アーキテクチャ

Palantir AIP（AI プラットフォーム）は、すべてのタイプのエンドユーザー、世界で最も要求の厳しいデータ駆動型ワークロード、および無数のインフラストラクチャ基盤でスケールするように設計されています。これを実現するために、基礎となるサービスメッシュは、Palantir Apollo ↗ によって強制される一連のソフトウェア定義の原則の上で動作します。

AIP の範囲と機能セットが拡大し、多くの機関にとってミッションクリティカルになるにつれて、以下を確保する必要がありました：

プラットフォーム内の数百のサービスそれぞれが、高可用性・冗長構成で動作する。これには、コアバックエンドサービスだけでなく、フロントエンドアプリケーションサービス、分析ツール、アプリケーションビルダー、および各タイプのユーザーが使用する各構成要素サービスも含まれる。
すべてのサービスのアップグレードは、ゼロダウンタイムで行われ、アップグレード戦略がどのように展開、監視、および可能性によってはロールバックされるかを通知する粒状な監視が行われる。Apollo をフリート全体のすべてのサービスオーケストレーションのバックボーンとして使用することで、手動または独自の操作では可能なものをはるかに超えるセキュアな自動化が実現される。
コアサービスと関連するコンピュートメッシュの両方で、一貫したコンテナ化パラダイムを利用したオートスケーリングが行われる。これは、Rubix ↗ エンジンを通じて実現され、プラットフォームのオートスケーリングインフラストラクチャ全体を支えており、Apollo 配信プラットフォームと連携して動作する。

architecture

Rubix と Apollo によって共同で駆動されるサービスメッシュは、既存のエンタープライズアーキテクチャに統合されるモジュラーな機能を提供します。さらに、プラットフォームアーキテクチャは、将来の柔軟性を最大限に活用し、Palantir またはオープンソースコミュニティによって開発された最新の技術を継続的に活用できるようにしています。

ストレージアーキテクチャは、特定の基盤パラダイムには結びついていません。プラットフォームは、アーキテクチャの異なる階層で複数のストレージ技術を使用しています。これには、Blob ストレージ（または HDFS）、水平スケーラブルなキー／値ストア、水平スケーラブルなリレーショナルデータベース、およびマルチモーダルな時系列サブシステムなどが含まれます。
コンピュートアーキテクチャは、特定の基盤インフラストラクチャには結びついていません。プラットフォームの異なる階層で異なるワークロードが、柔軟性が各レベルで設計された特定のランタイムを利用しています。データ統合に一般的なランタイムには Apache Spark および Apache Flink がありますが、必要に応じて外部変換エンジンを使用することもできます。オントロジーなど、既存のコンピュートモードにはっきりとマッピングされない機能セットには、Palantir が作成したエンジンが使用されます。
人気のあるオープン言語が、コード駆動型パラダイム内で安全かつ一貫して利用可能であるように努力しています。これには、データ変換のための Python、SQL、Java、機械学習ワークフローのための Python および R、およびワークフローとフロントエンドアプリケーションの定義のための TypeScript および JavaScript が含まれます。
セキュリティとデータフローは、AIP のすべての操作の中核をなし、プラットフォームアーキテクチャのすべての階層で一貫して強制されます。これにより、単一のサービス（またはエンドユーザー）が企業の既存のセキュリティポリシーを強制する責任を負うことも、出所を維持するための「簿記」を実装することもありません。データから意思決定まで、高可用性のあるコアサービスは、設定、同期、および/または継承されるガバナンスポリシーを適用、強制、および追跡するように設計されています。