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KNIME機械学習自動化パッケージ

KNIME Analytics Platform 4.3.0およびKNIME Server 4.12.0の新機能

  • 2020.12.8
  • 原文:https://www.knime.com/whats-new-in-knime-43

    先日、「KNIME Analytics Platform」および、「KNIME Server」がバージョンアップされました!データへのアクセスと前処理がさらに強化され、使いやすくなりました。

    「KNIME Analytics Platform 4.3.0」は無料でダウンロードできます。

    1,KNIME Analytics Platform

    • File Handling Frameworkの正式リリース
    • 一貫したUXと機能の追加
    • 列指向テーブルによる高速化(KNIME Labs)
    • Pythonとの連携機能強化
    • KNIME Labsの一部エクステンションおよびインテグレーションの削除
    • その他のユーティリティノードの改善
    • コンポーネントの改善

    2.KNIME Hub

    • スペースを作成したり、ブラウザからメタデータを編集する際の柔軟性が向上
    • プロファイルページの利点-ステータスとお気に入りの項目
    • KNIME HubがKNIME Analytics Platformに統合

    3.KNIME Server

    • Monitoring Portalの追加
    • RabbitMQ for High Availabilityによる可用性の向上
    • Azure上でKNIME Server LargeおよびExecutorsが利用可能に 

    4.コミュニティおよびパートナーエクステンション

    • H2O Driverless AI
    • Redfield BERT
    • Chemaxon/Infocom Marvin Extensions

     

    KNIME Analytics Platform

    File Handling FrameworkFileの正式リリース

    Handling FrameworkはLabsを終了し、本番環境で使用できるようになりました。私たちは、データアクセスと変換をより強力で使いやすいものにするために、大きな飛躍を遂げました。

    • さまざまなファイル・システムを容易に使用でき、システム/クラウド間の移行も容易に
    • 同じワークフロー内でさまざまなファイル・システムの管理が可能に
    • より多くのファイル・システムを統合できる強力なフレームワーク
    • すべてのノードおよびファイル・システムにわたる一貫したユーザー操作性
    • パフォーマンスの向上

    KNIMEは常に、同じワークフロー内で異なるファイルシステムを混在させて一致させることをサポートしてきました。現在、クラウドおよびハイブリッド環境でKNIMEを使用するユーザーの数が増加しているため、KNIMEユーザーがすべてのノードおよびファイルシステムで一貫した操作を行えるように、ファイル処理フレームワークが書き直されました。

    knime-file-handling-mix-match

     

    異なるファイルシステムのサポート

    移行されたリーダーノードとライターノードは、サポートされているすべてのファイルシステムで動作できます。ファイルがクラウド、データセンター、ローカルハードドライブ、またはこれらの組み合わせのいずれに存在するかにかかわらず、KNIMEはデータにアクセスするための統一された方法を提供します。

     

    専用コネクタノードによる接続

    専用コネクタノードを使用すると、ファイル接続を変更するだけで、ファイルシステム間を簡単に移行できます。

    knime-file-handling-connector-nodes

     

     

    パフォーマンスの最大化

    既存のリーダーまたはライター・ノードを移行する際には、そのパフォーマンスを最大化するためにあらゆる手段を講じます。たとえば、新しいExcel Readerノードは、他の多くの移行されたノードと同様に、ストリーミング実行をサポートするようになり、以前のノードよりもはるかに高速に同じデータを読み取ることができます。

    knime-excel-max-performance

     

    一貫したUXと機能の追加

    • 1つのフォルダから複数のファイルを1つのKNIMEデータテーブルに読み込む
    • フィルタリング、ソート、名前変更、型マッピングなどのビジュアルな列変換-プレビューウィンドウに変更を即座に表示する、応答性の高い使いやすいインターフェイスですべて利用可能に

    この新しいフレームワークは、1つまたは複数のファイルからKNIMEデータテーブルを作成する一貫した方法を提供します。たとえば、次のスクリーンショットでは、列の変換の変更がプレビューウィンドウに即座に表示されます。

    これらのすべての変換を既存のKNIMEデータテーブルに適用する場合に、新しいTable Manipulatorノードを使用します。

    knime-table-manipulator-node

     

     

     

    列指向テーブルによる高速化(KNIME Labs)

    • パフォーマンスの向上
    • メモリ効率とメモリ内処理

    KNIME Analytics Platformでの型の豊富さと柔軟性のサポートは常に優先されてきましたが、それに伴うオーバーヘッドが発生します。そのため、基礎となるデータ表現を確認し、最適化しました。

