데이터 과학 작업 공간 액세스 및 기능

다음 문서에서는 데이터 과학 작업 공간 권한 및 기능에 대한 액세스 권한에 대해 간략히 설명합니다.

DSW 탭

  • 노트북: Experience Platform에 대한 데이터를 탐색, 분석 및 모델링할 수 있는 인터랙티브한 개발 환경(JupiterLab)을 제공합니다.
  • 모델: 고급 기계 학습 레서피 및 모델을 만들고, 게시하고, 저장하는 데 사용되는 도구를 제공합니다. 자세한 내용은 기계 학습 모델 만들기 및 게시 자습서를 참조하십시오.
  • 서비스: Intelligent Services와 같은 Adobe에서 제공하는 서비스 와 Data Science Workspace를 사용하여 만든 사용자 지정 서비스를 모두 포함합니다.

서비스 탭만 표시되는 이유는 무엇입니까?

  • 조직은 Intelligent Service Customer AI가 포함된 실시간 고객 데이터 플랫폼(RTCDP)만 사용할 수 있습니다.

데이터 과학 탭을 볼 수 없고 데이터 과학 작업 공간 기능을 활용하려면 회사 관리자에게 문의하여 Adobe Experience Platform Intelligence 라이센스가 있는지 확인하십시오.

Adobe Experience Platform Intelligence 패키지 addon

다음 표는 Adobe Experience Platform Intelligence 패키지 추가 여부에 대한 데이터 과학 작업 공간의 주요 차이점을 설명합니다.

노트

둘 이상의 인텔리전스 패키지 광고에 라이선스를 부여할 수 있으며 늘어난 용량이 전체 권한에 추가됩니다. 예를 들어 2개의 Adobe Experience Platform Intelligence 패키지에 라이선스를 부여한 경우 총 20명의 동시 노트북 사용자에게 권한을 부여합니다.

Data Science Workspace Data Science Workspace 고급 패키지 추가
지원되는 전자 필기장 사용자 수입니다. 동시 사용자 5명 첫 번째 팩은 동시 사용자 5명을 추가하고 추가 구입을 통해 패키지당 동시 사용자 10명을 추가합니다.
통합 Jupiter 노트북에서 예비 데이터 분석 및 모델 제작(R, Python, Scala, PySpark) X X
쿼리 서비스와 기본 통합입니다. 노트북에서 SQL을 사용하여 데이터 세트를 탐색하고 모양으로 만들 수 있습니다. X X
예측 분석을 위해 미리 작성된 노트북 템플릿에 액세스 X X
Jupiter Notebook을 사용하여 모델을 수동으로 트레이닝하고 점수를 매길 수 있습니다. X X
교육 일정을 예약하고 작업을 초대하는 기능을 사용하여 모델을 배포 및 운영할 수 있습니다. X
모델을 손쉽게 구성, 평가, 트레이닝, 점수 지정 및 프로덕션에 게시할 수 있는 레서피 프레임워크입니다. X
UI 기반의 모델 실험 및 평가 X
Tensorflow 모델(GPU 컴퓨팅)에 대한 딥 러닝 지원. X
대용량 데이터 세트(10MM + 행)를 트레이닝하고 점수를 매길 수 있도록 Spark 기반의 분산 컴퓨팅 X

액세스 제어

Experience Platform 액세스 제어는 Adobe Admin Console을 통해 관리됩니다. 이 기능은 Admin Console의 제품 프로필을 활용하므로 사용자에게 사용 권한 및 샌드박스를 연결합니다. 자세한 내용은 액세스 제어 개요를 참조하십시오.

데이터 과학 작업 공간을 사용하려면 "데이터 과학 작업 공간 관리" 권한이 활성화되어 있어야 합니다. 다음 표에서는 이 권한을 활성화하거나 비활성화하는 효과에 대해 설명합니다.

사용 권한 활성화됨 비활성화됨
데이터 과학 작업 공간 관리 데이터 과학 작업 공간의 모든 서비스에 대한 액세스를 제공합니다. 데이터 과학 작업 공간 내의 모든 서비스에 대한 API 및 UI 액세스가 비활성화됩니다. 비활성화되어 있는 동안 노트북, 모델서비스 페이지를 선택할 수 없습니다.
  • 서비스​에 대한 액세스 권한은 RTCDP(실시간 고객 데이터 플랫폼)를 통해 계속 사용할 수 있습니다.
  • 샌드박스 지원

    샌드박스는 Experience Platform의 단일 인스턴스 내의 가상 파티션입니다. 각 Platform 인스턴스는 하나의 프로덕션 샌드박스와 여러 개의 비프로덕션 샌드박스를 지원하며, 각 샌드박스는 자체 플랫폼 리소스 라이브러리를 유지합니다. 비프로덕션 샌드박스를 사용하면 프로덕션 샌드박스에 영향을 주지 않고 기능을 테스트하고 실험을 실행하며 사용자 정의 구성을 만들 수 있습니다. 샌드박스에 대한 자세한 내용은 샌드박스 개요를 참조하십시오.

    현재 데이터 과학 작업 영역에는 다음과 같은 샌드박스 제한이 있습니다.

    • 컴퓨팅 리소스는 프로덕션 샌드박스와 비프로덕션 샌드박스 간에 공유됩니다.

    다음 단계

    이 문서에서는 데이터 과학 작업 공간에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 액세스 및 기능에 대해 간략히 설명합니다.

    일상적인 작업 과정과 같은 데이터 과학 작업 공간에 대한 자세한 내용을 보려면 데이터 과학 작업 공간 연습 설명서를 읽으십시오. 자세한 내용은 데이터 과학 작업 공간 개요를 참조하십시오.

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