Tour do produto

Esta tour do produto oferece uma visão geral de qualidade da arquitetura do Cognite Data Fusion (CDF), além do caminho mais rápido para sua implementação.

O Cognite Data Fusion (CDF) é uma plataforma de contextualização e DataOps:

• A contextualização combina aprendizado de máquina, inteligência artificial e conhecimento de domínio para mapear recursos de diferentes sistemas de origem entre si no modelo de dados no seu gráfico de conhecimento industrial.

• O DataOps é um conjunto de ferramentas e práticas para gerenciar o ciclo de vida dos seus dados pela colaboração e automação.

Arquitetura

O Cognite Data Fusion (CDF) é executado na nuvem e tem um design modular.

Você pode interagir com seus dados usando espaços de trabalho dedicados no aplicativo da Web CDF ou nossas ** APIs** e SDKs.

As seções a seguir apresentam as principais etapas para a implementação do CDF e como elas estão relacionadas aos diferentes módulos do CDF.

Etapa 1: configurar o gerenciamento de dados

Ao tomar decisões, é importante saber que os dados são confiáveis e que você pode acreditar neles.

Antes de começar a integrar e contextualizar os dados no CDF, você precisa definir e implementar políticas de governança de dados. Recomendamos designar um administrador do CDF que será responsável por trabalhar com a equipe de TI e garantir que o CDF esteja em conformidade com as práticas de segurança da sua organização. Além disso, conecte o CDF ao seu provedor de identidade (IdP). Use as identidades de usuários existentes para gerenciar o acesso a ferramentas e dados do CDF.

Para criar aplicativos com base nos dados do CDF, é preciso ter um modelo de dados bem definido para fazer suposições sobre a estrutura dos dados. O CDF tem modelos de dados prontos para construir um gráfico de conhecimento estruturado, flexível e contextualizado.

Etapa 2: integrar dados

Políticas definidas de governança de dados permitem que você adicione dados ao CDF vindos das fontes de TI, TO e TE. Essas fontes de dados incluem sistemas de controle industriais com fornecimento de dados de sensor, sistemas ERP e modelos CAD 3D em sistemas de engenharia.

Extrair dados

Com o acesso de leitura às fontes de dados, você pode configurar a integração do sistema para transmitir dados para a área de preparação do CDF, onde eles podem ser normalizados e enriquecidos. Nossa plataforma é compatível com protocolos e interfaces padrão, como PostgreSQL e OPC-UA para facilitar a integração dos dados com as ferramentas de ETL e soluções de data warehouse que você já tem.

Temos extratores feitos para sistemas específicos e ferramentas ETL padrão que funcionam com a maioria dos bancos de dados. Essa abordagem nos permite minimizar a lógica nos extratores e executar e reexecutar transformações nos dados na nuvem.

Transformar dados

Os dados ficam armazenados no formato original na área de preparação do CDF. Com essa abordagem, é possível executar e reexecutar transformações nos dados na nuvem, além de remodelá-los para se enquadrarem no modelo de dados do CDF.

Separar as etapas de extração e transformação facilita a manutenção dos pipelines de integração e reduz a carga nos sistemas de origem. Recomendamos o uso de suas ferramentas de ETL existentes para transformar os dados. Também oferecemos a ferramenta CDF Transformations como uma alternativa para tarefas leves de transformação.

Aprimorar dados

Com as ferramentas interativas e automáticas de contextualização no CDF, você combina inteligência artificial, aprendizado de máquina, um avançado mecanismo de regras e conhecimento especializado para mapear recursos entre diferentes sistemas de origem no modelo de dados do CDF. Comece a contextualização dos seus dados com inteligência artificial, aprendizado de máquina e mecanismos de regras. Em seguida, deixe que os especialistas de domínio validem e ajustem os resultados.

Etapa 3: consumir dados e criar soluções

Com os dados completos e contextualizados no seu gráfico de conhecimento industrial, você pode usar as ferramentas industriais integradas e criar aplicativos avançados e agentes de IA para atender às suas necessidades empresariais.

Todas as informações armazenadas no CDF estão disponíveis na nossa API baseada em REST. A Cognite também disponibiliza conectores e SDKs para as linguagens de programação e ferramentas de análise usuais, como Python, JavaScript, Spark, OData (Excel e Power BI) e Grafana. Também oferecemos SDKs da comunidade para Java, Scala, Rust e .Net.

O serviço Functions oferece uma maneira escalável, segura e automatizada de hospedar e executar código em Python.