概要

Code Workspaces は、JupyterLab® と RStudio® Workbench のサードパーティ IDE を Palantir Foundry に導入し、ユーザーが、Foundry のオントロジーの高品質データを活用して、好みのツールを使用することで生産性を向上させ、データ科学や統計のワークフローを加速することを可能にします。Code Workspaces のコンテナは、Foundry のエコシステム全体とネイティブに統合されており、お馴染みの IDE と Foundry プラットフォームの利点、例えば、データセキュリティ、ブランチング、ビルドスケジューリング、リソース管理などを組み合わせます。

Code Workspaces は、プラットフォーム管理者にとって、JupyterLab® と RStudio® Workbench を Foundry のデータガバナンスと、FedRAMP、GxP、その他のスタンダードに準拠した形でユーザーに提供するための、容易にデプロイ可能で、完全に管理された、安全で、本番環境に対応した手段を提供します。Code Workspaces を使用することで、ユーザーは既存の内部システムに安全に接続し、Foundry のアクセス制御とデータパーミッショニングを使用してデータ上に分析、変換、モデル、ダッシュボード、または完全なワークフローを構築できます。

主要な機能

Code Workspaces の主要な機能には以下のものがあります：

• セキュリティ： Code Workspaces は、プラットフォーム全体の基盤となる Foundry のセキュリティ のコアコンポーネントに基づいて構築されており、堅固なパーミッションと詳細なアクセス制御が提供されます。これにより、Code Workspaces で利用可能なサードパーティの IDE に Foundry のセキュリティモデルが提供されます。例えば、Foundry でデータセットへのアクセスを制限すると、Code Workspaces の IDE に対しても同様に制限され、ツール間で一貫したパーミッションが確保されます。
• カスタマイズ可能な環境： Code Workspaces はユーザーがカスタム環境プロファイルを定義し、自分のワークスペースのコンピュートリソースを増減させることを可能にします。
• Git ワークフローサポート： Code Workspaces は Code Repositories のインフラストラクチャによって支えられており、ブランチング、マージ、コミット履歴などの業界標準のバージョン管理機能を提供します。これらの機能により、複数のユーザーが同じワークスペースでより簡単かつ安全に操作することが可能になります。
• ダッシュボード（ベータ）： Code Workspaces は現在、Python のダッシュボードのための Dash と Streamlit、R のダッシュボードのための Shiny® をサポートしています。ユーザーは、Foundry のバージョン管理、ブランチング、データガバナンス機能を組み込んで、Code Workspaces 内で直接ダッシュボードのワークフローを作成することができます。
• モデル統合（ベータ）： ユーザーは Code Workspace 内からモデルアセットを作成し、これらのアセットを modeling objectives で追跡することができます。同じワークスペースから複数のモデルを作成することが可能です。
• 変換/ビルド統合（実験的）： Code Workspaces は変換のための開発環境として機能します。Code Workspaces で記述されたロジックは、データ変換パイプラインとして公開することができ、Foundry の データ統合 ツールキット、ビルド、スケジュール、データフロー、ヘルスチェックを含めてシームレスに統合します。R による変換と Python/Jupyter® による変換の両方をサポートしています。

Code Workspaces を使用するタイミング

Foundry には、分析やコーディングのために使用できるさまざまなアプリケーションがあります。例えば、分析者である場合、データセット分析のためのポイント＆クリックのローコードインターフェースである Contour が最適かもしれません。

大規模なデータパイプラインを作成したり、データ接続を設定したり、ストリーミングデータを扱う必要がある場合、Foundry の他のツールが Code Workspaces よりも機能的です。これらのユースケースには、Pipeline Builder、Data Connection、Foundry Streaming の使用を推奨します。

具体的には、Code Workspaces は単一のノード上で動作する一方、Foundry の他のアプリケーションは Spark インフラを活用します。したがって、大規模なデータ変換を行うユーザーには、Code Workspaces の代わりに Pipeline Builder または Code Repositories を選択することを推奨します。

Code Workspaces は、機械学習モデルの構築や、JupyterLab® や RStudio® Workbench の使用に慣れているユーザー向けに設計されています。

詳細を学ぶ

Code Workspaces は現在、2つの環境をサポートしています：JupyterLab® および RStudio®。

Code Workspaces に関する詳細情報は、FAQ で見つけることができます。

このチュートリアルを使用して Code Workspaces の使用を開始してください。

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