새로운 기능

더 많은 데이터베이스에 분석 결과 쓰기 ( IBM Knowledge Catalog )

2025년 3월 20일

이제 고급 프로파일링 또는 실행 중인 데이터 품질 규칙의 분석 결과도 Amazon RDS for Oracle 또는 Amazon RDS for PostgreSQL 데이터베이스에 쓸 수 있습니다.

자세한 내용은 큐레이션 및 데이터 품질에 지원되는 데이터 소스를 참조하세요.

데이터 품질 규칙에 대한 출력 테이블 개선 ( IBM Knowledge Catalog )

2025년 3월 20일

이제 특정 매개변수를 지정하여 규칙 출력 테이블의 동적 이름을 생성할 수 있습니다. 또한 이제 프로젝트에 이러한 테이블을 추가할지 여부를 선택할 수 있습니다. 더 이상 자동으로 추가되지 않습니다.

규칙 출력 테이블의 일관된 설정을 위해 이제 프로젝트 관리자가 프로젝트의 기본 설정을 구성할 수 있습니다. 개별 규칙에 대해 이러한 설정을 덮어쓸 수 있습니다.

자세한 내용은 데이터 품질 규칙에 대한 출력 설정 구성 및 데이터 품질에 대한 프로젝트 설정을 참조하세요.

새로운 기능과 향상된 기능 Data Virtualization

2025년 3월 17일

Data Virtualization 에는 다음과 같은 새로운 기능과 향상된 기능이 있습니다

추천 자산 탭( IBM Knowledge Catalog )을 제거했습니다

2025년 3월 14일

자산 페이지에서 보거나 만들거나 프로젝트에 추가한 자산의 공통 속성을 기반으로 추천된 자산이 있는 추천 탭 은 더 이상 사용할 수 없습니다.

인공지능 기반 메타데이터 강화 기능이 이제 모든 지역에서 이용 가능합니다( IBM Knowledge Catalog )

2025년 3월 14일

IBM Knowledge Catalog 의 의미론적, AI 기반 데이터 강화 옵션이 이제 프랑크푸르트, 런던, 도쿄 지역에서도 이용 가능합니다.

더 많은 데이터 소스에서 추가적인 강화 및 데이터 품질 기능을 실행합니다( IBM Knowledge Catalog )

2025년 3월 14일

이제 다음 데이터 소스에서 데이터 품질 규칙을 강화하거나 실행할 때 추가 옵션을 사용할 수 있습니다

Amazon RDS for Oracle

Amazon RDS for Oracle 데이터베이스에서 메타데이터를 강화하고 쿼리 기반 데이터 자산을 생성하세요.

Amazon RDS for PostgreSQL

자산에 대한 데이터 품질 규칙을 실행하고 Amazon RDS for PostgreSQL 데이터베이스에서 쿼리 기반 데이터 자산을 생성합니다.

Snowflake

Snowflake 데이터 저장소에 분석 결과를 기록합니다.

자세한 내용은 큐레이션 및 데이터 품질에 지원되는 데이터 소스를 참조하세요.

Decision Optimization 에서 코드 조각을 사용할 수 있습니다. 실험

2025년 3월 5일

실험 UI에서 Decision Optimization 모델을 구축할 때, 이제 Python DOcplex 또는 OPL 모델에 코드 스니펫을 사용할 수 있습니다. 코드 조각을 사용하면 코드를 처음부터 입력하지 않고도 코드를 추가하고 편집할 수 있으므로 모델 구축 속도가 빨라집니다.

더 자세한 정보는 모델 구축을 위한 코드 조각을 참고하세요.

실행 시간 제거 23.1

2025년 2월 27일

IBM 에 대한 지원 중단 2025년 4월 17일부터 watsonx.ai 의 런타임 23.1 와 watsonx.ai Studio의 런타임이 제거될 예정입니다. 원활한 환경을 보장하고 최신 기능 및 개선 사항을 활용하려면 IBM Runtime 24.1 전환하세요.

• 환경 변경에 대한 자세한 내용은 노트북 환경 변경하기를 참고하세요.
• 배치 프레임워크에 대한 세부사항은 프레임워크 및 소프트웨어 스펙 관리를 참조하십시오.

프로젝트 라이브러리 사용 중단

2025년 2월 24일

프로젝트 라이브러리는 더 이상 사용되지 않습니다. 런타임 25.1 부터, 이 라이브러리는 새로운 런타임 버전에는 포함되지 않을 것입니다. 24.1 를 통해 제공되는 기존 런타임 버전은 계속해서 사용되지 않는 라이브러리를 포함할 것이지만, ibm-watson-studio-lib 라이브러리를 사용하도록 코드를 다시 작성하는 것을 고려해 보십시오.

코드 마이그레이션 방법에 대한 정보는 다음을 참조하십시오:

• Python 용 project-lib에서 ibm-watson-studio-lib로 마이그레이션
• R용 project-lib에서 ibm-watson-studio-lib로 마이그레이션

메타데이터를 시각화하는 관계 탐색기

2025년 2월 21일

데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 관계 탐색기가 제공됩니다. 이 새로운 기능은 메타데이터를 시각화하고, 탐색하고, 관리하는 데 도움이 됩니다. 단일 화면에서 거버넌스 아티팩트와 데이터 자산이 서로 어떤 관계를 맺고 있는지 확인해 보세요.

더 자세한 정보는 관계 항목을 참고하세요.

보다 완전한 계보를 위해 별칭을 할당하세요 Manta Data Lineage

2025년 2월 21일

복잡한 데이터 환경에서 여러 시스템과 기술을 연결하는 경우, 시스템 연결이 누락되어 계보가 불완전하게 나타날 수 있습니다. 이제 시스템에 별칭을 할당하여 이러한 격차를 해소하고 보다 완전하고 정확한 교차 시스템 계보를 생성할 수 있습니다.

자세한 내용은 별칭 할당 구성하기를 참고하세요.

Scikit-learn과 XGBoost에서 변환된 모델을 ONNX 형식으로 배포

2024년 2월 13일

이제 scikit-learn과 XGBoost에서 ONNX 포맷으로 변환된 머신 러닝과 생성적 AI 모델을 배포하고 추론에 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 ONNX 형식으로 은폐된 모델 배포하기를 참조하세요.

IBM Knowledge Catalog Manta Data Lineage 도 토론토 지역에서 이용 가능해졌습니다

2025년 2월 14일

IBM Knowledge Catalog Manta Data Lineage 도 이제 토론토 데이터 센터에서 이용 가능합니다. 가입할 때 토론토를 선호하는 지역으로 선택할 수 있습니다.

토론토 지역에서 이용 가능한 제품 기능에 대한 자세한 정보는 서비스 및 기능의 지역별 이용 가능 여부를 참조하십시오.

Scikit-learn과 XGBoost에서 변환된 모델을 ONNX 형식으로 배포

2024년 2월 13일

이제 scikit-learn과 XGBoost에서 ONNX 포맷으로 변환된 머신 러닝과 생성적 AI 모델을 배포하고 추론에 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 ONNX 형식으로 은폐된 모델 배포하기를 참조하세요.

SPSS Modeler 의 튜토리얼 비디오 업데이트

2025년 2월 11일

SPSS ModelerSPSS Modeler 의 튜토리얼에서 업데이트된 비디오를 시청하고 배우십시오.

추천 자산 탭 사용 중단( IBM Knowledge Catalog )

2025년 2월 4일

자산 페이지에서 보거나, 만들거나, 프로젝트에 추가한 자산의 공통 속성을 기반으로 추천된 자산이 있는 추천 탭 은 2025년 3월에 사용이 중단되고 삭제될 예정입니다.

사용 중단과 관련된 질문이나 우려 사항이 있는 경우 지원 티켓을 열 수 있습니다.

기본 인벤토리가 플랫폼 자산 카탈로그를 대체합니다 watsonx.governance

2025년 2월 3일

watsonx.governance 이제 기본 인벤토리를 통해 AI 사용 사례, 타사 모델, 첨부 파일, 보고서 등 AI 관련 자료를 저장할 수 있습니다. 기본 인벤토리는 거버넌스 아티팩트를 저장하기 위해 플랫폼 액세스 카탈로그 또는 IBM Knowledge Catalog 에 의존하던 이전 방식을 대체합니다.

Manta Data Lineage 시드니 지역에서도 이용 가능

2025년 1월 21일

Manta Data Lineage 이제 시드니 데이터 센터에서도 이용 가능합니다. 가입할 때 시드니를 선호하는 지역으로 선택할 수 있습니다.

시드니 지역에서 사용할 수 있는 제품 기능에 대한 자세한 내용은 서비스 및 기능의 지역별 가용성을 참조하세요.

CatBoost 와 LightGBM 에서 변환된 모델을 ONNX 형식으로 배포

2024년 1월 15일

CatBoost 와 LightGBM 에서 변환된 머신 러닝과 생성적 AI 모델을 ONNX 포맷으로 배포하고 추론에 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 동적 축에도 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 ONNX 형식으로 은폐된 모델 배포하기를 참조하세요.

새로운 평가 스튜디오 튜토리얼과 비디오

2025년 1월 13일

새로운 평가 스튜디오 튜토리얼과 비디오를 통해 생성적 AI 자산의 성과를 평가하고 비교하는 방법을 배워 보세요.

