022

Verwenden Sie neue Connectoreigenschaften im Apache HDFS -Connector, die für DataStagespezifisch sind. Diese Eigenschaften bieten mehr Funktionen und eine differenzierte Steuerung der Ablaufausführung, ähnlich den "optimierten" Connectors. Wählen Sie DataStage -Eigenschaften verwenden in der Eigenschaftsanzeige aus.

Woche bis 04. November 2022

Leistungsverbesserung für die GUI-Operation zum Aufteilen von Spalten in Abläufen, die große Datenassets verwenden (Data Refinery)

04. November 2022

Die Operation Spalte aufteilen wurde erweitert, um die Arbeit mit großen Datenassets zu beschleunigen.

Wenn Data Refinery -Abläufe vorhanden sind, die die Operation Spalte aufteilen verwenden, müssen Sie die Abläufe aktualisieren. Um einen Ablauf zu aktualisieren, öffnen Sie ihn, speichern Sie ihn und führen Sie einen Job für diesen Ablauf aus. Details finden Sie unter Data Refinery -Abläufe verwalten.

Verbundene Datenassets für Stapelimport

03. November 2022

Sie können jetzt mehrere verbundene Datenassets von derselben Verbindung gleichzeitig importieren. Details finden Sie unter Daten aus einer Verbindung zu einem Projekt hinzufügen.

Woche bis 28. Oktober 2022

GPU-Umgebungsupgrades für Watson Studio

27. Oktober 2022

Wir freuen uns, ankündigen zu können, dass Watson Studio jetzt NVIDIA V100 -GPUs unterstützt, um seine Laufzeitumgebungen in der Region Dallas zu unterstützen. Die GPU V100 bietet eine Leistung, die um Größenordnungen schneller ist als frühere Generationen, sodass sie erweiterte KI-und parallele Datenverarbeitungsaufgaben effizient unterstützen kann. Die neuen GPU-Umgebungen werden in den folgenden beiden Konfigurationen mit beschleunigter Rechenleistung und Speicher bereitgestellt:

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

Außerdem sind die NVIDIA K80 -GPU-Umgebungen jetzt veraltet. Ab dem 18. November 2022 können Sie keine neuen K80 -Umgebungen erstellen und die K80 -Umgebungen werden am 8. Dezember 2022 vollständig entfernt. Informationen zum Auswählen einer anderen Umgebung für Ihr Asset finden Sie unter Umgebung eines Notebooks ändern .

Verbesserungen bei der Verwaltung Ihrer Benachrichtigungseinstellungen

27. Oktober 2022

Sie können jetzt Bitte nicht stören auswählen, um Push-Benachrichtigungen, die kurz auf dem Bildschirm angezeigt werden, auszuschalten und die Anzahl der Benachrichtigungen auf dem Signalton anzuzeigen. Um Bitte nicht störenauszuwählen, klicken Sie auf das Signaltonsymbol für die Benachrichtigung und anschließend auf das Symbol für die Einstellungen. Weitere Details zu Benachrichtigungseinstellungen finden Sie unter Einstellungen verwalten .

Neue Funktionen zur Watson Natural Language Processing Library hinzugefügt

27. Oktober 2022

Zwei neue Komponenten (Blöcke), die das Extrahieren von DBPedia-Konzepten und die Beziehungen zwischen zwei Entitäten aus Eingabedaten einbinden, sind jetzt in der Bibliothek Watson Natural Language Processing enthalten. Darüber hinaus enthält die Entitätsextraktion jetzt die Extraktion von PII-Daten. Weitere Informationen finden Sie unter Watson Natural Language Processing.

Neue Spark 3.3-Umgebung für die Ausführung von Data Refinery -Ablaufjobs

28. Oktober 2022

Sie können nun Default Spark 3.3 & R 3.6 auswählen, wenn Sie eine Umgebung für einen Data Refinery -Ablaufjob auswählen. Die Umgebung Default Spark 3.3 & R 3.6 enthält Erweiterungen von Spark. Die neue Umgebung verwendet dieselben Capacity-Unit-Stunden (CUHs) wie die anderen Default-Umgebungen.

Auswahl von Spark 3.3 & R 3.6

Wichtig: Die Umgebung Default Spark 3.2 & R 3.6 ist veraltet und wird in einem zukünftigen Update eingestellt. Ändern Sie Ihre Data Refinery -Ablaufjobs so, dass sie die neue Umgebung Default Spark 3.3 & R 3.6 verwenden.

Informationen zu Umgebungen für Data Refineryfinden Sie unter Ressourcenoptionen für Data Refinery in Projekten berechnen.

Woche bis 21 Oktober 2022

20. Oktober 2022

Erweiterte Benutzerschnittstelle für Bereiche zur Steigerung der Produktivität

Bereiche werden erweitert, um enger an der Assetorganisation in Projekten auszurichten. Lernen Sie die erweiterte Assetorganisation, den Assetimportfluss, die verbesserte Navigation und die integrierte Anleitung kennen-alle wurden entwickelt, um die Arbeit und Zusammenarbeit in einem Bereich zu vereinfachen und effizienter zu gestalten. Details hierzu finden Sie unter Bereitstellungsbereiche.

Berichtsvorlagen für AI Factsheets anpassen

20. Oktober 2022

Wenn die mit AI Factsheets bereitgestellten Standardberichtsvorlagen nicht Ihren Anforderungen entsprechen, können Sie eine Standardberichtsvorlage herunterladen, an Ihre Anforderungen anpassen und die neue Vorlage hochladen. Derzeit müssen Sie die API AI Factsheets verwenden, um die Vorlage herunterzuladen, aber Sie können sie über die Benutzerschnittstelle für Modellbestand hochladen. Siehe Berichte für Factsheets und Modelleinträge generieren.

Unterstützung für Oracle -Datenbanksequenzen in DataStage

21. Oktober 2022

Sie können jetzt Oracle -Datenbanksequenzen in den Operatoren "Ersatzschlüsselgenerator", "Dimension langsam ändern" und "Transformer" verwenden. Das Kennwort für die Oracle -Verbindung muss ein verschlüsselter Parameter sein.

Weitere Informationen finden Sie unter Statusdatei aktualisieren, Ersatzschlüssel in einer DataStage Slowly Changing Dimension, Registerkarte 'Ersatzschlüssel'. und Parameter und Parametersätze erstellen und verwenden.

Zeilen mit Datenschutzregeln filtern

21. Oktober 2022

Sie können jetzt angeben, dass die Aktion für eine Datenschutzregel Zeilen aus dem betroffenen Datenasset filtert. Sie können Zeilen basierend auf Werten in einer angegebenen Spalte in demselben Asset oder in einem Referenzasset ein-oder ausschließen. Details finden Sie unter Zeilen filtern.

Anpassen des Lernbereichs für die ML-basierte Begriffszuordnung in der Metadatenaufbereitung (Watson Knowledge Catalog)

21. Oktober 2022

Sie können jetzt auf Projektebene festlegen, ob Ihre Modelle für die ML-basierte Begriffszuordnung aus Assets im Projekt oder aus einem Katalog Ihrer Wahl trainiert werden.

Standardeinstellungen für Aufbereitungen für ML-basierte Begriffszuordnung

Siehe Standardeinstellungen für Aufbereitung.

Bessere Erfassung von Datenänderungen durch verbesserte Stichprobenentnahme in der Metadatenaufbereitung (Watson Knowledge Catalog)

21. Oktober 2022

Wenn Sie eine angepasste Stichprobe für die Metadatenaufbereitung einrichten, können Sie jetzt zwischen sequenzieller und zufälliger Stichprobe wählen. Zusätzlich können Sie auswählen, dass anstelle einer festen Anzahl von Zeilen ein bestimmter Prozentsatz der Tabellenzeilen in die Stichprobe eingeschlossen wird. Zufallsstichproben sind nur für Datenassets aus Datenquellen verfügbar, die solche Stichprobenverfahren unterstützen.

Angepasste Stichprobenziehung in der Metadatenaufbereitung

Weitere Informationen finden Sie unter Datenassets aufbereiten.

Namensänderung für die IBM Data Virtualization -Verbindung

21. Oktober 2022

Die Verbindung IBM Data Virtualization wurde in IBM Watson Queryumbenannt. Ihre vorherigen Einstellungen für die Verbindung bleiben gleich. Nur derVerbindungsname wurde geändert.

Namensänderung für den Connector IBM Data Virtualization (DataStage)

21. Oktober 2022

Der Connector IBM Data Virtualization im DataStage -Erstellungsbereich wurde in IBM Watson Queryumbenannt. Ihre vorherigen Einstellungen für den Connector bleiben unverändert. Nur der Connectorname wurde geändert.

Vordefinierte Geschäftsbegriffe für personenbezogene Daten (Watson Knowledge Catalog)

21. Oktober 2022

Für neue Konten in den Lite-und Standardplänen von Cloud Pak for Data as a Service sind vordefinierte Geschäftsbegriffe in der Kategorie 'Knowledge Accelerator Sample Personal Data' verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Vordefinierte Geschäftsbegriffe.

Woche bis 14. Oktober 2022

Assetvorschauen sind aktueller

14. Oktober 2022

Assetvoranzeigen werden jetzt standardmäßig häufiger aktualisiert. Zuvor wurden Assetvorschauen alle 10 Tage aktualisiert. Jetzt werden die Assetvorschauen täglich aktualisiert. Sie können eine Assetvorschau jederzeit manuell aktualisieren. Siehe Assetvoranzeigen.

Engineparameter für Decision Optimization -Experimente anpassen (Watson Studio)

13. Oktober 2022

Sie können jetzt die Datei mit den OPL-Engineeinstellungen in Ihrem Decision Optimization -Experiment hinzufügen. Auf diese Weise können Sie die Engineparameter, die zur Lösung Ihres Modells verwendet werden, in einem neuen visuellen Editor anzeigen und anpassen. Sie können außerdem vorhandene OPL-Einstellungen importieren.

Bildschirmfoto

Siehe Engineeinstellungen.

Metadaten von geblockten Assets in Katalogen anzeigen

13. Oktober 2022

Benutzer, denen durch eine Datenschutzregel der Zugriff auf Assets verweigert wird, können jetzt die Metadaten der Assets anzeigen. Wenn Benutzer beispielsweise auf ein blockiertes Asset in einem Katalog klicken, werden die Beschreibung, die zugeordneten Begriffe, die angepassten Eigenschaften, die Beziehungen und die Spaltennamen des blockierten Assets angezeigt.

Konzentrieren Sie sich auf die Kataloge, die beim Ressourcenscoping von Bedeutung sind.

14. Oktober 2022

Beim Ressourcenscoping begrenzen Sie die Kataloge, die Ihnen angezeigt werden, auf die Kataloge, deren Eigner Sie sind und die Sie im Konto des Katalogs gemeinsam nutzen. Wechseln Sie zu Ihren Kontoeinstellungen, um das Ressourcenscoping für Ihre vorhandenen Konten zu aktivieren. Neue Konten verwenden standardmäßig Ressourcenbereiche. Bei Katalogkonten mit aktiviertem Ressourcenscoping können föderierte Benutzer nur zusammenarbeiten, wenn sie von einem Administrator eingeladen werden.

Stellen Sie eine Verbindung zu einer neuen Datenquelle in DataStageher: Elasticsearch

14. Oktober 2022

Sie können jetzt Daten aus einer Elasticsearch -Datenquelle in Ihre DataStage -Abläufe einschließen.

Die vollständige Liste der DataStage-Connectors finden Sie unter DataStage-Connectors.

Woche bis 7. Oktober 2022

07. Oktober 2022

Sie können jetzt mehrere Eingabelinks im ODBC -Connector verwenden und jedem Link eine andere Aktion zuordnen.

07. Oktober 2022

Sie können jetzt mehrere Eingabelinks im Connector Apache Cassandra verwenden.

07. Oktober 2022

Sie können jetzt mehrere Zurückweisungslinks für die Connectors Db2, Oracleund ODBC verwenden.

AutoAI -Experimente mit verknüpften Daten veraltet

06. Oktober 2022

Die Experimentfunktion AutoAI zum Verknüpfen mehrerer Datenquellen, um ein einzelnes Trainingsdataset zu erstellen, ist veraltet. Die Unterstützung für das Verknüpfen von Daten in einem AutoAI -Experiment wird am 7. Dezember 2022 entfernt. Nach dem 7. Dezember 2022 werden AutoAI -Experimente mit verknüpften Daten und Bereitstellungen der resultierenden Modelle nicht mehr ausgeführt. Um mehrere Datenquellen zu verknüpfen, verwenden Sie ein Datenaufbereitungstool wie Data Refinery oder DataStage , um Daten zu verknüpfen und vorzubereiten. Verwenden Sie anschließend das resultierende Dataset zum Trainieren eines AutoAI -Experiments. Implementieren Sie das resultierende Modell erneut. Informationen hierzu finden Sie im Abschnitt zum Verknüpfen von Datenquellen.

Woche am 30. September 2022

Ordnen Sie allen Benutzern Anzeigezugriff auf die Verbindungen im Platform assets catalog zu.

30. September 2022

Wenn Sie den Platform assets catalogerstellen, müssen Sie Mitarbeiter hinzufügen und ihnen Rollen zuweisen. Anstatt jetzt einzelnen Benutzern die Rolle Anzeigeberechtigter zuzuweisen, können Sie die Gruppe 'Öffentlicher Zugriff' als Mitarbeiter hinzufügen und der Gruppe die Rolle Anzeigeberechtigter zuweisen. Sie können die Gruppe für öffentlichen Zugriff als Mitarbeiter mit der Rolle Anzeigeberechtigter auch in einem vorhandenen Platform assets catalog hinzufügen. Mit der Rolle Anzeigeberechtigter können Benutzer Verbindungen suchen und in Projekten verwenden. Standardmäßig sind alle Benutzer in Ihrem Konto Mitglieder der Gruppe für öffentlichen Zugriff. Siehe Katalog für Plattformverbindungen erstellen.

Neue Stage 'Slowly Changing Dimension' in DataStage

30. September 2022

Sie können jetzt die Stage 'Slowly Changing Dimension' in Ihren DataStage -Flows verwenden. Mit der Stage 'Slowly Changing Dimension' können Sie aktuelle und historische Daten im Zeitverlauf speichern und verwalten. Weitere Informationen finden Sie unter Stage 'Slowly Changing Dimension'.

Servermakro DStageName in DataStage verwenden

30. September 2022

Sie können das Makro DSStagename zu Stage-Eigenschaften oder in den Transformer-Funktionen hinzufügen. Das Makro fungiert als DataStage -Funktion und gibt Daten ohne Argumente aus, wodurch die Konfiguration von DataStage -Jobs und -Flows vereinfacht wird. Wenn Sie dieses Makro angeben, wird "DSStageName" durch den Namen der Stage als Teil der Jobkompilierung ersetzt.

Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Makros.

Für DataStage -Jobs verfügbare boolesche Parametertypen und Listenparametertypen

30. September 2022

In DataStage -Jobs können Sie die Parametertypen 'Boolean' und 'List ' verwenden. Sie verwenden den Parametertyp "Boolean", um einen Wert "true" oder "false" anzugeben, und den Parametertyp "List", um eine Liste von Werten anzugeben, die in einem Job zur Auswahl stehen. Weitere Informationen zu Parametern finden Sie unter Parameter und Parametersätze erstellen und verwenden.

Spaltenmetadaten für Datendefinitionen in DataStage hinzufügen und bearbeiten

30. September 2022

In Datendefinitionen können Sie Metadateneigenschaften auf Spaltenebene hinzufügen und bearbeiten. Sie können beispielsweise Eigenschaften wie Feldebene, Begrenzer, Anführungszeichen und Zeichenfolgedatentyp festlegen. Weitere Informationen zu Datendefinitionen finden Sie unter Datendefinitionen definieren.

Untergeordnete Nachrichtenflüsse in DataStage kopieren und einfügen

30. September 2022

Sie können gemeinsam genutzte untergeordnete Nachrichtenflüsse sowohl in einem DataStage -Flow als auch zwischen verschiedenen DataStage -Flows in demselben Projekt kopieren und einfügen. Ein untergeordneter Nachrichtenfluss kann kopiert und als Teil eines größeren Nachrichtenflusses oder als untergeordneter Nachrichtenfluss selbst eingefügt werden. Weitere Informationen zu untergeordneten Nachrichtenflüssen finden Sie unter Untergeordnete Nachrichtenflüsse.

30. September 2022

Zuvor hatten die Connectors Oracle, Snowflake und Teradata nur einen Eingabelink und Sie haben die Eigenschaften des Links in den Stage-Eigenschaften angegeben. Jetzt können die Connectors mehrere Eingabelinks haben und jeder Link kann eine andere Eigenschaft haben. Diese Erweiterung bedeutet, dass jeder Link eine einzelne Aktion wie Lesen, Schreiben und Anhängen haben kann. Sie können die Eigenschaften anzeigen, indem Sie die Links auf der Registerkarte Eingabe wechseln.

Betaversion von IBM Watson Pipelines in der Region 'Frankfurt'

26. September 2022

IBM Watson Pipelines ist jetzt zusätzlich zur Region Dallas in unserer Region Frankfurt aktiv. Das Tool stellt eine grafische Schnittstelle für die Orchestrierung einer End-to-End-Pipeline von der Erstellung bis zur Implementierung bereit. Details finden Sie unter IBM Watson Pipelines.

Hinweis: Dieses Tool wird als Betaversion bereitgestellt und nicht für die Verwendung in Produktionsumgebungen unterstützt.

Woche bis 23 September 2022

Einstellung der Unterstützung für Notebookumgebungen mit Spark 3.2 in Watson Studio

23. September 2022

Spark 3.2 wird nicht mehr als Laufzeitumgebung für Notebooks verwendet. Aktualisieren Sie Ihre Notebooks für die Verwendung von Spark 3.3-Umgebungen.

Weitere Informationen finden Sie unter Ressourcenoptionen für den Notebook-Editor in Projekten berechnen.

Verbesserungen und Erweiterungen in Watson Query

21. September 2022

Watson Query wurde mit den folgenden Funktionen aktualisiert:

Die Dokumentation wurde in weitere Sprachen übersetzt

19. September 2022

Sie können jetzt die Dokumentation zu Cloud Pak for Data as a Service in den folgenden Sprachen anzeigen:

  • Portugiesisch (Brasilien)
  • Vereinfachtes Chinesisch
  • Chinesisch (traditionell)
  • Tschechisch
  • Französisch
  • Deutsch
  • Italienisch
  • Japanisch
  • Koreanisch
  • Polnisch
  • Spanisch
  • Türkisch

Die Dokumentation wird jetzt automatisch wöchentlich übersetzt. Siehe Sprachunterstützung.

Woche bis 16. September 2022

Feedback zur Dokumentation geben

16. September 2022

Sie können jetzt Feedback zum Inhalt der Dokumentation geben. Scrollen Sie einfach bis zum Ende einer Seite und wählen Sie eine Option aus.

Screenshot des Feedbackmechanismus

Woche endet am 9. September 2022

Gespeicherte Prozeduren in DataStage -Abläufen werden für weitere Datenquellen unterstützt.

09. September 2022

Sie können jetzt gespeicherte Prozeduren in den folgenden Connectors verwenden:

  • Db2 for i
  • Db2 for z/OS

Weitere Informationen finden Sie unter Gespeicherte Prozeduren verwenden.

Veraltete Verbindungen

09. September 2022

Die folgenden Verbindungen sind veraltet:

  • Die Verbindung IBM Cloud Compose for MySQL wird ab IBM Cloudnicht mehr verwendet. Alle Instanzen in IBM Cloud werden nach dem 1st2023 entfernt.
  • Die Verbindung IBM Db2 Event Store ist veraltet und wird in einer zukünftigen Aktualisierung von Cloud Pak for Data as a Serviceentfernt.

Woche am 2. September 2022

Neues Lernprogramm Data governance and privacy für die Testversion von Data Fabric

02. September 2022

Sie können jetzt erfahren, wie Sie Daten steuern können, die Sie mit Watson Query virtualisiert haben, um eine Data-Fabric-Lösung mit dem Anwendungsfall Data governance and privacy zu implementieren, indem Sie dieses neue Lernprogramm nutzen: Virtualisierte Daten regulieren

Dieses Lernprogramm ist eine Fortsetzung von drei anderen Lernprogrammen aus dem Anwendungsfall Data governance and privacy , für die Watson Knowledge Catalog und das Lernprogramm Externe Daten virtualisieren aus dem Anwendungsfall Multicloud data integration erforderlich sind. Hierfür ist der Service Watson Query erforderlich

Weitere Informationen zur Datenstruktur (Data Fabric) finden Sie in Cloud Pak for Data as a Service-Datenstrukturlösung.

Gehen Sie wie folgt vor, um dieses Lernprogramm zu nutzen

Unterstützung für die Migration von Db2 -Serverdatenverbindungsobjekten aus traditionellem DataStage

02. September 2022

Traditionelles DataStage unterstützt Datenverbindungsobjekte des Typs Db2 -Server. Wenn Sie diese Datenverbindungsobjekte auf moderne DataStagemigrieren, werden sie automatisch in Db2 -Connectorobjekte konvertiert, sodass Sie sie weiterhin in Ihren DataStage -Flows und -Jobs verwenden können.

Neue Funktionen in der Stage DataStage Transformer verwenden

2. September 2022

  • Sie können jetzt die Funktionen ConvertDatum, NextValidDate, Fold, Fmt und Rmunprint in der Transformer-Phase als Teil Ihrer DataStage -Abläufe verwenden. Eine vollständige Liste der verfügbaren Funktionen finden Sie unter Parallelumsetzungsfunktionen.
  • Die Transformer-Phase unterstützt jetzt Partitionen.
  • Sie können jetzt die Worterkennungsfunktion in der Transformer-Phase für Funktionen, Spalten und Variablen verwenden.

Verbindung zu weiteren Datenquellen in DataStage herstellen

2. September 2022

Sie können jetzt Daten aus diesen Datenquellen in Ihre DataStage -Abläufe einschließen:

  • Cognos Analytics
  • IBM Match 360
  • SAP IQ

Die vollständige Liste der DataStage-Connectors finden Sie unter DataStage-Connectors.

DataStage -Abläufe mit Watson™ Studio Pipelines koordinieren

2. September 2022

Sie können jetzt eine Pipeline erstellen, um eine Sequenz von DataStage -Flows auszuführen. Sie können Bedingungen, Schleifen, Ausdrücke und Scripts zu einer Pipeline hinzufügen. Details hierzu finden Sie unter Abläufe koordinieren.

Unterstützung für die Migration von Sequenzjobs in DataStage auf Watson™ Studio Pipelines

2. September 2022

Sie können jetzt Sequenzjobs von traditionellen DataStage auf moderne DataStage als Pipelineabläufe migrieren. Details finden Sie unter DataStage -Jobs migrieren.

2. September 2022

Sie können jetzt mehrere Eingabelinks im (optimierten) Db2 -Connector verwenden und jedem Link eine einzelne Aktion zuordnen.

Jobs zum Ausführen von SPSS Modeler -Abläufen erstellen

1. September 2022

Sie können jetzt Jobs erstellen, um SPSS Modeler -Abläufe auszuführen. Siehe Jobs in einem Projekt erstellen und verwalten und Jobs in SPSS Modeler.

Woche bis 19 August 2022

Katalogassets aus einem Projekt hinzufügen

18. August 2022

Sie können jetzt Katalogassets zu einem Projekt aus diesem Projekt hinzufügen. Zuvor mussten Sie dem Projekt Katalogassets aus einem Katalog hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Katalogassets zu einem Projekt hinzufügen.

