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 por meio de espaços de trabalho dedicados no aplicativo web do CDF ou com 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 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 dados no CDF, você precisa definir e implementar suas políticas de governança de dados. Recomendamos que você atribua um administrador do CDF para trabalhar com o departamento de TI e garantir que o CDF siga as práticas de segurança da sua organização. Além disso, conecte o CDF ao seu provedor de identidade (IdP) e use as identidades de usuário existentes para gerenciar o acesso às ferramentas e dados do CDF.

Para criar aplicativos com base nos dados do CDF, você depende de um modelo de dados bem-definido para fazer suposições sobre a estrutura dos dados. O CDF tem modelos de dados prontos para criar 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 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 os dados podem ser normalizados e enriquecidos. Nossa solução é compatível com protocolos e interfaces padrão, como PostgreSQL e OPC-UA, para facilitar a integração de dados com suas ferramentas de ETL e soluções de data warehouse existentes.

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

Na área de preparação do CDF, os dados são armazenados no formato original. Essa abordagem permite executar e reexecutar transformações nos dados na nuvem e remodelá-los para se encaixarem 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 Transformation como uma alternativa para tarefas de transformação leves.

Aprimorar dados

As ferramentas interativas e automáticas de contextualização no CDF permitem que você combine inteligência artificial, aprendizado de máquina, um poderoso mecanismo de regras e conhecimento de domínio para mapear recursos de diferentes sistemas de origem entre si 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 soluções de dado e criação

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. O Cognite também oferece conectores e SDKs para linguagens de programação e ferramentas analíticas comuns, como Python, JavaScript, Spark, OData (Excel, 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 o código do Python.