Umgebungen beschreiben, wie Sie Rechenressourcen für die Ausführung von Assets in Tools konfigurieren.
Jobs sind die Art und Weise, wie Sie die Ausführung von Assets in Tools verwalten und planen.
Projektdokumentation und Benachrichtigungen sind die Art und Weise, wie Sie über die Vorgänge im Projekt informiert bleiben.
In Assetspeicher werden Projektinformationen und Dateien gespeichert.
Integrationen sind die Art und Weise, wie Sie externe Tools integrieren.
Services beschreiben, wie Sie Ihrem Projekt Tools oder Verarbeitungsleistung hinzufügen.
Kataloge sind die Art und Weise, wie Sie Assets zwischen Projekten gemeinsam nutzen.
Sie können Projekte an Ihre Ziele anpassen. Sie können den Inhalt Ihres Projekts und fast alle zugehörigen Eigenschaften jederzeit ändern. Sie müssen diese Optionen jedoch beim Erstellen des Projekts auswählen, da Sie sie später nicht mehr ändern können:
Gibt an, ob berechtigte Mitarbeiter auf die Mitarbeiter Ihres Unternehmens oder auf Member Ihres IBM Cloud-Kontos beschränkt werden sollen.
Aktivieren von Katalogzugriff durch das Beschränken der Mitbearbeiterberechtigung.
Für Projektspeicherung zu verwendende IBM Cloud Object Storage-Instanz.
Sie können Projekte, die Sie erstellen und in denen Sie zusammenarbeiten, anzeigen, indem Sie im Navigationsmenü Projekte > Alle Projekte anzeigen auswählen oder indem Sie das Teilfenster Projekte auf der Hauptseite anzeigen.
Zusammenarbeit an Projekten
Als Projektersteller können Sie andere Mitarbeiter hinzufügen und ihnen Rollen zuweisen, die steuern, welche Aktionen sie ausführen können. Sie haben automatisch die Rolle Admin im Projekt, und wenn Sie anderen Mitarbeitern die Rolle Admin zuweisen, können sie auch Mitarbeiter hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Mitbearbeiter hinzufügen und Mitbearbeiterrollen für Projekte.
Tipp: Fügen Sie bei Bedarf mindestens einen anderen Benutzer als Projektadministrator hinzu, um sicherzustellen, dass eine Person das Projekt verwalten kann, wenn Sie nicht verfügbar sind.
Mitbearbeiterberechtigung
Wenn Sie ein Projekt erstellen, können Sie steuern, wer als Mitbearbeiter hinzugefügt werden kann:
Beschränken Sie, wer als Mitarbeiter hinzugefügt werden kann, auf Personen, die intern in Ihrem Unternehmen arbeiten, indem Sie das Kontrollkästchen Beschränken, wer ein Mitarbeiter sein kann auswählen. Wenn Sie diese Option auswählen, können Sie nur Mitglieder Ihres IBM Cloud-Kontos oder Beschäftigte Ihres Unternehmens hinzufügen (sofern Ihr Unternehmen SAML-Föderation in IBM Cloud eingerichtet hat). Diese Option ermöglicht außerdem Zugriff auf Katalogassets vom Projekt. Wenn Sie IBM Knowledge Catalog verwenden, ist diese Option standardmäßig aktiviert.
Lassen Sie das Hinzufügen jeglichen Benutzers als Mitbearbeiter zu. Wählen Sie das Kontrollkästchen bei Bedarf ab.
Diese Einstellung gilt dauerhaft. Sie können sie nicht ändern, wenn Sie das Projekt erstellt haben.
Zusammenarbeit an Assets
Assets werden während der Bearbeitung gesperrt, um Konflikte zwischen Änderungen zu vermeiden, die von verschiedenen Mitbearbeitern vorgenommen werden. Alle Mitarbeiter arbeiten mit derselben Asset-Kopie. Es kann jeweils nur ein Mitarbeiter an einem Asset arbeiten. Wenn ein Mitarbeiter ein Asset in einem Tool bearbeitet, ist dieses Asset für andere gesperrt. Andere Mitarbeiter können ein gesperrtes Asset anzeigen, aber nicht bearbeiten. Siehe Assets verwalten.