Data Privacy 위한 데이터 위치 및 주권 규칙의 사용 중단

2025년 1월 13일

데이터 위치 및 주권 규칙은 위치 또는 주권에 따라 데이터 자산에 대한 속성 기반 액세스 제어를 제공하는 실험적 기능입니다. 이러한 실험적인 기능은 2025년 3월에 사용이 중단될 예정이며, 이후 삭제될 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 위치 규칙(실험적) 을 참조하십시오.

사용 중단과 관련된 질문이나 우려 사항이 있는 경우 지원 티켓을 열 수 있습니다.

ONNX 형식으로 변환된 모델 배포

2024년 12월 20일

이제 ONNX 형식으로 변환된 머신 러닝 및 생성형 AI 모델을 배포하고 추론에 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 동적 축에도 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 ONNX 형식으로 은폐된 모델 배포하기를 참조하세요.

다중 소스 SPSS Modeler 흐름 배포

2024년 12월 20일

이제 여러 입력 스트림을 사용하여 모델에 데이터를 제공하는 SPSS Modeler 흐름에 대한 배포를 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 다중 소스 SPSS Modeler 흐름 배포를 참조하세요.

계보 메타데이터 가져오기를 위한 새로운 데이터 소스

2024년 12월 12일

이제 다음 데이터 소스에서 계보 메타데이터를 가져올 수 있습니다. 데이터를 가져온 후에는 계보 그래프로 시각화할 수 있습니다. 자세한 내용은 큐레이션 및 데이터 품질에 지원되는 데이터 소스를 참조하세요.

• MicroStrategy
• OpenLineage

데이터 품질 모니터링 및 수정 워크플로우 IBM Knowledge Catalog

2024년 12월 12일

조직에 가장 중요한 데이터에 품질 개선 노력을 집중하기 위해 중요한 데이터 요소를 식별하고, 품질 기대치를 정의하고, 데이터 품질 문제를 해결합니다.

이제 다음과 같은 데이터 품질 SLA 규칙을 만들 수 있습니다:

• 메타데이터 강화의 일환으로 특정 품질 기준에 따라 중요 데이터의 품질을 모니터링하세요.
• 품질이 기대에 미치지 못하는 경우 수정 워크플로를 트리거합니다. 기본 수정 워크플로로 작업하거나 사용자 지정 워크플로를 만들 수 있습니다.

모니터링되는 데이터 자산의 데이터 품질 페이지에서 SLA 규칙 준수 또는 위반에 대한 정보 및 수정 작업 상태를 볼 수 있습니다.

자세한 정보는 다음을 참조하십시오.

• 데이터 품질 SLA 규칙
• 메타데이터 강화 설계
• 데이터 품질 개선 작업을 위한 워크플로우 관리

메타데이터 보강 결과에서 제안된 이름과 설명을 제거합니다 IBM Knowledge Catalog

2024년 12월 12일

이제 메타데이터 보강 결과에서 메타데이터 확장 옵션을 사용하여 보강을 실행할 때 제안된 표시 이름 또는 설명을 일괄적으로 제거할 수 있습니다. 메타데이터 보강 결과 일괄 변경하기를 참조하세요.

데이터 원본 정의를 사용하여 연결에서 액세스하는 데이터 관리 및 보호

2024년 12월 12일

데이터 소스 정의는 연결 또는 연결된 데이터 자산의 엔드포인트를 기반으로 정의하는 새로운 유형의 자산입니다. 데이터 소스 정의를 만들면 여러 프로젝트, 카탈로그 또는 다중 노드 데이터 소스에서 데이터가 저장되는 위치를 모니터링할 수 있습니다. 데이터 소스 정의에 따라 올바른 보호 솔루션(적용 엔진)을 적용할 수도 있습니다. 자세한 내용은 데이터 소스 정의를 통한 데이터 보호를 참조하세요.

이러한 새로운 데이터 소스 정의 기능은 이제 모든 지역에서 사용할 수 있습니다.

보호 솔루션으로 데이터 소스 정의 정의하기IBM Knowledge Catalog

2024년 12월 09일

보호 솔루션은 관리되는 카탈로그 또는 심층 시행 솔루션을 통해 데이터 보호 규칙을 시행하는 방법입니다.

심층 적용 솔루션으로 플랫폼을 구성하려면 데이터 소스 정의를 생성하여 데이터 소스 유형을 설정할 수 있습니다. 데이터 소스 유형에 따라 데이터 소스 정의에 연결할 수 있는 연결 유형과 사용 가능한 보호 솔루션 옵션이 결정됩니다. 자세한 내용은 데이터 소스 정의에 대한 보호 솔루션을 참조하세요.

이러한 새로운 데이터 소스 정의 기능은 이제 모든 지역에서 사용할 수 있습니다.

마스킹 흐름 기능 사용 중단

2024년 12월 11일

다음 기능은 더 이상 사용되지 않으며 현재 제거되었습니다:

• 이제 데이터 난독화를 위한 리버서블 옵션이 제거되었으며, 나중에 마스킹을 되돌리면 원래 값을 복구할 수 있습니다.
• 유연한 규정 준수를 위해 마스킹 흐름과 단방향 해시 토큰화를 생성하여 데이터 사본을 만드는 데 더 이상 가역적 암호화를 사용할 수 없습니다.
• 가역적 마스크 데이터 암호 해독은 더 이상 사용할 수 없습니다.

업데이트된 SPSS Modeler 튜토리얼

2024년 12월 11일

15 업데이트된 SPSS Modeler 튜토리얼 을 통해 SPSS Modeler 을 직접 경험해 보세요.

IBM Knowledge Catalog 시드니 지역에서 사용할 수 있습니다

2024년 12월 09일

이제 시드니 데이터 센터에서도 IBM Knowledge Catalog 사용할 수 있습니다. 가입할 때 시드니를 선호하는 지역으로 선택할 수 있습니다.

시드니 지역에서 사용할 수 있는 제품 기능에 대한 자세한 내용은 서비스 및 기능의 지역별 가용성을 참조하세요.

IBM DataStage 시드니 지역에서 사용 가능합니다

2024년 12월 09일

이제 시드니 데이터 센터에서 DataStage 일반적으로 사용할 수 있습니다. 가입할 때 시드니를 선호하는 지역으로 선택할 수 있습니다.

시드니 지역에서 사용할 수 있는 제품 기능에 대한 자세한 내용은 서비스 및 기능의 지역별 가용성을 참조하세요.

IBM watsonx.governance 시드니 지역에서 사용할 수 있습니다

2024년 12월 9일

이제 시드니 데이터 센터에서 IBM watsonx.governance 일반적으로 사용할 수 있습니다. 가입할 때 시드니를 선호하는 지역으로 선택할 수 있습니다.

시드니 지역에서 사용할 수 있는 제품 기능에 대한 자세한 내용은 서비스 및 기능의 지역별 가용성을 참조하세요.

계보 메타데이터 가져오기를 위한 새로운 데이터 소스

2024년 12월 06일

이제 다음 데이터 소스에서 계보 메타데이터를 가져올 수 있습니다. 데이터를 가져온 후에는 계보 그래프로 시각화할 수 있습니다. 자세한 내용은 큐레이션 및 데이터 품질에 지원되는 데이터 소스를 참조하세요.

• Amazon RDS for Oracle
• Amazon RDS for PostgreSQL
• IBM Cloud Databases for PostgreSQL
• IBM Db2
• IBM Db2 for z/OS
• IBM Db2 on Cloud
• Oracle
• PostgreSQL
• Tableau

IBM Cloud Object Storage 라이트 요금제 사용 중단IBM Knowledge Catalog

2024년 12월 5일

2024년 7월 1일 이전에 프로비저닝한 무제한 기간의 Cloud Object Storage Lite 요금제는 더 이상 사용되지 않으며 2024년 12월 15일 이후에 제거될 수 있습니다. 데이터 및 기타 자산을 유지하려면 2024년 12월 15일 이전에 Cloud Object Storage 서비스를 Standard 요금제로 업그레이드해야 합니다. Cloud Object Storage 요금제를 스탠다드로 업그레이드하지 않으면 2024년 12월 15일 이후에는 작업 공간에 액세스할 수 없게 되고 데이터가 영구적으로 삭제될 수 있습니다. 자세한 내용은 라이트 요금제(더 이상 사용되지 않음)를 참조하세요.

Decision Optimization OPL 모델에서 Microsoft Excel 파일은 더 이상 사용되지 않습니다

2024년 12월 5일

이제 Decision Optimization OPL 모델에서 Microsoft Excel 통합 문서(.xls 및 .xlsx) 파일을 직접 입력 및 출력하는 것이 더 이상 사용되지 않습니다. Excel 파일에 연결하려면 데이터 커넥터를 대신 사용하세요. 데이터 커넥터는 Excel 파일을 .csv 파일로 변환합니다. 자세한 내용은 참조 데이터를 참조하세요.

메타데이터 보강 작업의 향상된 스케줄링IBM Knowledge Catalog

2024년 12월 5일

이제 메타데이터 강화 작업의 실행 기간을 구성하여 워크로드의 균형을 맞출 수 있습니다. 그러면 작업이 구성된 시간 프레임 내에서만 실행됩니다. 자세한 내용은 보강 작업의 일정 관리를 참조하세요.