Benutzerschnittstelle zeigt den Import eines Katalogassets auf der Seite 'Asset importieren' an

Ältere SPSS Modeler -Abläufe vor dem 18. November 2022 migrieren

18. August 2022

Wenn Sie SPSS Modeler -Abläufe haben, die Sie vor Januar 2019 erstellt haben, migrieren Sie sie, indem Sie sie vor dem 18. November 2022 öffnen. Andernfalls sind die Abläufe möglicherweise nicht mehr verfügbar.

Berichte für Modellfactsheets und -einträge exportieren (Watson Knowledge Catalog)

19. August 2022

Generieren Sie einen Bericht aus einem Factsheet oder einem Modelleintrag im PDF-, HTML-und DOCX-Format, damit Sie die Details eines Modells, das in einem Modellbestand verfolgt wird, gemeinsam nutzen oder drucken können. Siehe Berichte für Factsheets und Modelleinträge generieren.

Woche endet am 12 August 2022

Watson Natural Language Processing ist allgemein verfügbar! (Watson Studio)

11. August 2022

Die Bibliothek Watson Natural Language Processing ist jetzt allgemein verfügbar.

Verwenden Sie die Watson Natural Language Processing-Bibliothek, um unstrukturierte Daten in strukturierte Daten zu verwandeln, sodass Daten einfacher zu verstehen und in Ihren Python -Notebooks zu verwenden sind. Diese Premium-Bibliothek bietet Ihnen sofortigen Zugriff auf vorab trainierte, hochwertige Textanalysemodelle in über 20 Sprachen. Diese Modelle werden von Experten von IBM Research und IBM Software für jede Sprache erstellt, verwaltet und auf Qualität bewertet. Die Bibliothek Watson Natural Language Processing ist jetzt in der Bibliothek Decision Optimization in einer Premium-Umgebungsvorlage enthalten. Details finden Sie unter Watson Natural Language Processing-Bibliothek.

Sie können die vorhandene Beta-Umgebungsvorlage für die Verarbeitung natürlicher Sprache Default Python 3.8 + Watson NLP XS (beta)bis zum 31. August weiterhin verwenden. Wechseln Sie zur neuen Umgebungsvorlage DO + NLP Runtime 22.1 on Python 3.9, um die Arbeit fortzusetzen. Siehe Umgebungen in Notebooks ändern.

Entfernen des Präfixes "IBM" aus Notebook-Umgebungsvorlagen (Watson Studio)

11. August 2022

Das Präfix "IBM" wurde aus allen IBM Runtime 22.1 -Umgebungsvorlagen entfernt. Die Vorlage IBM Runtime 22.1 on Python 3.9 XXS heißt jetzt beispielsweise Runtime 22.1 on Python 3.9 XXS. Wenn Sie eine eigene Vorlage erstellen, wurde das Präfix "IBM" aus der Softwareversion gelöscht, die Sie auswählen können. Details hierzu finden Sie unter Ressourcenoptionen für den Notebook-Editor in Projekten berechnen.

Auf Daten aus SingleStoreDB zugreifen

11. August 2022

Verwenden Sie die neue Verbindung SingleStoreDB , um auf Daten aus dem Speicher-und Analyseservice zuzugreifen. Informationen finden Sie unter SingleStoreDB -Verbindung.

Automatische Begriffszuordnung berücksichtigt jetzt entfernte Begriffe (Watson Knowledge Catalog)

11. August 2022

In den Ergebnissen der Metadatenaufbereitung können Benutzer Begriffe aus einer Spalte entfernen, die sie für ungenau halten. Ein neues Modell für maschinelles Lernen, das auf einem solchen negativen Feedback trainiert wird, trägt jetzt zum Gesamtkonfidenzscore für die automatische Begriffszuordnung bei, um Ungenauigkeiten zu reduzieren. Siehe Begriffszuordnung.

Aktualisierungen für Watson Query

11. August 2022

Watson Query verfügt über ein neues Navigationsmenü, das die Verwaltung mehrerer virtualisierter Daten auf einmal vereinfacht. Starten Sie Watson Query , um das neue Seitenmenü, aktualisierte Navigationspfade und eine verbesserte Skalierungsschnittstelle für Unternehmenspläne zu verwenden.

Woche bis 5. August 2022

Videos mit Bild-in-Bild ansehen

05. August 2022

Dokumentationsthemen mit eingebetteten Videos sind jetzt besser geworden! Wenn das Video abgespielt wird, können Sie durch den Rest der Seite blättern und das Video weiterhin im Bild-in-Bild-Modus anzeigen. Auf diese Weise können Sie das Video ansehen, während Sie die Schritte in einem Lernprogramm ausführen. Und Sie können auf die Zeitmarken klicken, um eine Vorschau der nächsten Task im Bild-in-Bild-Modus zu sehen.

Animiertes Bild

Testen Sie die Lernprogramme für Datenstrukturen , um Videobilder in Aktion zu sehen!

Neue API-Funktionen und -Verhalten

01. August 2022

Die API für IBM Watson -Datenassets zum Zuweisen von Rollen enthält die folgenden Verbesserungen:

  • Sie können Benutzergruppen als Assetmitglieder als Massenzuweisung zuordnen.
  • Sie können Rollen für Asseteditor und Assetanzeigefunktion angeben, wenn Sie Assetmitglieder zuordnen.
  • Sie können einem Asset mehrere Asseteigner und einen Assetersteller zuordnen.
  • Wenn Sie einem Projekt ein Asset hinzufügen oder ein Asset veröffentlichen oder hochstufen, werden Sie Assetersteller und die Liste der Asseteigner im Quellenasset wird im Zielasset beibehalten.

Woche bis 29. Juli 2022

Einfacherer Zugriff auf Neuerungen

26. Juli 2022

Sie können jetzt über die Kachel im Begrüßungsbereich der Homepage von Cloud Pak for Data as a Service zu den Neuerungen springen.

Screenshot des Begrüßungsbereichs der Homepage

Höhere Flexibilität für Datentabellen und Python -Erweiterungen in Decision Optimization -Experimenten (Watson Studio und Watson Machine Learning)

28. Juli 2022

Sie können jetzt die Datentypen (Anzahl oder Zeichenfolge) von Tabellenspalten in der Ansicht Daten vorbereiten Ihres Decision Optimization -Experiments ändern. Diese Typen werden verwendet, wenn Sie Ihr Szenario als Modell für die Bereitstellung speichern.

Bildschirmfoto

Siehe Datenansicht vorbereiten.

Sie können jetzt Python -Erweiterungen zu Ihren Decision Optimization -Experimentumgebungen hinzufügen und zusätzliche Python -Bibliotheken einschließen.

Bildschirmfoto

Siehe Umgebungen konfigurieren.

Woche am 22. Juli 2022

Namensänderung für die Verbindung IBM SQL Query

22. Juli 2022

Die Verbindung IBM SQL Query wurde in IBM Cloud Data Engineumbenannt. Ihre vorherigen Einstellungen für die Verbindung bleiben unverändert. Nur derVerbindungsname wurde geändert.

Daten mit Dataview-Visualisierungen visualisieren

22. Juli 2022

Jetzt können Sie Datensichtvisualisierungen verwenden, um Daten aus verschiedenen Perspektiven zu untersuchen, sodass Sie Muster, Verbindungen und Beziehungen erkennen können, um schnell große Mengen an Informationen zu verstehen.

Um Visualisierungen in Ihrem Projekt zu erstellen und zu bearbeiten, wählen Sie ein Datenasset auf der Registerkarte Assets aus und klicken auf die Registerkarte Visualisierung . Wählen Sie einen Diagrammtyp aus und erstellen und speichern Sie die Visualisierung. Ihre gespeicherten Datenansichtsvisualisierungen werden als Visualisierungsassets in Ihrem Projekt aufgelistet. Grafische Diagramme werden basierend auf einem Beispieldataset mit bis zu 5000 Datensätzen generiert.

Weitere Informationen finden Sie unter Daten in Data Refinery.

Beziehungen zwischen Assets einfacher hinzufügen

20. Juli 2022

Wenn Sie eine Beziehung zwischen Assets in einem Katalog hinzufügen, können Sie das Zielasset jetzt einfach finden:

  • Sie können nach Arbeitsbereich (Katalog, Projekt oder Bereitstellungsbereich) oder nach Assettyp filtern.
  • Sie können Assets nach Namen suchen.
  • Auf der Assetseite in einem Katalog wird der Abschnitt für Beziehungen jetzt als zugehörige Assets bezeichnet.

Erstellen einer Assetbeziehung durch Suchen nach einem Asset mithilfe von Arbeitsbereichen und Assettypen

Weitere Informationen finden Sie unter Beziehungen zwischen Assets hinzufügen.

Beziehungen zwischen Assets über Kataloge, Projekte und Bereiche hinweg erstellen

20. Juli 2022

Sie können jetzt Beziehungen zwischen Assets in verschiedenen Katalogen, Projekten und Bereichen erstellen und bearbeiten, auf die Sie Zugriff haben. Mit dem neuen Tearsheet für Assetbeziehungen können Sie nach Assets außerhalb des aktuellen Katalogs mit Filtern nach Assettyp und Assetposition suchen.

Woche am 15. Juli 2022

Hinzufügen von unterstützenden Funktionen zur Verbesserung Ihrer AutoAI -Zeitreihenmodellvorhersagen

15. Juli 2022

Wenn Sie ein AutoAI -Zeitreihenexperiment erstellen, können Sie jetzt unterstützende (oder exogene) Funktionen angeben, um die Prognose zu verbessern. Beispiel: In einem Zeitreihenexperiment, das den Energieverbrauch vorhersagt, können Sie das Modell so trainieren, dass es unterstützende Funktionen wie tägliche Temperaturen berücksichtigt, um die Vorhersage präziser zu machen. Wenn Sie den zukünftigen Wert für ein unterstützendes Feature kennen, können Sie diesen als Eingabe angeben, wenn Sie das Modell bereitstellen. Wenn Sie beispielsweise den Umsatz mit T-Shirts vorhersagen, können Sie zukünftige Daten zu Verkäufen und Werbeaktionen einschließen, die sich auf die Vorhersage auswirken könnten. Details zum Einschließen unterstützender Features in Ihr Zeitreihenexperiment finden Sie unter Zeitreihenexperiment erstellen.

Verbesserte Testschnittstelle für Online-Implementierungen

15. Juli 2022

Wenn Sie eine Onlinebereitstellung für ein Modell erstellen, haben Sie jetzt verbesserte Methoden zur Bereitstellung von Eingabedaten aus der Registerkarte Test der Bereitstellung. Diese umfassen die folgenden Angaben:

  • Daten direkt in das Formular eingeben
  • CSV-Vorlage herunterladen, Werte eingeben und Eingabedaten hochladen
  • Datei mit Eingabedaten aus dem lokalen Dateisystem oder aus dem Bereich hochladen
  • Wechseln Sie zur Registerkarte JSON und laden Sie Ihre Eingabedaten als JSON-Code hoch oder geben Sie sie ein.

Weitere Informationen finden Sie unter Onlinebereitstellung erstellen.

Unterstützung von Active Directory für die Microsoft SQL Server -Verbindung

11. Juli 2022

Sie können jetzt Active Directory für die Microsoft SQL Server -Authentifizierung auswählen. Diese Erweiterung bedeutet, dass Sie die Berechtigungsnachweise, die in einer NTLM-Kontodatenbank gespeichert sind, anstelle von Microsoft SQL Servernutzen können. Informationen finden Sie unter Microsoft SQL Server -Verbindung.

Woche am 08. Juli 2022

Mithilfe der In-App-Unterstützung können Sie in der Dokumentation nach Informationen suchen.

08. Juli 2022

Die neue In-App-Unterstützung enthält empfohlene Artikel aus der Dokumentation mit Bezug zu der momentan im Produkt angezeigten Seite. Dies erspart die Suche in einer separaten Registerkarte oder einem separaten Fenster. Die In-App-Unterstützung übernimmt den Suchvorgang für Sie Öffnen Sie die Unterstützung über das obere Banner Symbol 'Unterstütze mich'. Schließen und öffnen Sie die Unterstützung nach dem Aufrufen einer neuen Seite, damit aktualisierte empfohlene Artikel angezeigt werden. Sie können auch Suchbegriffe eingeben, um Informationen schnell zu finden, geführte Touren starten (falls verfügbar) und über Links auf zusätzliche Unterstützung zugreifen.

Seitenleiste für Unterstützung

Neues Lernprogramm Multicloud data integration für die Testversion von Data Fabric

In diesem neuen Lernprogramm erfahren Sie nun, wie Sie mit Watson Query eine Datenstrukturlösung mit dem Anwendungsfall Multicloud data integration implementieren können:

Für den Anwendungsfall Multicloud data integration ist der Service Watson Query erforderlich.

Weitere Informationen zur Datenstruktur (Data Fabric) finden Sie in Cloud Pak for Data as a Service-Datenstrukturlösung.

Gehen Sie wie folgt vor, um die Lernprogramme für diesen Anwendungsfall zu nutzen:

  • Wenn Sie ein neuer Benutzer sind, melden Sie sich für den Anwendungsfall Multicloud data integration anund verwenden Sie dann die zugehörigen Lernprogramme.
  • Wenn Sie bereits Benutzer von Cloud Pak for Data as a Service sind, müssen Sie sich nicht erneut anmelden. Sie können den Anwendungsfall Multicloud data integration ausprobieren, indem Sie den Lite-Service Watson Query bereitstellen und die Lernprogramme zur Multicloud data integration nutzen.

Einfachere Upgrades für Data-Fabric-Services

07. Juli 2022

Sie können jetzt schnell ein Upgrade für Cloud Pak for Data -Services durchführen, die in den Anwendungsfällen des Datenfabrics enthalten sind. Klicken Sie einfach auf die Schaltfläche Kaufen im Dashboard. Daraufhin wird eine Liste der bereitgestellten Data Fabric-Services und ihres aktuellen Plans angezeigt. Markieren Sie die Services, für die Sie ein Upgrade durchführen möchten, und wählen Sie einen Plan aus. Sie können auch eine Preisübersicht für jeden Service anzeigen und anschließend alle Services in einem Schritt aktualisieren. Upgradeanweisungen finden Sie unter Cloud Pak for Data -Services kaufen.

Umgebung "Default Spark 3.0 & R 3.6" eingestellt (Data Refinery)

04. Juli 2022

Die Umgebung Default Spark 3.0 & R 3.6 ist ab 07. Juli 2022 nicht mehr verfügbar.

Wenn Sie Data Refinery -Ablaufjobs mit der Umgebung Default Spark 3.0 & R 3.6 oder einer angepassten Umgebung, die Spark 3.0 verwendet, eingerichtet haben, schlagen die Jobs fehl. Ändern Sie die Umgebung in Default Spark 3.2 & R 3.6 oder Default Data Refinery XS oder in eine angepasste Umgebung, die Spark 3.0 nicht verwendet.

Informationen zu Umgebungen für Data Refineryfinden Sie unter Ressourcenoptionen für Data Refinery in Projekten berechnen.

Woche am 1. Juli 2022

Weitere Informationen zum Datenfabric

30. Juni 2022

Sie können jetzt mehr über die Implementierung der Datenstrukturlösung mit Cloud Pak for Data as a Serviceerfahren. Siehe Übersicht über die Data-Fabric-Lösung. Wenn Sie sich mit der Implementierung der Datenstruktur vertraut machen möchten, nutzen Sie die Lernprogramme für Datenstrukturen.

Workflowaufgaben überwachen (Watson Knowledge Catalog)

30. Juni 2022

Der Workflowadministrator kann jetzt Metriken für die aktiven Tasks anzeigen. Die Seite Taskstatus enthält eine grafische Übersicht über den Eigentümerstatus und das Fälligkeitsdatum für alle aktiven Tasks. Sie können die Taskliste auch filtern und festlegen, dass mehrere Tasks gleichzeitig nicht übernommen werden.

Siehe Workflow-Tasks verwalten.

Woche endet am 24. Juni 2022

Neue Spark 3.2-Umgebung für die Ausführung von Data Refinery -Ablaufjobs

24. Juni 2022

Sie können jetzt Default Spark 3.2 & R 3.6 auswählen, wenn Sie eine Umgebung für einen Data Refinery -Ablaufjob auswählen. Die Umgebung Default Spark 3.2 & R 3.6 enthält Erweiterungen von Spark. Die neue Umgebung verwendet dieselben Capacity-Unit-Stunden (CUHs) wie die anderen Default-Umgebungen.

Auswahl von Spark 3.2 & R 3.6

Wichtig: Die Umgebung Default Spark 3.0 & R 3.6 wird nicht mehr verwendet.

Informationen zu Umgebungen für Data Refineryfinden Sie unter Ressourcenoptionen für Data Refinery in Projekten berechnen.

Neue PMML-Softwarespezifikation für (Watson Studio und Watson Machine Learning)

23. Juni 2022

PMML-Modelle mit spark-mllib_3.0 sind veraltet, werden aber nicht entfernt. Modellbereitstellungen mit der veralteten Spezifikation funktionieren nicht mehr am 7. Juli 2022. Erstellen Sie neue PMML-Modelle mit der Softwarespezifikation pmml-3.0_4.3 oder aktualisieren Sie vorhandene PMML-Modelle mit der Softwarespezifikation pmml-3.0_4.3, wenn keine Bereitstellungen vorhanden sind. Details zum Ändern von Notebookumgebungen für PMML-Modelle finden Sie unter Notebookumgebungen ändern. Details zur Verwaltung von Bereitstellungsframeworks finden Sie unter Veraltete Softwarespezifikationen verwalten.

Neue Übersetzungen der Dokumentation!

22. Juni 2022

Die Dokumentation zu Cloud Pak for Data as a Service wurde in die folgenden Sprachen übersetzt:

  • Portugiesisch (Brasilien)
  • Französisch
  • Deutsch
  • Spanisch
  • Japanisch
  • Koreanisch

Sie können jetzt einfach zwischen Sprachen wechseln, wenn Sie die Dokumentation anzeigen. Bisher haben Sie Ihre Browservorgaben zurückgesetzt, um die Dokumentation in einer anderen Sprache anzuzeigen. Jetzt können Sie die gewünschte Sprache aus der Sprachauswahl unten auf jeder Seite auswählen.

Screenshot des Sprachumschalters

Die Veröffentlichung von Aufbereitungsergebnissen ist jetzt einfacher (Watson Knowledge Catalog).

23. Juni 2022

Sie können jetzt Aufbereitungsergebnisse veröffentlichen, ohne zum Veröffentlichungsablauf des Projekts umgeleitet zu werden. Nach der Veröffentlichung sind Sie wieder in der Benutzerschnittstelle für Aufbereitungsergebnisse und können dort weiter arbeiten. Der Publizierungsstatus für jedes Asset wird auf der Registerkarte Assets der Aufbereitungsergebnisse angezeigt.

Siehe Aufbereitungsergebnisse veröffentlichen.

Ergebnisse der Aufbereitung veröffentlichen

Woche endet am 10 Juni 2022

Verbessern Sie Ihren IBM Match 360 -Abgleichalgorithmus, indem Sie Datensatzpaare überprüfen.

10. Juni 2022

Überprüfen Sie Datensatzpaare, um den Abgleichalgorithmus IBM Match 360 zu trainieren, wie entschieden wird, welche Datensätze in Stammdatenentitäten abgeglichen werden. Während einer Paarprüfung vergleicht ein Data-Steward Datensätze, um festzustellen, ob es sich um eine Übereinstimmung handelt.

Wenn die Überprüfung des Paares abgeschlossen ist, analysiert IBM Match 360 die Antworten und empfiehlt Anpassungen der Gewichtungen und Schwellenwerte Ihres Abgleichalgorithmus. Je mehr Paare Sie überprüfen, desto besser sind die Optimierungsempfehlungen. Ein Datenentwickler kann dann entscheiden, ob die Empfehlungen angewendet werden sollen.

Informationen zu Paarprüfungen finden Sie unter Abgleichalgorithmus anpassen und verstärken.

Definieren und Arbeiten mit Beziehungen zwischen Ihren IBM Match 360 -Datensätzen

10. Juni 2022

Suchen Sie neue Verbindungen in Ihren Stammdaten, indem Sie Beziehungsinformationen zu IBM Match 360hinzufügen. Jetzt können Sie Ihrem Datenmodell Beziehungstypen hinzufügen und dann entweder Beziehungsdatenassets für das Laden von Massendaten oder Beziehungen zwischen Datensätzen manuell definieren. Untersuchen Sie die Beziehungen zwischen Ihren Datensätzen, um neue Erkenntnisse über Ihre Daten zu gewinnen.

Informationen zum Arbeiten mit Beziehungen in Ihren Stammdaten enthält Beziehungsdaten untersuchen.

Snapshots Ihrer IBM Match 360 -Konfiguration speichern und laden

10. Juni 2022

Jetzt können Sie mithilfe von Konfigurationsmomentaufnahmen Zeitpunktversionen Ihrer Einstellungen für die Stammdatenkonfiguration erstellen, einschließlich Ihres Datenmodells und der entsprechenden Einstellungen. Laden Sie eine Momentaufnahme, um Ihre Masterdatenkonfiguration auf eine Vorgängerversion zurückzugeben, oder nutzen Sie Momentaufnahmen in Serviceinstanzen gemeinsam, um die Konsistenz sicherzustellen.

Informationen zum Arbeiten mit Momentaufnahmen finden Sie unter Momentaufnahmen der Masterdatenkonfiguration speichern und laden.

Woche bis 03 Juni 2022

Unterstützung für Spark 3.2 und Einstellung der Unterstützung für Spark 3.0 für Watson Studio und Watson Machine Learning

1. Juni 2022

Spark 3.2 wird jetzt unterstützt und Spark 3.0 ist als Framework für maschinelles Lernen, Notebookumgebung und RStudio-Laufzeit veraltet. Aktualisieren Sie Ihre Assets für die Verwendung von Spark 3.2. Die Unterstützung für Schulungsressourcen wird am 22. Juni 2022 eingestellt. Die Unterstützung für die Bereitstellung und das Scoring von Modellen wird am 7. Juli 2022 eingestellt und vorhandene Bereitstellungen mit Spark 3.0-Spezifikationen werden entfernt. Details zur Migration eines Assets auf ein unterstütztes Framework und eine unterstützte Softwarespezifikation finden Sie unter Frameworks und Softwarespezifikationen verwalten. Details zu Notebookumgebungen finden Sie in Optionen für Rechenressourcen für den Notebookeditor in Projekten.

Woche bis 27. Mai 2022

Aktualisierungen der Umgebung für Decision Optimization (Watson Studio und Watson Machine Learning)

25. Mai 2022

Sie müssen die Umgebungen für Ihre Experimente und Modelle von Decision Optimization ändern, die in Python 3.8-und CPLEX 12.10-Umgebungen ausgeführt werden:

  • Python 3.8 wurde entfernt. Sie müssen die Standardversion Python 3.9 verwenden. Informationen zum Ändern der Standardumgebung für Decision Optimization -Experimente finden Sie unter Andere Ausführungsumgebung für ein bestimmtes Szenario auswählen. Für bereitgestellte Modelle, die ältere Versionen verwenden, müssen Sie Ihre Python -Version mit der REST-API aktualisieren. Weitere Informationen finden Sie unter Ändern der Python -Version für ein vorhandenes bereitgestelltes Modell mit der REST-API.
  • CPLEX 12.10 wurde entfernt und die entsprechende do_12.10 -Laufzeit wird nicht mehr unterstützt. CPLEX 20.1 bleibt der Standard und CPLEX 22.1 mit seiner neuen Laufzeit do_22.1 ist jetzt verfügbar. Wenn Sie Ihr Modell bereits mit einer CPLEX-Laufzeit bereitgestellt haben, die nicht mehr unterstützt wird, können Sie Ihr vorhandenes bereitgestelltes Modell entweder über die REST-API oder über die Benutzerschnittstelleaktualisieren.