    新しいColumnar Table Backendエクステンションでは、カラム表記に基づいた別の基礎データ層を使用します。この新しい拡張機能の詳細については、ブログ記事 「Improved Performance with New Table Backend Extension」 を参照してください。

     

    Pythonとの連携機能強化

    • Python Scriptingノードを含むワークフローとコンポーネントの共有と制作が簡単に。Conda Environment Propagationノードは、ワークフローまたはコンポーネントとともに必要な依存関係を考慮して複製
    • Python Scripting ノードの複数の入出力
    • Jupyterノートブックの機能をKNIMEワークフローに直接統合/PythonまたはJupyterノートブックからKNIMEワークフローを起動

    ユーザーは通常、さまざまなPython環境を操作し、さまざまな関係者からのさまざまなコードを共有する必要があります。新しいPython拡張機能によって、これが可能になります。

    Python環境をローカルでカスタマイズしてから、それらの環境をKNIME Server上で複製および運用すると、ジョブをKNIMEでローカルに実行しても、KNIME Server上でリモートに実行しても、ワークフローのPython依存関係が常に満たされるようになります。KNIME Hub、Environment Propagation and Python Script Exampleでサンプルワークフローを参照してください。

    Python Scriptingノードが更新され、Pythonスクリプトの複数のダイナミック入力/出力が可能となり、必要な数のポートを追加できるようになりました。

    knimepy+KNIME Server REST API:新しいPython knimepyパッケージは、KNIME Server上でリモート・ワークフローを実行する機能を追加します。ローカルデータを入力として使用できます。出力はワークフローからパンダのデータフレームとして返されます。KNIME Hubのサンプルワークフローを参照してください。

    knime-python-enhancements-knimepy-jupyter-notebook

     

     

     

    KNIME Labsの一部エクステンションおよびインテグレーションの削除

    A number of extensions and integrations are now moving out of KNIME Labs. These include:

    KNIME Labsからいくつかのエクステンションとインテグレーションが削除されています。

    knime-salesforce-integration-single-query

     

    Salesforceのインテグレーションは、2020年7月の最初のリリース以来、特に急速に進んでいます。頻繁なフィードバックのおかげで、このインテグレーションにはSalesforceからのデータの読み取りを大幅に簡素化するSalesforce Simple Queryノードも含まれています。Salesforceのクエリ言語に関する知識は必要ありません。

     

    その他のユーティリティノードの改善

    このリリースには、Patch Requestと呼ばれる追加のRESTクライアント・ノード、資格証明作成のためのパラメータを資格証明に変換するノード、前述のTable Manipulatorなどの便利なユーティリティ・ノードも含まれています。

     

    コンポーネントの改善

    コンポーネントの構築 -ダイアログレイアウト-

    コンポーネントを使用すると、共有と再利用のための機能をバンドルできます。このリリースでは、コンポーネント作成者がダイアログで要素を (垂直方向に) レイアウトできるようにすることで、コンポーネントの構築作業を簡略化しました。コンポーネントの詳細については、ここをクリックしてください。

    knime-build-components-dialog

     

     

    検証されたコンポーネント -最新の追加とハイライト-

    コンポーネントは、KNIMEノードと同様に動作するように設計できます。これらはKNIMEワークフローに組み込まれているため、機能を簡単にバンドル、再利用、および共有できます。検証済みコンポーネントは、KNIMEによって開発および検証され、KNIME Hubで定期的にリリースされます。

    検証済みコンポーネントのWebページにアクセスして、KNIME Hubのすべてのコンポーネントカテゴリへの最新の追加およびリンクを確認してください。主な特長は次のとおりです。

     

    KNIME Hub

    • スペースを作成したり、ブラウザからメタデータを編集する際の柔軟性が向上
    • プロファイルページの利点-ステータスとお気に入りの項目
    • KNIME HubがKNIME Analytics Platformに統合

    KNIME Hub は、ブラウザ機能を有効にすることで、より便利で柔軟性に優れています。ブラウザからスペースを作成、名前変更、削除できます。スペースメタデータを編集することもできます。たとえば、ブラウザを使用してスペースのタイトルと説明を変更できます。

    knime-hub-edit-space-metadata

     