열 값으로 데이터 자산을 세분화하여 필요한 정보에 집중IBM Knowledge Catalog

2024년 12월 5일

이제 선택한 열 값을 기반으로 데이터 자산을 더 작은 데이터 자산으로 분할하여 관심 있는 데이터에만 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 열 데이터를 세분화하여 데이터 자산 만들기를 참조하세요.

ONNX 형식으로 변환된 모델을 배포하기 위한 새로운 샘플 노트북

2024년 12월 03일

이제 ONNX 형식으로 변환된 머신 러닝 및 생성형 AI 모델을 배포하고 추론에 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 동적 축에도 적용할 수 있습니다. 다음 샘플 노트북을 참조하세요:

• ONNX 신경망을 고정 축에서 동적 축으로 변환하기
• PyTorch 변환된 ONNX 모델 사용
• TensorFlow 변환된 ONNX 모델을 사용하여 손으로 쓴 숫자를 인식합니다

자세한 내용은 watsonx.ai 런타임 Python 클라이언트 샘플 및 예제를 참조하세요.

Data Refinery 쓰기 옵션에 대한 문서 개선 사항

2024년 11월 28일

데이터 흐름 내보내기를 위한 쓰기 옵션 및 테이블 옵션은 연결에 따라 다릅니다. 이제 이러한 옵션에 대한 설명이 추가되어 대상 테이블 옵션을 더 잘 선택할 수 있도록 안내합니다. 자세한 내용은 Data Refinery 위한 Target 연결 옵션을 참조하십시오.

Watson Query 서비스 이름 변경

2024년 11월 25일

Watson Query 의 서비스 이름이 Data Virtualization 로 변경되었습니다.

Watson Studio 및 Watson Machine Learning 서비스의 명칭 변경

2024년 11월 21일

다음 서비스의 이름이 변경되었습니다:

• Watson Machine Learning 이름은 이제 watsonx.ai Runtime입니다.
• Watson Studio 이름은 이제 watsonx.ai 스튜디오로 변경되었습니다.

일부 동영상, 노트북 및 코드 샘플은 계속해서 이전 이름으로 이러한 서비스를 지칭할 수 있습니다.

Cloud Pak for Data as a Service 시드니 지역에서 사용 가능합니다

2024년 11월 21일

이제 Cloud Pak for Data as a Service 시드니 데이터 센터에서 watsonx.ai 런타임 및 watsonx.ai 스튜디오 서비스와 함께 일반적으로 사용할 수 있습니다. 가입할 때 선호하는 지역으로 시드니를 선택할 수 있습니다.

아직 시드니 지역에서는 모든 서비스를 이용할 수 있는 것은 아닙니다. 시드니 지역에서 사용할 수 있는 제품 기능에 대한 자세한 내용은 서비스 및 기능의 지역별 가용성을 참조하세요.

메타데이터 보강 작업의 모니터링 강화IBM Knowledge Catalog

2024년 11월 21일

새로운 실행 메트릭 대시보드에서 활성 메타데이터 강화 작업 실행에 대한 개별 강화 작업의 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다. 또한 완료된 작업 실행에 대한 실행 정보를 탐색하여 문제가 발생했는지 여부와 위치를 파악할 수 있습니다. 자세한 내용은 보강 작업 실행 모니터링을 참조하세요.

배포 공간으로 SPSS Modeler 흐름 홍보

2024년 11월 19일

이제 프로젝트를 내보낸 다음 배포 공간으로 가져올 필요 없이 프로젝트에서 배포 공간으로 SPSS Modeler 흐름을 직접 홍보할 수 있습니다. 자세한 내용은 SPSS Modeler 흐름 및 모델 홍보를 참조하십시오.

이제 배포 공간에서 에셋을 배포하고 작업을 실행하려면 작업 자격 증명이 필요합니다

2024년 11월 11일

배포 작업을 실행할 때 보안을 강화하려면 배포 공간에서 다음 자산을 배포하려면 작업 자격 증명을 입력해야 합니다:

• 프롬프트 템플리트
• AI 서비스
• 모델
• Python 함수
• 스크립트

또한 배포 공간에서 다음 배포를 만들려면 작업 자격 증명을 입력해야 합니다:

• 온라인
• 일괄처리

또한 배포 공간에서 배포 작업을 만들고 관리하려면 작업 자격 증명을 사용해야 합니다.

작업 자격 증명을 설정하고 API 키를 생성하는 방법을 알아보려면 작업 자격 증명 추가하기를 참조하세요.

사용자 지정 속성을 위한 편집기 모드IBM Knowledge Catalog

2024년 11월 14일

거버넌스 아티팩트를 볼 때 이제 사용자 지정 속성에 대한 편집기 모드를 켤 수 있습니다. 세부 정보 섹션에서 값 편집 토글이 꺼져 있으면 아티팩트에 대해 값이 정의된 사용자 정의 속성만 볼 수 있습니다. 편집기 모드를 켜면 사용 가능한 모든 사용자 정의 속성을 확인하고 해당 값을 편집할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용자 지정 속성, 관계 및 자산 유형을 참조하세요.

SPSS Modeler 새로운 데이터 원본에 연결

2024년 11월 7일

이제 SPSS Modeler 데이터브릭스 및 Microsoft Azure Synapse Analytics에 연결할 수 있으며, SPSS Modeler 두 데이터 원본에 대한 읽기 및 쓰기 액세스 권한을 갖게 됩니다. 자세한 내용은 Microsoft Azure 데이터브릭스 연결 및 Microsoft Azure 시냅스 애널리틱스 연결을 참조하세요.

IBM 런타임 23.1 지원 중단

2024년 10월 28일

IBM 런타임 23.1 더 이상 사용되지 않습니다. 2024년 11월 21일부터는 23.1 런타임을 사용해 새 노트북이나 사용자 지정 환경을 만들 수 없습니다. 또한 23.1 런타임을 기반으로 하는 소프트웨어 사양으로는 새 배포를 만들 수 없습니다. 원활한 환경을 보장하고 최신 기능 및 개선 사항을 활용하려면 IBM Runtime 24.1 전환하세요.

• 환경 변경에 대한 자세한 내용은 노트북 환경 변경하기를 참고하세요.
• 배치 프레임워크에 대한 세부사항은 프레임워크 및 소프트웨어 스펙 관리를 참조하십시오.

Decision Optimization 실험의 표를 비교하여 시나리오 간 차이점 확인

2024년 10월 23일

이제 데이터 준비 또는 솔루션 탐색 보기에서 Decision Optimization 실험의 테이블을 비교할 수 있습니다. 이 비교는 나란히 표시되는 시나리오 간의 데이터 값 차이를 확인하는 데 유용할 수 있습니다.
자세한 내용은 시나리오 표 비교를 참조하세요.

계정 리소스 범위 지정은 기본적으로 사용 설정되어 있습니다

2024년 10월 17일

이제 계정의 ' Resource scope ' 설정이 기본적으로 ' ON '로 설정됩니다. 그러나 이전에 리소스 범위 설정 값을 ' ON ' 또는 ' OFF'로 설정한 경우 현재 설정은 변경되지 않습니다.

리소스 범위 지정이 활성화되어 있으면 현재 선택한 IBM Cloud 계정에 없는 프로젝트에는 액세스할 수 없습니다. 둘 이상의 IBM Cloud 계정에 속해 있는 경우 모든 프로젝트가 함께 표시되지 않을 수 있습니다. 예를 들어 모든 프로젝트 페이지에 모든 프로젝트가 표시되지 않을 수 있습니다. 다른 계정의 프로젝트를 보려면 계정을 전환해야 합니다.

텍스트 분석을 사용하여 SPSS Modeler 일본어 텍스트 데이터 분석하기

2024년 10월 9일

이제 텍스트 링크 분석 노드 및 텍스트 마이닝 노드와 같은 SPSS Modeler 텍스트 분석 노드를 사용하여 일본어로 작성된 텍스트 데이터를 분석할 수 있습니다.

데이터에 대한 데이터 계보를 제공하는 새로운 서비스, IBM Manta Data Lineage 소개합니다

2024년 10월 4일

IBM Manta Data Lineage 계보는 데이터 파이프라인의 투명성을 높여 비즈니스 모델과 시스템 전반에서 데이터 정확성을 확인할 수 있도록 지원하는 데이터 계보 서비스입니다. 데이터 계보에 대한 자세한 내용은 데이터 계보를 참조하세요.

이 서비스를 사용하려면 IBM Knowledge Catalog 서비스와 IBM Cloud 계정에서 데이터 계보를 활성화해야 합니다. 데이터 계보 사용을 참조하세요. 달라스 지역에서만 사용할 수 있습니다.

새 작업 공간 데이터 계 보에서 가져온 계보에 액세스하거나 카탈로그 또는 프로젝트 페이지를 통해 특정 자산의 계보를 볼 수 있습니다.

다음 소스에서 계보 메타데이터를 가져올 수 있습니다:

• Microsoft Azure SQL Database 연결
• Microsoft SQL Server 연결
• Microsoft Power BI (Azure) 연결
• Snowflake 연결
• InfoSphere DataStage
• IBM DataStage for Cloud Pak for Data

메타데이터 가져오기에 대한 자세한 내용은 메타데이터 가져오기를 참조하세요.

