お知らせ

Linter のご紹介：2023年9月中旬に提供開始［ベータ版］

公開日: 2023-08-30

この機能は現在、一般提供されています。最新のお知らせをご覧ください。

Marketplace 製品、Workshop Design Hub のご紹介

公開日: 2023-08-24

美しいローコードアプリケーションを開発する際のヒントとなるよう設計されたモジュール群、Workshop Design Hub が利用可能になりました。これらの高品質な Workshop モジュールは、架空のデータを用いたエンドツーエンドの例であり、さまざまな種類のアプリケーションやユースケースのニーズを通じて、Workshop の汎用性を示します。これらのモジュールを使って Workshop の機能を探索したり、ご自身のニーズに合わせて仕組みを分析したり、アプリケーション開発のスキルを高めて、ニーズに合わせたアプリケーションをゼロから作成したりできます。

Workshop Design Hub をインストールしてアクセスする

Workshop Design Hub は Marketplace 製品です。Foundry のエンロールメント管理者は、まず Marketplace から Workshop Design Hub をインストールし、エンロールメントのすべてのユーザーがアクセスできるようにする必要があります。インストール後、モジュールは「Workshop Design Hub」という名前のプロジェクト内にあります。

管理者は、Workshop Design Hub のインストール手順について Marketplace のドキュメントを参照できます。

Workshop Design Hub と利用可能なモジュールについては、ドキュメントをご覧ください。

Retention Policies アプリケーションのご紹介：2023年9月に提供開始［一般提供］

公開日: 2023-08-22

Retention Policies アプリケーションは、2023年9月までに一般提供となり、すべてのスタックで利用可能になります。Retention Policies アプリケーションを使用すると、名前空間の所有者は、静的な保持ポリシーとデータ有効期間ポリシーの両方を定義し、管理できます。この新しいアプリケーションは、従来の YAML ベースのリポジトリに代わるものです。

Retention Policies アプリケーションへのリンクがある名前空間設定ページ。

このアプリケーションには、システムポリシー、レガシーポリシー、カスタムポリシーを含め、その名前空間で定義されたすべての保持ポリシーが一覧表示されます。

1. システムポリシー： プラットフォームが管理する保持ポリシーです。これらのポリシーは設定を変更できず、古いバージョンのデータのみを対象とするように設計されています。ユースケース上、これらのポリシーを削除する必要がある場合は、Palantir の担当者にお問い合わせください。
2. レガシーポリシー： 名前空間の管理者が Code Repositories を通じて管理する保持ポリシーです。これらは非推奨とされています。レガシーポリシーのページにある移行オプションを使用して、これらのポリシーを新しいカスタムポリシーに移行し、リポジトリからポリシー定義を削除することを推奨します。
3. カスタムポリシー： 名前空間の管理者が Retention Policies アプリケーションを使用して管理するポリシーです。

システムポリシー、レガシーポリシー、カスタムポリシーを表示する Retention Policies アプリケーション。

Retention Policies のメリット

Retention Policies は、保持ポリシーを定義し、管理するための直感的なポイントアンドクリックのインターフェースを提供します。これらのポリシーは、冗長なデータの削除を自動化し、規制要件および削除要件を満たすことで、管理者によるストレージコストの削減に役立ちます。

保持ポリシーを管理する際には、ポリシーに必要なデータセットを特定するデータセットセレクターと、ポリシーに必要なデータセットトランザクションの範囲を絞り込むトランザクションセレクターを追加できます。

データセットセレクターを追加したカスタム保持ポリシー。

Retention Policies の簡易表示は、データセットのプレビューの詳細タブからも利用可能です。この表示には、データセットに影響するすべてのポリシーが一覧表示され、現在のブランチのみに影響するポリシーに絞り込めます。

2個のシステムポリシーを一覧表示する Retention Policies の簡易表示。

今後の予定は？

今後は、Foundry の Approvals アプリケーションを使用して、保持ポリシーごとの承認フローのサポートを追加する予定です。この機能により、管理者はポリシーを承認する前に、それぞれのポリシーをレビューできるようになります。