Metadatenaufbereitung: Geschäftsbegriffe oder Datenklassen aus ausgewählten Assets in einem Schritt zuordnen oder entfernen (Watson Knowledge Catalog)

26. Mai 2022

In den Aufbereitungsergebnissen können Sie jetzt Geschäftsbegriffe gleichzeitig einer ausgewählten Gruppe von Assets oder Spalten zuordnen oder aus einer ausgewählten Gruppe von Assets oder Spalten entfernen. Für Spalten können Sie Datenklassen auch mehreren Spalten in einem Schritt zuordnen oder die Zuordnung aufheben. Siehe Massenänderungen an Term-und Datenklassenzuordnungen vornehmen.

Menüoptionen für Assets

Optionen für Spalten

Zum Hinzufügen von Mitarbeitern oder zum Ändern von Mitarbeiterrollen müssen Projektadministratoren zum IBM Cloud -Konto des Projekterstellers gehören.

26. Mai 2022

Wenn Sie ein Projektadministrator in einem anderen IBM Cloud -Konto als der Projektersteller sind, haben Sie keine Berechtigung zum Hinzufügen von Mitarbeitern oder zum Ändern von Mitarbeiterrollen. Bitten Sie einen anderen Projektadministrator, Mitarbeiter hinzuzufügen oder die Änderung vorzunehmen.

Neue Stages in DataStage

26. Mai 2022

Die folgenden Stages sind jetzt für die Verwendung in DataStage-Abläufen verfügbar:

  • CFF (Complex Flat File, komplexe unstrukturierte Datei)
  • Hierarchische Stage: REST-Schritt
  • Stage: Übereinstimmungshäufigkeit (Match Frequency)
  • Stage 'One-source Match'

Weitere Informationen und die vollständige Liste der Stages finden Sie unter DataStage-Stages und QualityStage-Stages.

DataStage -Ablauf und zugehörige Abhängigkeiten als einzelne Datei herunterladen

26. Mai 2022

Sie können einen einzelnen DataStage -Ablauf und die zugehörigen Abhängigkeiten bequem als ZIP-Datei herunterladen. Anschließend können Sie die Datei in ein anderes Projekt importieren. Zu Abhängigkeiten gehören Elemente wie Verbindungen, Unterabläufe und Parametersätze.

Details finden Sie unter Einen DataStage -Ablauf und seine Abhängigkeiten herunterladen und importieren.

Woche bis 20. Mai 2022

Neue Knoten aus Tabellenausgabe in SPSS Modeler generieren

16. Mai 2022

Beim Anzeigen der Tabellenausgabe können Sie nun ein oder mehrere Felder auswählen, auf Generierenklicken und anschließend einen Knoten auswählen, der zu Ihrem Flow hinzugefügt werden soll.

Neue "Ablaufeinstellungen" bieten Ihnen mehr Optionen für Data Refinery -Abläufe

20. Mai 2022

Die Ablaufeinstellungen für Data Refinery bieten Ihnen weitere Eigenschaften, mit deren Hilfe Sie die Daten in Ihren Data Refinery -Abläufen steuern und eine neue Funktion zum Bearbeiten des Stichprobenumfangs der Daten während der Optimierung Ihrer Daten anbieten können.

Data Refinery -Registerkarte 'Allgemein' mit Ablaufeinstellungen

Data Refinery -Datenflusseinstellungen Registerkarte ' Quelle'

Data Refinery -Registerkarte 'Ziel' für Datenflusseinstellungen

Greifen Sie über die Symbolleiste in Data Refineryauf die Ablaufeinstellungen für Data Refinery zu.

Einstellungen für Data Refinery-Ablauf

Verwenden Sie die Ablaufeinstellungen für Data Refinery , um die folgenden Aktionen auszuführen:

Quellendateien:

  • Stichprobenumfang bearbeiten: Mit dieser neuen Funktion können Sie den Stichprobenumfang anpassen, während Sie die Daten verfeinern. Die Anpassung des Stichprobenumfangs kann Ihnen helfen, die Data Refinery -Abläufe schneller auszuführen, wenn Sie ein großes Dataset haben.
  • Quelleneigenschaften bearbeiten: Bisher konnten nur Formatoptionen für CSV-Dateien oder Dateien mit begrenzter Satzlänge angegeben werden. Jetzt gibt es Optionen für mehr Dateitypen und weitere Optionen für Daten aus Verbindungen.
  • Ändern Sie die Quelle eines Data Refinery -Ablaufs: Sie können jetzt mehrere Quellendateien an einer Stelle ersetzen. (Für Join-und Union-Operationen)

Zieldataset:

  • Zielposition eines Data Refinery -Ablaufs ändern
  • Bearbeiten Sie die Zieleigenschaften: Sie haben weitere Optionen für die verschiedenen Datentypen, einschließlich Daten aus Verbindungen.
  • Geben Sie eine Beschreibung der Zieldaten ein

Wichtig: Die Ablaufeinstellungen für Data Refinery ändern die Position, an der Sie bestimmte Aktionen ausführen.

Aktion Position in Benutzerschnittstelle
Data Refinery-Ablauf umbenennen Informationsfenster (RegisterkarteInformationen zu diesem Asset) oder Data Refinery Allgemein
Geben Sie eine Beschreibung für den Data Refinery -Ablauf ein. Informationsfenster (RegisterkarteInformationen zu diesem Asset) oder Data Refinery Allgemein
Quelle eines Data Refinery-Ablaufs ändern Zwei Optionen jetzt: Klicken Sie im Teilfenster Schritte auf das Überlaufmenü neben Datenquelle, und wählen Sie Bearbeiten aus.
Neu: Registerkarte Data Refinery -Datenflusseinstellungen > Quellendatasets Wählen Sie das Dataset und anschließend Datenquelle ersetzenaus.
Quellenformatoptionen angeben Data Refinery -Datenflusseinstellungen > Registerkarte Quellendatasets . Wählen Sie die Datenquelle aus und klicken Sie auf Format bearbeiten.
Zielposition (Ausgabeposition) des Data Refinery -Ablaufs ändern Data Refinery -Ablaufeinstellungen > Registerkarte Zieldataset . Klicken Sie auf Ziel auswählen und suchen Sie nach dem Datenasset oder der Verbindung.
Bearbeiten Sie die Zieleigenschaften (Ausgabeeigenschaften) einschließlich Überschreibungsoptionen und -format. Für ein Datenasset im Projekt oder für ein Dataset sind unterschiedliche Eigenschaften aus verschiedenen Arten von Verbindungen verfügbar. Data Refinery -Ablaufeinstellungen > Registerkarte Zieldataset . Klicken Sie auf Eigenschaften bearbeiten .
Geben Sie eine Beschreibung für das Zieldataset ein. Data Refinery -Datenflusseinstellungen > Registerkarte Zieldataset

Vorhandene Data Refinery -Datenflüsse oder Data Refinery -Datenflussjobs sind von diesen Änderungen nur betroffen, wenn Sie die Datenflusseinstellungen öffnen und Änderungen vornehmen.

Informationen finden Sie unter Data Refinery verwalten.

Neue Schrittoptionen geben Ihnen mehr Kontrolle über Ihren Data Refinery -Ablauf

20. Mai 2022

Data Refinery führt neue Optionen für die Schritte Duplicate, Insert step beforeund Insert step afterein. Diese Optionen bieten Ihnen mehr Flexibilität und Kontrolle des Data Refinery -Ablaufs.

Greifen Sie über das Teilfenster Schritte auf diese Optionen zu.

Data Refinery -Doppelte Einfügungsschritte

Informationen zu allen Aktionen, die Sie mit Schritten ausführen können, finden Sie unter Data Refinery -Abläufe verwalten.

Platzierung einer neuen Spalte in einem Data Refinery -Ablauf steuern

20. Mai 2022

Wenn Sie eine Operation verwenden, die eine neue Spalte im Data Refinery -Ablauf erstellen kann, und Sie Neue Spalte für Ergebnisse erstellenauswählen, können Sie jetzt auswählen, dass die neue Spalte rechts neben der ursprünglichen Spalte platziert werden soll.

Data Refinery -Platzierung einer neuen Spalte

Diese neue Auswahl ist für folgende Operationen verfügbar:

  • Berechnen
  • Bedingte Ersetzung
  • Spaltentyp konvertieren
  • Spaltenwert in fehlenden Wert konvertieren
  • Datums- oder Zeitwert extrahieren
  • Mathematische Operationen
  • Fehlende Werte ersetzen
  • Teilzeichenfolge ersetzen
  • Text
  • In Tokens zerlegen

Informationen zu GUI-Operationen finden Sie unter GUI-Operationen in Data Refinery.

Metadatenaufbereitung stellt jetzt auch Vorschläge für Datenklassen bereit (Watson Knowledge Catalog)

20. Mai 2022

Wenn Sie die Metadatenaufbereitung ausführen, stellt die Profilerstellung jetzt auch Vorschläge für Datenklassen für Spalten bereit. Sie werden in den Governance-Details einer Spalte angezeigt. Zugeordnete und vorgeschlagene Datenklassen werden auf der Basis der neuen Schwellenwerte ausgewählt, die Sie in den Projekteinstellungen für die Metadatenaufbereitung festlegen können. Siehe Einstellungen für Datenklassenzuordnung.

Governance-Informationen: vorgeschlagene Datenklassen

Erweiterungen für DataStage -Connectors

20. Mai 2022

Bestimmte Connectors bieten jetzt eine schnellere Möglichkeit zum Testen und Hinzufügen von Metadaten aus den zugehörigen Verbindungen.

Wenn Sie die Verbindung erstellen, ist die Schaltfläche Verbindung testen auf der Seite Verbindung hinzufügen bei solchen Verbindungen jetzt funktionsfähig. (Bisher gab es keine Möglichkeit, die Verbindung in der Benutzerschnittstelle zu testen.)

  • Apache Kafka
  • Db2 (optimimiert)
  • Netezza Performance Server (optimiert)
  • ODBC
  • Oracle (optimized)
  • Salesforce.com (optimiert)
  • Teradata (optimiert)

Nachdem Sie die Verbindung erstellt haben, können Sie in DataStage den Asset-Browser in den Erstellungsbereich ziehen, eine Verbindung auswählen und einen Drilldown durchführen, um die Daten für diese Connectors hinzuzufügen oder vorab anzuzeigen. (Bisher hatten Sie nur die Option, einen Connector in den Erstellungsbereich zu ziehen, doppelt darauf zu klicken, um die zugehörige Detailkarte zu öffnen, und dann zu Eigenschaften > Verbindung zu wechseln und die Verbindung auszuwählen.)

  • Db2 (optimimiert)
  • Netezza Performance Server (optimiert)
  • ODBC

Die vollständige Liste der DataStage-Connectors finden Sie unter DataStage-Connectors.

Woche bis 13. Mai 2022

Data governance and privacy -Lernprogramme für die Testversion von Data Fabric

12. Mai 2022

Sie können jetzt erfahren, wie Sie eine Datenstrukturlösung mit dem Anwendungsfall Data governance and privacy implementieren, indem Sie die folgenden Lernprogramme nutzen:

Für den Anwendungsfall Data governance and privacy ist der Service Watson Knowledge Catalog erforderlich.

Weitere Informationen zur Datenstruktur (Data Fabric) finden Sie in Cloud Pak for Data as a Service-Datenstrukturlösung.

Gehen Sie wie folgt vor, um die Lernprogramme für diesen Anwendungsfall zu nutzen:

  • Wenn Sie ein neuer Benutzer sind, melden Sie sich für den Anwendungsfall Data governance and privacy anund verwenden Sie dann die zugehörigen Lernprogramme.
  • Wenn Sie bereits Benutzer von Cloud Pak for Data as a Service sind, müssen Sie sich nicht erneut anmelden. Sie können den Anwendungsfall Data governance and privacy testen, indem Sie den Lite-Service Watson Knowledge Catalog bereitstellen und die Lernprogramme Data governance and privacy nutzen.

SPSS Modeler: Verbesserungen der Textanalyse

12. Mai 2022

SPSS Modeler stellt spezialisierte Knoten für die Textverarbeitung bereit. Von einem Textminingknoten aus können Sie auswählen, ob die neu verbesserte Textanalyseworkbench (früher als interaktive Workbench bezeichnet) gestartet werden soll. Nach umfangreicher Nutzerforschung wurde die Werkbank neu gestaltet. Die Dokumentation wurde ebenfalls aktualisiert, um das neue Design wiederzugeben, einschließlich eines neuen Videos und eines aktualisierten Lernprogramms. Siehe Textanalyse.

Textanalyseworkbench

Verbindung zu weiteren Datenquellen in DataStage herstellen

13. Mai 2022

Sie können jetzt Daten aus diesen Datenquellen in Ihre DataStage -Abläufe einschließen:

  • Generisches S3
  • Teradata (optimiert)

Die vollständige Liste der DataStage-Connectors finden Sie unter DataStage-Connectors.

Einfache Ausführung der Aufbereitung von Metadaten (Watson Knowledge Catalog)

13. Mai 2022

Sie können die Aufbereitung jetzt direkt aus den Ergebnissen der Metadatenaufbereitung ausführen, anstatt den Job über die Seite Jobs neu auszuführen. Außerdem können Sie auswählen, dass die Aufbereitung für den gesamten Assetbereich oder nur für ein ausgewähltes Subset ausgeführt wird. Siehe Aufbereitungen manuell ausführen.

Aufbereitung über die Ergebnisseite der Aufbereitung ausführen

Woche bis 06. Mai 2022

Weitere Funktionen von Watson Knowledge Catalog mit neuen Plänen testen

05. Mai 2022

Sie können jetzt fast alle Features von Watson Knowledge Catalog kostenlos mit dem aktualisierten Lite-Plan testen oder nur für das bezahlen, was Sie mit dem neuen Standardplan verwenden.

Sie können aus den folgenden neuen Watson Knowledge Catalog -Angebotsplänen auswählen:

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

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

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

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

Neue Startseite für Assetaktivitäten (Watson Knowledge Catalog)

05. Mai 2022

In Katalogen und Projekten sind Informationen zu Assetaktivitäten jetzt in einer seitlichen Anzeige verfügbar. Öffnen Sie ein Asset in einem Katalog oder einem Projekt und greifen Sie auf die zugehörigen Aktivitäten zu, indem Sie auf Symbol 'Aktivitäten'klicken. Siehe Aktivitäten.

Neue Benutzerschnittstelle für Aktivitäten

Daten auf der Basis des Standorts steuern (experimentell) (Watson Knowledge Catalog)

04. Mai 2022

Sie können jetzt die experimentelle Funktion zum Steuern des standortbasierten Zugriffs auf Datenassets ausprobieren. Sie können Datenstandortregeln erstellen, um sicherzustellen, dass Datenschutz und standortbezogene Bestimmungen durchgesetzt werden, wenn Sie Daten von einem physischen oder souveränen Standort an einen anderen verschieben.

Um diese experimentelle Funktion auszuprobieren, antworten Sie auf diesen Beitrag , um ein Beispiellernprogramm und zusätzliche Informationen zur API anzuzeigen.

Siehe Datenpositionsregeln.

Woche bis zum 29. April 2022

Neue Nutzungsbeschränkung für Rechenressourcen für Watson Studio Lite-Pläne

29. April 2022

Watson Studio Lite-Pläne verfügen jetzt über eine monatliche Nutzungsbeschränkung von 10 CUH für die Ausführung von Jobs und Tools. Dieser Grenzwert gilt für alle vorhandenen und neuen Lite-Pläne. Mai 2022 ist der erste vollständige Monat, in dem der verringerte CUH-Grenzwert gilt.

Wenn Sie mehr als 10 CUH pro Monat verwenden, haben Sie die folgenden Möglichkeiten:

  • Führen Sie ein Upgrade auf den Professional-Tarif durch. Da der Professional-Plan nur für den CUH gilt, den Sie verwenden, können Sie ein Upgrade durchführen, ohne dass weitere Gebühren anfallen.
  • Sie können Ihre Berechnungsverwendung verlängern, indem Sie Ihre Assets für die Verwendung von Umgebungen mit niedrigeren CUH-Raten aktualisieren. Sie können zum Beispiel Ihre Notebook-Umgebung ändern.

Speichern Sie eine AutoAI -Zeitreihenmodellpipeline als Notebook (Watson Studio, Watson Machine Learning).

29. April 2022

Sie können jetzt eine Pipeline aus einem AutoAI -Zeitreihenexperiment als Notebook speichern, um den Code und die Algorithmen zu überprüfen, die zum Generieren der Pipeline verwendet wurden. Weitere Informationen finden Sie unter Zeitreihenexperiment erstellen.

Metadatenaufbereitung: Neuer Service für automatische Begriffszuordnung (Watson Knowledge Catalog)

29. April 2022

Der linguistische Namensabgleich ist jetzt auch als Service für die automatische Begriffszuordnung verfügbar. Wenn dieser Service aktiviert ist, können Begriffe basierend auf der Ähnlichkeit zwischen dem Begriff und dem Namen des Assets oder der Spalte zugewiesen werden. Standardmäßig ist dieser Service für alle vorhandenen und neuen Projekte aktiviert. Siehe Standardeinstellungen für die Metadatenaufbereitung.

Standardeinstellungen für Aufbereitung: Begriffszuordnung

Neue Preisstrukturpläne für Watson Query (ab 1. Mai 2022)

29. April 2022

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

Woche endet am 22. April 2022

Aktion zum Ändern des Bereitstellungsnamens erforderlich (Watson Machine Learning)

21. April 2022

Ab 4. Mai 2022 müssen Namen, die Benutzer Online -Implementierungen zuweisen, für jede Region eindeutig sein. Mit dem API-Aufruf GET /ml/v4/deployments?serving_name={serving_name}&conflict=true APIkönnen Sie überprüfen, ob ein vorhandener Serving-Name eindeutig ist. Wenn der GET -Aufruf den Statuscode 204zurückgibt, ist der Name eindeutig und kann verwendet werden. Wenn der Aufruf den Statuscode 409zurückgibt, ist der Bereitstellungsname bereits vorhanden oder weist möglicherweise einen Konflikt auf. Überprüfen Sie die Antwort und führen Sie bei Bedarf die Aktion zum Aktualisieren des Serving-Namens über die PATCH API aus. Ab dem 4. Mai 2022 schlagen Vorhersageanforderungen, die Serving-Namen zugeordnet sind, bei denen Serving-Name mehrmals vorhanden ist, mit einem Fehler fehl, der den Benutzer auffordert, den Namen zu aktualisieren. Details zum Bereitstellen von Namen finden Sie unter Online-Bereitstellung erstellen. Details zur Verwendung des Befehls PATCH finden Sie unter Implementierungsmetadaten aktualisieren. Wenn Sie Unterstützung für die Aktualisierung benötigen, wenden Sie sich an den IBM Support.

Data Refinery -Daten in einer CSV-Datei anzeigen, ohne einen Data Refinery -Ablaufjob auszuführen

22. April 2022

Sie können die Daten beim aktuellen Schritt in Ihrem Data Refinery -Ablauf in eine CSV-Datei exportieren, ohne einen Data Refinery -Ablaufjob zu speichern oder auszuführen. Diese Erweiterung gibt Ihnen die Möglichkeit, in Bearbeitung befindliche Daten schnell zu speichern und anzuzeigen. Klicken Sie auf den Text unter dem Symbol Exportieren in der Symbolleiste.

Weitere Informationen finden Sie unter Data Refinery verwalten.

Metadatenaufbereitung auf einen Blick

22. April 2022

Eine neue Seitenanzeige enthält eine Zusammenfassung relevanter Informationen zu einer Metadatenaufbereitung, wie z. B. Aufbereitungs-und Stichprobenoptionen, den zugehörigen Job und den zugehörigen Zeitplan.

Metadatenanreicherungsinformationen, Anzeige

Woche bis 15. April 2022

Aktualisierungen für DataStage

15. April 2022

Zurückweisungslinks werden jetzt für MQ-, Teradata-und ODBC -Connectors unterstützt. Gespeicherte Prozeduren im SQL Server -Connector werden jetzt unterstützt. Sie können die Kompilierung jetzt inaktivieren, wenn Sie DataStage -Abläufe importieren. Sie können einzelne Abläufe zusammen mit Abhängigkeiten in der Benutzerschnittstelle importieren und herunterladen.

Die vollständige Liste der DataStage-Connectors finden Sie unter DataStage-Connectors.

Funktionale Erweiterungen für Scripting in SPSS Modeler

13. April 2022

In der Symbolleiste steht ein neues Symbol 'Scripting' zum Aufrufen einer neu gestalteten Scripting-Anzeige zur Verfügung. Siehe Übersicht über Scripting.

Aktualisierungen für Decision Optimization (Watson Studio und Watson Machine Learning)

13. April 2022

Die folgenden Aktualisierungen für Decision Optimization werden angezeigt:

  • Die Python-Standardversion für Benutzer von Decision Optimization ist jetzt Version 3.9. Python 3.8 ist jetzt veraltet und Python 3.7 wird bald entfernt. Weitere Informationen finden Sie unter Decision Optimization-Notebooks.
  • In einem Decision Optimization-Experiment können Sie jetzt mehrere Szenarios ausführen oder löschen. Weitere Details finden Sie unter Decision Optimization-Ansichten und -Szenarios.

Woche bis 8. April 2022

Die neue Benutzerschnittstelle für Projekte ersetzt die traditionelle Benutzerschnittstelle

7. April 2022

Die traditionelle Benutzerschnittstelle wurde durch die Benutzerschnittstelle für neue Projekte ersetzt. Ohne Auswirkungen auf Ihre Arbeit. Die Projekterfahrung wurde aktualisiert, um das Arbeiten und Zusammenarbeit an einem Projekt einfacher und effizienter zu gestalten. Erleben Sie die funktionalen Erweiterungen für Asset-Organisation, Asset-Beziehungen, verbesserte Navigation und integrierte Anleitungen.

Finden Sie schnell, was Sie brauchen-mit der neuen Suchfunktionalität

7. April 2022

Sie können jetzt schnell Ergebnisse auswerten, wenn Sie mit dem globalen Suchfeld nach Assets oder Governance-Artefakten suchen. Die neue Suchergebniserfahrung zeigt den Kontext für Ihren Suchbegriff an und stellt viele Filter auf der Basis weiterer Eigenschaften bereit.

Suchergebnisse zeigen übereinstimmende Assets und Artefakte an.

Sie erhalten auch bessere Ergebnisse. Mehr Asset- und Artefakteigenschaften werden durchsucht. Bei der Suche nach Wortfolgen (Phrasen) ini englischer Sprache werden bei der Analyse natürlicher Sprache gängige Wortfolgen priorisiert und unwichtige Wörter verworfen.

Sie können jetzt einen Ausdruck in Anführungszeichen in einen längeren Suchbegriff einschließen.

Siehe Nach Assets und Artefakten über die gesamte Plattform suchen.

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

7. April 2022

Ab dem 7. April 2022 können neue Benutzer keine IBM Analytics Engine-Instanzen mit den Plänen 'Lite', 'Standard-Hourly' oder 'Standard-Monthly' und keine Amazon Elastic Map Reduce-Instanzen (EMR-Instanzen), in denen Notebooks ausgeführt werden, mehr erstellen.

Vorhandene Benutzer können bis zum 30. Juni 2022 weiterhin klassische IBM Analytics Engine-Instanzen und Amazon EMR-Instanzen erstellen. Danach sollten alle zugeordneten Notebooks unterstützten Spark-Laufzeitumgebungen neu zugeordnet werden, die in Watson Studio verfügbar sind.

Die klassischen IBM Analytics Engine-Pläne und Amazon EMR werden am 9. November 2022 entfernt.

Die neue Funktionalität für Governance-Artefakte ersetzt die traditionelle Funktionalität (Watson Knowledge Catalog)

08. April 2022

Wenn Sie zuvor die traditionelle Funktionalität für Governance-Artefakte mit Watson Knowledge Catalog verwendet hatten, wurde am 7. April 2022 auf die neue Funktionalität für Governance-Artefakte umgestellt. Die traditionelle Funktionalität wurde nur verwendet, wenn Sie Watson Knowledge Catalog vor April 2021 bereitgestellt und noch nicht auf die neue Funktionalität umgestellt hatten.