거버넌스 아티팩트에 대한 초안 탭 개선IBM Knowledge Catalog

2024년 10월 3일

이제 각 아티팩트 유형에 대해 초안 탭에서 사용 가능한 모든 초안을 볼 수 있습니다. 이를 보려면 주 메뉴에서 아티팩트 유형을 선택하고 초안을 클릭합니다. 이 탭은 필요한 권한이 있고 초안을 사용할 수 있는 경우에만 표시됩니다. 탭에서 모든 임시저장함을 볼 때 여러 임시저장함을 선택하고 일괄 작업 메뉴를 사용하여 한 번에 편집하거나 처리할 수 있습니다. 모든 초안 페이지는 더 이상 메인 메뉴에서 사용할 수 없습니다. 자세한 내용은 거버넌스 아티팩트 관리하기를 참조하세요.

카탈로그 자산에 대한 일괄 작업IBM Knowledge Catalog

2024년 10월 3일

이제 카탈로그에 있는 여러 자산의 분류 및 사용자 지정 속성을 동시에 편집하고 제거할 수 있습니다.

데이터 자산의 공통 속성 자동 업데이트IBM Knowledge Catalog

2024년 10월 3일

글로벌 자산 식별을 사용하면 리소스 키가 같고 동일한 물리적 리소스를 참조하는 데이터 자산의 공통 속성이 서로 다른 프로젝트나 카탈로그에 있더라도 동일하게 유지되도록 할 수 있습니다. 이렇게 하면 이러한 데이터 자산을 적절하고 일관되게 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 글로블라 자산 식별을 참조하세요.

사용자 그룹을 자산 멤버로 지정IBM Knowledge Catalog

2024년 10월 3일

이제 사용자 그룹을 에셋 멤버로 지정할 수 있습니다. 이전에는 개별 카탈로그 사용자만 자산 멤버로 추가할 수 있었습니다.

자산을 대량으로 업로드 및 업데이트IBM Knowledge Catalog

2024년 10월 3일

이제 여러 자산을 대량으로 업로드하고 업데이트하기 위해 자산 메타데이터 세부 정보 또는 자산 관계 세부 정보 또는 둘 다 포함된 CSV 파일을 가져오고 내보낼 수 있습니다. 자세한 내용은 CSV 파일에서 카탈로그에 에셋 및 에셋 메타데이터 추가 및 업데이트하기)를 참조하세요.

프랑크푸르트 지역에서 watsonx.governance 플랜의 가용성 및 OpenScale 레거시 플랜의 사용 중단

2024년 10월 3일

프랑크푸르트 지역에서 Watson OpenScale 프로비저닝하기 위한 watsonx.governance 레거시 계획은 더 이상 사용되지 않습니다. IBM Watson OpenScale 더 이상 신규 구독 또는 신규 인스턴스 프로비저닝에 사용할 수 없습니다. OpenScale 기능을 사용하려면 현재 프랑크푸르트와 댈러스에서 사용할 수 있는 watsonx.governance Essentials 플랜에 가입하세요.

• 플랜 세부사항을 보려면 watsonx.governance 플랜을 참조하십시오.
• 시작하려면 watsonx.governance프로비저닝 및 실행을 참조하십시오.

참고:

• 기존 레거시 요금제 인스턴스는 계속 운영되며 아직 결정되지 않은 지원 종료일까지 지원됩니다.
• IBM Watson OpenScale 사용하는 기존 고객은 IBM Watson OpenScale 사용하여 지원 티켓을 계속 개설할 수 있습니다.

업데이트된 환경 및 소프트웨어 사양

2024년 10월 3일

이제 IBM Runtime 23.1 포함된 Tensorflow 및 Keras 라이브러리가 최신 버전으로 업데이트되었습니다. 이는 노트북에서 코드가 실행되는 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 자세한 내용은 watsonx.ai Studio(이전의 Watson Studio) 런타임에 포함된 라이브러리 패키지를 참조하세요.

런타임 23.1 올해 말 IBM 런타임 24.1 위해 중단될 예정입니다. 반복되는 중단을 방지하려면 지금 바로 IBM Runtime 24.1 전환하고 배포에 관련 소프트웨어 사양을 사용하는 것이 좋습니다.

• 환경 변경에 대한 자세한 내용은 노트북 환경 변경하기를 참고하세요.
• 배치 프레임워크에 대한 세부사항은 프레임워크 및 소프트웨어 스펙 관리를 참조하십시오.

플랫폼 연결 페이지를 여는 새로운 메뉴 용어

2024년 10월 03일

이전에는 탐색 메뉴에서 플랫폼 연결 페이지로 가는 경로가 데이터 > 플랫폼 연결이었습니다. 새 경로는 데이터 > 연결입니다. 연결 페이지에는 플랫폼 연결 탭이 있습니다.

데이터 원본 정의를 사용하여 연결에서 액세스하는 데이터 관리 및 보호

2024년 10월 4일

데이터 소스 정의는 연결 또는 연결된 데이터 자산의 엔드포인트를 기반으로 정의하는 새로운 유형의 자산입니다. 데이터 소스 정의를 만들면 여러 프로젝트, 카탈로그 또는 다중 노드 데이터 소스에서 데이터가 저장되는 위치를 모니터링할 수 있습니다. 데이터 소스 정의에 따라 올바른 보호 솔루션(적용 엔진)을 적용할 수도 있습니다. 자세한 내용은 데이터 소스 정의를 통한 데이터 보호를 참조하세요.

이러한 새로운 데이터 원본 정의 기능은 달라스 지역에서만 사용할 수 있습니다.

보호 솔루션으로 데이터 소스 정의 정의하기IBM Knowledge Catalog

2024년 10월 4일

보호 솔루션은 관리되는 카탈로그 또는 심층 시행 솔루션을 통해 데이터 보호 규칙을 시행하는 방법입니다.

심층 적용 솔루션으로 플랫폼을 구성하려면 데이터 소스 정의를 생성하여 데이터 소스 유형을 설정할 수 있습니다. 데이터 소스 유형에 따라 데이터 소스 정의에 연결할 수 있는 연결 유형과 사용 가능한 보호 솔루션 옵션이 결정됩니다. 자세한 내용은 데이터 소스 정의에 대한 보호 솔루션을 참조하세요.

이러한 새로운 데이터 원본 정의 기능은 달라스 지역에서만 사용할 수 있습니다.

스프레드시트에서 데이터 클래스 및 학기 과제를 검토하고 관리합니다IBM Knowledge Catalog

2024년 10월 4일

메타데이터 보강 결과를 검토하고 업데이트할 때 익숙한 스프레드시트 프로그램에서 작업하는 것을 선호하는 경우, 이제 Microsoft Excel용 메타데이터 검토 추가 기능을 설치할 수 있습니다. 제품과 함께 제공되는 스프레드시트 템플릿을 애드인과 함께 사용하세요:

• 특정 프로젝트 및 메타데이터 강화에서 강화된 데이터 자산을 다운로드합니다.
• 이러한 데이터 자산에 대해 제안 및 할당된 데이터 클래스 및 용어를 검토하고 업데이트합니다.
• 업데이트된 데이터 에셋을 프로젝트에 업로드합니다.

자세한 내용은 외부 프로그램에서 강화 결과 검토 및 업데이트하기를 참조하세요.

Spark 3.3 런타임 제거

2024년 9월 23일

2024년 10월 29일에 IBM Analytics Engine에서 Spark 3.3 런타임에 대한 지원이 제거되고 기본 버전이 Spark 3.4 런타임으로 변경될 예정입니다. 원활한 환경을 보장하고 최신 기능과 개선 사항을 활용하려면 Spark 3.4로 전환하세요.

2024년 10월 29일부터는 Spark 3.3 런타임을 사용하여 노트북 또는 사용자 지정 환경을 만들거나 실행할 수 없습니다. 또한 Spark 3.3 런타임을 기반으로 하는 소프트웨어 사양으로는 배포를 만들거나 실행할 수 없습니다.

• 인스턴스를 Spark 3.4로 업그레이드하려면 인스턴스 기본 런타임 교체를 참조하세요.
• 사용 가능한 노트북 환경에 대한 자세한 내용은 노트북 환경 변경하기를 참조하세요.
• 배치 프레임워크에 대한 세부사항은 프레임워크 및 소프트웨어 스펙 관리를 참조하십시오.

그룹 데이터 품질 규칙IBM Knowledge Catalog

2024년 9월 20일

이제 특정 유형의 데이터 품질 규칙을 단일 DataStage 흐름으로 그룹화하여 함께 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 그룹화 규칙를 참조하세요.

배포 공간에서 SPSS Modeler 흐름에 대한 배치 작업 만들기

2024년 9월 10일

이제 배포 공간에서 SPSS Modeler 흐름에 대한 일괄 작업을 만들 수 있습니다. 플로우를 사용하면 플로우에서 배치 작업을 만들 때마다 실행할 터미널 노드를 유연하게 결정할 수 있습니다. 흐름에 대한 배치 작업을 예약하면 배치 작업은 흐름에서 지정한 데이터 소스 및 출력 대상을 사용합니다. 데이터 소스 및 대상도 배포 공간에 있는 경우 이러한 데이터 소스 및 출력에 대한 매핑은 자동으로 이루어집니다. 흐름에서 배치 작업을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 SPSS Modeler 흐름에 대한 배포 작업 만들기를 참조하세요.

배포 공간의 흐름 및 모델에 대한 자세한 내용은 SPSS Modeler 흐름 및 모델 배포에서 확인할 수 있습니다.

