Accesso e funzionalità di Data Science Workspace

Nel seguente documento vengono delineate le autorizzazioni di Data Science Workspace e l’accesso alle funzioni.

Schede DSW

  • Notebook: Fornisce un ambiente di sviluppo interattivo (JupyterLab) per esplorare, analizzare e modellare i dati Experience Platform.
  • Modelli: Fornisce gli strumenti utilizzati per creare, pubblicare e memorizzare ricette e modelli di machine learning avanzati. Per ulteriori informazioni, vedere l'esercitazione creare e pubblicare un modello di apprendimento automatico.
  • Servizi: Contiene servizi forniti dal Adobe, ad esempio servizi intelligenti e qualsiasi servizio personalizzato creato con Data Science Workspace.

Perché è possibile visualizzare solo la scheda Servizi?

  • La tua organizzazione può avere diritto solo alla piattaforma RTCDP (Real-time Customer Data Platform), che include l'AI del cliente del servizio intelligente.

Se non riesci a visualizzare nessuna delle schede Data Science e desideri utilizzare le funzionalità di Data Science Workspace, contatta l'amministratore della società per verificare se disponi di una licenza Adobe Experience Platform Intelligence.

Aggiungi pacchetto Adobe Experience Platform Intelligence

Nella tabella seguente sono illustrate alcune delle differenze chiave per l’area di lavoro di analisi dati con e senza l’aggiunta del pacchetto Adobe Experience Platform Intelligence:

NOTA

Potete ottenere la licenza per più di un componente aggiuntivo per il pacchetto Intelligence e l'aumento della capacità viene aggiunto all'adesione globale. Ad esempio, se avete concesso la licenza per 2 addons per il pacchetto Adobe Experience Platform Intelligence, avete diritto a un totale di 20 utenti simultanei per i notebook.

Data Science Workspace Data Science Workspace con aggiunta del pacchetto Intelligence
Numero di utenti per notebook supportati. 5 utenti simultanei Il primo pacchetto aggiunge 5 utenti simultanei e altri 10 utenti simultanei per pacchetto.
Permette l'integrazione di Jupyter Notebooks per l'analisi dei dati esplorativi e l'authoring dei modelli (R, Python, Scala, PySpark) X X
Integrazione nativa con Query Service. Possibilità di esplorare e modellare i set di dati utilizzando SQL nei notebook. X X
Accesso ai modelli di notebook pregenerati per l'analisi predittiva. X X
Addestrare e segnare manualmente i modelli con i notebook Jupyter. X X
Implementare e rendere operativi i modelli con la possibilità di pianificare corsi di formazione e di deduzione. X
Il framework di ricetta consente di configurare, valutare, formare, valutare e pubblicare facilmente i modelli in produzione. X
Sperimentazione e valutazione basata sull’interfaccia utente. X
Supporto per l'apprendimento approfondito per i modelli Tensorflow (GPU Compute). X
Calcolo distribuito basato su Spark per la formazione e il punteggio rispetto a set di dati di grandi dimensioni (10MM + righe). X

Controllo di accesso

Il controllo di accesso per Experience Platform è gestito tramite Adobe Admin Console. Questa funzionalità sfrutta i profili di prodotto in Admin Console, che collegano gli utenti con autorizzazioni e sandbox. Per ulteriori informazioni, vedere la panoramica sul controllo degli accessi.

Per poter utilizzare Data Science Workspace, è necessario abilitare l'autorizzazione "Gestisci Data Science Workspace". Nella tabella seguente sono riportati gli effetti di tale autorizzazione attivata o disattivata:

Autorizzazione Abilitata Disabilitata
Gestisci area di lavoro Data Science Fornisce l'accesso a tutti i servizi in Data Science Workspace. L'accesso alle API e all'interfaccia utente a tutti i servizi in Data Science Workspace è disattivato. Se disattivata, la selezione delle pagine Notebook, Modelli e Servizi è disabilitata.
  • L'accesso a Services potrebbe essere ancora disponibile tramite RTCDP (Real-time Customer Data Platform).
  • Supporto sandbox

    Le sandbox sono partizioni virtuali all'interno di una singola istanza di Experience Platform. Ogni istanza della piattaforma supporta una sandbox di produzione e più sandbox non di produzione, ciascuna con una propria libreria di risorse della piattaforma. Le sandbox non di produzione consentono di testare le funzioni, eseguire esperimenti e creare configurazioni personalizzate senza influire sulla sandbox di produzione. Per ulteriori informazioni sulle sandbox, consultate la panoramica sulle sandbox.

    Al momento, Data Science Workspace dispone delle seguenti limitazioni sandbox:

    • Le risorse di calcolo sono condivise tra le sandbox di produzione e quelle non di produzione.

    Passaggi successivi

    Questo documento descrive i diversi tipi di accesso e le funzionalità disponibili in Data Science Workspace.

    Per ulteriori informazioni su Data Science Workspace, ad esempio un flusso di lavoro giornaliero completo, consultare la Guida dettagliata di Data Science Workspace. Per ulteriori informazioni generali, visitare la panoramica di Data Science Workspace.

    In questa pagina

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