    あなたのプロフィールページ (KNIME Hub上で情報を共有したり、コラボレーションしたりする場所) には、あなたが気に入ったKNIME Hub上のアイテムの統計とリスト、そしてあなたが自分の作品で受け取った気に入ったアイテムが含まれています。

    KNIME Hubは、KNIME Analytics Platformにも統合されました。KNIME Hubにアクセスすると、KNIME Analytics Platformでの作業を継続しながら、リソースとベストプラクティスを探索できます。KNIME Hubからインストール済みのKNIME Analytics Platformに直接ドラッグ&ドロップして、新しいノードとエクステンションを表示およびインストールします。

    knime-hub-analytics-platform-integration

     

     

    「KNIME Analytics Platform 4.3.0」は無料でダウンロードできます。

     

     

    KNIME Server

    Monitoring Portalの追加

    • ジョブ、スケジュール、実行者、実行者グループの概要を表示するための、どこからでも迅速にアクセスできる新しいMonitoring Portal
    • 更新されたログ・ファイルのダウンロードにより、必要な情報が正確に提供されるようになりました。
    • ブラウザからKNIME Serverの設定を簡単に変更できます。

    KNIME Serverは新しいモニタリング機能を備えており、どこからでもジョブ、スケジュール、実行プログラムにすばやくアクセスできます。

     

    Jobs

    ユーザは、大量のジョブを実行しているサーバであっても、探しているものを見つけるための検索とフィルタリングを含む、新しく改訂されたテーブルを含む、ジョブの包括的な概要にアクセスすることができます。

    knime-server-managing-monitoring-jobs-listed-jobs

    Schedules

    すべてのスケジュールおよび関連するジョブを1つのページに表示し、ブラウザから直接スケジュールを有効または無効にします。

     

    Executors

    すべてのKNIME ExecutorsおよびExecutor Groupの概要により、インフラストラクチャのステータスと健全性を容易に監視できます。特定のジョブがどの実行者で実行されたかをチェックします。特に、複数の実行者が異なる予約ルールを持っている場合に役立ちます。

     

    Log file download

    WebPortalからの更新されたログ・ファイルのダウンロードにより、特定の日付範囲のログ・ファイルを取得して、必要な情報のみを配信できます。

     

    Administration portal for easier Server configuration

    管理ポータルは、新しいWebPortalに合わせてリニューアルされました。ほとんどのKNIME Server設定をブラウザからも変更できるようになりました。

     

    RabbitMQ for High Availabilityによる可用性の向上

    • 新しいRabbitMQ高可用性機能により、KNIME Serverの可用性が向上

    この新機能により、KNIME ServerとKNIME Executorsは、元のインスタンスがクラッシュした場合に、新しいRabbitMQインスタンスに接続できます。元のキューがオフラインになった場合、KNIME ServerとKNIME Executorはどちらも新しいキューに切り替えることができます。

     

    Azure上でKNIME Server LargeおよびExecutorsが利用可能に

    KNIME Server LargeとKNIME ExecutorsがAzure Marketplaceで利用可能になりました。KNIME Executorsは、KNIME Server Largeと連携してワークフローを実行します。次の2つのエディションがあります。

    • ライセンスを持参する (BYOL)
    • Pay As You Go (PAYG) (従量課金制)

    PAYG ExecutorはAzure Marketplaceを通じて購入され、弾力的なスケーリングをサポートするため、必要なときに必要な処理能力を消費することができます。

     

    コミュニティおよびパートナーエクステンション

    H2O Driverless AI

    最近リリースされたH2O Driverless AIインテクレーションは、h2o.aiと共に開発されたパートナーエクステンションです。ユーザーは、KNIME Analytics PlatformのH 2 O Driverless AIと対話することができます。詳細は、このドキュメントプレスリリースを参照してください。

     

    Redfield BERT

    パートナーであるRedfield ABによって開発されたRedfield BERTエクステンションにより、BERT言語モデルに基づくディープラーニングのテキスト分類モデルを作成し、使用することができます。詳細は、このブログ記事を参照してください。

     

    Chemaxon/Infocom Marvin Extensions

    Chemaxon/Infocom Marvinエクステンションは、化学構造データ(Marvin Sketchを含む)の基本的な取り扱いを行うためのものです。メインのKNIMEアップデートサイトから移動され、パートナーアップデートサイトから利用できるようになりました。使用条件の変更が行われ、こちらで説明されています。

     

    KNIME は無料でダウンロードが可能です。
    ぜひお試しください。

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