Recorrido del producto

Este recorrido del producto ofrece una descripción general de la arquitectura de Cognite Data Fusion (CDF) y los pasos principales para acelerar su implementación.

Cognite Data Fusion (CDF) es una plataforma para la contextualización y DataOps:

• La contextualización combina aprendizaje automático, inteligencia artificial y conocimiento especializado para mapear recursos de diferentes sistemas fuente entre sí en su gráfico de conocimiento industrial.

• DataOps es un conjunto de herramientas y prácticas para administrar el ciclo de vida de sus datos a través de la colaboración y la automatización.

Arquitectura

Cognite Data Fusion (CDF) se ejecuta en la nube y tiene un diseño modular.

Puede interactuar con sus datos a través de espacios de trabajo específicos en la aplicación web de CDF o con nuestros API y SDK.

Las siguientes secciones presentan los pasos principales para implementar CDF y cómo se relacionan con los diferentes módulos de CDF.

Paso 1: Configurar la gestión de datos

Al tomar decisiones, es importante saber que los datos son fiables y que puede confiar en ellos.

Antes de integrar y contextualizar los datos en CDF, debe definir e implementar sus políticas de gobernanza de datos. Le recomendamos que designe a un administrador de CDF para trabajar con el departamento de TI, a fin de asegurarse de que CDF siga las prácticas de seguridad de su organización. Conecte CDF a su proveedor de identidad (IdP) y utilice las identidades de usuario existentes para gestionar el acceso a las herramientas y datos de CDF.

Para crear aplicaciones sobre los datos en CDF, necesitará un modelo de datos bien definido que permita hacer suposiciones sobre la estructura de los datos. CDF cuenta con modelos de datos listos para usar para crear un gráfico de conocimiento estructurado, flexible y contextualizado.

Paso 2: Integrar datos

Las políticas de gobernanza de datos establecidas le permiten añadir datos de sus fuentes de TI, OT y ET a CDF. Estas fuentes de datos incluyen sistemas de control industrial que suministran datos de sensores, pasando por sistemas ERP, hasta modelos CAD 3D masivos en sistemas de ingeniería.

Extraer datos

Con acceso de lectura a las fuentes de datos, puede configurar la integración del sistema para transmitir datos al área de preparación de CDF, donde los datos pueden ser normalizados y enriquecidos. Somos compatibles con protocolos e interfaces estándares, como PostgreSQL y OPC-UA, para facilitar la integración de datos con sus herramientas ETL y sus soluciones de almacenamiento de datos existentes.

Disponemos de extractores diseñados para sistemas específicos y herramientas ETL estándares compatibles con la mayoría de las bases de datos. Este enfoque le permite minimizar la lógica en los extractores, además de ejecutar y volver a ejecutar transformaciones en datos en la nube.

Transformar datos

Los datos se almacenan en su formato original en el área de preparación de CDF. Puede ejecutar y volver a ejecutar transformaciones en los datos en la nube y remodelarlos para que se ajusten al modelo de datos de CDF.

La separación de los pasos de extracción y transformación facilita el mantenimiento de las canalizaciones de datos y reduce la carga en los sistemas de origen. Recomendamos transformar los datos utilizando sus herramientas ETL existentes. También ofrecemos la herramienta CDF Transformación como alternativa para trabajos de transformación ligeros.

Mejorar datos

Las herramientas automáticas e interactivas de contextualización en CDF le permiten combinar la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, un potente motor de reglas y experiencia especializada para mapear recursos de diferentes sistemas de origen entre sí en el modelo de datos de CDF. Comience por contextualizar sus datos con la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los motores de reglas. Luego, deje que los expertos validen y ajusten los resultados.

Paso 3: Consumir datos y crear soluciones

Con datos completos y contextualizados en su gráfico de conocimiento industrial, puede utilizar las herramientas industriales integradas y crear aplicaciones potentes y agentes de IA para satisfacer las necesidades de su negocio.

Toda la información almacenada en CDF está disponible a través de una API basada en REST. Cognite también proporciona conectores y SDK para lenguajes de programación comunes y herramientas de análisis, como Python, JavaScript, Spark, OData (Excel, Power BI) y Grafana. También ofrecemos SDK comunitarios para Java, Scala, Rust y .Net.

El servicio Functions proporciona una forma escalable, segura y automatizada de alojar y ejecutar código Python.