Bei der Umstellung wurde Folgendes ausgeführt:

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

Sie sollten jetzt Folgendes ausführen:

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

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

Anstehende Änderungen an Watson Knowledge Catalog -Plänen

7. April 2022

Ab dem 2. Mai 2022 stehen die folgenden neuen Watson Knowledge Catalog-Angebotsplänen zur Auswahl:

  • Der neue Standard-Plan wird nach Katalogressourcen und Nutzung der Rechenleistung in Kapazitätseinheiten pro Stunde (Capacity Unit Hour, CUH) abgerechnet, wenn Sie Profilerstellung, Tools und Jobs ausführen. Darin sind keine Gebühren für Instanzen und berechtigte Benutzer enthalten.
  • Für den neuen Enterprise-Paketplan wird eine monatliche Instanzgebühr für 100.000 Katalogassets und 2.500 CUH pro Monat in Rechnung gestellt. Weitere Katalogressourcen und Rechenleistung werden Ihnen in Rechnung gestellt. Darin sind keine Gebühren für berechtigte Benutzer enthalten.

Wenn Sie den Lite-Plan verwenden, wird Ihr Plan automatisch aktualisiert. Sie erhalten Zugriff auf alle Watson Knowledge Catalog-Funktionen außer Knowledge Accelerators. Viele Grenzwerte für Assets und Governance-Artefakte wurden erhöht, der Grenzwert der monatlichen Nutzungsbeschränkung für Rechenressourcen wird jedoch auf 25 CUH verringert.

Wenn Sie über den aktuellen Standard-, Professional- oder Enterprise-Plan verfügen, können Sie Ihren Plan für das nächste Jahr beibehalten. Wenn Sie zum neuen Standard- oder Enterprise-Paketplan wechseln möchten möchten, können Sie die Schritte unter Services verwalten ab dem 2. Mai 2022 ausführen.

Datentypen aus dem automatisch ausgeführten ersten Schritt der Data Refiniery-Operation 'Spaltentyp konvertieren' anzeigen

08. April 2022

Wenn Sie eine Datei in Data Refinery öffnen, wird die Operation Spaltentyp konvertieren automatisch als erster Schritt angewendet, wenn in den Daten ein Datentypen erkannt wird, der keine Zeichenfolgen enthält. Datentypen werden automatisch in abgeleitete Datentypen konvertiert. Jetzt können Sie überprüfen, in welchen Datentyp die Daten jeder Spalte konvertiert wurden. Die Informationen enthalten das Format für Datums- oder Zeitmarkendaten. Klicken Sie im Überlaufmenü auf Bearbeiten, um die Datentypen anzuzeigen.

Data Refinery -Operation zum Bearbeiten der automatischen Konvertierung

Informationen hierzu finden Sie unter GUI-Operationen.

Änderungen an der Data Refinery-Operation 'Spaltentyp konvertieren' für Zeitmarken-und Datumsdaten

08. April 2022

Der folgende Datentyp wird nicht mehr automatisch konvertiert:

  • Datums- und Zeitmarkenzeichenfolgen, die zwei Ziffern für das Jahr verwenden

Die automatischen Konvertierungen in vorhandenen Data Refinery-Abläufen sind nicht betroffen.

Aktualisierungen der Metadatenaufbereitung (Watson Knowledge Catalog)

7. April 2022

Die Ergebnisse der Metadatenaufbereitung enthalten jetzt den Aufbereitungsstatus für jedes Asset in der Aufbereitung. Außerdem können Sie jetzt den Überprüfungsstatus für mehrere Assets oder Spalten gleichzeitig ändern. Siehe Ergebnisse der Metadatenaufbereitung.

Darüber hinaus erhalten Sie jetzt Benachrichtigungen über Ausführungsereignisse für Aufbereitungsjobs (z. B. Start oder Fertigstellung).

Woche bis 1. April 2022

Watson Studio-Pläne wurden vereinfacht

01. April 2022

Der neue Professional-Plan für Watson Studio ist jetzt verfügbar. Änderungen für den Lite-Plan folgen später in diesem Monat.

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

Wenn Sie derzeit über den Standard- oder Enterprise-Plan verfügen, können Sie diesen Plan unbegrenzt beibehalten. Wenn Sie zum Professional-Plan wechseln möchten, führen Sie die Schritte für Services verwalten aus.

Ab dem 29. April 2022 gilt für alle neuen und vorhandenen Watson Studio Lite-Pläne ein monatlicher Grenzwert von 10 CUH für die Ausführung von Jobs und Tools. Da beim Professional-Plan nur die genutzten CUH abgerechnet werden, fallen beim Upgrade auf einen kostenpflichtigen Plan keine zusätzlichen Gebühren an. Mai 2022 ist der erste vollständige Monat, in dem der verringerte CUH-Grenzwert gilt. Wenn Sie Ihre Laufzeitnutzung verlängern möchten, können Sie Ihre Assets so aktualisieren, dass Umgebungen mit geringeren CUH-Raten verwendet werden. Sie können zum Beispiel Ihre Notebook-Umgebung ändern.

Ende der Unterstützung für Core ML-Bereitstellungen für iOS

1. April 2022

Core ML-Bereitstellungen oder virtuelle Bereitstellungen für die Verwendung mit iOS sind veraltet. Die Unterstützung für diesen Bereitstellungstyp endet am 4. Mai 2022.

Neue PMML-Softwarespezifikation für (Watson Studio und Watson Machine Learning)

1. April 2022

PMML-Modelle mit spark-mllib_2.4 sind veraltet, werden aber nicht entfernt. Modellbereitstellungen mit der veralteten Spezifikation funktionieren ab dem 4. Mai 2022 nicht mehr. Erstellen Sie neue PMML-Modelle mit der Softwarespezifikation pmml-3.0_4.3 oder aktualisieren Sie vorhandene PMML-Modelle mit der Softwarespezifikation pmml-3.0_4.3, wenn keine Bereitstellungen vorhanden sind. Details zum Ändern von Notebookumgebungen für PMML-Modelle finden Sie unter Notebookumgebungen ändern. Details zur Verwaltung von Bereitstellungsframeworks finden Sie unter Veraltete Softwarespezifikationen verwalten.

Woche bis 25. März 2022

Erinnerung: Umstellung der traditionellen Funktionalität für Governance-Artefakte (Watson Knowledge Catalog)

24. März 2022

Wenn Sie die traditionelle Funktionalität für Governance-Artefakte mit Watson Knowledge Catalog verwenden, wird am 4. April 2022 auf die neue Funktionalität für Governance-Artefakte umgestellt. Die traditionelle Funktionalität wird nur verwendet, wenn Sie Watson Knowledge Catalog vor April 2021 bereitgestellt und noch nicht auf die neue Funktionalität umgestellt haben. Die neue Funktionalität für Governance-Artefakte wurde im April 2021 zur Standardfunktionalität.

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

Data Refinery -Ablaufjobs, die eine Umgebungsvorlage mit Spark 2.4 verwenden, müssen aktualisiert werden

24. März 2022

Wenn Sie einen Data Refinery -Ablaufjob haben, der Spark 2.4 verwendet, z. B. die Umgebungsvorlage "Default Spark 2.4 & R 3.6", schlägt der Job fehl. Ändern Sie die Umgebungsvorlage in "Default Spark 3.0 & R 3.6", "Default Data Refinery XS" oder erstellen Sie Ihre eigene Umgebungsvorlage "Spark 3.0 & R 3.6". Informationen finden Sie unter Ressourcenoptionen für Data Refinery in Projekten berechnen.

Woche bis 18. März 2022

Data Fabric-Testversion

18. März 2022

Sie können jetzt selbst erleben, wie eine Data Fabric-Lösung mit Cloud Pak for Data as a Service implementiert wird. Beginnen Sie mit einem der Data Fabric-Anwendungsfälle und erproben Sie die anderen nach Bedarf:

  • Multicloud data integration
  • Customer 360
  • KI-Governance

Weitere Informationen zur Datenstruktur (Data Fabric) finden Sie in Cloud Pak for Data as a Service-Datenstrukturlösung.

Nutzen Sie die Lernprogramme für jeden Anwendungsfall, um sich mit der Data Fabric-Testversion vertraut zu machen:

  • Wenn Sie ein neuer Benutzer sind, können Sie sich für einen Data Fabric-Anwendungsfall registrieren und danach die zugehörigen Lernprogramme ausführen.
  • Wenn Sie bereits Benutzer von Cloud Pak for Data as a Service sind, müssen Sie sich nicht erneut anmelden. Sie können einen Data Fabric-Anwendungsfall kennenlernen, indem Sie die Lernprogramme für Data Fabric absolvieren.

Siehe Lernprogramme für Data Fabric.

Änderungen der Framework- und Softwarespezifikationen für (Watson Studio und Watson Machine Learning)

17. März 2022

Für die folgenden Änderungen der Framework- und Softwarespezifikationen sind möglicherweise Benutzeraktionen zum Aktualisieren von Assets erforderlich.

  • Der Modelltyp CPLEX 12.10 wird in Watson Studio und Watson Machine Learning nicht mehr unterstüzt. Die Unterstützung für CPLEX 12.10 endet am 18. Mai 2022. Migrieren Sie auf die neueste Version, CPLEX 20.1. Details zu Decision Optimization-Modelltypen finden Sie unter Modellbereitstellung.
  • Python 3.8 ist veraltet und wird am 18. Mai 2022 entfernt. Aktualisieren Sie Ihre Assets und Bereitstellungen für die Verwendung von IBM Runtime 22.1, basierend auf Python 3.9, mit zugehörigen Notebookumgebungen und Softwarespezifikationen. Details zu unterstützten Notebookumgebungen für IBM Runtime 22.1 finden Sie unter Notebook-Umgebungen ändern. Details zu Bereitstellungsframeworks finden Sie unter Frameworks und Softwarespezifikationen verwalten.

Woche bis 11. März 2022

Neuer Connector für DataStage: Microsoft Azure Cosmos DB

11. März 2022

Sie können jetzt Daten aus einer Microsoft Azure Cosmos DB-Datenquelle in Ihre DataStage-Abläufe einbeziehen.

Die vollständige Liste der DataStage-Connectors finden Sie unter DataStage-Connectors.

Federated Learning unterstützt jetzt Python 3.9

10. März 2022

Verwenden Sie Python 3.9 für Ihre Federated Learning-Experimente mit diesen Frameworks:

  • Tensorflow 2.7
  • PyTorch 1.10
  • Scikit-learn 1.0.2

Python 3.8 und alle zugehörigen Frameworks werden nicht mehr unterstützt. Aktualisieren Sie Ihre Federated Learning-Experimente auf Python 3.9 und implementieren Sie vollständig unterstützte Frameworks. Weitere Informationen finden Sie unter Kompatibilität zwischen Frameworks und Python-Versionen.

Woche bis 4. März 2022

Neuer Connector für DataStage: Microsoft Azure SQL Database

04. März 2022

Sie können jetzt Daten aus einer Microsoft Azure SQL Database-Datenquelle in Ihre DataStage-Abläufe einbeziehen.

Die vollständige Liste der DataStage-Connectors finden Sie unter DataStage-Connectors.

Neue DataStage-Features

04. März 2022

Sie können jetzt die Funktionen UniChar und UniSeq verwenden, um in der Stage 'Transformer' Dezimalwerte in Unicode umzuwandeln. Siehe Stage 'Transformer'.

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

2. März 2022

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

Aufbereitungsergebnisse filtern (Watson Knowledge Catalog)

4. März 2022

In den Ergebnissen der Metadatenaufbereitung können Sie jetzt zusätzliche Filter auf Spalten anwenden, um relevante Spalten schneller zu finden. Die neuen Filter sind Prüfstatus, Quelle und Geschäftsbegriffe.

Woche bis 25. Februar 2022

DataStage-Funktionen

25. Februar 2022

Die folgenden Stages sind jetzt für die Verwendung in DataStage-Abläufen verfügbar:

  • Combine Records
  • Make Subrecords
  • Make Vector
  • Promote Subrecords
  • Split Subrecord
  • Split Vector

Weitere Informationen enthält der Abschnitt DataStage-Stages.

Unterstützung für Python 3.9 und Einstellung der Unterstützung für Python 3.7 (Watson Studio und Watson Machine Learning)

25. Februar 2022

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

Ankündigungen für Federated Learning (Watson Machine Learning)

24. Feb. 2022

Mehrere neue Funktionserweiterungen für Federated Learning sind verfügbar.

  • Das Modul 'Federated Learning' ist jetzt Teil des Python-Clients für Watson Machine Learning. Alle API-Funktionen, die ibmfl enthalten, werden entfernt. Führen Sie eine Aktualisierung auf die neueste Version des Moduls Watson Machine Learning und des Partei-Connector-Scripts durch. Weitere Informationen finden Sie unter Federated Learning-Experiment erstellen.
  • Python 3.7 wird für ältere Versionen nicht weiter unterstützt. Führen Sie eine Aktualisierung mindestens auf Python 3.8 durch, um die weitere Verwendung in Federated Learning zu ermöglichen.
  • Scikit-learn 1.0 wird jetzt mit Python 3.9 unterstützt.

Angepasste Integritätsbedingungen in Decision Optimization Modeling Assistant erstellen

24. Feb. 2022

Modeling Assistant bietet zahlreiche Vorschläge für Integritätsbedingungen für Ihre Problemdomäne an, die angepasst werden können. Möglicherweise möchten Sie jedoch für die Domänen andere als die vordefinierten Integritätsbedingungen angeben. Zu diesem Zweck können Sie jetzt erweiterte angepasste Integritätsbedingungen angeben, die Python DOcplex verwenden. Ein Beispiel für die Vergehensweise finden Sie unter Erweiterte angepasste Integritätsbedingungen.

Einfaches Konfigurieren der Umgebung für Ihr Decision Optimization-Experiment

25. Februar 2022

Beim Erstellen von Modellen in einem Experiment enthält das Teilfenster 'Ausführungsparameter' in der Ansicht 'Modell erstellen' jetzt eine Registerkarte 'Umgebung'. Darin wird die Standardausführungsumgebung anzeigt, die für die Lösung verwendet wird, wenn Sie in der Ansicht 'Modell erstellen' auf 'Ausführen' klicken. Zum Erstellen von Umgebungen können Sie die Registerkarte 'Umgebung' im Teilfenster 'Informationen' in der Übersicht erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Hardware und Software konfigurieren.

Metadaten aus mehr Datenquellen importieren (Watson Knowledge Catalog)

24. Feb. 2022

Sie können den Metadatenimport jetzt auch für Apache Cassandra- und Teradata-Datenquellen durchführen.

Woche bis 18. Februar 2022

Auf Daten aus S3-kompatiblen Datenquellen zugreifen

18. Feb. 2022

Verwenden Sie die neue Verbindung 'Generisch S3', um auf Daten aus einem Speicherservice zuzugreifen, der mit der Amazon S3-API kompatibel ist. Informationen hierzu finden Sie unter Verbindung 'Generisch S3'.

Die Snowflake-Verbindung unterstützt die von Okta bereitgestellte föderierte Authentifizierung für erweiterte Sicherheit.

18. Feb. 2022

Wenn Ihr Unternehmen Single Sign-on (SSO) mit nativer Okta-Authentifizierung verwendet, enthält die Benutzerschnittstelle ein neues Feld, in dem Sie den Okta-URL-Endpunkt für Ihr Okta-Konto eingeben können.

Okta-Authentifizierung auf Snowflake

Informationen zur Snowflake-Verbindung finden Sie unter Snowflake-Verbindung.

Woche bis 11. Februar 2022

DataStage unterstützt die Erstellung von Nachrichtenhandlern.

11. Februar 2022

Fehlernachrichten und Warnungen beim Ausführen eines Jobs werden in das Protokoll geschrieben. Nachrichten und Alerts können Sie in der Anzeige 'Protokolle' aufrufen. Durch das Erstellen von Nachrichtenhandlern können Sie angeben, dass bestimmte Fehler anders behandelt werden sollen.

Nachrichtenhandler bestehen aus Regeln, die definieren, wie Nachrichten formuliert werden. Durch Nachrichtenhandler können Sie Nachrichten aus dem Protokoll unterdrücken oder festlegen, ob eine Fehlernachricht als Warnung oder als Informationsnachricht ausgegeben werden soll.

Erkunden Sie diese Funktion, indem Sie eine Protokollnachricht erweitern, die Auslassungspunkte neben der Nachrichten-ID auswählen und die Nachricht hochstufen oder herabstufen, um sie als Warnung oder Informationsnachricht einzustufen. Sie können auch auswählen, das die Nachricht in den Protokollen unterdrückt werden soll. Diese Option ist für Fehler nicht verfügbar.

Steigern Sie Ihre Produktivität mit der neuen Funktionalität für Projekte.

10. Februar 2022

Die neue Benutzerschnittstelle für Projekte ist jetzt die Standardfunktionalität für Projekte. Entdecken Sie das neue Design - Ihre Arbeit ist davon nicht betroffen.

Machen Sie sich mit der erweiterten Asset-Organisation, Asset-Beziehungen, verbesserter Navigation und den integrierten Anleitungen bekannt - sie gestalten die Arbeit und Zusammenarbeit in einem Projekt einfacher und effizienter.

Registerkarte 'Übersicht'

Woche bis 4. Februar 2022

PostgreSQL ist eine unterstützte Datenbank zur Verwendung bei der Berichterstellung für Watson Knowledge Catalog-Daten.

4. Februar 2022

Wenn Sie Ihre Watson Knowledge Catalog-Daten an eine externe Datenbank senden, um Berichte zu erstellen, können Sie jetzt außer einer Db2-Datenbank zusätzlich eine PostgreSQL-Datenbank auswählen. Details hierzu finden Sie unter Berichterstellung für Watson Knowledge Catalog-Daten.

Bereitstellung und Integration Ihrer Daten mit Data Replication (Beta)

4. Februar 2022

Testen Sie jetzt die Betaversion des Service Data Replication, um Daten nahezu in Echtzeit mit minimalen Auswirkungen auf Quellendatenbanken bereitzustellen. Erfassen Sie bequem Daten aus Db2 on Cloud und stellen Sie Daten in Db2 on Cloud und in Db2 Warehouse bereit. Unterstützung für weitere Quellen und Ziele soll zur GA hinzugefügt werden.

Rufen Sie zum Einstieg Services > Servicekatalog im Menü Cloud Pak for Data auf und stellen Sie den Data Replication-Service bereit. Weitere Informationen finden Sie unter Data Replication (Beta).

Machen Sie sich bereit für den Wechsel von der traditionellen Funktionalität für Governance-Artefakte (Watson Knowledge Catalog)

4. Februar 2022

Wenn Sie die traditionelle Funktionalität für Governance-Artefakte mit Watson Knowledge Catalog verwenden, wird am 4. April 2022 auf die neue Funktionalität für Governance-Artefakte umgestellt. Die traditionelle Funktionalität wird nur verwendet, wenn Sie Watson Knowledge Catalog vor April 2021 bereitgestellt und noch nicht auf die neue Funktionalität umgestellt haben. Die neue Funktionalität für Governance-Artefakte wurde im April 2021 zur Standardfunktionalität.

Die neue Funktionalität für Governance-Artefakte enthält die folgenden neuen Funktionen:

  • Weitere Typen von Governance-Artefakten (z. B. Referenzdatasets und Governance-Regeln)
  • Weitere Beziehungen zwischen Artefakten und Assets
  • Differenzierte Steuerung der Benutzerberechtigungen zum Anzeigen und Verwalten von Governance-Artefakten in Kategorien

Notieren Sie vor der Umstellung die Details Ihrer Geschäftsbegriffe, angepassten Klassifikationen und Datenschutzregeln.

Bei der Umstellung geschieht Folgendes:

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

Nach der Umstellung sollten Sie Folgendes ausführen:

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

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

Neue Dokumentation für Scripting

4. Februar 2022

Obwohl Scripting für die Verwendung von SPSS Modeler nicht erforderlich ist, kann es als leistungsfähiges Tool für die Automatisierung von Prozessen in der Benutzerschnittstelle genutzt werden. Scripts können dieselben Arten von Aktionen durchführen, die Sie mit einer Maus oder einer Tastatur durchführen. So können Sie Aufgaben automatisieren, die bei einer manuellen Durchführung sehr viele Wiederholungen verlangen oder sehr viel Zeit beanspruchen.

In dem neuen Leitfaden für Scripterstellung und Automatisierung wird diese Funktionalität ausführlich beschrieben.

Data Refinery unterstützt SAS-Dateien mit der Erweiterung 'sas7bdat'

4. Februar 2022

Sie können jetzt SAS-Datenassets optimieren, die die Erweiterung .sas7bdat verwenden. SAS-Dateien werden lediglich als Quellendateien unterstützt. SAS-Dateien können nicht als Ziel für einen Data Refinery-Ablauf verwende werden.

Eine vollständige Liste der von Data Refinery unterstützten Dateitypen finden Sie unter Daten verfeinern.

Data Refinery-Abläufe mit umfangreichen Datasets müssen aktualisiert werden, wenn bestimmte GUI-Operationen verwendet werden

4. Februar 2022

Bei der Ausführung von Data Refinery-Jobs mit umfangreichen Datenassets bieten die folgenden GUI-Operationen Leistungsverbesserungen, für die Sie alle betroffenen Data Refinery-Abläufe aktualisieren müssen:

  • Konvertieren des Spaltentyps zu 'Integer' (Ganzzahl), wenn Sie ein Tausendertrennzeichen (Komma, Punkt oder angepasst) angeben
  • Konvertieren des Spaltentyps zu 'Decimal' (Dezimalzahl) mit Komma als Dezimaltrennzeichen, oder wenn Sie ein Tausendertrennzeichen (Komma, Punkt oder angepasst) angeben
  • Text > Anführungszeichen abschneiden

Um die Leistung der Jobverarbeitung für einen Data Refinery-Ablauf zu verbessern, der diese Operationen verwendet, aktualisieren Sie den Data Refinery-Ablauf, indem Sie ihn öffnen und speichern und anschließend einen Job für ihn ausführen. Neue Data Refinery-Abläufe verfügen automatisch über die Leistungsverbesserungen. Anleitungen finden Sie unter Data Refinery-Abläufe verwalten.

Neuer Connector für DataStage

4. Februar 2022

DataStage unterstützt jetzt den Box-Connector.
Eine vollständige Liste der DataStage -Connectors finden Sie unter DataStage -Connectors.

Decision Optimization-Modelle werden auf Python 3.8 umgestellt

4. Februar 2022

Für Decision Optimization-Modelle ist die Standardversion für Python-Modelle jetzt Python 3.8. Wenn Sie über Decision Optimization-Modelle mit Python 3.7 verfügen, erstellen Sie die Modelle mit Python 3.8 erneut oder stellen Sie sie erneut bereit, um potenzielle Probleme zu vermeiden.

Siehe Decision Optimization-Notebooks und Lösungsparameter.

Woche bis 28. Januar 2022

Eindeutige Katalognamen beibehalten

28. Januar 2022

Beim Erstellen eines Katalogs auf der Seite 'Katalog erstellen' müssen Sie jetzt einen eindeutigen Namen verwenden. Durch eindeutige Katalognamen werden Probleme durch Mehrdeutigkeit und Synchronisationsfehler vermieden Wenn ein Katalogname doppelt verwendet werden muss, verwenden Sie die API, um einen Katalog umzubenennen oder zu erstellen.

