Foundry에서는 사이드바를 사용하여 접근할 수 있는 여러 애플리케이션을 통해 상호 작용할 수 있습니다. 이 페이지에서는 사용 가능한 애플리케이션의 범위를 참조하고 각각을 언제 사용하고 싶을지 설명합니다.
| 애플리케이션 | 설명 | 사용 |
|---|---|---|
| Data Lineage | Data Lineage는 Foundry를 통한 데이터 흐름의 그래프를 보여줍니다. | Foundry 플랫폼에서의 데이터 출처 또는 하류 사용을 탐색합니다. |
| Pipeline Builder | Pipeline Builder는 내장된 데이터 변환을 사용하여 데이터 소스에서 최종 결과물까지의 종단 간 파이프라인을 생성합니다. | 분석 및 애플리케이션 빌딩을 향한 데이터 통합에 배치 및 스트리밍 파이프라인을 사용합니다. |
| Code Repositories [1] [2] | Code Repositories는 버저닝 및 협업을 지원하는 웹 기반 코드 작성 환경입니다. | 온톨로지에서 Functions을 작성하거나 데이터 파이프라인을 생성합니다. |
| Dataset Preview | Dataset Preview는 데이터셋의 내용과 이력을 보여줍니다. | 데이터셋을 찾아보고 이력 및 기타 메타데이터를 이해합니다. |
| Data Health | Data Health를 사용하면 데이터셋이 고품질인지 확인하기 위해 건강 검사를 정의할 수 있습니다. | 데이터셋에 건강 검사를 추가하거나 모니터합니다. |
| Data Connection | Data Connection을 사용하면 데이터 소스에 연결하고 Foundry로 데이터를 동기화할 수 있습니다. | 조직의 데이터 소스에 연결하거나 Foundry에 새로운 데이터셋을 동기화합니다. |
| HyperAuto (SDDI) | HyperAuto는 일반 ERP 시스템 위에 종단 간 데이터 파이프라인을 생성합니다. | 수동으로 파이프라인을 개발할 필요 없이 기업 시스템에서 온톨로지를 생성합니다. |
[1] Code Workbook 또는 Code Workspaces가 특정 데이터 과학 워크플로에 더 적합할 수 있습니다. Code Workbook, Code Workspaces 및 Code Repositories 간의 차이점에 대해 더 알아보기.
[2] 기술적으로 덜 능숙한 사용자인 경우 Pipeline Builder가 더 적합할 수 있습니다.
| 애플리케이션 | 설명 | 사용 |
|---|---|---|
| Model Assets | Model Assets는 다양한 모델 유형을 Foundry에 통합할 수 있게 합니다. | 모델을 학습하고, Foundry에서 외부 호스팅된 모델에 연결합니다. |
| modeling objective | Modelling Objective를 통해 조직 이해관계자와 모델 개발자가 기계 학습 모델에 대해 협업하고 배포할 수 있습니다. | 모델을 제출하고; Modelling Objective를 논의하며, 모델을 제품 환경에 배포합니다. |
| 애플리케이션 | 설명 | 사용 |
|---|---|---|
| Ontology Manager | Ontology Manager를 사용하면 조직의 온톨로지를 정의할 수 있습니다. | 새로운 오브젝트, 링크, 액션 유형을 생성합니다. |
| Object Views | Object Views는 오브젝트 유형을 표시하는 정석적인 방법입니다. | 유즈케이스에 걸쳐 사용할 수 있는 사용자 인터페이스를 정의합니다. |
| Object Explorer | Object Explorer를 사용하면 온톨로지를 검색하고 시각화할 수 있습니다. | 온톨로지의 오브젝트와 링크를 검색하고 분석합니다. |
| Vertex | Vertex를 사용하면 오브젝트 관계를 탐색하고 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. | 관련 오브젝트의 시스템 그래프를 생성하고 모델을 사용한 종단 간 시뮬레이션을 실행합니다. |
