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.
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.
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 situati 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 e set di dati per garantire una collaborazione sicura.
Log di audit
I log di audit in Oracle AI Data Platform Workbench acquisiscono record dettagliati delle attività degli utenti. 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.