Die Rolle 'Data-Scientist' verfügt über die Zugriffsberechtigung auf Governance-Artefakte (Watson Knowledge Catalog)

28. Januar 2022

Mit der Berechtigung Auf Governance-Artefakte zugreifen können Data-Scientists die Details der Governance-Artefakte anzeigen, die Assets zugeordnet sind, um tieferen Einblick in die Daten zu gewinnen.

Einstellung der Unterstützung von Spark 2.4 für Watson Studio und Watson Machine Learning

27. Januar 2022

Spark 2.4 wird als Framework für maschinelles Lernen, als Notebook-Umgebung und als RStudio-Laufzeit nicht mehr unterstützt. Aktualisieren Sie Ihre Assets so, dass Spark 3.0 verwendet wird. Die Unterstützung für Training-Assets wird am 16. Februar 2022 eingestellt. Die Unterstützung für die Bereitstellung und das Scoring von Modellen wird am 10. März 2022 eingestellt und vorhandene Bereitstellungen, die Spark 2.4-Spezifikationen verwenden, werden entfernt. Details zur Migration eines Assets auf ein unterstütztes Framework und eine unterstützte Softwarespezifikation finden Sie unter Frameworks und Softwarespezifikationen verwalten. Details zu Notebookumgebungen finden Sie in Optionen für Rechenressourcen für den Notebookeditor in Projekten.

Unterstützung für grosse Hardwarespezifikation für Decision Optimization (Watson Machine Learning)

27. Januar 2022

Sie können jetzt eine große Hardwarespezifikation (8 vCPUs und 32 GB) mit Decision Optimization-Jobs verwenden. Außerdem wurde die Anzahl der Jobs, die parallel ausgeführt werden können, auf 100 erhöht. Details hierzu finden Sie unter Jobs ausführen.

Woche bis 21. Januar 2022

Neue Connectors für DataStage

21. Januar 2022

DataStage enthält diese neuen Connectors:

  • Amazon RDS for Oracle
  • Compose for MySQL

Die vollständige Liste der DataStage-Connectors finden Sie unter DataStage-Connectors.

Metadatenaufbereitung: automatische Begriffszuordnung und mehr (Watson Knowledge Catalog)

20. Januar 2022

Die automatische Begriffszuordnung kann jetzt Teil Ihrer Metadatenaufbereitung sein und weitere Stichprobenoptionen stehen zur Auswahl. Außerdem wurden Aufbereitungsergebnisse auf Spaltenebene und eine Vielzahl weiterer Insigts auf Assetebene neu hinzugefügt. Darüber hinauskönnen Sie Assets und Ergebnisse direkt in jedem Katalog veröffentlichen, auf den Sie Zugriff haben. Details hierzu finden Sie unter Daten aufbereiten.

Watson Natural Language Processing für Notebooks

20. Januar 2022

Die Watson Natural Language Processing-Bibliothek (Betaversion) für Notebooks stellt grundlegende Funktionen für die Verarbeitung natürlicher Sprache für die Syntaxanalyse und vordefinierte Modelle bereit, mit denen Sie unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umwandeln können, d. h. Sie können mit einer Mischung aus unstrukturierten und strukturierten Daten arbeiten. Beispiele für solche Daten sind Call-Center-Datensätze, Kundenbeschwerden, Beiträge in sozialen Medien oder Problemberichte. Details hierzu finden Sie unter Watson Natural Language Processing-Bibliothek (Beta).

Woche bis 14. Januar 2022

Mehr Industriebeschleuniger für End-to-End-Lösungen (Watson Studio)

14. Januar 2022

Ein neues vordefiniertes Asset Branchenspezifische Akzeleratoren ist verfügbar und kann zur Bewältigung allgemeiner geschäftlicher Herausforderungen verwendet werden:

Name des Branchenbeschleunigers Beschreibung
Kundenbindung im Einzelhandel Nutzen Sie Umfragen zur Kundenzufriedenheit, um die Abwanderung von Kunden vorherzusagen und Strategien zur Kundenbindung zu entwickeln.

Vollständige Unterstützung für das Testen von AutoAI-Experimenten auf Fairness (Watson Machine Learning)

12. Januar 2022

Bewerten Sie ein Experiment in Bezug auf Fairnessaspekte, um sicherzustellen, dass Ihre Ergebnisse nicht verzerrt sind und eine Gruppe einer anderen vorgezogen wird. Sie können jetzt Experimente mit verknüpften Daten sowie Experimente mit einer einzelnen Datenquelle auswerten. Ein Zeitreihenexperiment nicht auf Fairness bewertet werden. Details zu Fairnesstests finden Sie unter Fairnesstests auf AutoAI-Experimente anwenden.

Woche bis 7. Januar 2022

Sichere Verbindung zu Datenquellen mit IBM Cloud Satellite herstellen

07. Januar 2022

In IBM Cloud Satellite können Sie eine eigene Infrastruktur mit Rechenressourcen in Ihrem lokalen Rechenzentrum oder bei einem anderen Cloud-Provider verwenden, um einen Satellite-Standort zu erstellen. Anschließend können Sie die Funktionen von Satellite verwenden, um IBM Cloud-Services in Ihrer Infrastruktur auszuführen und Ihre App-Workloads konsistent bereitzustellen, zu verwalten und zu steuern.

Für Cloud Pak for Data as a Service richten Sie einen Satellite-Standort für die Datenquelle ein und wählen anschließend Satellite Link im Abschnitt Private Konnektivität auf der Seite Verbindung erstellen aus.

Satellite-Link

Alle Datenquellen, die Secure Gateway unterstützen, bieten jetzt Unterstützung für Satellite Link. Anleitungen hierfür finden Sie unter Verbindungen sichern.

Woche bis 24. Dezember 2021

Preisänderungen für den IBM DataStage as a Service-Standardplan gelten ab 1. Februar

21. Dezember 2021

Ab dem 1. Februar fällt der Instanzpreis weg und der Preis pro CUH im Standardplan für DataStage as a Service wird erhöht. Beim Standardplan wird nur die Nutzung in Rechnung gestellt, der bisherige Instanzpreis von 3.000 USD entfällt, d. h. Sie können effizienter mit der Nutzung von DataStage as a Service beginnen und zahlen nur für die tatsächliche Nutzung. Da der Instanzpreis im Standardplan entfällt, beinhaltet Plan nicht mehr 400 CUH und der Preis pro CUH steigt von 0,40 USD pro CUH auf 1,75 USD pro CUH. Details hierzu finden Sie unter Ankündigungen für IBM Cloud.

IBM Datastage as a Service mit einer Mindestdauer für Jobausführungen ab dem 20. Januar

21. Dezember 2021

Ab dem 20. Januar gilt für Datastage as a Service eine Mindestdauer für Jobausführungen. In DataStage werden Jobausführungen nach Sekunden und nach der Gesamtzahl der vCPUs gemessen. Aus dieser Kombination ergibt sich die Menge der genutzten CUH. Jede vCPU entspricht einer Kapazitätseinheitenstunde. Für DataStage as a Service-Jobs wird eine Mindestdauer von 60 Sekunden abgerechnet. Jobs, die länger als eine Minute dauern, werden für die Abrechnung auf die nächste ganze Zahl gerundet. Die Mindestoption für die Umgebungskonfiguration (Standardoption für die Ausführung von DataStage as a Service-Jobs) ist 'PX M - 1 Conductor mit 2 vCPU und 8 GB RAM'. Die Konfiguration PX S mit 1 vCPU und 4 GB RAM wird entfernt. Details hierzu finden Sie unter Ankündigungen für IBM Cloud.

Woche bis 17. Dezember 2021

Die Überwachung von Modellen in einem Modellbestand ist jetzt allgemein verfügbar. (Watson Knowledge Catalog)

16. Dezember 2021

Verwenden Sie einen Modellbestand in Watson Knowledge Catalog, um die Lebenszyklen der Modelle für maschinelles Lernen von der Trainings- bis zur Produktionsphase zu überwachen. Zeigen Sie KI-Datenblätter für Modellassets an, die den Fortschritt von der Entwicklung über die Validierung und Bewertung bis zur Produktion verfolgen. KI-Datenblätter unterstützen und vereinfachen die effiziente ModelOps-Governance und die Compliance mit Unternehmensprotokollen. Details hierzu finden Sie unter Modellbestand. In diesem Release ist die Möglichkeit neu hinzugekommen, Modelle für maschinelles Lernen zu überwachen, die außerhalb von Watson Studio erstellt wurden. Details hierzu finden Sie unter Externes Modell zum Modellbestand hinzufügen.

Woche bis 10. Dezember 2021

Neue Connectors für DataStage

10. Dezember 2021

DataStage enthält diese neuen Connectors:

  • Amazon RDS for MySQL
  • Databases for MongoDB
  • MariaDB
  • MongoDB

Die vollständige Liste der DataStage-Connectors finden Sie unter DataStage-Connectors.

Angepasste Rollen für Kategorien (Watson Knowledge Catalog)

10. Dezember 2021

Zusätzlich zu den vordefinierten Kategorierollen können Sie angepasste Rollen mit einer angepassten Gruppe von Berechtigungen erstellen. Angepasste Kategorierollen ermöglichen eine differenziertere Steuerung der Aktionen, die Benutzer in einer Kategorie ausführen können. Details enthält der Abschnitt Rollen für Kategoriemitarbeiter.

Workflows für Governance-Artefakte (Watson Knowledge Catalog)

10. Dezember 2021

Vordefinierte Workflowvorlagen zum Erstellen neuer Workflowkonfigurationen sind verfügbar. Jede Konfiguration definiert erforderliche Tasks zum Erstellen, Aktivieren, Löschen und Importieren von Governance-Artefakten. Die Vorlagen bieten Ihnen mehr Flexibilität beim Definieren des Workflowprozesses. Details hierzu finden Sie unter Workflows für Governance-Artefakte.

Vordefinierte Satellite-Standorte für Notebooks werden entfernt (Watson Studio)

09. Dezember 2021

Ab dem 9. Dezember 2021 sind vordefinierte Satellite-Standorte nicht mehr als Umgebung für Notebooks verfügbar. Ihre Notebooks und Notebook-Jobs, die Satellite -Umgebungen verwenden, bleiben bestehen, sie müssen jedoch so bearbeitet werden, dass stattdessen eine Umgebung an einem IBM Cloud-Standort ausgewählt wird. Siehe Umgebung eines Notebooks ändern. Die vordefinierte Satellite-Umgebung bleibt für angepasste DataStage-Umgebungslaufzeiten weiterhin verfügbar.

Neue Notebookumgebungen in Projekten (Watson Studio)

09. Dezember 2021

Unterstützung für die folgenden Notebookumgebungen wurde hinzugefügt:

  • Sie können jetzt Default Spark 3.0 & Python 3.8 auswählen, wenn Sie ein Notebook mit Spark ausführen. Die neue Umgebung verwendet dieselben Kapazitätseinheitenstunden (Capacity Unit Hours, CUHs) wie die anderen Spark 3.0-Standardumgebungen.
  • Eine neue Umgebung Default R 3.6 S wurde hinzugefügt und die vorherige Umgebung Default R 3.6 S ist jetzt als veraltet markiert. Anstelle der veralteten Umgebung sollten Sie ab jetzt diese neue Umgebung verwenden.

Details hierzu finden Sie unter Optionen für Rechenressourcen für den Notebook-Editor in Projekten.

AutoAI-Zeitreihen allgemein verfügbar (Watson Studio)

9. Dezember 2021

AutoAI-Zeitreihen sind jetzt für die Regionen Dallas, London, Frankfurt und Tokio allgemein verfügbar. Für AutoAI-Zeitreihenexperimente wird jetzt die Ressourcennutzung in Rechnung gestellt. Details hierzu finden Sie unter Rechenressourcenoptionen für AutoAI-Experimente in Projekten. Eine Einführung in die Vorhersage mit AutoAI -Zeitreihenexperimenten finden Sie im Blogbeitrag Right on time (series): Introducing Watson Studio' s AutoAI Time Series.

Aktion zum Ändern des Bereitstellungsnamens erforderlich (Watson Machine Learning)

9. Dezember 2021

Ab dem 9. Dezember 2021 müssen die Bereitstellungsnamen die Benutzer den Online-Bereitstellungen zuweisen, innerhalb der Region eindeutig sein. Benutzer können mithilfe des API-Aufrufs GET /ml/v4/deployments?serving_name={serving_name}&conflict=true APIüberprüfen, ob ein vorhandener Bereitstellungsname eindeutig ist. Wenn der GET -Aufruf den Statuscode 204zurückgibt, ist der Name eindeutig und kann verwendet werden. Wenn der Aufruf den Statuscode 409zurückgibt, ist der Bereitstellungsname bereits vorhanden oder weist möglicherweise einen Konflikt auf. Überprüfen Sie die Antwort und führen Sie bei Bedarf die Aktion zum Aktualisieren des Serving-Namens über die PATCH API aus. Ab dem 9. Januar schlagen Vorhersageanforderungen mit doppelt vorhandenen Bereitstellungsnamen mit einer Fehlernachricht fehl, in der der Benutzer aufgefordert wird, den Namen zu ändern. Details zum Bereitstellen von Namen finden Sie unter Online-Bereitstellung erstellen. Details zur Verwendung des Befehls PATCH finden Sie unter Implementierungsmetadaten aktualisieren. Wenn Sie Unterstützung für die Aktualisierung benötigen, wenden Sie sich an den IBM Support.

Daten virtualisieren mit Watson Query

07. Dezember 2021

Data Virtualization wird jetzt als Watson Query bezeichnet. Sie können diese Komponente ausprobieren, indem Sie eine Serviceinstanz mit einem Lite-Plan bereitstellen. Siehe Watson Query bereitstellen. Watson Query enthält die folgenden Features und Funktionen:

  • Watson Query unterstützt jetzt mehr Datenquellen. Siehe Unterstützte Datenquellen und Datentypen in Watson Query.
  • Sie können jetzt Tabellen in IBM Cloud Object Storage-, Amazon S3- und Ceph ®-Datenquellen in Watson Query virtualisieren, indem Sie einen Virtualisierungsablauf zum Durchsuchen und Voranzeigen von Dateien verwenden. Watson Query unterstützt die Datenformate PARQUET (oder PARQUETFILE), ORC (Optimized Row Columnar), CSV (Comma Separated Values), TSV (Tab Separated Values) und JSON. Weitere Informationen finden Sie unter Verbindung zu Cloud Object Storage herstellen.
  • Manager können Caches erstellen, um durch das Zwischenspeichern der Ergebnismengen Ihrer Abfragen die Leistung zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie unter Datencaches und Abfragen verwalten.

Weitere Informationen finden Sie unter Daten virtualisieren.

Woche bis 3. Dezember 2021

Verbindung 'Netezza (PureData System for Analytics)' wurde umbenannt in 'Netezza Performance Server'

03. Dez. 2021

Die Verbindung 'Netezza (PureData System for Analytics)' heißt jetzt 'Netezza Performance Server'. Ihre vorherigen Einstellungen für eine Verbindung zu Netezza (PureData System for Analytics) bleiben unverändert. Nur derVerbindungsname wurde geändert.

Benutzergruppen zum Verwalten von Datenschutzregeln (Watson Knowledge Catalog)

03. Dez. 2021

Sie können Benutzergruppen in der Bedingung für eine Datenschutzregel angeben. Details hierzu finden Sie unter Datenschutzregeln entwerfen.

Steigern Sie Ihre Produktivität mit der neuen Benutzerschnittstelle für Projekte

02. Dezember 2021

Projekte werden derzeit überarbeitet. Sie können eine erste Vorschau auf das neue Layout und die neue Struktur aufrufen. Entdecken Sie das neue Design - ohne Auswirkungen auf Ihre vorhandenen Arbeitsergebnisse. Das Zurücksetzen auf 'klassische' Projekte ist jederzeit möglich.

Wenn Sie zur neuen Beta-Projekterfahrung wechseln möchten, navigieren Sie zu Profil und Einstellungen , indem Sie auf Ihren Avatar ( Avatar-Symbol ) klicken, und aktivieren Sie den Schalter auf der Registerkarte Beta . Machen Sie sich mit der erweiterten Asset-Organisation, den Asset-Beziehungen, der verbesserten Navigation und den integrierten Anleitungen bekannt - sie gestalten die Arbeit und Zusammenarbeit in einem Projekt einfacher und effizienter. Details und ein Video zur Benutzerschnittstelle für neue Projekte finden Sie unter Betaprojekte.

Registerkarte 'Übersicht'

Neue Notebookjobs speichern Ausgabedateien für Jobausführungsergebnisse

02. Dezember 2021

Wenn Sie einen neuen Notebookjob erstellen, speichert der Job jetzt standardmäßig Ausgabedateien für Jobausführungsergebnisse. Diese Funktion wird standardmäßig aktiviert und Sie können damit beispielsweise Ihre Jobausführungen mit verschiedenen Umgebungsvariablen parametrisieren, die Ergebnisse der Jobausführungen vergleichen und so das Verhalten des Codes in Ihrem Notebook anpassen.

Um eine zu große Anzahl von Ausführungsausgabedateien zu vermeiden, wurde für die Aufbewahrung von Jobausführungen der Standardwert 5 festgelegt.

Diese Änderung betrifft nur neue Jobs. Details hierzu finden Sie unter Notebook-Job erstellen.

Videosuche in der Produktdokumentation (Cloud Pak for Data as a Service)

01. Dezember 2021

Sie können Videos mit Anleitungen für Cloud Pak for Data as a Service jetzt auf die gleiche Weise durchsuchen wie Textthemen in der Dokumentation.

Details finden Sie in diesem Blogbeitrag: Videos mit Anleitungen für Cloud Pak for Data as a Service durchsuchen.

Benutzerschnittstelle für Videosuche

Neue Funktionen für DataStage

30. November 2021

Neue Stages

DataStage enthält neue Stages, die weitere Tools zur Verarbeitung Ihrer Daten bereitstellen stellen:

  • Hierarchisch (XML)
  • Java Integration
  • Pivot Enterprise
  • Surrogate Key Generator

Weitere Informationen enthält der Abschnitt DataStage-Stages.

Neue Connectors

DataStage enthält neue Connectors:

  • Google Cloud Pub/Sub
  • MySQL

Weitere Informationen enthält der Abschnitt DataStage-Connectors.

Wiederverwendbare Komponenten

  • Sie können Komponenten für die Verwendung in Projekten und DataStage-Abläufen erstellen. Sie erstellen diese Komponenten in einem Projekt außerhalb eines DataStage-Ablaufs, der Ihnen die Flexibilität bietet, die Komponenten an separaten Stellen wiederzuverwenden. Die Komponenten werden als Assets in Ihrem Projekt gespeichert. Sie können die folgenden Komponenten erstellen:
  • Datendefinitionen
  • Parametersätze
  • Unterabläufe

Zugehörige Dokumentation: DataStage

Woche bis 19. November 2021

AutoAI-Zeitreihen bald allgemein verfügbar (Watson Studio)

19. November 2021

AutoAi-Zeitreihen werden Anfang Dezember 2021 für die Regionen Dallas, London, Frankfurt und Tokio von der Betaversion auf allgemeine Verfügbarkeit umgestellt. Sobald die allgemeine Verfügbarkeit (General Availability, GA) eintritt, werden für AutoAI-Zeitreihenexperimente Gebühren für Ressourcennutzung in Rechnung gestellt. Details hierzu finden Sie unter Rechenressourcenoptionen für AutoAI-Experimente in Projekten.

Einstellung der Unterstützung von Softwarespezifikationen für AutoAI-Zeitreihen (Watson Studio)

19. November 2021

Die Softwarespezifikationen autoai-ts_3.1-py3.7 und autoai-ts_3.8-py3.8 werden nicht weiter unterstützt. Die Unterstützung wird am 1. Dezember 2021 eingestellt. Bis dahin können Sie die Spezifikationen weiterhin verwenden, um Modelle bereitzustellen oder Scoring für bereitgestellte Modelle durchzuführen. Sie werden jedoch aufgefordert, auf eine vollständig unterstützte Version umzustellen. Ab dem 1. Dezember sind keine neuen Bereitstellungen mehr möglich und vorhandene Bereitstellungen, die diese Spezifikationen verwenden, werden entfernt. Details zur Migration eines Assets auf ein unterstütztes Framework und eine unterstützte Softwarespezifikation finden Sie unter Frameworks und Softwarespezifikationen verwalten.

Testdaten zum Trainieren eines AutoAI-Experiments hochladen (Watson Studio)

18. November 2021

Für AutoAI-Experimente, die mit einer einzelnen Datenquelle erstellt wurden und keine Zeitreihenexperimente sind, können Sie jetzt eine zweite Datenquelle hochladen, die speziell für Holdout-Daten zum Testen der Pipelines verwendet werden soll. Details finden Sie in AutoAI-Modell erstellen.

Federated Learning allgemein verfügbar (Watson Studio)

18. November 2021

Federated Learning ist allgemein verfügbar und wird für die Regionen Dallas, London, Frankfurt und Tokio vollständig unterstützt. Für neue Experimente werden Gebühren für genutzte Ressourcen in Rechnung gestellt. Details enthält der Abschnitt Federated Learning.

Gruppen zum Verwalten von Mitarbeitern für Kategorien verwenden (Watson Knowledge Catalog)

16. November 2021

Sie können Gruppen verwenden, um Mitarbeiter zu Kategorien hinzuzufügen. Details hierzu finden Sie unter Zugriff auf eine Kategorie verwalten.

Mehr Industriebeschleuniger für End-to-End-Lösungen (Watson Studio)

15. November 2021

Ein neues vordefiniertes Asset Branchenspezifische Akzeleratoren ist verfügbar und kann zur Bewältigung allgemeiner geschäftlicher Herausforderungen verwendet werden:

Name des Branchenbeschleunigers Beschreibung
Rückübernahmeprojekt für Krankenhäuser Prognostiziert die Rate der erneuten Aufnahme von Patienten im Krankenhaus anhand von Patientendaten.

Woche bis 12. November 2021

AutoAI-Erweiterungen: Fairnessbewertung und Datenimputation (Watson Studio)

11. November 2021

Sie können jetzt ein AutoAI-Experiment in Bezug auf Fairness bewerten, um sicherzustellen, dass Ihre Ergebnisse nicht verzerrt sind und keine Gruppe einer anderen vorgezogen wird. Hinweis: Diese Funktion wird als Betaversion bereitgestellt und ist nicht für den Produktionseinsatz bestimmt. Details hierzu finden Sie unter Fairnesstests auf AutoAI-Experimente anwenden.

Nutzen Sie differenzierte Steuerungsmöglichkeiten für die Datenimputation, d. h. die Bereitstellung fehlender Werte für die Trainingsdaten für ein AutoAI-Experiment bereitgestellt werden. Details hierzu finden Sie unter Datenimputation in AutoAI-Experimenten.

Für AutoAI-Experimente, die mit einer einzelnen Datenquelle erstellt wurden und keine Zeitreihenexperimente sind, können Sie jetzt eine zweite Datenquelle hochladen, die speziell für Holdout-Daten zum Testen der Pipelines verwendet werden soll. Details finden Sie in AutoAI-Modell erstellen.

Ankündigungen für Federated Learning (Watson Studio)

10. November 2021

Die bevorstehende Umstellung für Federated Learning von der Betaversion auf allgemeine Verfügbarkeit wird bis nach dem 17. November verschoben. Federated Learning wird in dieser Woche weiterhin als Betaversion zur Verfügung gestellt. Bis dahin werden für neue Experimente keine Gebühren für genutzte Ressourcen in Rechnung gestellt.

Woche bis 5. November 2021

Lernprogramm für den Schnelleinstieg in Decision Optimization (Watson Studio)

5. November 2021

Sie können jetzt an einem Lernprogramm teilnehmen und ein entsprechendes Video aufrufen, um zu erfahren, wie Geschäftsprobleme durch Erstellen, Ausführen und Bereitstellen eines Decision Optimization-Modell behoben werden können. Das Lernprogramm eignet sich für Benutzer mit Vorkenntnissen im Bereich präskriptive Analyse und erfordert keine Codierung. Siehe Schnelleinstieg: Decision Optimization-Modell erstellen, ausführen und bereitstellen.