HyperAuto V2 のご紹介［ベータ版］

公開日: 2023-08-22

HyperAuto V2 は、2023年8月末までにインストール可能になり、リリース時点で SAP をサポートします。

HyperAuto は、ERP および CRM システムを統合するための Foundry の自動化スイートであり、ソースの生データから価値のある利用可能な出力（データセットまたはオントロジー）を動的に生成する、ポイントアンドクリックのワークフローを提供します。

HyperAuto V2 では、SAP 関連の取り込みとデータ変換の自動化におけるユーザーエクスペリエンス、パフォーマンス、安定性が大幅に改善されています。

HyperAuto V1 で新しい SAP パイプラインを作成する機能は、2023年8月22日から非推奨となります。HyperAuto V1 に基づく既存の SAP パイプラインと SAP 以外のシステムは、変更なく引き続き利用可能です。

ライブの HyperAuto パイプラインの概要。

ポイントアンドクリックの設定

HyperAuto V2 は、使いやすさを重視して再構築されました。HyperAuto パイプラインを作成し、設定するには、直感的なステップ形式のウィザードを操作するだけです。プロセスを効率化するため、推奨のデフォルト設定があらかじめ設定されていますが、必要に応じて適切な設定に調整できます。

HyperAuto の主な自動化機能は次のとおりです。

• データモデルを自動的に非正規化し、関連するメタデータや追加情報を含むテーブルと結合することで、コアテーブルを拡充します。
• ソースのデータを整形し、クレンジングして、列のデータ型が正確で、列名が直感的であり、null データが正しく処理されるようにします。
• 変更ログのソースデータの重複をインテリジェントに排除し、運用や分析に使用できる、最新で不要なデータのないバージョンの各テーブルを確保します

詳細については、HyperAuto V2 のドキュメントをご覧ください。

推奨のデフォルト設定を適用したパイプライン設定。

Pipeline Builder によるデータ変換

HyperAuto V2 は、必要に応じてソースデータを処理する Pipeline Builder のパイプラインを動的に生成します。これにより、使い慣れたわかりやすい UI が提供され、データがどのように処理されているかを完全に把握できるとともに、HyperAuto 内で変更したい設定を理解しやすくなります。

既存の HyperAuto パイプラインの設定を変更すると、その基盤となる Builder パイプライン内に新しい提案が作成されます。ライブパイプラインにデプロイする前に、ユーザーがその提案を承認し、マージする必要があります。Pipeline Builder には包括的な変更管理ワークフローが備わっており、HyperAuto はこれを活用して、重要なワークフローの品質を保証します。

ソースデータを処理するために動的に生成された Pipeline Builder パイプライン。

SAP からのリアルタイムデータ処理

HyperAuto V2 は、SAP ソースのリアルタイムのストリーミング接続とデータ変換をサポートし（SLT Replication Server が必要です）、関連する SAP データをリアルタイムで表示する必要がある重要な業務アプリケーションを実現します。さらに、HyperAuto V2 は、バッチパイプラインのパフォーマンスも大幅に改善します。

SAP ストリーミングを有効にする場合は、Palantir の担当者にお問い合わせください。

時系列チャートがオントロジーアクションと統合

公開日: 2023-08-22

Quiver ダッシュボードおよび Workshop アプリケーションの作成者は、時系列チャートの選択メニューからオントロジーアクションを直接利用できるようになりました。これにより、観測した時系列のコンテキストに沿ってアクションを実行する、より直感的なユーザー体験を提供できます。オントロジーアクションボタンウィジェットと時系列チャートのこの新しい統合により、ユーザーはチャートで選択した範囲の X 軸または Y 軸の境界値をオントロジーアクションへの入力として渡せます。時系列で観測された現象にコンテキストを付与したり、センサーの時系列値に基づいてオブジェクトのプロパティ値を調整したりするなど、実用的な用途に活用できます。

