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製品ツアー

この製品ツアーでは、 Cognite Data Fusion（CDF）のアーキテクチャの高レベルの概要と、実装を迅速に行うための主なステップが学べます。

Cognite Data Fusion（CDF）は、コンテキスト化とデータ操作のためのプラットフォームです。

  • コンテキスト化では、機械学習、人工知能、ドメイン知識を組み合わせて、産業知識グラフの中で異なるソース システムからのリソースを相互にマッピングします。

  • データ操作は、コラボレーションと自動化を通じてデータのライフサイクルを管理するための一連のツールとプラクティスです。

アーキテクチャ​

Cognite Data Fusion（CDF）はクラウドで動作し、モジュール式設計になっています。

CDF アーキテクチャ

CDF Web アプリケーションの専用ワークスペース、または当社の API および SDK を通じて、データを操作することができます。

以下のセクションでは、CDF を実装するための主なステップと、それらがさまざまな CDF モジュールとどのように関連しているかを紹介します。

ステップ 1：データ管理を設定する​

意思決定を行う際には、そのデータが信頼性のあるものであり、そのデータを信用できることが重要です。

CDF でデータの統合やコンテキスト化を行う前に、データ ガバナンス ポリシーを定義し、実装する必要があります。CDF の管理者を任命し、IT 部門と協力して、CDF が組織のセキュリティ慣行に従うようにすることをお勧めします。CDF を ID プロバイダー（IdP）に接続し、既存のユーザー ID を使って CDF ツールとデータへのアクセスを管理します。

CDF のデータに基づいてアプリケーションを構築するには、データ構造について仮定を立てるために、明確に定義されたデータモデルに依存します。CDF には、構造化され、柔軟性があり、コンテキスト化された知識グラフを構築するための、すぐに使えるデータ モデルが備わっています。

ステップ 2：データを統合する​

確立されたデータガバナンス ポリシーにより、IT、OT、ET のソースから CDF にデータを追加することができます。これらのデータ ソースには、センサーデータを供給する産業制御システム、ERP システム、エンジニアリングシステムの巨大な 3D CAD モデルが含まれます。

データを抽出する​

データ ソースへの読み取りアクセス権があれば、CDF ステージング領域にデータをストリーミングするようにシステム統合を設定できます。そこでデータを正規化し、強化することができます。既存の ETL ツールやデータ ウェアハウス ソリューションとのデータ統合を容易にするため、PostgreSQL や OPC-UA のような標準のプロトコルやインターフェイスをサポートしています。

特定のシステム用に作られた抽出ツールと、ほとんどのデータベースで動作する標準的な ETL ツールがあります。このアプローチでは、抽出ツール内のロジックを最小限に抑え、クラウド上のデータに対して変換を実行し、再実行することができます。

データを変換する​

データは CDF ステージング領域にオリジナルのフォーマットで保存されています。クラウド上のデータに対して変換を実行・再実行し、CDF データ モデルに合うように形を変えることができます。

抽出ステップと変換ステップを切り離すことで、データ パイプラインのメンテナンスが容易になり、ソース システムの負荷が軽減されます。既存の ETL ツールを使用してデータを変換することをお勧めします。軽量の変換ジョブ用の代替ツールとして CDF 変換ツールも提供しています。

データを充実させる​

CDF の自動でインタラクティブなコンテキスト化ツールを使うと、人工知能、機械学習、強力なルール エンジン、ドメインの専門知識を組み合わせて、CDF データ モデルの中で異なるソース システムのリソースを相互にマッピングすることができます。人工知能、機械学習、ルール エンジンを使ってデータをコンテキスト化することから始めましょう。次に、ドメインの専門家に結果の検証と微調整をしてもらいます。

ステップ 3：データを利用してソリューションを構築する​

産業知識グラフ内の完全かつコンテキスト化されたデータを利用して、内蔵の産業用ツールを使用し、ビジネス ニーズに合った強力なアプリや AI エージェントを構築することができます。

CDF に保存されたすべての情報は、当社のREST ベースのAPI を通じて利用できます。Cognite はまた、Python、JavaScript、Spark、OData（Excel、Power BI）、および Grafana などの一般的なプログラミング言語や分析ツール用のコネクタや SDK も提供しています。また、Java、Scala、Rust、.Net 用のコミュニティ SDK も提供しています。

Functions サービスは、スケーラブルで安全かつ自動化された方法で Python コードをホストし、実行します。

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