Veresserte Benutzerschnittstelle für Decision Optimization (Watson Studio)

5. November 2021

Sie können jetzt das Lösungsdiagramm in der Ansicht 'Lösung untersuchen' vergrößern. Siehe Ansicht 'Lösung erkunden'.

Data Refinery-Abläufe mit umfangreichen Datasets müssen aktualisiert werden, wenn bestimmte GUI-Operationen verwendet werden

5. November 2021

Bei der Ausführung von Data Refinery-Jobs mit umfangreichen Datenassets bieten die folgenden GUI-Operationen Leistungsverbesserungen, für die Sie alle betroffenen Data Refinery-Abläufe aktualisieren müssen:

  • Spaltentyp konvertieren > Datum (gilt auch für die Operation Spaltentyp konvertieren als automatisch ausgeführter erster Schritt in einem Data Refinery-Ablauf)
  • Spaltentyp konvertieren > Zeitmarke (gilt auch für die Operation Spaltentyp konvertieren als automatisch ausgeführter erster Schritt in einem Data Refinery-Ablauf)
  • Remove stop words (Stoppwörter entfernen)
  • Replace substring (Unterzeichenfolge ersetzen)
  • Text > Füllzeichen
  • Text > Teilzeichenfolge

Um das Fehlschlagen Ihrer Data Refinery-Ablaufjobs zu verhindern, aktualisieren Sie den Data Refinery-Ablauf, indem Sie ihn öffnen und speichern und anschließend einen Job für diesen Ablauf ausführen. Neue Data Refinery-Abläufe verfügen automatisch über die Leistungsverbesserungen. Anleitungen finden Sie unter Data Refinery-Abläufe verwalten.

Woche bis 29. Oktober 2021

Handhabung von Duplikaten in Katalogen angeben (Watson Knowledge Catalog)

29. Oktober 2021

Sie können jetzt angeben, wie doppelte Assets in einem Katalog behandelt werden sollen. Standardmäßig ist die Behandlung von Duplikaten so eingestellt, dass Duplikate zulässig sind. Sie können eine andere Einstellung angeben während Sie einen Katalog erstellen, oder jederzeit auf der Seite für Katalogeinstellungen. Siehe Katalogeinstellungen ändern.

Datenschutzregeln können zu Entwurfsrichtlinien hinzugefügt werden (Watson Knowledge Catalog)

29. Oktober 2021

Wenn Sie eine Datenschutzregel zu einer Richtlinie hinzufügen, muss die Richtlinie nicht mehr publiziert werden. Sie kann im Entwurfsstatus vorliegen. Wenn Sie eine publizierte Richtlinie auswählen, wird eine Entwurfsversion der Richtlinie erstellt.

Woche bis 22. Oktober 2021

Federated Learning bald allgemein verfügbar (Watson Studio)

22. Oktober 2021

Federated Learning wird am 10. November 2021 für die Regionen Dallas, London, Frankfurt und Tokio vom Beta-Status in den Status der allgemeinen Verfügbarkeit versetzt. Ab diesem Datum ist Federated Learning allgemein verfügbar und für neue Experimente werden Gebühren für genutzte Ressourcen in Rechnung gestellt. Details enthält der Abschnitt Federated Learning.

Mehr Industriebeschleuniger für End-to-End-Lösungen (Watson Studio)

22. Oktober 2021

Ein neues vordefiniertes Asset Branchenspezifische Akzeleratoren ist verfügbar und kann zur Bewältigung allgemeiner geschäftlicher Herausforderungen verwendet werden:

Name des Branchenbeschleunigers Beschreibung
Umsatzvorhersage mit Weather Company Data Optimieren Sie die Möglichkeiten zur Vertriebsorganisation Ihres Unternehmens, indem Sie ein Modell trainieren, den Umsatz basierend auf dem Wetter vorherzusagen. Der Akzelerator enthält Geschäftsbegriffe und Kategorien, eine Reihe von Data-Science-Beispielassets und ein Beispieldashboard zur Visualisierung der Ergebnisse.


Neue Benutzerschnittstelle für Data Refinery-Operationsschritte

22. Oktober 2021

Eine neue Benutzerschnittstelle für Data Refinery vereinfacht die Arbeit mit Ihren Daten. Die Operationen werden in der Anzeige 'Schritte' zusammengefasst, die auf der linken Seite platziert wird. Wenn Sie eine Operation hinzufügen möchten, klicken Sie auf Neuer Schritt. Wie bisher können Sie die Ansicht MOMENTAUFNAHME durch Klicken auf einen beliebigen vorherigen Schritt aufrufen. Die Operationen bleiben unverändert.

Data Refinery -Benutzerschnittstelle

Reorganisierte Kategorien für Data Refinery GUI-Operationen

22. Oktober 2021

Die GUI-Operationen für Data Refinery werden in den folgenden Kategorien neu gruppiert:

  • CLEANSE (BEREINIGEN)
  • COMPUTE (BERECHNEN)
  • ORGANIZE (ORGANISIEREN)
  • NATURAL LANGUAGE (NATÜRLICHE SPRACHE)

Die Operationen bleiben unverändert. Informationen hierzu finden Sie unter GUI-Operationen.

Erweiterungen für den ZIP-Import und -Export von Governance-Artefakten (Watson Knowledge Catalog)

22. Oktober 2021

  • Die Beziehungen zwischen Artefakten werden mithilfe der Artefakt-IDs definiert und nicht mehr mit der vorherigen Methode, bei der Kontext und Name des Artefakts verwendet wurden.
  • Wenn die Synchronisationsphase des Importprozesses unterbrochen wird (z. B. durch das Beenden eines Pods), wird der Synchronisationsprozess nach einiger Zeit in einem anderen Pod erneut gestartet.
  • Durch eine neu hinzugefügte Berechtigung kann gesteuert werden, welche Personen alle Governance-Artefakte in einer ZIP-Datei importieren und exportieren können. Die neue Berechtigung trägt die Bezeichnung 'Glossar verwalten' und ist in der Rolle 'Manager' enthalten.

Siehe den Abschnitt zum Importieren aller Governance-Artefakte aus einer ZIP-Datei in Governance-Artefakte importieren.

Woche bis 11. Oktober 2021

Verbesserungen in der Benutzerschnittstelle für Decision Optimization-Experimente (Watson Studio)

11. Okt. 2021

Sie können jetzt einfacher auswählen, wie Ihr Modell in der Benutzerschnittstelle für Decision Optimization-Experimente formuliert werden soll: Klicken Sie in der Seitenleiste auf Modell erstellen. Daraufhin wird ein Popup-Fenster mit der Frage angezeigt, wie Sie Ihr Modell formulieren möchten. Anschließend können Sie auswählen, ob Sie den unterstützten Modus mit Modeling Assistant verwenden oder Ihr Modell in Python, OPL, LP (CPLEX) oder CPO codieren bzw. Dateien importieren möchten.

Sie können jetzt das Lösungsdiagramm in der Ansicht Lösung untersuchen vergrößern.

IBM Cloud Databases for DataStax

11. Okt. 2021

IBM Cloud Databases for DataStax wurde den Verbindungstypen für Projekte und Kataloge hinzugefügt.

Woche bis 8. Oktober 2021

Modelle für maschinelles Lernen in einem Modellbestand verfolgen (Beta) (Watson Knowledge Catalog)

8. Okt. 2021

Verwenden Sie einen Modellbestand in Watson Knowledge Catalog, um die Lebenszyklen der Modelle für maschinelles Lernen von der Trainings- bis zur Produktionsphase zu überwachen. Zeigen Sie Datenblätter für Modellassets an, die den Fortschritt von der Entwicklung bis zur Produktion verfolgen. Prüfen und verwalten Sie Datenblätter, die effiziente ModelOps-Governance und die Compliance mit Unternehmensprotokollen vereinfachen. Details hierzu finden Sie unter Modellbestand. Beachten Sie, dass dieses Feature als Betaversion verfügbar ist, nur in der Region Dallas zur Verfügung steht und nicht für den Produktionseinsatz bestimmt ist.

Für alle neuen Konten sind Kreditkarteninformationen erforderlich

8. Okt. 2021

Neue Kunden, die ein IBM Cloud-Konto erstellen möchten, müssen beim Registrieren Kreditkarteninformationen angeben. Für Lite-Konten und nutzungsabhängige Konten ist eine Kreditkarte erforderlich. Sie wird jedoch nur belastet, wenn der Kunde Services im Rahmen eines abrechnungsfähigen Plans nutzt. Anleitungen und ein Video zum Registierungsvorgang finden Sie unter Für Cloud Pak for Data as a Service registrieren.

Woche bis 1. Oktober 2021

Entfernen der Benutzererlebnisse für Natural Language Classifier und Visual Recognition aus Watson Studio

1. Oktober 2021

Die Benutzererlebnisse für IBM Watson Natural Language Classifier und Visual Recognition in Watson Studio werden eingestellt. Ab dem 1. Dezember 2021 können Sie in Watson Studio keine neuen Assets für Watson Natural Language Classifier und Visual Recognition mehr erstellen, die auf Ihren vorhandenen Services basieren. Als Alternative empfehlen wir Ihnen, eine Migration auf den IBM Watson Natural Language Understanding -Service in der IBM Cloud in Betracht zu ziehen, der Deep Learning verwendet, um Daten und Erkenntnisse aus Text wie Schlüsselwörtern, Kategorien, Stimmungen, Emotionen und Syntax zu extrahieren, sowie erweiterte Funktionen für die Textklassifizierung mit mehreren Bezeichnungen, um noch umfassendere Erkenntnisse für Ihr Unternehmen oder Ihre Branche bereitzustellen. Für die visuelle Erkennung sollten Sie IBM Maximo Visual Inspection in Betracht ziehen oder Open-Source-Computer-Vision-Modelle mit Watson Machine Learningtrainieren.

Woche bis 27. September 2021

Erinnerung: Veraltete Watson Studio-Notebook-Umgebungen und Watson Machine Learning-Bereitstellungsframeworks werden entfernt.

27. September 2021

Veraltete Watson Studio-Notebook-Umgebungen und Watson Machine Learning -Bereitstellungsframeworks, die auf Python 3.7 basieren, werden am 15. Oktober 2021 entfernt. Falls noch nicht geschehen, führen Sie ein erneutes Training und eine erneute Implementierung von Assets mit den neuen default_py3.7_opence -Softwarespezifikationen durch. Ausführliche Informationen hierzu finden Sie im Hinweis zur Einstellung der Unterstützung und im Zeitplan.

Hinweis zur Einstellung der Unterstützung von CPLEX 12.9 für Decision Optimization

27. September 2021

Der Modelltyp CPLEX 12.9 wird in Watson Studio und Watson Machine Learning nicht weiter unterstützt. Die Unterstützung für CPLEX 12.9 endet am 31. Dezember 2021. Migrieren Sie auf die neueste Version, CPLEX 20.1. Details zu Decision Optimization-Modelltypen finden Sie unter Modellbereitstellung.

Erinnerung: Ende der Unterstützung für integrierte Berechtigungsnachweise für den Zugriff auf ferne Daten (Watson Machine Learning)

27. September 2021

Die Verwendung integrierter Berechtigungsnachweise für die direkte Verbindung zu einem Datenasset wird ab dem 6. Oktober 2021 nicht mehr unterstützt. Details zu der Änderung bei der Verwendung von Verbindungen für den fernen Datenzugriff finden Sie in diesem Hinweis zur Einstellung der Unterstützung.

Berichte für Watson Knowledge Catalog-Daten generieren

27. September 2021

Sie können jetzt Einblicke in Ihre Kataloge, Projekte und Governance-Artefakte gewinnen, indem Sie die Berichterstellung für Watson Knowledge Catalog einrichten. Die Daten werden an eine externe Datenbank gesendet, in der Sie SQL-Abfragen ausführen können, um Berichte zu erstellen. Details zum Konfigurieren der Berichterstellung finden Sie unter Berichterstellung für Watson Knowledge Catalog-Daten.

Verbesserte Bearbeitung von Governance-Artefakten (Watson Knowledge Catalog)

27. September 2021

Beim Bearbeiten einer Eigenschaft für ein Governance-Artefakt, für die Sie ein Artefakt auswählen, können Sie Basisinformationen für das ausgewählte Artefakt in der Bearbeitungsanzeige anzeigen.


Woche bis 24. September 2021

Aktualisierungen der Metadatenaufbereitung (Watson Knowledge Catalog)

24. September 2021

Eine Übersicht über die Gesamtergebnisse der Aufbereitung ist jetzt verfügbar. Sie können die Qualitätsscores für jedes Asset in der Metadatenaufbereitung anzeigen und den Überprüfungsstatus für jedes Asset ändern. Siehe Ergebnisse der Metadatenaufbereitung.

Woche bis 17. September 2021

Unterstützung für CPLEX- und CPO-Modelle in Decision Optimization-Experimenten (Watson Studio)

17. September 2021

Sie können jetzt CPLEX-und CPO-Dateien in Decision Optimization-Experimenten importieren und lösen. Siehe Modellansicht erstellen.

Neue Option für Rechenressourcen mit Python 3.8 und Decision Optimization (Watson Studio)

17. September 2021

Sie können jetzt Umgebungen mit Python 3.8 und Decision Optimization auswählen, in denen Ihre Notebooks ausgeführt werden sollen. Informationen zur verfügbaren Standardumgebung und zum Erstellen einer eigenen Umgebung mit Decision Optimizationfinden Sie unter Ressourcenoptionen für den Notebook-Editor in Projekten berechnen.

Unterstützung von Python 3.8 in Decision Optimization-Experimenten (Watson Studio)

17. September 2021

Decision Optimization-Experimente verwenden standardmäßig Python 3.7. Sie können jedoch die Ausführungsparameter für Ihr Experiment bearbeiten, um stattdessen Python 3.8 zu verwenden.

Benutzern temporären oder rollenbasierten Zugriff auf Ihre Amazon S3-Daten erteilen

17. September 2021

Der Eigner des Amazon S3-Kontos kann für Daten, auf die über eine Amazon S3-Verbindung zugegriffen wird, temporäre Sicherheitsberechtigungsnachweise bereitstellen oder vertrauenswürdigen Benutzern rollenbasierten Zugriff erteilen. Dieses Feature bietet eine größere Sicherheit und Flexibilität, da der Accountbesitzer keine zusätzlichen Benutzer zu ihrem IAM-Konto hinzufügen muss. Anleitungen finden Sie unter Temporäre Berechtigungsnachweise oder einen Rollen-ARN für Amazon S3 einrichten.

IBM DataStage-Aktualisierungen

17. September 2021

  • Erweiterte Massenbearbeitung für Spalten.
  • Die ISX-Importschnittstelle verwendet jetzt Carbon-Tearsheet-Komponenten.

Woche bis 10. September 2021

Neues Beispiel für IBM Watson Pipelines

10. September 2021

Laden Sie ein vorausgefülltes Beispielprojekt aus der Galerie Watson Studio herunter, um die Funktionalität von IBM Watson Pipelineszu testen. Folgen Sie den Anweisungen auf der Seite 'Übersicht' des Beispielprojekts, um die Assets einzurichten, die Sie zum Konfigurieren und Ausführen des Ablaufs benötigen.

Woche vom 6. September 2021


Metadatenanreicherung im Maßstab (Watson Knowledge Catalog)

6. September 2021

Mit einem neuen automatisierten Tool für die Verwendung in Projekten können Sie Data Stewardship automatisieren. Bereichern Sie Ihre Daten im Maßstab, indem Sie die Datenqualität von großen Datenmengen mit einem Klick analysieren und analysieren. Weitere Informationen zur Metadatenanreicherung.

Dieses Tool ist nur für Kunden mit Watson Knowledge Catalog Professional-oder Enterprise-Plänen verfügbar.

Woche am 3. September 2021

Neue Knoten für Watson Studio Pipelines beta

3. September 2021

Die Betaversion von Watson Studio Pipelines hat drei neue Knoten. Sie können jetzt eine Pipeline erstellen, die einen DataStage-Job mit dem Knoten DataStage-Ablauf ausführen aufruft. Die Ausführungsreihenfolge für die Pipeline können Sie mit dem neuen Knoten Auf alle Ergebnisse warten steuern, der festlegt, dass bis auf den Abschluss aller vorgeordneten Abhängigkeiten gewartet werden soll, und mit dem Knoten Auf Ergebnis warten, der festlegt, dass nur auf den Abschluss der ersten vorgeordneten Abhängigkeit gewartet werden soll. Details zur Konfiguration dieser Knoten enthält der Artikel Pipelinekomponenten konfigurieren.

Data Replication-eingeschränkte Betaversion

3. September 2021

IBM Data Replication stellt eine zuverlässige Datenintegration und -synchronisation für die effiziente gemeinsame Datennutzung bereit und ist jetzt als eingeschränkte Betaversion verfügbar. Sie macht die Verwendung von Echtzeitinformationen für DataOps durch die Anreicherung von Big Data, Data Warehouses und Analysesystemen mit den aktuellsten Daten aus ständig wechselnden Transaktionsverarbeitungsdatenbanken zu verbessern.

Diese IBM Lösung unterstützt die Bereitstellung von hohen Datenvolumen mit sehr geringer Latenzzeit und ist somit ideal für die Verteilung von Daten auf mehreren Standorten und für die Datenkonsolidierung, unabhängig davon, ob sie über das Rechenzentrum, von lokal in die Cloud oder von einer Cloud in eine andere Cloud-Daten verfügen. Die geplante robuste Unterstützung für Quellen, Ziele und Plattformen stellt sicher, dass die richtigen Daten in Datenseen, Data Warehouses, Datamarts und Point-of-Impact-Lösungen verfügbar sind, während gleichzeitig eine optimale Ressourcenauslastung und ein schneller ROI erreicht werden.

Um sich an der eingeschränkten Beta-und View-Produktdokumentation zu beteiligen, müssen Sie sich registrieren. Weitere Informationen finden Sie unter Registrieren Sie sich noch heute für die Betaversion von IBM Data Replication

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IBM DataStage-Aktualisierungen

3. September 2021

  • Die erste Lieferung von Massenbearbeitungsspaltenmetadaten ist jetzt verfügbar.
  • Wenn Sie ein DataStage-Archiv (ISX) in ein Projekt importieren, können Sie jetzt einen CSV-Bericht herunterladen.

Woche am 27. August 2021

Betaversion von IBM Watson Pipelines

IBM Watson Pipelines bietet eine grafische Schnittstelle für die Koordination einer End-to-End-Pipeline von der Erstellung bis zur Bereitstellung. Verwenden Sie den Pipelines-Editor, um einen End-to-End-Flow zu automatisieren, um Daten vorzubereiten, um dann maschinelle Lernmodelle und Python-Skripte zu erstellen, zu schulen, zu implementieren und zu aktualisieren. Erkunden Sie die Funktionen des Tools mithilfe einer vorinstallierten Beispielpipeline. Details finden Sie unter IBM Watson Pipelines.

Hinweis: Dieses Tool wird als Betaversion bereitgestellt und nicht für die Verwendung in Produktionsumgebungen unterstützt.

Entfernen von Datenanmerkungen mit definierter Crowd und Abbildung Eight

Ab dem 16. September können Sie nicht mehr die Annotationsplattformen für definierte Crowd-oder Figurenanmerkungen von Drittanbietern verwenden, um Anmerkungsjobs zu erstellen.

Für den Metadatenimport unterstützte neue Datenquellen (Watson Knowledge Catalog)

IBM Cloud Databases for MongoDB und MongoDB sind jetzt unterstützte Datenquellen für den Metadatenimport in Projekten.

Neue SPSS Modeler-Dokumentation (Watson Studio)

Es wurde ein neuer Abschnitt Referenzinformationen hinzugefügt, der Themen wie Tipps und Direktaufrufe, eine CLEM-Sprachreferenz und SPSS-Statistikalgorithmen abdeckt. In Zukunft werden weitere Informationen zu diesem Abschnitt hinzugefügt, zum Beispiel ein Leitfaden zu Skripting und Automatisierung.

Erweiterungen für föderiertes Lernen (Watson Machine Learning)

Föderiertes Lernen unterstützt nun Python 3.8 sowie 3.7 für die Modellversion. Parteien können nun zwischen den Versionen für ihre Modelle wählen, aber alle Parteien und der Aggregator müssen die gleiche Version von Python verwenden.

Mehr Industriebeschleuniger für End-to-End-Lösungen (Watson Studio)

Zwei neue Industry Accelerators stehen als vordefinierte Assets zur Verfügung, die Sie zur Bewältigung gemeinsamer geschäftlicher Herausforderungen verwenden können:

Branchenspezifische Akzeleratoren
Name des Branchenbeschleunigers Beschreibung
Effektives Bauernprojekt Unterstützt die effektive Landwirtschaft, indem sie das Wachstum der Kulturen überwacht und den Landwirten einen zeitnahen Alarm über die Wetterveränderung, die mögliche Entwicklung von Pflanzenkrankheiten, die Verdunstung von Fungizid und den effizienten Einsatz von Solarpaneelen (Unterstützung der Agrovoltaik) ausweist.
Kommentare-Organisator-Projekt Bietet Unternehmen die Möglichkeit, Kommentare geordnet anzuzeigen und das positive bzw. negative Feedback bestimmter Kunden gezielt und einfach anzuzeigen.



IBM DataStage-Aktualisierungen

  • ODBC Connector wird jetzt unterstützt.
  • Der Builder für Transformatorausdrücke unterstützt jetzt Makros. Hinzugefügte Funktion zum Suchen des Datentyps für einen Ausdruck, der im Ausdruckserstellungsprogramm für Stage-und Schleifenvariablen erstellt wird. Verbesserte Benutzerfreundlichkeit für Transformer Expression Builder und für die Funktion 'Spalte hinzufügen'.
  • Die Landessprachenunterstützung (NLS) pro Spaltenzuordnung und Ländereinstellungsabschnitt wird jetzt unterstützt.
  • Es wurden Verbesserungen für die Funktion des ProtokollPunkts hinzugefügt.

Woche am 13. August 2021



Mehr Industriebeschleuniger für End-to-End-Lösungen (Watson Studio)

Zwei neue branchenspezifische Akzeleratoren sind als vordefinierte Assets verfügbar, mit denen Sie allgemeine geschäftliche Herausforderungen bewältigen können.

IBM DataStage-Aktualisierungen

  • Erweiterung des Builders für Transformer-Ausdrücke, bei dem der Spaltendatentyp automatisch basierend auf der Rückgabe des Ausdrucks ausgewählt wird.
  • Erweiterung zum Anzeigen der Schaltfläche "Protokoll" mit farbigen Punkten, die die Warnung, den Fehler oder den erfolgreichen Lauf anprangern.

Woche bis 06 August 2021



Namen für einen Serving-Namen für eine Online-Implementierung hinzufügen (Watson Machine Learning)

Geben Sie einen angepassten Serving-Namen für die URL für eine Online-Implementierung an. Siehe Onlinebereitstellung erstellen.

Unterstützung für Python 3.8 (Watson Studio) und (Watson Machine Learning)

Sie können nun Python 3.8-Umgebungen auswählen, wenn Sie mit Notebooks mit und ohne GPU in Watson Studio arbeiten. Nur Umgebungen, die die CPLEX-und die DOcplex-Bibliotheken enthalten, sind derzeit nicht mit Python 3.8 verfügbar. Weitere Informationen finden Sie inNotebookumgebungen. Sie können Assets auch mithilfe von Python 3.8-Frameworks und Software-Spezifikationen implementieren. Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Frameworks und Softwarespezifikationen .

IBM DataStage-Aktualisierungen

  • Sie können den Abschnitt "NLSMap" jetzt auf der Stage-Ebene verwenden.
  • Die Protokollanzeige kann jetzt mit einem Klick-und Bewegungsmechanismus geändert werden.