時系列チャートの選択メニューからオントロジーアクションを直接利用できます。

活用例

この新しい統合は、既存のワークフローの強化に活用できます。たとえば、次のような用途があります。

「注釈」オブジェクトのインスタンスを作成する

時系列チャート内で、観測された現象のコンテキストを記録するオブジェクトを作成できるようになりました。たとえば、機械の故障原因や、株価指数に影響を与えた市場のマクロイベントを記録できます。X 軸で選択した範囲の開始時刻と終了時刻が、注釈を作成するオントロジーアクションへの入力として渡され、注釈イベントが作成されます。プロットに複数のイベントの注釈を付けることで、表示されているデータの可視化をより明確に理解できます。

X 軸で選択した範囲の開始時刻と終了時刻が、「注釈を作成する」オントロジーアクションへの入力として渡されます。

運用値を調整する

オントロジーアクションを呼び出して、観測された現象に基づいてプロパティ値を更新することもできます。たとえば、以下の時系列チャートには、ガソリン（青）とディーゼル（赤）の2種類の製品について、1バレルあたりの予測総コストを示す2本の曲線が表示されています。本日のガソリンの1バレルあたりの実際の総コスト（Y 軸、濃い青の点）は6.35～8.45セント/バレルの範囲にあり、予測総コストの最小値である6.01セント/バレルから大きく離れています。生産コストを下げるために取れるアクションの1つは、DRA 濃度を15 ppm から6.5 ppm に近い値に調整することです。X 軸で6前後の範囲を選択してから、DRA レベルを調整オントロジーアクションを選択すると、選択範囲の境界値が自動的に設定されます。

観測された現象に基づいてプロパティ値を更新するために呼び出されたオントロジーアクション。

ストリーミングトランスフォームの Java 17 への移行を2023年9月末に予定 [移行/非推奨化]

公開日: 2023-08-17

2023年9月末に、すべての Foundry ストリーミングトランスフォームのランタイムが Java 11 から Java 17 に移行します。これにより、Java 17 のパフォーマンスとセキュリティの向上を活用します。Java 17 ランタイムには、内部 JDK クラスのメンバーへのリフレクションによるアクセスを禁止する破壊的変更が含まれています。ほとんどのストリーミングトランスフォームはこの変更の影響を受けませんが、広く周知するためにこのお知らせを公開しています。

大半の Foundry ストリーミングトランスフォームはこの移行の影響を受けないと想定しています。ただし、ユーザー定義関数（UDF）のストリーミングトランスフォームでは、実装（または関連する外部ライブラリー）がリフレクションを使用して JDK 内部にアクセスしている場合、不具合が発生する可能性があります。Palantir は、リスクのある UDF 実装の特定に取り組み、影響を受ける可能性のあるパイプラインの所有者に連絡します。

Foundry ストリーミングパイプラインで使用されている Foundry UDF Definition リポジトリの所有者は、次の手順を実施して UDF が Java 17 に対応していることを確認してください。

1. UDF 定義が外部ライブラリーに依存している場合は、それらのライブラリーのバージョンが Java 17 に対応していることを確認します。

   • UDF 定義リポジトリのルートにある非表示の versions.properties ファイルを開きます。
   • 外部リポジトリから手動で追加された依存関係（つまり、リポジトリテンプレートによってデフォルトで追加されていない依存関係）を特定します。
   • 該当する依存関係ごとに、versions.properties ファイルで宣言された最小バージョンが Java 17 ランタイムに対応していることを確認します。これには、依存関係のリリースノートの確認が必要になる場合があります。

2. UDF 実装がリフレクションを使用して内部 JDK クラスにアクセスしていないことを確認します。

   • UDF 実装がリフレクションを使用していない場合、追加の手順は不要です。
   • UDF 実装がリフレクションを使用している場合は、次のいずれかを満たしていることを確認してください。
     • アクセス先のクラスが JDK 内部クラスではない。
     • 実装が IllegalAccessException を適切に処理でき、特定のリフレクション操作でこの例外がスローされるようになっても不具合が発生しない。

UDF 定義リポジトリへの対応中に問題が発生した場合や、この通知に関して質問または懸念がある場合は、Palantir 管理者にお問い合わせください。

Quiver の AIP：仮定の透明性と曖昧さへの対応の強化

公開日: 2023-08-09

Quiver の AIP は、「支出額が高いトランザクションに絞り込む」や「最も重要な顧客でグループ化する」など、曖昧なプロンプト、主観的なプロンプト、相対的な用語を使用するプロンプトに回答できるようになりました。さらに、コンテキストの認識能力が向上したことで、AIP はオブジェクトセットのスキーマとデータから正しい値を推測し、列名やデータ値のスペルミスにも対応できるようになりました。

