Accesso e funzioni di Data Science Workspace

Il seguente documento delinea 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 su Experience Platform.
  • Modelli: fornisce gli strumenti utilizzati per creare, pubblicare e memorizzare ricette e modelli avanzati di apprendimento automatico. Per ulteriori informazioni, visita il tutorial creare e pubblicare un modello di apprendimento automatico .
  • Servizi: contiene sia servizi forniti da Adobe, come i servizi intelligenti e tutti i servizi personalizzati creati con Data Science Workspace.

Perché viene visualizzata solo la scheda Servizi?

  • La tua organizzazione può avere diritto solo a Real-time Customer Data Platform (RTCDP) che include Intelligent Service Customer AI.

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

Aggiungi pacchetto Adobe Experience Platform Intelligence

La tabella seguente illustra alcune delle differenze chiave per Data Science Workspace con e senza l’aggiunta del pacchetto Adobe Experience Platform Intelligence:

NOTA

È possibile concedere in licenza più di un componente aggiuntivo del pacchetto Intelligence e l'aumento della capacità viene aggiunto all'adesione complessiva. Ad esempio, se hai concesso la licenza per 2 addons del pacchetto Adobe Experience Platform Intelligence, hai diritto a un totale di 20 utenti simultanei di Notebook.

Data Science Workspace Data Science Workspace con l'aggiunta del pacchetto "Intelligence"
Numero di utenti di notebook supportati. 5 utenti simultanei Il primo pacchetto aggiunge 5 utenti simultanei e gli acquisti aggiuntivi aggiungono 10 utenti simultanei per pacchetto.
Permette l'integrazione di Jupyter Notebooks per l'analisi dei dati esplorativi e l'authoring di modelli (R, Python, Scala, PySpark) X X
Integrazione nativa con Query Service. Possibilità di esplorare e modellare i set di dati utilizzando SQL nei blocchi appunti. X X
Accesso a modelli di notebook predefiniti per analisi predittive. X X
Addestrare e valutare manualmente i modelli con Jupyter Notebooks. X X
Distribuire e rendere operativi modelli con la possibilità di programmare processi di formazione e di deduzione. X
framework di ricetta per configurare, valutare, addestrare, valutare e pubblicare facilmente i modelli in produzione. X
Sperimentazione e valutazione dei modelli basati sull’interfaccia utente. X
Supporto per l'apprendimento profondo per i modelli di flusso di tensione (GPU Compute). X
Calcolo distribuito basato su scintille per addestrare e valutare in base a set di dati di grandi dimensioni (10MM + righe). X

Controllo dell'accesso

Il controllo degli accessi, ad 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, consulta la panoramica sul controllo degli accessi .

Per utilizzare Data Science Workspace, è necessario abilitare l’autorizzazione "Gestisci Data Science Workspace". La tabella seguente illustra gli effetti dell’abilitazione o della disabilitazione di questa autorizzazione:

Autorizzazione Abilitata Disabilitata
Gestione di Data Science Workspace Consente l'accesso a tutti i servizi in Data Science Workspace. L’accesso API e interfaccia utente a tutti i servizi in Data Science Workspace è disattivato. Quando è disabilitata, la selezione delle pagine Notebook, Modelli e Servizi non è consentita.
  • L'accesso a Servizi può essere ancora disponibile tramite Real-time Customer Data Platform (RTCDP).
    		•

    Supporto per sandbox

    Le sandbox sono partizioni virtuali all’interno di una singola istanza di Experience Platform. Ogni istanza di Platform supporta una sandbox di produzione e più sandbox non di produzione, ciascuna con una propria libreria di risorse di Platform. 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, consulta la panoramica sulle sandbox.

    Attualmente, Data Science Workspace presenta la seguente limitazione sandbox:

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

    Passaggi successivi

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

    Per ulteriori informazioni su Data Science Workspace, ad esempio un flusso di lavoro giornaliero completo, consulta la documentazione dettagliata Data Science Workspace . Per informazioni più generali, visita la panoramica di Data Science Workspace.

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