Woche zum 30. Juli 2021



Lernprogramme zur Einführung

Sie können nun die erste gestartete Dokumentation auf der Basis des Tasktyps anzeigen, den Sie ausführen möchten:

Jeder gestartete Pfad enthält eine oder mehrere Lernprogramme und Links zu zusätzlichen Ressourcen.

Unterstützung für einen sichereren Zugriff auf ferne Daten (Watson Machine Learning)

Am 28. Juli 2021 wird in Watson Machine Learning die Unterstützung für integrierte Berechtigungsnachweise eingestellt, um die neuesten bewährten Sicherheitsverfahren zu nutzen und den Datenzugriff zu standardisieren und zu vereinfachen.

Zuvor konnten Sie Berechtigungsnachweise einschließen, um direkt auf ein Datenasset zuzugreifen, z. B. Inhalte aus Cloud Object Storage oder eine Db2-Tabelle, wenn Sie die Datenquelle für eine Implementierungsjob-oder Decision Optimization-Lösung in Watson Machine Learning angegeben haben. Um den Prozess zum Herstellen einer Verbindung zu fernen Daten zu vereinfachen und zu vermeiden, dass Berechtigungsnachweise verfügbar gemacht werden, wird die direkte Verbindung zu einem Datenasset für eine integrierte Datenquelle bis zum 29. September 2021 nicht mehr unterstützt. Erstellen Sie stattdessen eine Verbindung mit dem Datenasset, um die Berechtigungsnachweise sicher zu speichern, und greifen Sie dann über Verbindungsattribute auf das Datenasset zu. Beispiel:

"input_data_references": [{
                    "type": "connection_asset",
                    "connection": {
                            "id": <connection_guid>
                    },
                    "location": {
                            "bucket": <bucket name>,
                            "file_name": <directory_name>/<file name>
                            <other wdp-properties supported by runtimes>
                    }
            }]

Beachten Sie im vorliegenden Beispiel, dass der Referenztyp für Eingabedaten 'connection_asset' lautet.

Ab dem 29. September schlagen die integrierten Berechtigungsnachweise mit einem Fehler in ungültigen Feldern fehl. Wenn Sie Cloud Object Storage (S3) oder Db2 verwenden, um Eingaben bereitzustellen oder die Ergebnisse Ihrer Decision Optimization-Jobs in Watson Machine Learning zu speichern, müssen Sie bis zum 29. September 2021 Maßnahmen ergreifen. Diese Änderung gilt für Watson Machine Learning v4 APIs (/ml/v4) sowie für die Watson Machine Learning v4 Python-Clientbibliothek.

Weitere Informationen finden Sie unter Verbindungen erstellenund Details zur Stapelimplementierung. Details zur Aktualisierung von Decision Optimization -Modellen finden Sie in diesem Blogbeitrag zur Verwendung von Verbindungsassets mit Decision Optimization.

Export und Import aller Governance-Artefakte aus einer einzelnen Datei (Watson Knowledge Catalog)

Sie können jetzt alle Governance-Artefakte in eine einzelne ZIP-Datei exportieren und sie alle gleichzeitig mit der REST-API importieren. Siehe Alle Governance-Artefakte aus einer ZIP-Datei importieren und Alle Governance-Artefakte in eine ZIP-Datei exportieren.

Funktionale Erweiterungen für eingebundenes Lernen (Watson Machine Learning)

IBM Federated Learning umfasst jetzt Pytorch 1.7.1. Ein neuer Hyperparameter für Probabilistic Federated Neural Matching (PFNM) ist für neuronale Netzmodelle mit heterogenen Datasets verfügbar.

IBM DataStage-Aktualisierungen

  • Unterstützung zum 'Ausschneiden' (Teilabläufe und ganze Abläufe) wird jetzt hinzugefügt.
  • Der Builder für Transformatorausdrücke wurde so erweitert, dass ein einzelner Klick auf der linken Seite Informationen zu der Funktion anzeigt, und das Doppelklick auf eine Funktion fügt ihn zum Ausdruck hinzu.
  • Sybase ASE Connector ist jetzt in der Palette verfügbar.
  • Die Paginierung ist jetzt für ISX-Importe verfügbar.

Woche am 23. Juli 2021


IBM DataStage-Aktualisierungen

  • Laufzeitparameter können jetzt im Ausdruckserstellungsprogramm für die Stage Transformer verwendet werden.
  • Die Unterstützung für Import und Export von Datendefinitionen ist für die Stage Transformer verfügbar.

Anzahl der Spark-Executoren, die für Watson Studio Lite-Plan eingeschränkt sind

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

Angepasste Beziehungen importieren und exportieren (Watson Knowledge Catalog)

Sie können angepasste Attribute des Typs 'Beziehung' mithilfe von CSV-Dateien importieren und exportieren. Details hierzu finden Sie unter Governance-Artefakte importieren.

Woche am 16. Juli 2021

Aktualisierte Watson Studio-Notizbuchumgebungen und Watson Machine Learning-Implementierungsframeworks

Ab dem 16. Juli 2021 sind neue Python-Umgebungen für Notebooks und neue Bereitstellungsframeworks verfügbar, um die neueste Funktionalität und bewährte Sicherheitsverfahren zu unterstützen. Ihre Aktion ist erforderlich, um betroffene Notebooks zu aktualisieren oder AutoAI-Experimente bis zum 15. Oktober 2021 neu zu trainieren. Implementierungen müssen möglicherweise auch aktualisiert werden, da ältere Frameworks oder Softwarespezifikationen veraltet sind, und anschließend entfernt werden.

Änderungen an Python-Notizbuchumgebungen

Veraltete Umgebungen für Notebooks werden als veraltet markiert. Beispiel: (Deprecated) Default GPU Python 3.7 oder (Deprecated) Default Python 3.7. Angepasste Umgebungsvorlagen, die auf veralteten Umgebungen basieren, werden ebenfalls als veraltet markiert. Es ist nicht möglich, ein neues Notizbuch mit einer veralteten Umgebung und Softwarekonfiguration, die am 19. August 2021 gestartet wird, zu erstellen, und vorhandene Notebooks werden am 15. Oktober 2021 nicht mehr aktiv sein, es sei denn, Sie aktualisieren sie auf eine unterstützte Konfiguration.

Bibliotheksversion
Bibliothek Vorherige Version Neue Version
Tensorflow 2.1.1 2.4.1
Pytorch 1.3.1 1.7.1
XGBoost 0,9 1.3.3
Scikit-learn 0.23.1 0.23.x
Numpy 1.17.4 1.19.2


Änderungen an Implementierungsframeworks und Softwarespezifikationen

Zusätzlich zur Unterstützung für aktualisierte Versionen des Implementierungsframeworks wird die Python-Softwarespezifikation default_py3.7 , die mit diesen Frameworks und anderen implementierten Anlagen verwendet wird, zugunsten der neuen Softwarespezifikation default_py3.7_opence als veraltet markiert. 

Änderungen der Framework-und Software-Sepzifikation
Bibliothek oder Anlage Veraltete Version Unterstützte Version Veraltete Software
spezifikation
Neue
Softwarespezifikation
Tensorflow 2.1 2.4 default_py3.7 default_py3.7_opence
Pytorch 1.3 1,7 default_py3.7 default_py3.7_opence
XGBoost 0,9 1.3 default_py3.7 default_py3.7_opence
Scikit-learn 0.23.x default_py3.7 default_py3.7_opence
Python-Funktion default_py3.7 default_py3.7_opence
Python-Script default_py3.7 default_py3.7_opence
AutoAI autoai-kb_3.1-py3.7 autoai-kb_3.3-py3.7

Wenn Sie über ein bereitgestelltes Asset verfügen (z. B. ein Modell, das einem als veraltet aufgelisteten Bereitstellungsframework entspricht), aktualisieren Sie die Bereitstellung bis zum 15. Oktober 2021 auf das neueste Framework, damit der Service ohne Unterbrechung weiter verwendet werden kann. Führen Sie für AutoAI-Modelle das Experiment erneut aus, um das Asset auf die neuere Softwarespezifikation zu aktualisieren, und implementieren Sie anschließend das resultierende Modell erneut.

Alle anderen Versionen von Unterstützte Frameworks bleiben unverändert.

Zeitpunkt für die Ausführung von Maßnahmen

Gehen Sie bis zum 15. Oktober 2021 wie folgt vor:

  1. Wenn Sie angepasste Notebook-Umgebungsvorlagen haben, die auf veralteten Umgebungen basieren, erstellen Sie neue Definitionen auf der Basis einer unterstützten Softwarekonfiguration. Beispiel: Default Python 3.7 GPU oder Default Python 3.7.
  2. Ändern Sie die Umgebungen von Notebooks, um eine unterstützte Umgebung zu verwenden.
  3. Testen Sie Ihre Notebooks. Wenn ein Notizbuch mit einer neuen Umgebung nicht erfolgreich ausgeführt wird, überprüfen Sie die TensorFlow Version-Kompatibilitätshandbuch oder PyTorch release note on rückwärts unvereinbare Änderungen , um festzustellen, ob Sie Änderungen für einen reibungslosen Übergang vornehmen müssen. In vielen Fällen ist TensorFlow und PyTorch rückwärtskompatibel.
  4. Stoppen Sie alle vorhandenen Jobs, die Notebooks mit einer veralteten Python 3.7-CPU-oder GPU-Umgebung ausführen.
  5. Erstellen Sie neue Jobs, die die Umgebung Default GPU Python 3.7 oder Default Python 3.7 oder Ihre neuen angepassten Umgebungen verwenden.
  6. AutoAI-Experimente durchführen, um automatisch die neue Software-Spezifikation zu verwenden.
  7. Implementieren Sie alle Modelle in Watson Machine Learning mit unterstützten Frameworks und Software-Spezifikationen erneut.

Erfahren Sie mehr über die Arbeit mit Watson Studio GPU Notebooks und die Implementierung mit Watson Machine Learning:

IBM DataStage-Aktualisierungen

  • Unterstützung für Laufzeitumgebungsvariablen wurde hinzugefügt.

Woche am 9. Juli 2021

IBM DataStage-Aktualisierungen

  • IBM DataStage unterstützt das Hybrid-Subscription-Advantage-Programm, um großzügige Rabatte auf den Cloud-Service von DataStage Standard Plan anzubieten. Weitere Informationen finden Sie in Hybrid Subscription Advantage aktivieren.
  • Sie können Vorschaudaten für Sequential File-Quellknoten voranzeigen.
  • Die Stage Transformer wurde aktualisiert, um die folgenden Features zu unterstützen:
    • Starten Sie das Erstellungsprogramm für Ableitungen über das Feld für die Integritätsbedingung der Transformer-Ausgabe.
    • Vollständige Massenaktionen für Transformer-Ausgabespalten.
    • Suchen Sie nach Funktionen im Umsetzungsprogramm für Transformer.
    • Wählen Sie lokale Parameter im Builder für Transformer-Ableitungen aus.
  • Sie können einen gemeinsam genutzten Container (Unterablauf) über den Asset-Browser hinzufügen.
  • Die Stage Modify hat eine Tränenblatt-Unterstützung, um anzugeben, wie die Stage Modify
  • Sie können die Untereigenschaften der Spaltenmetadatenart für die Stage Row Generator bearbeiten.
  • Der Standardwert für den Erstellungsbereich für Warnungen in den Ausführungseinstellungen wird auf 100 geändert.
  • Die Linkdetailkarte verfügt über verschiedene Symbole, die den Linktyp angeben.
  • Die Tränenblätter verfügen über UI-Aktualisierungen.

Woche am 2. Juli 2021

Cloud-Pak für Daten als Service-Lerngruppe

Sie können jetzt Videos und vollständige Lernprogramme ansehen, um zu erfahren, wie Sie Watson Studio, Watson Knowledge Catalog, Watson Machine Learning, Data Refinery und vieles mehr in Cloud Pak for Data as a Service verwenden können.

Weitere Informationen finden Sie in Cloud Pak for Data as a Service learning collection.

Neue Erweiterungen in "Federated Learning" (Watson Machine Learning)

Föderiertes Lernen erweitert nun seine Unterstützung für den Parteischwellenwert (quorum) für XGBoost-Experimente und aktualisiert seine Unterstützung für Tensorflow 2.4.2.

Woche am 25. Juni 2021

Watson Query on Cloud Pak for Data as a Service ist allgemein verfügbar

Watson Query ist jetzt allgemein verfügbar. Watson Query integriert mehrere Datenquellen standortübergreifend, ohne dass Daten kopiert und repliziert werden müssen, und zeigt die gesamten Daten in einer logischen Datenansicht an. Beginnen Sie mit dem Upgrade Ihres IBM Cloud-Kontos und der Bereitstellung des Service. Siehe Watson Query bereitstellen.

Weitere Informationen über Watson Query oder ein Lernprogramm absolvieren.

Watson Knowledge Catalog Enterprise-Plan ist verfügbar

Sie können jetzt einen Watson Knowledge Catalog Enterprise-Plan bereitstellen.

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

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

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

Maskierungsablauf ist GA! (Watson Knowledge Catalog)

Schützen Sie sensible Daten mit neuer Funktionalität für Maskierungsabläufe. Mit dem Maskierungsablauf können Datenadministratoren maskierte Kopien von Daten für Data-Scientists, Geschäftsanalysten und Anwendungstester erstellen. Die Daten werden mit Datenschutzregeln geschützt, die automatisch auf alle Daten angewendet werden, die in einen Katalog importiert werden.

Der Maskierungsablauf führt auch erweiterte Maskierungsoptionen für Datenschutzregeln ein, wie z. B. erweiterte Formaterhaltung, unidirektionale Hashtokenisierung und reversible Verschlüsselung. Die erweiterten Maskierungsoptionen bieten auch die Möglichkeit, Beziehungen zu pflegen und das Dienstprogramm von maskierten Daten zu erhöhen.

Siehe Maskierungsablauf.

Knowledge Accelerators stellen kuratierte Glossare für Watson Knowledge Catalog zur Verfügung

Sie können jetzt Knowledge Accelerators zu Ihrem Governance-Framework hinzufügen, wenn Sie den Watson Knowledge Catalog Enterprise-Plan haben.

Knowledge Accelerators helfen bei der Organisation von Daten in einem allgemeinen und bekannten Geschäftsvokabular, zusätzlich zum automatischen Bereitstellen von Geschäftskontexten und -definitionen während des Onboarding von regulatorischen und branchenspezifischen Dateninhalten innerhalb von Watson Knowledge Catalog. Ein umfangreiches Business-Vokabular beschleunigt die Datenverfassung und erhöht Ihre Datenkataloganlage.

Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt zu Knowledge Accelerators.

Grenzwerte und Standardwerte für die Beibehaltung von Implementierungsjobs (Watson Machine Learning)

Watson Machine Learning legt jetzt Grenzwerte für die Anzahl der Implementierungsjobs fest, die für jeden einzelnen Implementierungsbereichbeibehalten werden. Wichtig ist, dass bei dieser Aktualisierung keine Ihrer Informationen verloren gehen, sondern Ihre Benutzererfahrung bei der Ausführung von Implementierungsjobs möglicherweise geändert werden muss.

Die Grenzwerte für Watson Machine Learning Plan für die Anzahl der Bereitstellungsjobs, die für einen einzelnen Speicherbereich beibehalten werden, sind:

  • Lite: 100
  • Standard: 1000
  • Professional: 3000 (Erhöhung auf Anfrage per Support)

Wenn Sie Ihren Grenzwert überschreiten, können Sie erst dann neue Implementierungsjobs erstellen, wenn Sie vorhandene Jobs löschen oder ein Upgrade für Ihren Plan durchführen. Die neue Automatisierung hilft Ihnen dabei, innerhalb der Plangrenzen zu bleiben. Standardmäßig werden die Metadaten für Jobs nach 30 Tagen automatisch gelöscht. Sie können diesen Wert überschreiben, wenn Sie einen Job erstellen.

Aufbewahrung und Löschung von Metadaten programmgesteuert verwalten

Wenn Sie einen Job programmgesteuert mit dem Python-Client oder der REST-API verwalten, können Sie Metadaten aus dem Implementierungsendpunkt mithilfe der Methode GET während der 30 Tage abrufen.

Wenn Sie die Metadaten für mehr oder weniger als 30 Tage beibehalten möchten, ändern Sie den Abfrageparameter aus dem Standardwert retention=30 für die Methode POST , um den Standardwert zu überschreiben und die Metadaten zu erhalten. Beachten Sie, dass die Änderung des Werts in retention=-1 die automatische Löschung und den Erhalt der Metadaten abbrechen wird.

Wenn Sie einen Job programmgesteuert löschen möchten, geben Sie den Abfrageparameter hard_delete=true für die Watson Machine Learning-Methode DELETE an, um die Jobmetadaten vollständig zu entfernen. Beispiel:

DELETE /ml/v4/deployment_jobs/{JobsID}

Neue Entscheidungsoptimierungsfunktionen

Diese Funktionen sind jetzt in Decision Optimization verfügbar:

Neue DataStage-Features

  • Sie können die Spaltenableitung direkt im Ausgabeabschnitt der Stage Transformer hinzufügen.
  • SAP OData ist im Assetbrowser aktiviert.
  • Der Operator "QualityStage untersuchen" ist in der Palette aktiviert.

Woche am 18. Juni 2021

IBM DataStage on Cloud Pak for Data as a Service ist GA!

DataStage als Service ist jetzt allgemein verfügbar. DataStage bietet eine KI-basierte Datenintegration, die es Ihnen ermöglicht, Daten überall auf mehreren Systemen zu extrahieren, zu übertragen und zu laden.

Weitere Informationen zu DataStage.

Mehr Industriebeschleuniger für End-to-End-Lösungen (Watson Studio)

Drei neue Industry Accelerators stehen als vordefinierte Assets zur Verfügung, die Sie zur Bewältigung gemeinsamer geschäftlicher Herausforderungen verwenden können:

  • Financial Markets Customer Life Event Prediction: Verwenden Sie den "Financial Markets Customer Life Event Prediction Accelerator", um Ihre Kunden auf dem Weg zum finanziellen Erfolg mit relevanten Angeboten zur richtigen Zeit zu versetzen. Der Akzelerator enthält Business-Begriffe, eine Reihe von Beispieldaten für die Datenwissenschaft und ein Beispiel-Dashboard, um die Ergebnisse zu visualisieren.
  • Utilities Demand Response Program Propensity: Für welche Kunden sollte die Möglichkeit angeboten werden, sich im Demand-Response-Programm zu registrieren? Verwenden Sie den Propensity-Akzelerator für Dienstprogramme (Utilities Demand Response Program), um Ihre Analyse zu starten. Der Akzelerator enthält Business-Begriffe, eine Reihe von Beispieldaten für Datenwissenschaftsressourcen und ein Beispiel-RStudio-Dashboard, um die Ergebnisse zu visualisieren. Optional können Sie die Daten auch mithilfe des Cognos-Dashboards 'Embedded' untersuchen und visualisieren.
  • Risikovorhersage für Dienstprogramme für Dienstprogramme: Verwenden Sie den Präditionsbeschleuniger "Utilities Payment Risk Prediction", um sich proaktiv mit Kunden zu beschäftigen, die Gefahr laufen, Zahlungen zu verpassen. Der Akzelerator enthält Geschäftsbegriffe, eine Reihe von Beispieldaten für die Datenwissenschaft und ein Beispiel-Dashboard, um die Ergebnisse zu visualisieren.

Zusätzliche Algorithmen für AutoAI-Experimente (Watson Machine Learning)

Snap-ML-Algorithmen sind jetzt für die Schulung von AutoAI-Experimenten verfügbar. Die Algorithmen eignen sich gut zur Ausbalancierung von Genauigkeit mit Trainingsgeschwindigkeit. Weitere Informationen finden Sie unter AutoAI-Implementierungsdetails.

Woche am 11. Juni 2021

MariaDB-Datenquelle wird für den Metadatenimport unterstützt (Watson Knowledge Catalog)

MariaDB ist nun eine unterstützte Datenquelle für den Metadaten Import in Projekten.

Woche am 4. Juni 2021

Mehr Industriebeschleuniger für End-to-End-Lösungen (Watson Studio)

Drei neue Industry Accelerators stehen als vordefinierte Assets zur Verfügung, die Sie zur Bewältigung gemeinsamer geschäftlicher Herausforderungen verwenden können:

Neue Erweiterungen in "Federated Learning" (Watson Machine Learning)

Föderiertes Lernen bietet Ihnen neue Möglichkeiten, Ihr Experiment zu optimieren, einschließlich Unterstützung für einen Parteischwellenwert (Quorum) für Tensorflow-Experimente und Unterstützung für die Beendigung eines Experiments, wenn Genauigkeitsschwellenwerte erreicht werden.

Schnittstelle für erweiterte Verbindungen

Wenn Sie eine Verbindung zu einem Projekt hinzufügen, enthält die Schnittstelle Erweiterungen, mit denen Sie die Verbindung schneller erstellen können:

  • Mit dem Filter Anbieter können Sie IBM Datenquellen oder Datenquellen anderer Anbieter identifizieren.
  • Mit dem Filter Kompatible Services können Sie ermitteln, welche Verbindungstypen für einen bestimmten Service verwendet werden können.

Wenn Sie den Namen des gesuchten Verbindungstyps kennen, können Sie ihn in das Feld Suchen eingeben.

Seite 'Verbindung hinzufügen'

Informationen zu den Schritten zum Hinzufügen einer Verbindung zu einem Projekt finden Sie unter Verbindungen zu Projekten hinzufügen.

Woche bis 28 Mai 2021

Neue Decision Optimization-Laufzeit und CPLEX-Version (Watson Machine Learning)

Decision Optimization hat neue Optionen:

  • Neue Decision Optimization-Laufzeit. Wenn Sie ein Modell in einem Decision Optimization-Experiment ausführen, wird die neue Laufzeit von do_20.1 standardmäßig verwendet. Siehe Modellansicht erstellen.

  • CPLEX V. 20.1 ist ab sofort in Watson Machine Learning erhältlich. Siehe Modellimplementierung.

Woche am 21. Mai 2021

Neue Lernprogramme von SPSS Modeler (Watson Studio)

Für SPSS Modeler stehen neue Lernprogramme zur Verfügung, die auf Beispielprojekten basieren. Ausführliche Informationen finden Sie unter SPSS Modeler-Lernprogramme.

Neue Grenzwerte und Standardwerte für die Beibehaltung von Implementierungsjobs (Watson Machine Learning)

Am 23. Juni wird Watson Machine Learning Grenzwerte für die Anzahl der Implementierungsjobs einführen, die für jeden einzelnen Implementierungsbereichbeibehalten werden. Wichtig ist, dass bei dieser Aktualisierung keine Ihrer Informationen verloren gehen, sondern Ihre Benutzererfahrung bei der Ausführung von Implementierungsjobs möglicherweise geändert werden muss.

Die Grenzwerte für Watson Machine Learning Plan für die Anzahl der Bereitstellungsjobs, die für einen einzelnen Speicherbereich beibehalten werden, sind:

  • Lite: 100
  • Standard: 1000
  • Professional: 3000 (Erhöhung auf Anfrage per Support)

Wenn Sie Ihren Grenzwert überschreiten, können Sie erst dann neue Implementierungsjobs erstellen, wenn Sie vorhandene Jobs löschen oder ein Upgrade für Ihren Plan durchführen. Die neue Automatisierung hilft Ihnen dabei, innerhalb der Plangrenzen zu bleiben. Standardmäßig werden die Metadaten für Jobs nach 30 Tagen automatisch gelöscht. Sie können diesen Wert überschreiben, wenn Sie einen Job erstellen.

