분석Code Workspaces개요

개요

Code Workspaces는 JupyterLab® 및 RStudio® Workbench 서드파티 IDE를 Palantir Foundry에 적용, 사용자가 선호하는 도구를 사용하여 고품질 Foundry 온톨로지의 데이터에서 생산성을 향상시키고 데이터 사이언스 및 통계 워크플로를 가속화할 수 있습니다. Code Workspaces 컨테이너는 Foundry 생태계의 나머지 부분과 자연스럽게 통합되어, 익숙한 IDE와 데이터 보안, 브랜치, 빌드 일정, 및 자원 관리 등과 같은 Foundry 플랫폼의 이점을 결합해 줍니다.

Code Workspaces는 플랫폼 관리자에게 쉬운 배포, 전체적 관리, 보안 및 빠른 운영 적용을 보장할 수 있는 JupyterLab® 및 RStudio® Workbench를 제공하며, Foundry의 데이터 거버넌스 및 FedRAMP, GxP, 및 기타 표준 준수가 내장되어 있습니다. Code Workspaces를 사용하면 사용자는 기존 내부 시스템에 안전하게 연결하고 Foundry의 접근 제어 및 데이터 권한이 있는 데이터에서 분석, 변환, 모델, 대시보드, 또는 전체 워크플로를 빌드할 수 있습니다.

주요 기능

Code Workspaces의 주요 기능은 다음과 같습니다:

보안: Code Workspaces는 강력한 권한 및 세분화된 접근 제어 등과 같은 플랫폼 전체를 뒷받침하는 Foundry 보안의 핵심 구성 요소를 기반으로 합니다. 이를 통해 Foundry의 보안 모델을 Code Workspaces에서 사용 가능한 서드파티 IDE에 제공합니다. 예를 들어 Foundry에서 데이터셋에 대한 접근을 제한하면 Code Workspaces IDE에서도 이를 제한하여 도구 간에 일관된 권한을 보장합니다.
사용자 정의 환경: Code Workspaces는 사용자가 사용자 정의 환경 프로필을 정의하고 워크스페이스의 컴퓨팅 리소스를 원하는 대로 증가 또는 감소시킬 수 있게 합니다.
Git 워크플로 지원: Code Workspaces는 Code Repositories 인프라에 의해 지원되며, 이는 브랜치, 병합, 커밋 기록과 같은 업계 표준 버전 제어 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 여러 사용자가 동일한 워크스페이스에서 더 쉽고 안전하게 작업할 수 있게 합니다.
대시보드 (베타): Code Workspaces는 현재 Dash 및 Streamlit을 Python 대시보드용으로, Shiny®을 R 대시보드용으로 지원합니다. 사용자는 Foundry의 버전 제어, 브랜치, 데이터 거버넌스 기능이 내장된 Code Workspaces에서 직접 대시보드 워크플로를 생성할 수 있습니다.
모델 통합 (베타): 사용자는 Code Workspace 내에서 모델 에셋을 생성하고 이러한 에셋을 Modeling Objectives로 추적할 수 있습니다. 같은 워크스페이스에서 여러 모델을 생성할 수 있습니다.
변환/빌드 통합 (개발 중): Code Workspaces는 데이터 변환을 위한 개발 환경으로 활용됩니다. Code Workspaces에서 작성된 로직은 데이터 변환 파이프라인으로 퍼블리시될 수 있고 Foundry의 데이터 통합 툴킷, 빌드, 일정, Data Lineage, 데이터 상태 검사 등과 원활하게 통합됩니다. R 변환과 Python/Jupyter® 변환 모두를 지원합니다.

Code Workspaces는 언제 사용하면 좋을지

Foundry에는 분석 또는 코딩 목적으로 사용할 수 있는 다양한 애플리케이션이 있습니다. 예를 들어 분석 담당의 경우 데이터셋 분석을 위한 Foundry의 포인트 앤 클릭 로우 코드 인터페이스인 Contour가 가장 적합할 수 있습니다.

대규모 데이터 파이프라인 구현 혹은 Data Connections 설정 및 스트리밍 데이터로 작업해야 하는 경우, Code Workspaces보다 다른 Foundry 도구가 더 많은 기능을 제공할 수 있습니다. 이러한 유즈케이스의 경우 Pipeline Builder, Data Connection, 및 Foundry Streaming을 사용하는 것이 좋습니다.

구체적으로 Code Workspaces는 단일 노드에서 실행되며, 다른 Foundry 애플리케이션은 Spark 인프라를 활용합니다. 따라서 대규모 데이터 변환을 수행하는 사용자는 Pipeline Builder 또는 Code Repositories를 Code Workspaces 대신 선택하는 것이 좋습니다.

Code Workspaces는 머신 러닝 모델을 빌드하거나 JupyterLab® 또는 RStudio® Workbench에서 작업하는 것에 익숙한 사람들을 위해 맞춤화되어 있습니다.

자세히 알아보기

Code Workspaces는 현재 두 가지 환경을 지원합니다: JupyterLab® 및 RStudio®.

Code Workspaces에 대한 자세한 정보는 FAQ에서 찾을 수 있습니다.

이 튜토리얼을 사용하여 Code Workspaces 사용을 시작하세요.

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