| Object Monitors | Object Monitors를 사용하면 종단 사용자와 애플리케이션 빌더가 Foundry 온톨로지의 데이터 변경 사항을 확인할 수 있습니다. | 특정 조건이 충족될 때 알림을 보내거나 액션을 제출하도록 모니터를 구성합니다. |
| Foundry Rules | Foundry Rules를 사용하면 사용자가 Foundry에서 복잡한 비즈니스 로직을 적극적으로 관리할 수 있습니다. | 데이터셋, 오브젝트, 시계열에 대한 다양한 유즈케이스에 규칙을 생성하고 적용합니다. |
| Map | Map은 강력한 지리적 및 시간적 분석 및 시각화 기능을 제공합니다. | Foundry의 전반적인 데이터를 결합하여 일관된 지리적 경험을 제공합니다. |
| 애플리케이션 | 설명 | 사용 |
|---|---|---|
| Workshop [1] | Workshop을 사용하면 종단 사용자를 위한 대화형 및 고품질의 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. | 온톨로지의 데이터를 사용하여 빠르고 포인트 앤 클릭 인터페이스로 애플리케이션을 생성합니다. |
| Slate [2] | Slate는 확장 가능한 애플리케이션 개발 프레임워크입니다. | HTML, CSS, JavaScript를 사용하여 사용자 정의 애플리케이션을 생성합니다. |
| Carbon | Carbon을 사용하면 Foundry의 앱과 기타 리소스를 결합하여 종단 사용자를 위한 정리된 작업 공간을 생성할 수 있습니다. | 여러 애플리케이션 또는 대시보드를 결합한 유즈케이스를 종단 사용자에게 제공합니다. |
[1] 애플리케이션에 대한 무거운 사용자 정의가 필요한 경우 Slate가 더 적합할 수 있습니다.
[2] 복잡도가 낮거나 중간 정도의 애플리케이션에는 Workshop이 더 적합하며, 일반적으로 시간이 지남에 따른 유지 관리 비용이 더 낮습니다.
Foundry에서 분석 애플리케이션 및 사용 가능한 분석 유형에 대해 더 알아보기.
| 애플리케이션 | 설명 | 사용 |
|---|---|---|
| Contour [1] | Contour를 사용하면 데이터셋에 대한 대규모, 상위-하위 분석이 가능합니다. | 포인트 앤 클릭 방식으로 표 데이터를 분석합니다. |
| Quiver [2] | Quiver를 사용하면 오브젝트 데이터 및 시계열에 대한 분석이 가능합니다. | 온톨로지 데이터와 시계열을 포인트 앤 클릭 방식으로 분석합니다. |
| Code Workbook [3] | Code Workbook은 코드 기반 분석을 위한 웹 기반 환경입니다. | 코드에서 데이터셋을 분석하거나, 데이터 과학 워크플로를 수행하거나, 모델을 개발합니다. |
| Code Workspaces [3] | Code Workspaces는 JupyterLab® 및 RStudio® Workbench 서드파티 IDE를 Foundry로 가져옵니다. | Foundry 온톨로지의 고품질 데이터에서 선호하는 도구로 데이터 과학 및 통계 워크플로를 가속화하여 생산성을 높입니다. |
| Notepad | Notepad를 사용하면 다른 사용자와 공유하기 위한 데이터를 표시하는 시점별 문서를 생성할 수 있습니다. | 분석 워크플로에서 얻은 인사이트를 제시합니다. |
| Fusion | Fusion은 Foundry용 스프레드시트 애플리케이션입니다. | 편집 가능한 스프레드시트에서 데이터를 동기화하여 데이터셋에 저장합니다. |
[1] 일부 워크플로에 대해 Quiver가 더 적합할 수 있습니다. 더 알아보기.
[2] 일부 워크플로에 대해 Contour가 더 적합할 수 있습니다. 더 알아보기.
[3] 제품용 데이터 파이프라인을 개발하는 데는 Code Repositories와 Pipeline Builder가 권장됩니다. Pipeline Builder에 대해 더 알아보기 및 Code Workbook, Code Workspaces, Code Repositories 간의 차이점에 대해 더 알아보기.