Datenassets
Sie können folgende Arten von Datenassets zu Projekten hinzufügen:
Datenassets aus lokalen Dateien, Katalogen oder dem Ressourcenhub
Verbindungen zu Cloud-und lokalen Datenquellen
Verbundene Datenassets aus einem vorhandenen Verbindungsasset, das Lesezugriff auf eine Tabelle oder Datei in einer externen Datenquelle bereitstellt
Importierte Datenassets aus einem vorhandenen Verbindungsasset, das Lesezugriff auf eine Tabelle oder Datei in einer externen Datenquelle bereitstellt
Ordnerdatenassets zum Anzeigen der Dateien in einem Ordner in einem Dateisystem.
Wenn Sie ein Tool ausführen, erstellen Sie ein Asset, das die Informationen für ein bestimmtes Ziel enthält. Wenn Sie beispielsweise das Tool Data Refinery ausführen, erstellen Sie ein Datenflussasset Data Refinery , das die Gruppe der geordneten Operationen definiert, die für ein bestimmtes Datenasset ausgeführt werden. Jedem Tool sind ein oder mehrere Typen von Assets zugeordnet, die in dem Tool ausgeführt werden. Einige Typen von Assets können in mehreren Tools ausgeführt werden, z. B. Notebook-Assets. Assets, die in Tools ausgeführt werden, werden auch als Betriebsassets bezeichnet.
Informationen zur Zuordnung von Assets zu den Tools, mit denen Sie sie erstellen, finden Sie unter Assettypen und Eigenschaften.
Welche Tools Sie in einem Projekt verwenden können, hängt von Ihren Services ab.
Um zu sehen, welche Tools Sie in einem Projekt verwenden und welche Services für diese Tools erforderlich sind, öffnen Sie die Karte für Tools und Services.
Umgebungen
Copy link to section
Umgebungen steuern Ihre Rechenressourcen. Eine Umgebungsvorlage gibt Hardware-und Softwareressourcen für die Instanziierung der Umgebungslaufzeiten an, die Ihre Assets in Tools ausführen.
Einige Tools verfügen über eine automatisch ausgewählte Umgebungsvorlage. Bei anderen Tools können Sie jedoch zwischen mehreren Umgebungen wählen. Wenn Sie eine Anlage in einem Tool erstellen, ordnen Sie ihr eine Umgebung zu. Sie können die Umgebung für ein Asset ändern, wenn Sie es ausführen.
watsonx.ai Studio enthält eine Reihe von Standard-Umgebungsvorlagen, die je nach Programmiersprache, Tool und Compute-Engine-Typ variieren. Sie können auch angepasste Umgebungsvorlagen erstellen oder Services hinzufügen, die Umgebungsvorlagen bereitstellen. Sie können zum Beispiel den IBM Analytics Engine-Service Ihrem Projekt zuordnen, um zusätzliche Rechenleistung bereitzustellen.
Die Rechenressourcen, die Sie in einem Projekt verbrauchen, werden überwacht. Abhängig von Ihrem Angebotsplan haben Sie eine Begrenzung Ihrer monatlichen Rechenressourcen oder Sie zahlen für alle Rechenressourcen.
Weitere Informationen finden Sie unter Umgebungen.
Jobs
Copy link to section
Ein Job ist eine einzelne Ausführung eines Assets in einem Tool mit einer angegebenen Umgebungslaufzeit. Sie können einen Job planen oder wiederholen bzw. überwachen, bearbeiten, stoppen oder abbrechen. Weitere Informationen finden Sie unter Jobs.
Assetspeicher
Copy link to section
Jedes Projekt verfügt über ein dediziertes, sicheres Speicherbucket, das Folgendes enthält:
Dateien, die Sie als Datenbestand in das Projekt hochladen.
Datenassets aus Dateien, die Sie aus einem anderen Arbeitsbereich kopieren.