AIP Configure による仮定の明示

AIP Configure カードが提示する設定候補は、設定候補と仮定を必要とする設定候補の2つのカテゴリーに分けられました。「このチャートの見栄えをよくする」など、具体性に欠ける依頼の場合、AIP はプロンプトの曖昧な部分について仮定を置き（この例では「見栄えがよい」という言葉自体に曖昧さがあります）、どのような変更が適切かを推測します。ユーザーは、提示された変更を受け入れる前に、プロンプトのどの部分で AIP が仮定を置いたのか、またその仮定の内容を確認できます。

AIP Configure が提示した設定変更。プロンプトに回答するために置いた仮定が表示されています

提示された設定変更を受け入れた後の棒グラフの状態

AIP によるオントロジーデータの利用方法

Quiver は、ユーザーのプロンプトとともに、オブジェクトセットのデータを要約した「プロパティ値のヒント」を処理用に AIP に送信するようになりました。プロパティ値のヒントは、ユーザーのプロンプトへの回答に関連すると判断されたプロパティについてのみ、次のように計算されます。

• 文字列のプロパティタイプ：最大100個の一意の値を計算します
• 数値型のプロパティタイプ：最小値、最大値、平均を計算します

以前は、有効な値のサンプルがなかったため、LLM によって絞り込まれたオブジェクトセットでは、セット内に存在しない値が使用されていました。その結果、絞り込み後のオブジェクトセットが空になることが多く、生成されたグラフの下流のカードに影響していました。今回の改善により、AIP はプロパティ値のヒントを使用して、列名やプロパティ値のスペルミスを修正できるようになりました。また、高い、低い、最大といった定量的な表現を行う際に、しきい値を決められるようになりました。

提示された設定変更を受け入れた後の棒グラフの状態

Quiver での AIP の動作を詳しく理解するには、Quiver の AIP 機能のドキュメントを参照してください。

Pipeline Builder の AIP のご紹介

公開日: 2023-08-09

Pipeline Builder の AIP は、AI の力を活用し、本番用パイプラインをより簡単に構築して、結果の透明性を高めるのに役立ちます。Pipeline Builder の AIP では、次のような多くの機能を利用できます。

• 説明機能で複雑なパイプラインを理解します。
• データ加工のパスに役立つ名前と説明の候補を生成します。
• 正規表現をすばやく作成、変更します。
• 文字列を簡単にキャストして、タイムスタンプの形式を設定します。

ワンクリックでパイプラインの説明を取得する

開発プロセスのすべてのステップで、パイプラインの説明を動的に取得し、共同作業者が常に現在の状態を共有できるようにします。説明機能を使用すると、メンテナンスの手間を抑えながら、新しい承認者に有益なコンテキストを提供したり、新しいチームメンバー間の知識の共有を促進したりできます。

以下のように、説明を使用して複数のノードについて詳しく確認できます。

または、個々のノードを選択し、右側に表示されるメニューから説明を選択して、そのノードについて詳しく確認できます。

より適切なパス名と説明を生成する

説明を使用して、データ加工のパスに役立つ名前と説明を提案、適用し、パイプライン全体での共同作業と透明性を促進することもできます。これは、特定のユースケースで複雑なパイプラインや変換を理解する際に、特に役立ちます。

グラフ表示の下部にある Suggestions タブを使用すると、新しい名前と説明を一括生成することもできます。

データ加工を簡単に設定、適用する

Pipeline Builder の Transform Assist 機能を使用して、パイプライン内の複雑なパスを構築できます。

正規表現を変更、作成する

Pipeline Builder の新しい Transform Assist 機能を使用すると、検索したい情報の説明を正規表現ヘルパーに入力することで、複雑な正規表現を簡単に作成、変更できます。以下の例では、データセット内のメールドメインを返す正規表現を適用します。