파이프라인 노드 모양 변경

2024년 8월 30일

이제 파이프라인 노드의 모양을 변경하여 획일적인 카드 스타일에서 노드 유형을 반영하는 더 컴팩트한 크기의 모양으로 바꿀 수 있습니다. 자세한 내용은 파이프라인 설정를 참조하세요.

글로벌 파라미터 세트 생성

2024년 8월 30일

이제 파이프라인 매개변수 세트에 PROJDEF 매개변수를 추가할 수 있습니다. 매개변수는 동일한 프로젝트 수준에서 DataStage 및 오케스트레이션 파이프라인 흐름 모두에서 참조할 수 있습니다. 자세한 내용은 오케스트레이션 파이프라인을 위한 전역 개체 구성하기를 참조하세요.

프로젝트와 스페이스에서 사용자 그룹을 공동 작업자로 추가하기

2024년 8월 22일

이제 IBM Cloud 계정에 IAM 액세스 그룹이 포함된 경우 프로젝트 및 스페이스에서 사용자 그룹을 공동 작업자로 추가할 수 있습니다. IBM Cloud 계정 관리자는 프로젝트에서 사용자 그룹으로 사용할 수 있는 액세스 그룹을 만들 수 있습니다. 프로젝트를 만드는 동안 사용자 그룹을 공동 작업자로 추가하려면 공동 작업자가 될 수 있는 사람 제한 옵션을 활성화한 상태로 두어야 합니다. 자세한 내용은 IAM 액세스 그룹으로 작업하기를 참조하세요.

AutoAI 시계열 실험에 대한 이상 징후 예측 기능 종료 지원

2024년 8월 19일

현재 베타 버전인 AutoAI 시계열 모델 예측에서 이상값(이상값)을 예측하는 기능은 더 이상 사용되지 않으며 2024년 9월 23일에 제거될 예정입니다. 표준 AutoAI 시계열 실험은 여전히 완벽하게 지원됩니다. 자세한 내용은 시계열 실험 구축하기를 참조하세요.

메타데이터 강화에서 분류 지정IBM Knowledge Catalog

2024년 8월 22일

이제 메타데이터 보강에서 용어 또는 데이터 클래스 할당을 기반으로 자동으로 또는 보강 결과에서 수동으로 데이터 자산과 열에 분류를 할당할 수 있습니다. 메타데이터 보강 설계하기: 용어 및 분류 지정을 참조하세요.

프로젝트 및 스페이스 보관 및 보관 해제

2024년 8월 16일

이제 리소스 보존을 위해 90일 동안 활동이 없으면 프로젝트와 스페이스가 보관됩니다. 이러한 프로젝트나 스페이스로 다시 작업하려면 프로젝트 또는 스페이스 페이지에서 직접 열어 아카이브를 해제하세요. 프로젝트의 규모나 공간에 따라 보관 해제에 걸리는 시간은 달라질 수 있습니다.

자산 제거 구성

2024년 8월 16일

이제 새 카탈로그를 만들 때 자산 제거를 구성하는 방법도 결정할 수 있습니다. 자산을 제거한 직후 또는 제거 후 30일 후에 자동으로 제거하도록 선택할 수 있습니다. 이전에 생성한 카탈로그의 경우 카탈로그 설정 페이지에서 자산 제거 설정을 변경할 수 있습니다.

자세한 정보는 다음을 참조하십시오.

• 카탈로그 작성
• 카탈로그 설정 변경
• 카탈로그에서 자산 제거

이제 배포 공간에서 작업을 실행하려면 작업 자격 증명이 필요합니다

2024년 8월 15일

배포 작업을 실행할 때 보안을 강화하려면 배포 공간에서 작업을 실행하기 위해 작업 자격 증명을 입력해야 합니다. 자세한 내용은 배포 공간에서 작업 만들기를 참조하세요.

작업 자격 증명을 설정하고 API 키를 생성하는 방법을 알아보려면 작업 자격 증명 추가하기를 참조하세요.

메타데이터 보강 일시 중지IBM Knowledge Catalog

2024년 7월 25일

이제 메타데이터 보강 작업 실행을 일시 중지하고 재개할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 보강 작업 실행 일시 중지 및 재개.

지원을 발표합니다. Python 3.11 그리고 R4.3 런타임에 대한 프레임워크 및 소프트웨어 사양 24.1

2024년 7월 25일

이제 Python 3.11 및 R 4.3 기반의 최신 데이터 과학 프레임워크가 포함된 IBM 런타임 24.1 사용해 Jupyter 노트북과 R 스크립트를 실행하고 모델을 학습할 수 있습니다. 7월 29일부터 배포를 실행할 수도 있습니다. 자산 및 배포를 업데이트하여 IBM 런타임 24.1 프레임워크 및 소프트웨어 사양을 사용하세요.

• 에 대한 정보는 IBM 실행 시간 24.1 릴리스 및 포함된 환경 Python 3.10 그리고 R 4.2, 보다 노트북 환경.
• 배치 프레임워크에 대한 세부사항은 프레임워크 및 소프트웨어 스펙 관리를 참조하십시오.

향상된 버전 Jupyter Notebook 이제 편집기를 사용할 수 있습니다

2024년 7월 25일

런타임 기반 환경에서 노트북을 실행하는 경우 24.1, 다음과 같은 향상된 기능을 사용하여 코드 작업을 수행할 수 있습니다.

• 코드 자동 디버깅
• 노트북 목차 자동 생성
• 코드 옆에 있는 줄 번호를 전환하세요.
• 생산성 향상을 위해 셀 내용을 축소하고 코드 및 출력을 나란히 보기 사용

자세한 내용은 Jupyter 노트북 편집기를 참조하세요.

런타임에서 지원되는 자연어 프로세서 변환기 내장 모델 24.1

2024년 7월 25일

새로운 런타임에서 24.1 환경에서는 이제 NLP(자연어 처리) 변환기 임베딩 모델을 사용하여 검색 증강 생성 작업에 도움이 되는 문장이나 구절의 의미를 캡처하는 텍스트 임베딩을 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 임베딩.

새로운 전문 NLP 모델을 런타임에서 사용할 수 있습니다. 24.1

2024년 7월 25일

다음과 같은 새로운 특수 NLP 모델이 이제 런타임에 포함됩니다. 24.1 환경:

• 텍스트 콘텐츠에서 증오, 모욕 또는 모욕적인 콘텐츠(HAP)를 감지하고 식별할 수 있는 모델입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. HAP 감지.
• 금융, 사이버 보안, 생물의학과 관련된 주제를 다룰 수 있는 세 가지 사전 훈련된 모델입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 사용자 정의 분류 모델을 사용하여 텍스트 분류.

핵심 요약을 사용하여 대규모 텍스트 컬렉션에서 자세한 통찰력을 추출합니다.

2024년 7월 25일

이제 노트북에서 요점 요약 기능을 사용해 사람들의 의견을 대변하는 대량의 텍스트 모음(제품 리뷰, 설문조사 답변, 소셜 미디어의 댓글 등)에서 상세하고 실행 가능한 인사이트를 추출할 수 있습니다. 결과는 처리하기 쉬운 체계적이고 계층적인 방식으로 제공됩니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 핵심 요약

RStudio 버전 업데이트

2024년 7월 25일

프라이빗 및 퍼블릭 클라우드에서 일관된 사용자 환경을 제공하기 위해 2024년 7월 29일에 Cloud Pak for Data as a Service RStudio IDE가 RStudio Server 2024.04.1 및 R 4.3.1 업데이트될 예정입니다. 새 버전의 RStudio 여러 가지 개선 사항과 보안 수정 사항을 제공합니다. 자세한 내용은 RStudio Server 2024.04.1 릴리스 정보를 참조하십시오. 주요 호환성 문제는 없을 것으로 예상되지만 사용자는 아래 표에 설명된 일부 패키지의 버전 변경 사항을 알고 있어야 합니다.

업그레이드 후 프로젝트에서 RStudio IDE를 시작할 때 R 4.3.1 패키지의 라이브러리 경로가 RStudio 서버에서 선택되도록 RStudio 작업 공간을 재설정합니다.

데이터 보호 규칙 시행 결정 추적

2024년 7월 9일

이제 시행 결정을 감사 이벤트로 추적할 수 있습니다. 정책 평가를 감사 로그로 보내기 확인란이 선택되었습니다. 규칙 설정 관리 페이지.

데이터 소스 유형별로 그룹화된 커넥터

2024년 7월 5일

연결을 생성하면 이제 커넥터가 데이터 원본 유형별로 그룹화되므로 커넥터를 더 쉽게 찾고 선택할 수 있습니다. 예를 들어, MongoDB 데이터 소스 유형에는 IBM Cloud Databases for MongoDB 및 MongoDB 커넥터가 포함됩니다.

또한, 새로운 최근 범주에는 연결을 만드는 데 사용한 6개의 최신 커넥터가 표시됩니다.

지침은 다음을 참조하세요. 프로젝트의 데이터 소스에 연결 추가 또는 카탈로그의 데이터 소스에 연결 추가 .

거버넌스 아티팩트 속성에 대한 대량 편집

2024년 7월 5일

이제 여러 거버넌스 아티팩트에 대한 기본 또는 보조 카테고리를 한 번에 변경할 수 있습니다. 관계를 업데이트할 때 대량 편집도 가능합니다. 자세한 정보는 통제 아티팩트 관리를 참조하십시오.

