3 Caratteristiche di Oracle AI Data Platform Workbench
Oracle AI Data Platform Workbench è una piattaforma di dati moderna progettata per semplificare l'inserimento, l'elaborazione e gli analytics dei dati su larga scala. Offre una perfetta integrazione delle funzionalità di computazione, storage e catalogazione per consentire una gestione efficiente dei dati.
Le caratteristiche principali di AI Data Platform Workbench includono:
Area di lavoro
Un'area di lavoro in AI Data Platform Workbench funge da ambiente isolato in cui gli utenti possono gestire e organizzare le risorse del data lake, inclusi flussi di lavoro, notebook e librerie. Le aree di lavoro consentono una collaborazione e una governance efficienti mantenendo le risorse raggruppate in modo logico.
Calcola
AI Data Platform Workbench fornisce risorse di calcolo scalabili per CPU e GPU per l'esecuzione dei carichi di lavoro di elaborazione dati e analytics. Gli utenti possono utilizzare ambienti di esecuzione basati su Spark per l'elaborazione ad alte prestazioni, il supporto di carichi di lavoro batch e interattivi.
Computazione AI
La computazione AI fornisce risorse scalabili per i flussi degli agenti, sia per il test che per la produzione. Una volta che un flusso di agenti è collegato a una computazione AI, gli sviluppatori di agenti possono creare sessioni e iniziare a interagire con il loro agente. Più flussi di agenti possono essere collegati (per il test) o distribuiti (per la produzione) su una determinata computazione AI.
Flussi agente
I flussi agente sono applicazioni agentic end-to-end. I flussi agente vengono definiti tramite un grafico di passi rappresentati da diversi tipi di nodi, ad esempio agenti e strumenti. I flussi agente vengono definiti tramite un generatore di flusso visivo senza codice e tramite codice tramite librerie di terze parti, ad esempio LangGraph.
Blocco appunti
AI Data Platform Workbench include notebook come ambiente di sviluppo interattivo per la scrittura e l'esecuzione di codice. Supporta Python e SparkSQL che consentono agli utenti di trasformare, analizzare e visualizzare i dati direttamente all'interno di AI Data Platform.
Flusso di lavoro
Il componente del flusso di lavoro consente agli utenti di definire e orchestrare pipeline di dati costituite da notebook, task Python, if-else e altri task job. Gli utenti possono creare, pianificare e monitorare i flussi di lavoro per ETL, trasformazioni dei dati e automazione degli analytics.
Catalogo principale
Il catalogo principale funge da repository di metadati centrale per tutti i set di dati strutturati e non strutturati all'interno di un workbench AI Data Platform. Fornisce governance e ricerca automatica unificata dei dati, consentendo agli utenti di cercare e gestire i set di dati in diversi schemi e posizioni di storage.
Catalogo
Un catalogo in AI Data Platform Workbench è un raggruppamento logico di schemi, tabelle, volumi e modelli, che fornisce un modo strutturato per organizzare i data set. Gli utenti possono creare più cataloghi per progetti o team diversi per garantire una segmentazione dei dati efficace.
Knowledge Base
Le knowledge base sfruttano la funzionalità Oracle AI Database 23ai Vector Search per memorizzare integrazioni vettoriali da documenti memorizzati in un workbench AI Data Platform, ad esempio file PDF, DOCX e HTML. Attraverso le funzionalità di ricerca vettoriale di Oracle AI Database 23ai, le knowledge base consentono agli agenti AI di eseguire ricerche semantiche e recuperare documenti semanticamente pertinenti.
Schema
Uno schema definisce la struttura all'interno di un catalogo, organizzando tabelle e viste sotto uno spazio di nomi comune. Gli schemi aiutano a strutturare logicamente i dati per diverse applicazioni e carichi di lavoro di analytics.
Tabella
Una tabella in un workbench di AI Data Platform rappresenta set di dati strutturati che possono essere sottoposti a query ed elaborati. Le tabelle supportano vari formati di storage, tra cui Delta Uniform, garantendo la compatibilità con più motori di query.
Visualizza
Una vista è una tabella virtuale in un workbench di AI Data Platform che fornisce una rappresentazione su cui è possibile eseguire query dei dati memorizzati nelle tabelle sottostanti. Le viste consentono un accesso semplificato ai set di dati trasformati senza richiedere la duplicazione dei dati.
Volume
Un volume è un'astrazione dello storage in un workbench della piattaforma dati AI che fornisce uno spazio gestito per rendere persistenti dati grezzi, elaborati e curati. Supporta l'accesso ai dati e l'integrazione efficienti con lo storage degli oggetti.
Inserisci automaticamente
La funzione di inserimento automatico semplifica la gestione dei metadati rilevando e registrando automaticamente nuovi set di dati presenti nello storage degli oggetti OCI. Ciò riduce gli sforzi manuali per mantenere aggiornati i cataloghi dei dati.
Controlli di accesso basati su ruoli (RBAC)
AI Data Platform implementa RBAC per applicare il controllo dell'accesso con filtro su risorse diverse. Gli utenti possono definire ruoli e autorizzazioni per aree di lavoro, cataloghi, set di dati, flussi di agenti e knowledge base per garantire una collaborazione sicura.
Log di audit
I log di audit in AI Data Platform Workbench acquisiscono record dettagliati delle attività utente. Questi log consentono di monitorare l'uso, garantire la conformità e analizzare problemi quali l'accesso non autorizzato o le modifiche alla configurazione.
Spazio di nomi a tre parti
AI Data Platform Workbench adotta uno spazio di nomi in tre parti (Catalog.Schema.Table) per l'accesso AI set di dati, consentendo un modo strutturato e coerente per fare riferimento AI dati in tutta la piattaforma. Questa standardizzazione migliora l'interoperabilità e la facilità di accesso.