26.09.2021

STROKA.info

Главные новости России и мира

Анонсируем версию Datalore Enterprise для команд Data Science


Привет, Хабр!

Jupyter-ноутбуки хоть и вызывают споры, однако все равно являются самым часто используемым инструментом для решения задач Data Science. Ноутбуки просты в личном использовании. Но если вы когда-либо пробовали организовать командную работу с ними, то наверняка сталкивались со сложностями. Только поэтому мы в JetBrains решили выпустить специальную версию Datalore Enterprise для команд Data Science!

Аннонсируем Datalore Enterprise — Умная Jupyter-среда для команд Data Science

В привычные Jupyter-ноутбуки мы интегрировали умную помощь написания кода из PyCharm, персистентное хранилище данных, сервисы по аутентификации, гранулярную настройку среды и менеджмент вычислительных ресурсов, версионирование, а также возможность работать вместе в реальном времени.

Читайте дальше, чтобы узнать о возможностях Datalore для командной работы.

Настройте командную среду  

Многие команды по-прежнему тратят огромное количество времени и сил на создание собственных решений вокруг Jupyter-технологий.

Мы не стараемся изменить привычную для вас среду работы, а лишь предлагаем сделать построение командной среды комфортным и предоставляем многие решения из коробки. При этом мы оставляем вам простор для дальнейшей настройки.

Аутентификация пользователей

Вместе с Datalore компании получают доступ к JetBrains Hub — инструменту, который позволяет настроить практически любой возможный метод аутентификации пользователей. Чтобы приступить к работе, членам вашей команды достаточно перейти по вашей ссылке на Datalore и авторизоваться на платформе.

Настройка окружения

Вы можете заранее настроить несколько дефолтных командных сред. При потребности пользователи смогут динамически менять перечень пакетов для каждого ноутбука, используя Library Manager.

Менеджер библиотек в Datalore
Менеджер библиотек в Datalore

Управление вычислительными ресурсами

Вы можете подключить любые используемые вами вычислительные ресурсы и сделать их доступными для пользователей через интерфейс Datalore. Более того, вы можете настроить внутренние перспективы, чтобы контролировать совместное использование ресурсов членами вашей команды.

Подключение данных

Мы интегрировали в Datalore собственное персистентное хранилище, дающее быстрый доступ к ноутбукам и сведеньям. В настоящий момент вы можете подключиться к любой базе данных из Python-кода, и в ближайшем будущем мы также планируем добавить возможность работать с базами через интерфейс.

Datalore поддерживает установку бакетов AWS S3, а логины и пароли, вы можете безопасно хранить в секретных переменных.

Создайте общую экосистему для работы

В Datalore работа команд осуществляется в вокрспейсах — общих пространствах для данных, настроек среды и ноутбуков. Воркспейсы снижают опасность того, что сотрудники оставят или потеряют свою работу на локальных машинах, что является безусловным плюсом для компаний. Также они облегчают сотрудникам совместную работу над проектами и позволяют переиспользовать предыдущие наработки.

Вы можете поделиться ноутбуком или целым воркспейсом всего за несколько кликов: для этого настройте права доступа и пригласите коллег по ссылке или через электронную почту. Настройки окружения, данные и другие вложения автоматически станут доступны приглашенным. А командная работа будет происходить в реальном времени, не выходя за пределы вашей приватной сети.

Совместный доступ к Jupyter-ноутбукам в Datalore
Совместный доступ к Jupyter-ноутбукам в Datalore

Чтобы поделиться результатами с коллегами не технического профиля, вы можете свернуть ячейки кода, опубликовать статическую копию ноутбука и поделиться отчетом с помощью ссылки. Коллеги затем смогут истолковать любую ячейку и поделиться своим мнением.

Мы интегрировали в Datalore систему контроля версий, чтобы отслеживать прогресс и при потребности отменять изменения. Вы можете создавать контрольные точки, просматривать различия между версиями и возвращаться к предыдущим состояниям в любое время. Мы не храним историю аутпутов ноутбуков, благодаря чему вам будет легче просматривать изменения в коде.

Улучшите продуктивность написания кода

Datalore — это платформа, ориентированная на работу с ноутбуками. Наша основная цель — помочь специалистам Data Science работать с кодом более продуктивно.

Мы интегрировали в Datalore возможности анализа кода из PyCharm. Они включают автодополнение кода, подсказки из документации, рефакторинги и быстрые исправления. Это оказывает поддержку писать более качественный код с меньшей когнитивной нагрузкой, позволяя сосредоточиться на достижении бизнес-результатов.

Анализ кода в Datalore
Анализ кода в Datalore

Чтобы вы не тратили много времени на написание шаблонного кода для визуализаций, мы добавили виджет автоматического создания графиков для Pandas DataFrames. Он оказывает поддержку быстро выявлять тенденции в данных и генерирует шаблоны кода для дальнейшей кастомизации.

Автоматическая генерация графиков в Datalore
Автоматическая генерация графиков в Datalore

Попробуйте Datalore в своей команде

30-дневная бесплатная пробная версия и возможности по продлению

Ваша команда может попробовать Datalore Enterprise бесплатно в течение 30 дней. В процессе установки мы будем на связи и ответим на любые ваши вопросы.

После пробного периода вы сможете прикупить платную подписку на Datalore по цене $125 $ за пользователя в месяц. В эту стоимость входит приоритетная поддержка для корпоративных клиентов и возможность напрямую влиять на развитие продукта. Мы регулярно встречаемся с нашими первыми пользователями и следим за тем, как проходит интеграция Datalore в их процессы. 

Чтобы запросить пробную версию и задать любые вопросы, свяжитесь с нами либо запишитесь на встречу с нашей командой.

  • Запросить пробную версию: datalore-enterprise@jetbrains.com

  • Забронировать демо: https://calendly.com/d/nqdw-5n63/datalore-enterprise-demo

Технические…



Источник Хабр