AIP は、適用すると指定した結果を返す正規表現を生成します。

文字列をタイムスタンプにすばやくキャストする

Transform Assist では、タイムスタンプフォーマッターツールを使用して、文字列の列を指定したタイムスタンプに効率よくキャストすることもできます。型変換ボード内でパース形式を定義し、生成するを選択すると、形式の設定がボードにすばやく追加されます。

適用を選択して、文字列の列を指定したタイムスタンプ形式にキャストします。

出力データセットのプレビューで、新しい parsed タイムスタンプ列を表示します。

Pipeline Builder の AIP 機能の使い方をはじめる方法を確認できます。

2023年8月、レガシーの Data Connection Agent を廃止し、最適化された直接接続へ移行 [サンセット]

公開日: 2023-08-07

Palantir Foundry は、レガシーの Data Connection Agent を廃止し、Data Connection を Rubix ↗ に移行します。Rubix は Kubernetes 上で稼働する、安全で信頼性と効率がより高いクラウドサービスです。この更新により、Data Connection Agent は不要になります。Agent は、Palantir が外部の顧客ネットワークに接続するための暫定的なソリューションでした。

そのため、Palantir がプロビジョニングした AWS ホストにインストールされているすべての Agent は、2023年8月末までに運用を終了する必要があり、影響を受けるすべてのワークフローを直接接続に移行する必要があります。Palantir のエンジニアは現在、クラウド取り込みを実行できる Rubix がインストールされたスタックをご利用の顧客に対し、移行を完了するための作業を進めています。

ワークフローを直接接続に移行するメリットは次のとおりです。

• 高い信頼性： 直接接続は Agent よりも信頼性が高く、管理も容易です。毎週のメンテナンスウィンドウが不要になるため、ダウンタイムをなくせます。
• 優れた並列処理： 直接接続は複数の並列同期をより適切に処理でき、同期がそれぞれ独立したジョブとして実行されるため、Foundry の自動スケーリングを直接活用できます。
• 優れたネットワーク管理： ジョブは実行に必要なエンドポイントにのみアクセスできます。一方、Agent ベースの接続では、1台の Agent ホストが、その Agent を介して実行する必要があるすべてのジョブのネットワーク要件を満たさなければなりません。
• セルフサービス： 直接接続は Foundry の UI で直接管理できるため、Palantir サポートへの依存をなくせます。

Agent ベースのワークフローを引き続き使用したい場合は、ご自身のハードウェア上に新しい Agent を作成し、影響を受けるソースに Agent を割り当てることができます。

移行を完了するには、ソースを Agent ワーカーランタイムから直接接続に切り替えるためのドキュメントに記載された手順に沿って進めてください。

Foundry Newsletter のご紹介 [ベータ版]

公開日: 2023-08-01

Foundry 全体で進む魅力的な変更をすべて把握し、最新の情報を得るのは簡単ではありません。お知らせとリリースノートを丁寧にまとめるよう努めていますが、こうした更新情報を直接受け取りたいというご要望も承知しています。そこで、Foundry Newsletter の購読機能のベータ版リリースをお知らせします。まもなく、ユーザーの設定内にある通知の設定で利用可能になります。

毎月の Foundry Newsletter では、Foundry の新しい製品、プラットフォーム全体の新機能や改善、一般的なニュースや更新情報をまとめてお届けします。これに加え、Product Feedback チャネルへの登録も選択できます。このチャネルでは、Foundry エコシステム全体で進められている開発に向けて、特定のテーマについてユーザーの意見を求める Palantir のエンジニアと交流できる機会をご案内します。

これらの任意の購読を通じて共有されるニュースレターやその他のコンテンツは、Foundry ユーザーアカウントに関連付けられたメールアドレスに送信されます。購読情報は、他のすべてのアカウント情報と同様に、Foundry エンロールメントの境界内にのみ保存されることにご注意ください。メールアドレスやその他のユーザー識別情報が一元的に収集されたり、エンロールメントの外部に送信されたりすることはありません。

Foundry Newsletter と Product Feedback を購読する方法

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その他の注目ポイント

アプリ構築 | Workshop

ウィジェットとセクションの切り取り、コピー、貼り付け | Workshop の作成者は、モジュール内のセクション全体や個々のウィジェットを切り取り、コピー、貼り付けできるようになり、よりすばやく構築できます。