Aufbewahrung und Löschung von Metadaten programmgesteuert verwalten

Wenn Sie einen Job programmgesteuert mit dem Python-Client oder der REST-API verwalten, können Sie Metadaten aus dem Implementierungsendpunkt mithilfe der Methode GET während der 30 Tage abrufen.

Wenn Sie die Metadaten für mehr oder weniger als 30 Tage beibehalten möchten, ändern Sie den Abfrageparameter aus dem Standardwert retention=30 für die Methode POST , um den Standardwert zu überschreiben und die Metadaten zu erhalten. Beachten Sie, dass die Änderung des Werts in retention=-1 die automatische Löschung und den Erhalt der Metadaten abbrechen wird.

Wenn Sie einen Job programmgesteuert löschen möchten, geben Sie den Abfrageparameter hard_delete=true für die Watson Machine Learning-Methode DELETE an, um die Jobmetadaten vollständig zu entfernen. Beispiel:

DELETE /ml/v4/deployment_jobs/{JobsID}

Kurze Videos zeigen die Data Refinery GUI-Operationen

Haben Sie sich mit einem Data Refinery-Betrieb gefunden und denken, es wäre hilfreich, ein Beispiel dafür zu sehen, wie diese Operation verwendet werden kann? Dann können Sie froh sein! Das Thema GUI-Operationen verfügt jetzt über ein kurzes Video zu jeder Operation.

Senden Sie uns Ihre Kommentare zu diesen Videos auf der Watson Studio-und Machine Learning-Community-Seite. (Kommentare erfordern die Anmeldung bei der Community.)

Namensänderungen für die Sybase-Verbindungen

Die folgenden Verbindungen wurden umbenannt:

  • Sybase wird in SAP ASE umbenannt
  • Sybase IQ wird in SAP IQ umbenannt.

Ihre bisherigen Einstellungen für die Verbindungen bleiben unverändert. Nur die Verbindungsnamen wurden geändert.

Woche am 7. Mai 2021

Allgemeine Verfügbarkeit von AutoAI-Feature-Engineering für verbundene relationale Daten (Watson Machine Learning)

AutoAI-Feature-Engineering für verbundene relationale Daten ist nun GA in allen Regionen. Diese neue Funktion reduziert den Zeitaufwand für die Merkmalentwicklung deutlich, wenn mehrere relationale Datendateien mit einer Trainingsdatenquelle für ein AutoAI-Experiment verknüpft werden. Aufgrund der erhöhten Dateigrenzwerte können Sie jetzt bis zu 20 Datendateien verknüpfen, die jeweils bis zu 4 GB umfassen können und insgesamt maximal 20 GB belegen dürfen. AutoAI-Experimente mit verbundenen Daten, die Sie während des Beta-Zeitraums erstellt haben, erfordern keine Migration, sondern nutzen jetzt Capacity Unit Hours (CUH) von Ihrer Watson Machine Learning-Instanz. Die Abrechnung für AutoAI mit verbundenen Daten beginnt am Montag, 10. Mai 2021. Ausführliche Informationen zum CUH-Verbrauch finden Sie in den Plänen für IBM Cloud. Weitere Informationen zu dieser neuen Funktion finden Sie unter Experiment mit verbundenen Daten erstellen.

Erweiterungen für Metadatenimport (Watson Knowledge Catalog)

Der Metadatenimport wurde auf die folgenden Arten erweitert:

  • COBOL-Copybooks
    • Wenn Sie COBOL-Copybooks importieren, werden die Beziehungen zwischen den Copybooks und den entsprechenden virtuellen Tabellen in den Katalog importiert.
    • Sie können einzelne COBOL-Copybooks für den Metadatenimport auswählen.
    • Die Leistung beim Importieren von COBOL-Copybook-Metadaten wird verbessert.
  • Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit
    • Sie haben weitere Optionen, wenn Sie den Datenbereich festlegen.
    • Sie können Tags für die Metadatenimport-Anlage erstellen und hinzufügen.
    • Sie können die Konfiguration direkt aus dem Prüfabschnitt bearbeiten.
    • Sie können eine Metadatenimportressource aus dem Asset bearbeiten.
    • Sie können den Status der importierten Datenressourcen anzeigen.
  • Das Feld ist jetzt eine unterstützte Datenquelle.

Siehe Metadaten importieren.

Woche zum 30. April 2021

Gemeinsame Geschäftsprobleme mithilfe eines Branchenbeschleunigers lösen

Branchenbeschleuniger sind bereits besiedelte Projekte mit Assets, die Sie herunterladen und verwenden können, um Geschäftsprobleme zu lösen, wie z. B. die Analyse der Kundenattrition. Sie können auch Beschleuniger als Arbeitsproben für Datenwissens-techniken verwenden. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt End-to-End-Beispiele: Industry Accelerators. Sie können die Galerie auch unter Verwendung des Tags industry accelerator durchsuchen.

Erstellen Sie ein Stimmungsanalysemodell mit AutoAI (Watson Machine Learning)

Ein neues Feature in AutoAI kann Text in einem Datensatz erkennen und es in Vektoren umwandeln, um eine Textanalyse durchzuführen. Siehe Textanalyse-Experiment erstellen.

Woche am 23. April 2021

Beta-Version von AutoAI-Zeitreihen-Experimenten (Watson Machine Learning)

Erstellen Sie ein Zeitreihenexperiment zur Vorhersage zukünftiger Aktivität (z. B. Aktienkurse oder Temperaturen) über einen angegebenen Datums-/Zeitbereich. Weitere Informationen zum Erstellen von Zeitreihenexperimenten finden Sie in diesem Blogbeitrag. Details zur Verwendung der Funktion finden Sie unter Erstellen eines Zeitreihenversuchs.

AutoAI-Experimente mit verbundenen Daten zur allgemeinen Verfügbarkeit (Watson Machine Learning)

AutoAI-Experimente, die mehrere relationale Datensätze zum Erstellen von Trainingseingaben verknüpfen, werden in der Regel bald verfügbar sein, geplant für den 7. Mai 2021. Für vorhandene AutoAI-Experimente oder -Modelle, die mit diesem Feature erstellt wurden, ist keine Migration erforderlich. Das Ende des Beta-Zeitraums bedeutet, dass die Nutzung ab dem allgemeinen Verfügbarkeitsdatum Gebühren, die als Verbrauchseinheiten pro Stunde (CUH) in Rechnung gestellt werden, gegen den Watson Machine Learning-Service berechnet. Details zu den Plänen und Tarifen von Watson Machine Learning werden aktualisiert und gleichzeitig mit der allgemeinen Verfügbarkeit dieser Funktion bekannt gegeben.

Neue Governance-Artefakte in anderen Regionen verfügbar (Watson Knowledge Catalog)

Die neuen Governance-Artefakte und weitere Funktionen sind ab sofort in den folgenden IBM Cloud-Serviceregionen verfügbar:

  • Dallas Service Region am 22. April
  • Serviceregion London am 21. April
  • Serviceregion Frankfurt am 20. April

Beachten Sie diese Neuerungen der letzten Woche:

Profilerstellung für unstrukturierte Daten

Die Profilerstellung für Dokumente mit unstrukturierten Daten ist jetzt in allen IBM Cloud-Serviceregionen verfügbar (siehe diesen Eintrag für Neuerungen).

Woche bis zum 16. April 2021

Neue Nutzererfahrung bei Governance-Artefakten (Watson Knowledge Catalog)

Seit dem 16. April ist die neue Nutzererfahrung für Governance-Artefakte in der Serviceregion Tokio verfügbar. Die Verfügbarkeit in weiteren Regionen ist für die kommenden Wochen geplant.

Sie können jetzt die neue Governance-Funktionalität verwenden:

  • Weisen Sie Watson Knowledge Catalog-Servicerollen und -Berechtigungen in IAM zu, um zu steuern, welche Benutzer welche Aktionen im Kontext von Watson Knowledge Catalog ausführen dürfen.
  • Sie können Ihre gesamten Governance-Artefakte sowie die Benutzer, die diese Artefakte anzeigen und verwalten können, mithilfe von Kategorien organisieren.
  • Erstellen Sie eigene Klassifikationen.
  • Erstellen Sie eigene Datenklassen.
  • Definieren Sie weitere Beziehungen zwischen Governance-Artefakten.
  • Erstellen Sie Referenzdatasets, um Werte für bestimmte Spaltentypen zu definieren, die als Datenübereinstimmungskriterien für eine Datenklasse verwendet werden können.
  • Erstellen Sie eine Governance-Regel, um eine Beschreibung Ihrer Governance-Kriterien bereitzustellen.

Wenn Sie über einen bestehenden Watson Knowledge Catalog-Service verfügen, haben Sie die Möglichkeit, ein Upgrade auf die neue Nutzererfahrung auszuführen, sobald Sie in Ihrer Region verfügbar ist. Allerdings werden Ihre bestehenden Governance-Artefakte dauerhaft gelöscht. Wenn Sie Ihre bestehenden Governance-Artefakte beibehalten wollen, können Sie warten, bis für die neue Nutzererfahrung für Governance-Artefakte das automatische Upgrade, in dessen Zuge eine automatische Artefaktmigration erfolgt, in einem der kommenden Monate zur Verfügung steht.

Wenn Sie den Watson Knowledge Catalog-Service nach dem 22. April bereitstellen, haben Sie die neue Erfahrung.

Katalogerweiterungen (Watson Knowledge Catalog)

Seit dem 16. April sind die Katalogerweiterungen in der Serviceregion Tokio verfügbar. Sie werden nächste Woche in anderen Regionen zur Verfügung stehen.

Für Kataloge gibt es die folgenden funktionalen Erweiterungen:

  • Zusätzliche Informationen werden auf der neuen Übersichtsseite für Assets angezeigt (z. B. der Assetpfad und zugehörige Assets).
  • Auf der Aktivitätenseite für Assets werden weitere Aktivitäten angezeigt.
  • Sie können weitere Beziehungen zwischen Assets hinzufügen. Siehe Assetbeziehungen hinzufügen
  • Sie können jetzt COBOL-Copybooks als Asset in Projekten und Katalogen hinzufügen. Siehe COBOL-Copybooks hinzufügen.

Erweiterte Profilerstellung für strukturierte Daten (Watson Knowledge Catalog)

Seit dem 16. April ist die erweiterte Profilerstellung für relationale Daten in der Serviceregion Tokio verfügbar. Sie wird nächste Woche in anderen Regionen zur Verfügung stehen.

Bei der Profilerstellung wird jetzt auch ein Gesamtqualitätsscore für das Datenasset und ein individueller Qualitätsscore für beliebige Spalten im Datenasset generiert. Siehe Profilerstellung für Assets.

Verbesserte Suche über die gesamte Plattform

Sie können jetzt die globale Suchleiste verwenden, um nach Assets in allen Projekten, Katalogen und Bereitstellungsbereichen zu suchen, auf die Sie Zugriff haben. Sie können auch nach Governance-Artefakten in den Kategorien suchen, auf die Sie Zugriff haben.

Die Suche findet nun Ergebnisse für mehr Asseteigenschaften und Governance-Artefakte. Sie können nun nach exakten Übereinstimmungen von Wörtern oder Phrasen suchen, indem Sie die Suchbegriffe in doppelte Anführungszeichen einschließen. Plattformweit suchen.

Neuer Katalog der Plattformassets

Seit dem 16. April ist der Katalog der Plattformassets in der Serviceregion Tokio verfügbar. Sie wird nächste Woche in anderen Regionen zur Verfügung stehen.

Sie können jetzt einen Katalog der Plattformassets erstellen, um Verbindungen unternehmensweit gemeinsam zu nutzen. Um den Katalog der Plattformassets zu erstellen oder anzuzeigen, wählen Sie im Hauptmenü die Optionen Daten > Plattformverbindungen aus. Sie können dem Katalog der Plattformassets eine unbegrenzte Anzahl von Mitbearbeitern und Verbindungen hinzufügen. Siehe Katalog der Plattformassets erstellen.

Unterstützung für den Import von Information Governance Catalog-Assets wird eingestellt (Watson Knowledge Catalog)

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

Unterstützung für automatisch generiertes Notebook für AutoAI-Experimente (Watson Machine Learning)

Speichern Sie Ihren AutoAI-Experiment-Code als automatisch generiertes Notebook, damit Sie den Code des Experiments überprüfen und programmgesteuert mit dem Experiment interagieren können. Das Notebook wird als Projektasset gespeichert, das Sie überprüfen und ausführen können. Details finden Sie in AutoAI-Notebooks.

Der Master Data Management-Service (Betaversion) ist jetzt unter dem Namen IBM Match 360 with Watson (Betaversion) bekannt

Der bisher unter der Bezeichnung Master Data Management bekannte Betaservice wurde in IBM Match 360 with Watson umbenannt. Weitere Informationen zu IBM Match 360 with Watson finden Sie in Stammdaten verwalten (Betaversion).

Für Db2 for i- und Db2 for z/OS-Verbindungen erforderliche Zertifikatsdatei

Damit die Db2 for i-Verbindung oder die Db2 for z/OS-Verbindung weiterhin verwendet werden kann, müssen Sie eine Lizenzzertifikatsdatei für Db2 Connect Unlimited Edition für das entsprechende Db2 for z/OS-Subsystem oder den Db2 for i-Server anfordern. Anweisungen zu Download und Installation finden Sie in Lizenzzertifikatsdatei Db2 Connect Unlimited Edition aktivieren.

SOC1 Type 2- und SOC2 Type 2-Zertifizierung erlangt

Die folgenden Services im Cloud Pak for Data as a Service-Katalog wurden nach SOC1 Type 2 und SOC2 Type 2 zertifiziert:

  • DB2 on Cloud
  • Db2 Warehouse on Cloud (Flex)
  • Discovery Service
  • IBM Analytics Engine
  • Natural Language Understanding
  • Natural Language Classifier
  • Personality Insights
  • Speech to Text
  • Text to Speech
  • Tone Analyzer
  • Visual Recognition
  • Watson Assistant
  • Watson Knowledge Catalog
  • Watson Knowledge Studio
  • Watson Machine Learning
  • Watson OpenScale
  • Watson Studio

Woche bis zum 2. April 2021

Für Verbindungen werden persönliche Berechtigungsnachweise unterstützt

Wenn Sie eine Verbindung zu einer Datenquelle erstellen, können Sie jetzt die Option 'Persönliche Berechtigungsnachweise' auswählen, damit jeder Benutzer seine eigenen Berechtigungsnachweise für den Zugriff auf die Verbindung angeben muss. Bisher wurden bei allen Verbindungen gemeinsam genutzte Berechtigungsnachweise verwendet, sodass alle Benutzer dieselben Berechtigungsnachweise für den Zugriff auf die Verbindung verwenden konnten. Persönliche Berechtigungsnachweise sind nur verfügbar, wenn der Kontoeigner sie auf der Seite Konto aktiviert und wenn die Datenquelle persönliche Berechtigungsnachweise unterstützt.

Seite 'Konto' schließt Einstellungen für Ressourcengeltungsbereich und Verbindungsberechtigungsnachweise ein

Die Seite 'Konto' wurde erweitert und enthält jetzt Einstellungen für den Ressourcengeltungsbereich und für Verbindungsberechtigungsnachweise (persönlich oder gemeinsam genutzt) für Cloud Pak for Data as a Service. Wie schon zuvor, können Sie über diese Seite auf Ihre IBM Cloud-Kontoeinstellungen zugreifen.

Alle Verbindungstypen werden bei allen Produktangebotsplänen unterstützt (Watson Studio und Watson Knowledge Catalog)

Bisher waren bestimmte Verbindungen auf die Standard- und Enterprise-Pläne von Watson Studio bzw. die Standard- und Professional-Pläne von Watson Knowledge Catalog beschränkt. Die Liste mit den neu verfügbaren Verbindungen finden Sie in den Serviceplanänderungen für Watson Studio und Watson Knowledge Catalog.

Woche bis zum 26. März 2021

Für Db2 for i- und Db2 for z/OS-Verbindungen ist bald eine Zertifikatsdatei erforderlich

In einem zukünftigen Release werden die Eigenschaften für Db2 for i- und Db2 for z/OS-Verbindungen geändert. Die Verbindungen funktionieren nur, wenn Sie eine Db2 Connect Unlimited Edition-Lizenzzertifikatsdatei für das entsprechende Db2 for z/OS-Subsystem bzw. den Db2 for i-Server beziehen. Sie müssen die Datei installieren, um diese Verbindungen ohne Unterbrechung weiterhin verwenden zu können. Anweisungen zu Download und Installation finden Sie in Lizenzzertifikatsdatei Db2 Connect Unlimited Edition aktivieren.

Notebook-Workloads über Watson Studio unter AWS mithilfe von Satellite-Standorten ausführen

Ab sofort ist ein Satellite-Standort für die Ausführung von Notebook-Workloads in der AWS-Region us-east-1 verfügbar. Der Satellite-Standort wurde von IBM vordefiniert. Sie konfigurieren Ihre Python- oder R-Notebooks für den Zugriff auf die Umgebung für den vordefinierten Satellite-Standort und der Notebook-Code wird unter AWS ausgeführt. Bei Daten, die unter AWS gehostet werden, spart ein Satellite-Standort Zeit und Geld, da der Code dort ausgeführt wird, wo sich die Daten befinden. Derzeit sind vordefinierte Satellite-Standorte nur am Standort Dallas verfügbar und auch nur für Kunden mit Standard- und Enterprise-Plänen.

Woche bis zum 19. März 2021

Neue Spark-Umgebung zum Ausführen von Data Refinery-Ablaufjobs

Bei der Auswahl einer Umgebung für einen Data Refinery-Ablaufjob können Sie jetztDefault Spark 3.0 & R 3.6 auswählen. Die neue Umgebung verwendet dieselben Capacity-Unit-Stunden (CUHs) wie die anderen Default-Umgebungen.

Auswahl von Spark 3.0 & R 3.6

DataStage (Beta)

Sie finden jetzt alle Informationen zu neuen Funktionen, bekannten Problemen und Einschränkungen sowie weitere Betainformationen für die Betaversion von DataStage an einem einzigen Ort. Weitere Informationen finden Sie in der Betaversion von DataStage !

Verbesserte Nutzererfahrung für Hybrid Subscription Advantage

Die Benutzerschnittstelle von Hybrid Subscription Advantage wurde verbessert, um das Abonnieren schneller und einfacher zu gestalten. Außerdem wurde ein Zusammenfassungsdashboard hinzugefügt, in dem Ihre rabattierten Nutzungsrechte angezeigt werden. Der Lizenzpreisvorteil durch das IBM Programm Hybrid Subscription Advantage gilt für vorhandene Nutzungsrechte für Cloud Pak for Data-Software innerhalb des Cloud Pak for Data as a Service-Portfolios. Weitere Informationen finden Sie in Hybrid Subscription Advantage aktivieren.

Woche bis zum 12. März 2021

Anpassung für GPU-Umgebungen in Watson Machine Learning

Ab dem 19. März 2021 sind GPU-Umgebungen in Watson Machine Learning nur über den v2 Standard-Plan und den v2 Professional-Plan verfügbar. Siehe Geänderte und nicht weiter unterstützte Servicepläne.

Woche bis zum 5. März 2021

AutoAI-Experiment mit verknüpften Daten als Notebook speichern (Watson Machine Learning)

Sie können jetzt ein AutoAI-Experiment mit einem verknüpften Dataset als Notebook speichern, damit Sie alle Transformationen, die in die Generierung der Modellpipelines eingehen, überprüfen können. Beachten Sie, dass Sie zwar das gesamte Experiment als Notebook speichern können, Sie können jedoch keine einzelne Pipeline als Notebook speichern. Siehe Von AutoAI generiertes Notebook speichern.

Data Refinery-Abläufe werden in Bereitstellungsbereichen unterstützt (Watson Machine Learning)

Sie können nun einen Data Refinery-Ablauf aus einem Projekt in einen Bereitstellungsbereich hochstufen. Mithilfe von Bereitstellungsbereichen werden Gruppen zusammengehöriger Assets in einer von Ihren Projekten getrennten Umgebung verwaltet. Sie können Data Refinery-Abläufe aus mehreren Projekten in einen Bereich hochstufen. Im Bereich können Sie einen Job für den Data Refinery-Ablauf ausführen und dann die geformte Ausgabe als Eingabe für Bereitstellungsjobs in Watson Machine Learning verwenden. Entsprechende Anweisungen finden Sie unter Data Refinery-Ablauf in einen Bereich hochstufen in Data Refinery-Abläufe verwalten.

Neues Verfahren bei der Profilerstellung für Dokumente mit unstrukturierten Daten (Watson Knowledge Catalog)

Für Datenassets mit unstrukturierten Daten, z. B. Microsoft Word-, PDF- undHTML-Dokumente sowie Klartextdokumente, wurden bisher Profile von IBM Watson Natural LanguageUnderstanding erstellt (nur Serviceregion Dallas). Diese Profile gaben Aufschluss über die semantischen Merkmale eines Dokuments. Um die Profilerstellung für strukturierte und unstrukturierte Datenassets anzugleichen und die Governance-Funktionalität zu verbessern, wird IBM Watson Natural Language Understanding durch einen neuen Analyseservice für unstrukturierte Daten ersetzt, der auch Watson Knowledge Catalog-Datenklassen ableiten kann. Für unstrukturierte Datenassets mit den unterstützten Typen wird automatisch eine Profilerstellung durchgeführt, wenn sie einem Projekt oder Katalog hinzugefügt werden. Siehe Profile von Datenassets.

Das Erstellen von Profilen für unstrukturierte Daten ist derzeit nur verfügbar, wenn Sie Watson Knowledge Catalog in der Serviceregion Dallas (US-South) von IBM Cloud bereitstellen.

Woche bis zum 5. Februar 2021

Nichtweiterverwendung und Entfernen von Streams-Abläufen (Streaming Analytics)

Das Streams-Ablauftool wird aus Watson Studio-Projekten entfernt. Siehe Geänderte und nicht weiter unterstützte Servicepläne.

Erinnerung: Entfernen der Python 3.6-Umgebung (Watson Studio und Watson Machine Learning)

Python 3.6 wird aufgrund einer Sicherheitslücke aus Watson Studio und Watson Machine Learning entfernt. Siehe Geänderte und nicht weiter unterstützte Servicepläne.

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

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

Nicht weiter unterstützte APIs für Watson OpenScale

Ab März 2021 ist für Watson OpenScale die Verwendung einer neuen API-Version erforderlich. Siehe Geänderte und nicht weiter unterstützte Servicepläne.

Woche bis zum 29. Januar 2021

Neuer Preistarif für Watson OpenScale

Für Watson OpenScale gilt ein neuer Preistarif für den Standard-Plan Version 2. Siehe Geänderte und nicht weiter unterstützte Servicepläne.

Woche bis zum 22. Januar 2021

Offene Betaversion für die Erstellung von AutoAI-Experimenten mit verknüpften Datasets (Watson Machine Learning)

Sie können jetzt ein AutoAI-Experiment mit bis zu 5 Datasets erstellen, die durch gemeinsame Schlüssel in einem einzigen Dataset verknüpft sind. Konfigurieren Sie vor der Ausführung des Experiments mit dem Erstellungsbereichstool, wie die Daten verknüpft werden. Wenn Sie ein resultierendes Modell bereitstellen, müssen Sie Eingabedaten angeben, die mit dem Schema Ihres Experiments übereinstimmen. Details finden Sie in AutoAI-Experiment mithilfe von verknüpften Daten erstellen.

Woche bis zum 15. Januar 2021

Neue Organisation für das Erstellen und Bereitstellen von Assets (Watson Machine Learning)

Der Inhalt für die Erstellung von Modellen wurde vom Inhalt für die Bereitstellung und Verwaltung von Modellen getrennt, um Ihnen die Suche nach Tools und Prozessen zu erleichtern. Die folgenden Abschnitte wurden aktualisiert:

Übergeordnetes Thema: Cloud Pak for Data as a Service