관계 분석 결과에 대한 할당 임계값 설정IBM Knowledge Catalog

2024년 7월 5일

이제 관계 분석 결과를 자동으로 할당해야 하는 경우에 대한 임계값도 설정합니다. 프로젝트 기본값을 설정할 수 있지만 각 분석 실행에 대한 설정을 덮어쓸 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 관계 식별 .

Cloud Object Storage Lite 플랜의 변경사항

2024년 7월 1 일

2024 7월 1일부터 Cloud Pak for Data as a Service 의 30일평가판에 등록할 때 자동으로 프로비저닝되는 Cloud Object Storage Lite 플랜이 평가판이 종료된 후에 만료됩니다. 30일평가판 중 언제든지 무료 티어 옵션을 사용하여 Cloud Object Storage Lite 인스턴스를 표준 플랜으로 업그레이드할 수 있습니다.

2024년 7월 1일 이전에 프로비저닝한 라이트 플랜이 있는 기존 Cloud Object Storage 서비스 인스턴스는 2024년 12월 15일까지 유지됩니다. 2024년 12월 15일 이전에 Cloud Object Storage 서비스를 표준 플랜으로 업그레이드해야 합니다.

Cloud Object Storage 서비스 플랜을 참조하십시오.

프로젝트에 카탈로그 자산 추가

2024년 6월 20 일

프로젝트에 카탈로그 자산 추가 사용자 권한을 추가했습니다. 이제 프로젝트에 자산을 추가하려면 프로젝트에 카탈로그 자산 추가, 카탈로그의 관리자, 편집자 또는 뷰어 역할이 있어야 하며 자산 소유자 또는 편집자여야 합니다. 카탈로그 관리 또는 카탈로그 액세스 권한이 있는 기존 역할 이 없는 사용자에게는 명시적으로 프로젝트에 카탈로그 자산 추가 권한을 부여해야 합니다.

Cognos Dashboard 제거가 연기됨

2024년 6월 20 일

Cognos Dashboards Embedded 서비스를 사용하여 작성한 기존 대시보드는 이제 2024년 9월 30일까지 계속 작동합니다. 더 이상 Cognos Dashboards 임베디드 서비스의 인스턴스를 프로비저닝할 수 없습니다. Cognos Analytics on Cloud On-Demand를 Cognos Dashboards Embedded의 대체로 사용할 수 있습니다. 자세한 정보는 IBM Cognos Analytics 가격 플랜을 참조하십시오.

배치 작업 요청에 태스크 신임 정보가 필요합니다.

2024년 6월 19 일

배치 작업 실행을 위한 보안을 개선하려면 작업을 요청하는 사용자가 API키 양식으로 태스크 신임 정보를 제공해야 합니다. 이 요건은 2024년 8월 15일부터 시행될 예정이다. API키 생성에 대한 세부사항은 태스크 신임 정보 추가 를 참조하십시오.

IBM Knowledge Catalog 의 향상된 데이터 강화

2024년 6월 20 일

기존 기능 외에도 메타데이터 인리치먼트는 시맨틱 및 AI 기능 보강 데이터 인리치먼트에 대한 옵션을 제공합니다.

• 수집된 메타데이터 및 사전 정의된 용어집을 기반으로 테이블 및 열에 대한 구체적인 이름을 권장합니다.
• 주변 열 및 테이블의 컨텍스트를 기반으로 테이블 및 열의 컨텐츠에 대한 시맨틱 설명을 제안하고 지정하십시오.
• 테이블 및 열에 대한 시맨틱 용어 지정을 완료합니다.

세부사항은 메타데이터 인리치먼트 디자인을 참조하십시오.

이러한 새 gen AI 기반 메타데이터 강화 기능은 댈러스 지역에서만 사용 가능합니다.

IBM Federated Learning Python 클라이언트 변경

2024년 6월 20 일

Federated Learning의 Python 클라이언트 라이브러리가 watsonx.ai 라이브러리와 병합되었습니다. 최신 Python 클라이언트를 사용하여 코드 샘플을 업데이트해야 합니다. 집계자에 연결을 참조하십시오.

새 데이터 원본에 연결DataStage:IBMPlanning Analytics

2024년 6월 14 일

이제 IBM Planning Analytics 데이터 소스의 데이터를 DataStage 플로우에 포함할 수 있습니다.

DataStage 커넥터의 전체 목록은 DataStage에서 지원되는 데이터 소스를 참조하십시오.

통제 아티팩트에 대한 대량 편집

2024년 6월 7 일

이제 태그 또는 스튜워드를 편집하려는 경우 한 번에 여러 통제 아티팩트를 변경할 수 있습니다. 자세한 정보는 통제 아티팩트 관리를 참조하십시오.

개별 아티팩트의 상위 카테고리 변경

2024년 6월 7 일

아티팩트 세부사항을 볼 때 이제 세 개의 점으로 구성된 조치 메뉴에서 이동 대상 을 선택하여 상위 카테고리를 변경할 수 있습니다.

프로젝트에서 더 이상 적용되지 않는 데이터 보호 규칙

2024년 6월 7 일

데이터 보호 규칙은 이제 통제된 카탈로그 또는 심층적인 적용 솔루션에서만 적용됩니다. 심층 적용 솔루션 은 데이터 소스가 다음 서비스 중 하나와 통합될 때 Cloud Pak for Data 외부에 있는 데이터에 대한 규칙을 적용하기 위한 보호 솔루션입니다.

• IBM Data Virtualization
• IBM watsonx.data

관리되는 카탈로그에서 프로젝트에 추가된 자산은 심층 적용 솔루션을 구성하지 않는 한 데이터 보호 규칙에 의해 제한되는 미리 보기, 다운로드 또는 프로파일링을 더 이상 갖지 않습니다.

다음을 수행할 때 개정된 데이터 보호 규칙 적용 프로토콜을 다시 확인하게 됩니다.

• 데이터 보호 규칙을 작성합니다.
• 통제된 카탈로그에서 프로젝트로 자산 복사

자세한 내용은 데이터 보호 규칙을 적용하기 위해 개정된 프로토콜 승인을 참조하십시오.

데이터 품질 규칙에 관련 항목 추가IBM Knowledge Catalog

2024년 6월 7 일

이제 새 관계 유형이 데이터 품질 유효성 검증 인 데이터 자산 또는 열을 모든 유형의 데이터 품질 규칙에 추가하여 데이터 품질 페이지에서 이 항목에 대해 보고된 품질 점수 및 모든 데이터 품질 문제를 보유할 수 있습니다. 이 개선사항을 통해 외부에서 관리되는 바인딩 및 SQL 기반 데이터 품질 규칙이 있는 데이터 품질 규칙도 이제 자산 및 열의 품질 점수에 기여할 수 있습니다.

세부사항은 데이터 품질 정의에서 규칙 작성 및 SQL 기반 데이터 품질 규칙 작성을 참조하십시오.

보고서 설정 관리

2024년 6월 6 일

IBM Cloud 계정 소유자 또는 관리자는 이제 계정 페이지에서 보고서 설정을 관리할 수 있습니다. 자세한 정보는 계정 설정 관리를 참조하십시오.

IBM Watson Pipelines 은 이제 IBM Orchestration Pipeline입니다.

2024년 5월 30 일

새 서비스 이름은 AI 라이프사이클의 파트를 반복 가능한 플로우로 조정하는 기능을 반영합니다.

쉽게 검색할 수 있도록 프로젝트에 태그 지정

2024년 5월 31일

이제 프로젝트에 태그를 지정하여 보다 쉽게 그룹화하거나 검색할 수 있습니다. 새 프로젝트를 작성할 때 또는 모든 프로젝트 목록에서 태그를 지정하십시오. 관련 프로젝트 세트를 검색하기 위해 태그별로 프로젝트 목록을 필터링합니다. 자세한 정보는 프로젝트 작성을 참조하십시오.

새 데이터 원본에 연결합니다: Milvus

2024년 5월 31일

Milvus 연결을 사용하여 Milvus 벡터 스토어에 액세스하기 위한 자격 증명 및 연결 세부 정보의 정확성을 저장하고 확인합니다. 자세한 내용은 Milvus 연결을 참조하세요.

자산 사용자 및 역할

2024년 5월 24 일

카탈로그의 자산 멤버십 역할이 업데이트되었습니다. 이제 사용자는 자산 소유자, 자산 편집자 또는 자산 뷰어 역할을 보유할 수 있습니다. 자산 편집자 역할이 자산 구성원 역할을 대체했습니다. 이제 자산 관련 조치를 완료하려면 자산 소유자 또는 자산 편집자여야 합니다.

또한 자산에는 현재 둘 이상의 소유자가 있을 수 있습니다.

역할 드롭 다운 메뉴에서 역할을 선택하여 자산의 액세스 제어 페이지에서 자산 사용자 역할을 변경할 수 있습니다.

카탈로그 자산에 대한 대량 조치

2024년 5월 24 일

이제 한 번에 최대 20개의 카탈로그 자산에서 비즈니스 용어, 소유자 또는 태그를 편집하고 제거할 수 있습니다.

보강 결과를 위한 새로운 필터IBM Knowledge Catalog

2024년 5월 10 일

이제 강화 결과에 추가 필터를 적용할 수 있습니다.

• 비즈니스 용어 지정, 제안 또는 없음
• 데이터 클래스 지정, 제안 또는 없음

DataStage 연결 및 커넥터의 이름 변경

2024년 5월 10 일

다음 DataStage 연결 및 커넥터에는 새 이름이 있습니다.