Dateien, die Sie mit einem Tool im Projekt speichern.
Dateien für Assets, die in Tools wie Notebooks ausgeführt werden.
Gespeicherte Modelle.
Readme-Datei des Projekts und interne Projektdateien.
Wenn Sie ein Projekt erstellen, müssen Sie eine IBM Cloud Object Storage-Instanz auswählen oder eine neue Instanz erstellen. Sie können die IBM Cloud Object Storage-Instanz nicht ändern, nachdem Sie den Arbeitsbereich erstellt haben. Siehe Objektspeicher.
Wenn Sie ein Projekt löschen, wird auch dessen Speicherbucket gelöscht.
Zusätzliche Services
Copy link to section
Sie können einem Projekt weitere Services zuordnen, um Tools, Rechenumgebungen oder andere Funktionalität hinzuzufügen. Siehe Zugeordnete Services hinzufügen.
Integrationen von externen Tools
Copy link to section
Integrationen stellen eine Methode zur Interaktion mit Tools bereit, die außerhalb des Projekts verfügbar sind.
Während Sie ein Projekt erstellen, können Sie eine kurze Beschreibung hinzufügen, um den Zweck oder das Ziel des Projekts zu dokumentieren. Sie können die Beschreibung später auf der Seite Einstellungen des Projekts bearbeiten.
Sie können das Projekt als sensibel markieren. Wenn Benutzer ein Projekt öffnen, das als sensibel markiert ist, wird eine Benachrichtigung angezeigt, die angibt, dass keine Datenassets aus dem Projekt heruntergeladen oder exportiert werden können.
Die Seite Übersicht eines Projekts enthält eine Readme-Datei, in der Sie den Status oder die Ergebnisse des Projekts dokumentieren können. Die Readme-Datei verwendet die Standard-Preisabschlagsformatierung. Mitarbeiter mit der Rolle Admin oder Editor können die Readme-Datei bearbeiten.
Sie können die letzte Assetaktivität im Teilfenster Assets auf der Seite Übersicht anzeigen und die Assets filtern, indem Sie in der Dropdown-Liste Von Ihnen oder Von allen auswählen. Von Ihnen listet Assets auf, die Sie bearbeitet haben, sortiert nach den neuesten Assets. Nach allen listet Assets auf, die von anderen und auch von Ihnen bearbeitet wurden, sortiert nach den neuesten Assets.
Alle Mitarbeiter in einem Projekt werden benachrichtigt, sobald ein Mitarbeiter ein Asset ändert.
Katalogintegration
Copy link to section
Ein Katalog ist ein zentrales Repository für Assets, in denen Sie Daten und andere Assets leicht finden und gemeinsam nutzen können. Bevor Sie auf einen Katalog zugreifen können, muss ein Katalogadministrator Sie als Katalogmitarbeiter hinzufügen. Ein Katalog hat die gleichen Rollentypen wie ein Projekt. Mit einer beliebigen Katalogrolle können Sie Assets aus dem Katalog in ein Projekt kopieren, um sie verwenden zu können. Mit der Rolle Rolle Editor oder Administrator in einem Projekt können Sie Assets erstellen und dann Assets im Katalog publizieren.
Wenn Sie auf Kataloge in einem Projekt zugreifen möchten, müssen Sie bei der Erstellung des Projekts die Option Beschränken, wer ein Mitarbeiter sein kann auswählen. Durch diese Einstellung bleiben die Unternehmensdaten im Katalog sicher. Sie können die Katalogintegration in einem Projekt nach der Erstellung nicht aktivieren. Siehe Anspruchsberechtigung für Mitarbeiter.
Use this interactive map to learn about the relationships between your tasks, the tools you need, the services that provide the tools, and where you use the tools.
Select any task, tool, service, or workspace
You'll learn what you need, how to get it, and where to use it.
Some tools perform the same tasks but have different features and levels of automation.
Jupyter notebook editor
Prepare data
Visualize data
Build models
Deploy assets
Create a notebook in which you run Python, R, or Scala code to prepare, visualize, and analyze data, or build a model.