アーティファクトリポジトリ

Release Artifacts のホームページ | Release Artifacts のホームページで、Foundry 内のアーティファクトを探索、検索できます。

データ統合 | Code Repositories

ソース管理の有効化、新しい機能フラグ、軽微な変更 | Code Repositories のユーザーは、ソース管理機能を利用できるようになりました。これは、ファイルの変更を表示し、リモートリポジトリにコミットできる新しいパネルです。また、ユーザーエクスペリエンスも改善しました。コミットオプションを選択するとソース管理パネルが開くようになり、この機能にアクセスして使いやすくなりました。動作は次のとおりです。

• Code Repositories を開くと、ソース管理の新しいパネルが表示されます。
• このパネルには、プロジェクト内のファイルに加えられた変更が表示されます。
• コミットするファイルを選択し、変更内容を説明するコミットメッセージを入力できます。
• 変更内容に問題がなければ、コミットを選択して、変更をリモートリポジトリにコミットします。

管理 | Control Panel

Foundry のウクライナ語対応を発表［ベータ版］ | Foundry のウクライナ語翻訳がベータ版で利用可能になりました。ウクライナ語翻訳を有効にするには、利用可能な言語の設定に関するドキュメントを参照してください。

データ統合 | Pipeline Builder

コピーと貼り付けの簡素化とショートカットキーの追加 | ローカルノードのコピーと貼り付け機能は、ショートカットキー d でアクセスできる複製機能に置き換えられました。選択したノードをクリップボードにコピーするには、ショートカットキー Cmd+c（MacOS）または Ctrl+c（Windows）を使用し、貼り付けるには Cmd+v（MacOS）または Ctrl+v（Windows）を使用します。

アプリ構築 | Workshop

iframe ウィジェット：外部アプリケーションの埋め込み | Workshop の新しい iframe ウィジェットでは、外部のフルページアプリケーションをプラットフォーム内に埋め込めます。この機能は外部 URL の表示をサポートしており、特に、入力パラメーターと出力パラメーターをサポートする Slate の iframe 埋め込みを可能にするよう設計されているため、シームレスに統合できます。

アプリ構築 | Workshop

ウィジェットとセクションの切り取り、コピー、貼り付け | Workshop の作成者は、モジュール内のセクション全体や個々のウィジェットを切り取り、コピー、貼り付けできるようになり、よりすばやく構築できます。

オントロジー | オントロジー管理

アクションタイプの通知設定 | アクションタイプの通知を設定して、受信者リスト内で適切な権限を持つユーザーにのみ通知できるようになりました。適切なアクセス権を持たないユーザーは無視されます。以前は、適切な権限を持たないユーザーが1人でもいると、受信者リスト内のすべてのユーザーへの通知に失敗していました。

分析 | Quiver

新しい分析でカードを開く | Quiver カードの右上にある追加アクション（...）メニューアイコンから、カードを新しい Quiver 分析で開く選択肢を利用できるようになりました。この操作により、選択したカードと、そのカードが依存する上流のカードが新しい分析にコピーされます。

モデル統合 | Modeling

Code Repositories でモデル学習テンプレートが利用可能に | Code Repositories アプリケーションで、モデル学習テンプレートが提供されるようになりました。新しいモデル学習テンプレートでは、モデル学習ロジックと同じリポジトリにモデルアダプターを記述できるため、Foundry での ML および AI モデルの開発において、反復をすばやく行え、開発プロセスもよりわかりやすくなります。

このモデル学習テンプレートは、リポジトリ内で生成されたすべてのモデルに、適切なモデルの依存関係を自動的に追加します。これにより、ビルド時のすべての依存関係が推論時に利用可能になることが自動的に保証されるため、Foundry の Modeling Objectives アプリケーションにモデルをデプロイする際の依存関係管理が簡素化されます。

新しい学習テンプレートで ML および AI モデルの開発をはじめるには、ドキュメントを参照してください。

Authoring でモデル学習テンプレートを選択するスクリーンショット