• "Apache Cassandra (최적화)'는 이제 'Apache Cassandra ~을 위한DataStage" .
• "IBMDb2 (최적화됨")은 이제 "IBMDb2 ~을 위한DataStage" .
• "IBMNetezza Performance Server (최적화)'는 이제 'IBMNetezza Performance Server ~을 위한DataStage" .
• "Oracle (최적화)'는 이제 'Oracle Database ~을 위한DataStage" .
• "Salesforce.com (최적화)'는 이제 'Salesforce APIDataStage" .
• "Teradata (최적화)'는 이제 'Teradata 데이터베이스DataStage" .

연결, 커넥터 및 연관된 작업에 대한 이전 설정은 동일하게 유지됩니다. 연결 및 커넥터 이름만 변경되었습니다.

IBM Watson Query 연결의 이름 변경

2024년 4월 26 일

"IBM Watson Query" 연결의 이름이 "IBM Data Virtualization" (으) 로 바뀌었습니다. 연결에 대한 이전 설정은 동일하게 유지됩니다. 연결 이름만 변경되었습니다.

DataStage IBM Watson Query 커넥터의 이름 변경

2024년 4월 26 일

DataStage "IBM Watson Query" 커넥터 이름이 "IBM Data Virtualization" (으) 로 변경되었습니다. 이 변경은 연결 이름 변경과 일치합니다. 연결, 커넥터 및 연관된 작업에 대한 이전 설정은 동일하게 유지됩니다. 연결 및 커넥터 이름만 변경되었습니다.

IBM Knowledge Catalog 에서 watsonx.data 마스킹

2024년 4월 26 일

IBM Knowledge Catalog의 마스킹 기능을 사용하여 watsonx.data 의 민감한 데이터를 보호할 수 있습니다. 자세한 정보는 IBM Knowledge Catalog의 watsonx.data 자산 마스킹을 참조하십시오.

카탈로그의 향상된 프로젝트 목록 보기

2024년 4월 18 일

이제 카탈로그의 자산을 프로젝트에 추가할 때 프로젝트 목록 페이지에서 100개이상의 프로젝트를 보고 한 번에 최대 50개의 자산을 프로젝트에 추가할 수 있습니다. 자세한 정보는 카탈로그 내에서 자산 추가를 참조하십시오.

공간에서 기계 학습 배치 평가

2024년 4월 18 일

머신 러닝 모델 성능에 대한 인사이트를 얻기 위해 배치 영역에서 watsonx.governance 평가를 구성하십시오. 예를 들어, 편향성에 대한 배치를 평가하거나 드리프트에 대한 배치를 모니터하십시오. 평가를 구성할 때 평가 결과를 분석하고 공간에서 직접 트랜잭션 레코드를 모델링할 수 있습니다.

자세한 정보는 영역에서 배치 평가를 참조하십시오.

2024년 4월 19 일

기본 탐색 메뉴의 AI 유스 케이스에서 사용 가능한 팩시밀리

기계 학습 모델의 라이프사이클 세부사항을 추적하는 팩시밀리는 이제 모델 유스 케이스가 아닌 AI 유스 케이스에 저장됩니다. AI 유스 케이스 및 외부 모델은 쉽게 액세스할 수 있도록 기본 탐색 메뉴에 표시됩니다.

Cloud Pak for Data 에서 개정된 데이터 보호 규칙 적용 프로토콜

2024년 4월 12 일

이제 Cloud Pak for Data에서 데이터 보호 규칙 적용 프로토콜의 개정된 버전이 적용됩니다. 통제된 카탈로그 내부에 있을 때 Add to project를 클릭하면 새 데이터 보호 규칙 적용 프로토콜에 대한 정보가 표시됩니다. 계속하려면 이를 확인해야 합니다.

Cognos Dashboards 임베디드 서비스가 더 이상 사용되지 않음

2024년 4월 11 일

더 이상 Cognos Dashboards 임베디드 서비스의 인스턴스를 프로비저닝할 수 없습니다. 그러나 Cognos Dashboards Embedded 서비스를 사용하여 작성한 기존 대시보드는 2024년 6월 20일까지 계속 작동합니다. Cognos Analytics on Cloud On-Demand를 Cognos Dashboards Embedded의 대체로 사용할 수 있습니다. 자세한 정보는 IBM Cognos Analytics 가격 플랜을 참조하십시오.

피벗 테이블을 사용하여 Decision Optimization 실험에서 집계된 데이터 표시

2024년 4월 5 일

이제 피벗 테이블을 사용하여 Decision Optimization 실험의 시각화 보기에서 집계된 입력 및 출력 데이터를 모두 표시할 수 있습니다. 자세한 정보는 Decision Optimization 실험의 시각화 위젯을 참조하십시오.

사용자 인터페이스에서 연결 API 특성 목록에 액세스

2024년 4월 5 일

이전에는 연결 속성을 보는 유일한 방법은 https://dataplatform.cloud.ibm.com/connections/docs 에서 새 웹 페이지를 여는 것이었습니다. 이제 데이터 > 연결에서 동일한 정보에 액세스할 수 있습니다. 연결 자원을 펼치고 연결 특성을 선택하십시오.

이러한 특성을 사용하여 Watson 데이터 API에서 연결과의 연결을 작성할 수 있습니다. 예를 들어, 노트북에서 프로그래밍 방식으로 연결을 작성하는 경우 이 정보를 사용하여 필요한 특성을 식별할 수 있습니다.

연결된 데이터의 동적 보기 만들기IBM Knowledge Catalog

2024년 3월 21 일

새로운 유형의 연결된 데이터 자산은 관련 데이터에만 액세스할 수 있도록 SQL 조회를 지원하는 데이터 소스의 데이터에 대한 필터링된 액세스를 제공합니다. 프로젝트에서 SQL 조회를 제공하여 하나 이상의 테이블에서 특정 열 또는 행의 보기를 작성하십시오. 다른 연결된 데이터 자산과 마찬가지로 메타데이터 강화 및 데이터 품질 분석에서 이러한 데이터 자산을 사용할 수 있습니다.

자세한 정보는 연결된 데이터의 동적 보기를 프로젝트에 추가를 참조하십시오.

Amazon S3 와 Apache HDFS 에서 Delta Lake 또는 Apache 테이블 형식 사용

2024년 3월 22 일

Amazon S3 와 Apache HDFS 는 이제 Delta Lake 와 Apache 테이블 형식에 대한 속성을 포함합니다. 이러한 테이블 형식은 대형 데이터 볼륨을 관리하기 위한 중앙 집중식 저장소를 제공하는 데이터 레이크에 필수적입니다. 데이터 레이크는 장기 스토리지를 위한 원래 형식으로 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터 및 구조화되지 않은 데이터를 수집하고 분석하기 위한 기반이 되며 인사이트와 예측을 촉진합니다.

테이블 형식 특성은 지원되는 도구의 상호작용 특성에 포함되어 있습니다. 예를 들어, DataStage의 커넥터 스테이지 특성 에 있습니다.

새로운 Watson OpenScale 튜토리얼 및 비디오

2024년 2월 23 일

새로운 Watson OpenScale 얼을 통해 공정성, 정확성, 편차, 설명 가능성 측면에서 머신 러닝 모델을 평가하는 방법을 배워 보세요.

DataStax Enterprise 에서 데이터 액세스

2024년 2월 23 일

이제 DataStax Enterprise에서 데이터에 대해 작업할 수 있습니다.

IBM Knowledge Catalog 의 참조 데이터 세트에서 대소문자 구분 코드

2024년 2월 16 일

참조 데이터 값은 두 개 이상의 열 (코드 및 값) 로 구성됩니다. 모든 새 참조 데이터 세트의 경우 코드 열은 이제 대소문자를 구분합니다. 새 참조 데이터 세트에 값을 추가하면 입력한 대로 코드가 정확하게 저장됩니다. 이 변경사항이 도입되기 전에 작성된 모든 참조 데이터 세트는 대소문자를 구분하지 않으며 여기에 추가된 모든 새 값은 대문자로 저장됩니다. 이러한 참조 데이터 세트는 UI에서 대소문자 구분 안함 태그로 표시됩니다. 세부사항은 대소문자 구분 코드를 참조하십시오.

IBM Knowledge Catalog 의 참조 데이터 세트에 대한 향상된 검색, 필터 및 정렬 옵션

2024년 2월 16 일

참조 데이터 값 목록을 볼 때 다음 방법을 사용하여 필요한 값을 더 빠르게 찾을 수 있습니다.

• 검색 표시줄을 사용하여 코드, 값 또는 사용자 정의 열 값에 대한 조회를 입력하십시오.
• 6개의 고급 필터 옵션 중 하나를 사용하십시오.
• 정렬 기능을 사용하십시오.

검색, 필터 및 정렬 옵션을 결합할 수 있습니다. 세부사항은 참조 데이터 세트 보기를 참조하십시오.

Data Refinery 플로우 작업을 실행하기 위한 새 Spark 3.4 환경

2024년 2월 9 일

Data Refinery 플로우 작업을 위한 환경을 선택하면 기본 Spark 3.4 & R 4.2를 선택할 수 있습니다. 여기에는 Spark의 개선사항이 포함되어 있습니다.