AutoAI
Build models
Automatically analyze your tabular data and generate candidate model pipelines customized for your predictive modeling problem.
SPSS Modeler
Prepare data
Visualize data
Build models
Create a visual flow that uses modeling algorithms to prepare data and build and train a model, using a guided approach to machine learning that doesn’t require coding.
Decision Optimization
Build models
Visualize data
Deploy assets
Create and manage scenarios to find the best solution to your optimization problem by comparing different combinations of your model, data, and solutions.
Data Refinery
Prepare data
Visualize data
Create a flow of ordered operations to cleanse and shape data. Visualize data to identify problems and discover insights.
Orchestration Pipelines
Prepare data
Build models
Deploy assets
Automate the model lifecycle, including preparing data, training models, and creating deployments.
RStudio
Prepare data
Build models
Deploy assets
Work with R notebooks and scripts in an integrated development environment.
Federated learning
Build models
Create a federated learning experiment to train a common model on a set of remote data sources. Share training results without sharing data.
Deployments
Deploy assets
Monitor models
Deploy and run your data science and AI solutions in a test or production environment.
Catalogs
Catalog data
Governance
Find and share your data and other assets.
Metadata import
Prepare data
Catalog data
Governance
Import asset metadata from a connection into a project or a catalog.
Metadata enrichment
Prepare data
Catalog data
Governance
Enrich imported asset metadata with business context, data profiling, and quality assessment.
Data quality rules
Prepare data
Governance
Measure and monitor the quality of your data.
Masking flow
Prepare data
Create and run masking flows to prepare copies of data assets that are masked by advanced data protection rules.
Governance
Governance
Create your business vocabulary to enrich assets and rules to protect data.
Data lineage
Governance
Track data movement and usage for transparency and determining data accuracy.
AI factsheet
Governance
Monitor models
Track AI models from request to production.
DataStage flow
Prepare data
Create a flow with a set of connectors and stages to transform and integrate data. Provide enriched and tailored information for your enterprise.
Data virtualization
Prepare data
Create a virtual table to segment or combine data from one or more tables.
OpenScale
Monitor models
Measure outcomes from your AI models and help ensure the fairness, explainability, and compliance of all your models.
Data replication
Prepare data
Replicate data to target systems with low latency, transactional integrity and optimized data capture.
Master data
Prepare data
Consolidate data from the disparate sources that fuel your business and establish a single, trusted, 360-degree view of your customers.
Services you can use
Services add features and tools to the platform.
watsonx.ai Studio
Develop powerful AI solutions with an integrated collaborative studio and industry-standard APIs and SDKs. Formerly known as Watson Studio.
watsonx.ai Runtime
Quickly build, run and manage generative AI and machine learning applications with built-in performance and scalability. Formerly known as Watson Machine Learning.
IBM Knowledge Catalog
Discover, profile, catalog, and share trusted data in your organization.
DataStage
Create ETL and data pipeline services for real-time, micro-batch, and batch data orchestration.
Data Virtualization
View, access, manipulate, and analyze your data without moving it.
Watson OpenScale
Monitor your AI models for bias, fairness, and trust with added transparency on how your AI models make decisions.
Data Replication
Provide efficient change data capture and near real-time data delivery with transactional integrity.
Match360 with Watson
Improve trust in AI pipelines by identifying duplicate records and providing reliable data about your customers, suppliers, or partners.
Manta Data Lineage
Increase data pipeline transparency so you can determine data accuracy throughout your models and systems.
Where you'll work
Collaborative workspaces contain tools for specific tasks.
Project
Where you work with data.
> Projects > View all projects
Catalog
Where you find and share assets.
> Catalogs > View all catalogs
Space
Where you deploy and run assets that are ready for testing or production.
> Deployments
Categories
Where you manage governance artifacts.
> Governance > Categories
Data virtualization
Where you virtualize data.
> Data > Data virtualization
Master data
Where you consolidate data into a 360 degree view.