job analytics feature

[Release] ProActive Workflows & Scheduling 10.0.0 est disponible pour téléchargement et essai en ligne

Principales fonctionnalités disponibles dans la nouvelle version :

Nouveau portail Job Analytics
Nouveaux algorithmes AutoML implementés avec des workflows ouverts
Intégration de Tensorboard et Jupyter avec ProActive Kernel
Portail d’ordonnancement basé sur les événements Cloud Watch
Nouvelle version du portail Automation
Prise en charge étendue de la politique dynamique sur Azure, AWS, GCP
Job planner avec visualisation de Gantt améliorée

Release notes

Scheduler

  • Possibilité de tuer l’arbre de processus démarré par une tâche en mode non-fork
  • Filtres de jobs et de tâches pour une meilleure gestion des longues listes

Resource Manager

  • Nouvelle métrique pour les nœuds nécessaires
  • Possibilité de travailler en intranet
  • Plus d’informations disponibles dans l’historique des nœuds

Proactive Cloud Watch

  • Détection d’événements complexes déclenchant des actions définies par l’utilisateur selon des règles prédéfinies
  • Plus de règles pour différents cas d’utilisation
  • UX améliorée dans le portail Cloud Watch

Job Analytics

  • Nouveau portail pour les Job Analytics
  • Suivi des workflows exécutés avec leurs variables d’entrée et leurs résultats

Infrastructures

  • Infrastructure Windows Azure Scale Set récupérable
  • Nouvelle infrastructure AWS Autoscaling
  • Politiques statique et dynamique pour la nouvelle infrastructure Google Cloud
  • Politique dynamique pour l’infrastructure Openstack
  • Politique dynamique pour l’infrastructure AWS

Studio

  • Shortcuts pour ajouter des workflows à n’importe quel bucket dans le Studio
  • Possibilité de copier une tâche d’un workflow à un autre
  • Annulation d’un raccourci avec CTRL+Z

Job planner

  • Visualisation Gantt améliorée
  • Gestion des erreurs améliorée pour les ressources supprimées d’une association

Machine learning

  • Différentes variantes d’AutoML pour l’optimisation des hyperparamètres
  • Intégration de Tensorboard pour une visualisation en temps réel
  • Connecteur de visualisation des données pour Tableau
  • Optimisation des pipelines d’apprentissage automatique adaptatif à l’aide d’AutoML
  • Améliorer l’explicabilité du modèle pour comprendre son comportement global ou les prédictions spécifiques
  • Intégration de Jupyter avec ProActive Kernel

Catalogue

  • Affichage des dépendances directes pour les objets du catalogue (objets parents et enfants)
  • Generation d’un rapport en pdf pour les call graphs

Documentation

Autres améliorations

  • Amélioration des tâches SQL pour les connecteurs de base de données et mise à jour des connecteurs de fichiers
  • ProActive Identity and Access Management (IAM) amélioré
  • Temps de démarrage amélioré pour Jetty Server embarqué
Pour essayer, connectez-vous ou créez un compte

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Published on July 12, 2019