3 Fonctionnalités d'Oracle AI Data Platform Workbench
Oracle AI Data Platform Workbench est une plate-forme de données moderne conçue pour simplifier l'assimilation, le traitement et l'analyse des données à grande échelle. Il offre une intégration transparente des fonctionnalités de calcul, de stockage et de catalogage pour une gestion efficace des données.
Les principales fonctionnalités d'AI Data Platform Workbench sont les suivantes :
Espace de travail
Un espace de travail dans AI Data Platform Workbench agit comme un environnement isolé dans lequel les utilisateurs peuvent gérer et organiser leurs ressources de lac de données, y compris les workflows, les blocs-notes et les bibliothèques. Les espaces de travail permettent une collaboration et une gouvernance efficaces en maintenant les ressources regroupées de manière logique.
Calculer
AI Data Platform Workbench fournit des ressources de calcul CPU et GPU évolutives pour l'exécution des charges de travail de traitement et d'analyse des données. Les utilisateurs peuvent tirer parti des environnements d'exécution basés sur Spark pour un traitement hautes performances, prenant en charge les charges de travail par lots et interactives.
Bloc-notes
AI Data Platform Workbench inclut des blocs-notes en tant qu'environnement de développement interactif pour l'écriture et l'exécution de code. Il prend en charge Python et SparkSQL, ce qui permet aux utilisateurs de transformer, d'analyser et de visualiser les données directement dans AI Data Platform.
Workflow
Le composant de workflow permet aux utilisateurs de définir et d'orchestrer des pipelines de données constitués de blocs-notes, de tâches Python, de tâches if-else et d'autres tâches de travail. Les utilisateurs peuvent créer, planifier et surveiller les workflows pour ETL, les transformations de données et l'automatisation des analyses.
Catalogue principal
Le catalogue maître sert de référentiel de métadonnées central pour tous les ensembles de données structurés et non structurés au sein d'un pupitre AI Data Platform. Il offre une gouvernance et un repérage unifiés des données, permettant aux utilisateurs de rechercher et de gérer des ensembles de données dans différents schémas et emplacements de stockage.
Catalogue
Un catalogue dans AI Data Platform Workbench est un regroupement logique de schémas, de tables, de volumes et de modèles, qui fournit un moyen structuré d'organiser les ensembles de données. Les utilisateurs peuvent créer plusieurs catalogues pour différents projets ou équipes afin de garantir une segmentation efficace des données.
Schéma
Un schéma définit la structure au sein d'un catalogue, en organisant les tables et les vues sous un espace de noms commun. Les schémas aident à structurer logiquement les données pour différentes applications et charges de travail d'analyse.
Table
Une table d'AI Data Platform Workbench représente des jeux de données structurés qui peuvent être interrogés et traités. Les tables prennent en charge différents formats de stockage, y compris Delta Uniform, ce qui garantit la compatibilité avec plusieurs moteurs de requête.
Afficher
Une vue est une table virtuelle dans AI Data Platform Workbench qui fournit une représentation interrogeable des données stockées dans les tables sous-jacentes. Les vues permettent un accès simplifié aux jeux de données transformés sans duplication de données.
Volume
Un volume est une abstraction de stockage dans AI Data Platform Workbench qui fournit un espace géré pour la persistance des données brutes, traitées et organisées. Il prend en charge l'accès aux données et l'intégration efficaces avec Object Storage.
Renseigner automatiquement
La fonctionnalité Remplissage automatique simplifie la gestion des métadonnées en détectant et en inscrivant automatiquement les nouveaux ensembles de données situés dans OCI Object Storage. Cela réduit les efforts manuels pour maintenir les catalogues de données à jour.
Contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC)
AI Data Platform implémente RBAC pour appliquer un contrôle d'accès de niveau fin sur différentes ressources. Les utilisateurs peuvent définir des rôles et des autorisations pour les espaces de travail, les catalogues et les jeux de données afin de garantir une collaboration sécurisée.
Journal d'audit
Les journaux d'audit d'Oracle AI Data Platform Workbench capturent des enregistrements détaillés des activités utilisateur. Ces journaux permettent de surveiller l'utilisation, de garantir la conformité et d'étudier les problèmes tels que les accès non autorisés ou les modifications de configuration.
Espace de noms en trois parties
AI Data Platform Workbench adopte un espace de noms en trois parties (Catalog.Schema.Table) pour accéder aux jeux de données, ce qui permet une méthode structurée et cohérente de référence des données sur l'ensemble de la plate-forme. Cette normalisation améliore l'interopérabilité et la facilité d'accès.