Default Spark 3.3 & R 4.2 환경은 더 이상 사용되지 않으며 향후 업데이트에서 제거됩니다.

Data Refinery 플로우 작업을 업데이트하여 새 Default Spark 3.4 & R 4.2 환경을 사용하십시오. 세부사항은 프로젝트의 Data Refinery 에 대한 리소스 옵션 계산을 참조하십시오.

추가 태스크 지향 Decision Optimization 문서

2024년 2월 9 일

이제 Decision Optimization 실험을 작성하고 구성하기 위한 올바른 정보를 더 쉽게 찾을 수 있습니다. Decision Optimization 실험 및 해당 하위 섹션을 참조하십시오.

카탈로그에 자산을 공개하기 위한 페이지 매김 보기 기능

2024년 2월 8 일

프로젝트 자산을 카탈로그에 공개할 때 이제 페이지 매김 보기를 사용하여 각 페이지에서 20개의 카탈로그 및 자산을 볼 수 있습니다. 이전에는 목록에서 자산을 볼 수 있었습니다. 카탈로그에 자원 공개를 참조하십시오.

프랑크푸르트 지역에서는 메타데이터 강화의 고급 분석 유형을 사용할 수 있습니다IBM Knowledge Catalog

2024년 2월 9 일

이제 댈러스 지역 외에 프랑크푸르트 지역에서도 고급 기본 키 및 관계 분석과 고급 프로파일링을 사용할 수 있습니다.

IBM Cloud Data Engine 연결이 더 이상 사용되지 않습니다

2024년 2월 8 일

IBM Cloud Data Engine 연결은 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 중단될 예정입니다. 중요한 날짜 및 자세한 내용은 데이터 엔진 사용 중단을 참조하세요.

카탈로그 자산에 대한 검색 저장

2024년 2월 2 일

이제 각 사용자는 각 카탈로그 내에서 최대 25개의 검색을 저장할 수 있습니다. 검색을 카탈로그에 저장하는 사용자는 검색을 보고, 실행하고, 편집하고, 제거할 수 있는 유일한 사용자입니다. 자세한 정보는 카탈로그 자산에 대한 검색 저장을 참조하십시오.

갤러리가 자원 허브로 이름이 바뀌었습니다.

2024년 2월 2 일

갤러리의 이름이 자원 허브로 바뀝니다. 자원 허브에는 샘플 프로젝트, 데이터 세트 및 노트북이 포함되어 있습니다. 자원 허브를 참조하십시오.

IBM Cloud Databases for DataStax connection is discontinued

2024년 2월 2 일

IBM Cloud Databases for DataStax 연결이 Cloud Pak for Data as a Service에서 제거되었습니다.

Dremio 연결에는 업데이트가 필요합니다.

2024년 2월 2 일

이전에는 Dremio 연결이 JDBC 드라이버를 사용했습니다. 이제 연결은 Arrow Flight 를 기반으로 하는 드라이버를 사용합니다.

필요한 조치 중요: 연결 특성을 업데이트하십시오. Dremio 소프트웨어 (온프레미스) 인스턴스 또는 Dremio 클라우드 인스턴스에 대한 연결에는 다른 변경사항이 적용됩니다.

메타데이터 인리치먼트의 추가 분석 유형 (IBM Knowledge Catalog)

2024년 1월 31 일

메타데이터 인리치먼트는 이제 다음과 같은 추가 분석 옵션을 제공합니다.

• 데이터 자산의 각 레코드를 고유하게 식별하는 데이터의 기본 키를 발견하기 위한 기본 키 분석입니다.

  프로파일 데이터 인리치먼트 옵션을 선택하면 단순 분석이 자동으로 포함됩니다. 고급 분석은 인리치먼트 결과에서 선택된 자산에 대해 실행할 수 있습니다.

• 데이터 자산 간의 관계를 식별하거나 열에서 겹침 및 중복 데이터를 찾기 위한 관계 분석입니다.

  새 관계 설정 인리치먼트 옵션을 선택하면 간단한 키 관계 분석이 실행됩니다. 고급 분석은 인리치먼트 결과에서 선택된 자산에 대해 실행할 수 있습니다.

• 열 내에서 값의 도수 분포 및 고유성과 같은 특정 메트릭에 대한 보다 정확한 결과를 얻기 위한 고급 프로파일링입니다.

  고급 프로파일링은 인리치먼트 결과에서 선택된 자산에 대해 실행될 수 있습니다.

고급 기본 키 및 관계 분석과 고급 프로파일링에는 IBM Knowledge Catalog 서비스 외에 DataStage 서비스가 필요하며 댈러스 지역에서만 사용 가능합니다.

자세한 정보는 메타데이터 강화 자산 작성, 기본 키 식별, 관계 식별및 고급 데이터 프로파일을 참조하십시오.

AutoAI 는 모든 실험에 대해 정렬된 데이터를 지원합니다.

2024년 1월 25 일

이제 시계열 실험이 아닌 모든 AutoAI 실험에 대해 정렬된 데이터를 지정할 수 있습니다. 훈련 데이터가 행 인덱스에 따라 순차적으로 정렬되는지 여부를 지정하십시오. 입력 데이터가 순차적인 경우 모델 성능은 무작위 샘플링 대신 최신 레코드에서 평가되고 검증용 데이터는 n 개의 무작위 레코드가 아닌 세트의 마지막 n 개의 레코드를 사용합니다. 시계열 실험에는 순차 데이터가 필요하지만 분류 및 회귀 실험에는 선택적입니다.

어두운 테마로 설정

2024년 1월 25 일

이제 Cloud Pak for Data as a Service 사용자 인터페이스를 어두운 테마로 설정할 수 있습니다. 아바타를 클릭하고 프로파일 및 설정 을 선택하여 계정 프로파일을 여십시오. 그런 다음, 어두운 테마 스위치를 켜짐으로 설정하십시오. 어두운 테마는 RStudio 및 Jupyter 노트북에서 지원되지 않습니다. 프로파일 관리에 대한 정보는 설정 관리를 참조하십시오.

자산 컬럼의 세부사항 패널에서 원시 유형 정보 보기

2024년 1월 19 일

이제 열 세부사항 패널에서 직접 표준화된 데이터 유형과 원시 데이터 유형을 모두 볼 수 있습니다. 원시 유형 정보를 보려면 자산의 개요 페이지에서 자산 열 이름을 클릭하십시오.

규칙 조치 우선순위에 대한 새 옵션 (IBM Knowledge Catalog)

2024년 1월 18 일

규칙 조치 우선순위를 사용하면 데이터 세트에 서로 다른 조치가 있는 여러 규칙이 있는 경우 규칙이 적용되는 방법을 지정할 수 있습니다. 새 계층 구조 적용 옵션을 사용하여 데이터 보호 규칙의 두 계층 평가를 구성할 수 있습니다.

• 첫 번째 계층은 마스킹 조치를 고려하지 않고 Allow 또는 Deny 조치에 대한 규칙을 평가합니다. 이 첫 번째 계층의 결정은 두 번째 계층으로 이동하기 위한 액세스를 허용하는 것이어야 합니다.
• 두 번째 계층은 Transform 조치에 대한 규칙을 평가합니다.

사용자 인터페이스 또는 access_decision_precedence API에서 이 옵션을 설정할 수 있습니다.

자세한 정보는 규칙 설정 관리를 참조하십시오.

데이터 품질 분석 결과 저장 (IBM Knowledge Catalog)

2024년 1월 18 일

이제 메타데이터 강화의 일부로 실행되는 사전 정의된 데이터 품질 검사의 출력을 데이터베이스에 쓰는 옵션이 제공됩니다. 예를 들어, 품질 문제를 추적하기 위해 테이블을 사용하고 조치방안 프로세스에 대한 입력으로 사용할 수 있도록 이 데이터를 저장할 수 있습니다. 자세한 정보는 메타데이터 강화 작성을 참조하십시오.

새 데이터 원본에 연결DataStage:Tableau

2024년 1월 18 일

이제 Tableau 데이터 소스의 데이터를 DataStage 플로우에 포함시킬 수 있습니다.

DataStage 커넥터의 전체 목록은 DataStage에서 지원되는 데이터 소스를 참조하십시오.

IBM 런타임 22.2 지원은 watsonx.ai 런타임(이전의 Watson Machine Learning)에서 더 이상 사용되지 않습니다

2024년 1월 11 일

IBM Runtime 22.2 는 더 이상 사용되지 않으며 2024년 4월 11일에 제거됩니다. 2024년 3월 7일부터 22.2 런타임을 사용하여 노트북 또는 사용자 정의 환경을 작성할 수 없습니다. 또한 22.2 런타임을 기반으로 하는 소프트웨어 스펙을 사용하여 새 모델을 훈련할 수 없습니다. 조치 필요 2024년 3월 7일 이전에 IBM Runtime 23.1 을 사용하도록 자산 및 배치를 업데이트하십시오.

• 지원되는 프레임워크 및 소프트웨어 스펙으로 자산을 마이그레이션하는 방법에 대해 자세히 학습하려면 오래된 소프트웨어 스펙 또는 프레임워크 관리를 참조하십시오.
• 노트북 환경에 대해 자세히 학습하려면 프로젝트의 노트북 편집기에 대한 자원 옵션 계산을 참조하십시오.
• 환경 변경에 대해 자세히 학습하려면 노트북의 환경 변경을 참조하십시오.