कनेक्ट और खोज
- Source
- QueryExecution
- SavedQuery
परियोजना-दायरे वाले Sources और अपरिवर्तनीय फ़ाइलें सीमित मेटाडेटा, पूर्वावलोकन तथा केवल-पठन अन्वेषण पथों में प्रवेश करते हैं।
डेटा संचालन का अन्वेषण करेंशासित डेटा संचालन & Assurance
कच्चे डेटा से साक्ष्य-समर्थित निर्णय तक।
advanexus विभिन्न स्रोतों, फ़ाइलों, गुणवत्ता नियंत्रणों, संस्करणबद्ध डेटा परिसंपत्तियों, नियंत्रित विश्लेषण और पृथक Python कार्य को टेनेंट तथा परियोजना के दायरे वाले एक संचालन मॉडल में जोड़ता है। Assurance मौजूदा डेटा परिवेश को बदले बिना समर्थित चरणों को अनुमति-सचेत परिचालन कथा में जोड़ता है।
- विषम स्रोत
- संस्करण डेटा परिसंपत्तियां
- अनुमति-सचेत निष्पादन
- साक्ष्य-लिंक्ड ऑपरेशन
एक अन्य गोदाम, शेड्यूलर, सूची, BI उपकरण या नोटबुक नहीं। उनमें एक नियंत्रित ऑपरेटिंग मॉडल।
स्रोत से साक्ष्य-समर्थित परिणाम तक नियंत्रित मार्ग
Assurance का दायरा
ज्ञात परिणाम
साक्ष्य की शक्ति स्रोत की क्षमता के अनुरूप रहती है।
Assurance का दायरा
- अभिनेता
- Tenant / Project
- संस्करण
- नीति
- अनुमति / RLS
- रन
- आउटकम
- अखंडता
सिंथेटिक परिदृश्य · सार्वजनिक क्षमता सीमाएं नीचे विस्तृत हैं।
Source / फ़ाइल
सिंथेटिक परिदृश्य · सार्वजनिक क्षमता सीमाएं नीचे विस्तृत हैं।
एक दृष्टिकोण में मंच
पूरे रास्ते को देखें। फिर निर्णय की आवश्यकता के रूप में गहरी जाएं।
देखें कि Advanexus किस तरह विषम स्रोतों, नियंत्रित प्रसंस्करण, गुणवत्ता, विश्लेषण, Python कार्य, वितरण और Assurance को स्रोत से साक्ष्य तक जोड़ता है। किसी चरण को चुनने के लिए अवलोकन का उपयोग करें, फिर नीचे दर्ज सटीक क्षमताओं, नियंत्रणों और सीमाओं का अन्वेषण करें। कार्यान्वित समर्थन के लिए वर्तमान क्षमता अनुबंध ही प्रामाणिक स्रोत है।
वर्तमान क्षमता स्थिति देखें
आपका तकनीकी परिवेश निष्पादन कर सकता है। क्या वह परिणाम को समझा और सिद्ध भी कर सकता है?
एक महत्वपूर्ण संख्या डेटाबेस, फ़ाइलों, SQL, परिवर्तन, गुणवत्ता नियम, डैशबोर्ड, नोटबुक और टिकट को पार कर सकती है, इससे पहले कि कोई भी उस पर काम करता है। प्रत्येक हाथ से बंद, स्वामित्व, संस्करण, अनुमति संदर्भ, रिट्रीज़ और सहायक सबूत अलग प्रणालियों में विभाजित हो सकते हैं।
टीमों के बीच स्वामित्व खो जाता है।
गुणवत्ता का मूल्यांकन किया गया रन से अलग हो जाता है।
अनुमति और RLS संदर्भ वितरण से गायब हो जाता है।
पुनः प्रयास और आंशिक सफलता एक अंतिम लेबल में पतन।
संबद्ध संचालन मॉडल
एक कनेक्टेड प्लेटफॉर्म, डिस्कनेक्टेड फीचर्स का संग्रह नहीं है।
छह क्षमता वाले विमान अनुमोदित इनपुट से नियंत्रित परिणामों तक काम करते हैं। प्रत्येक विमान में एक स्पष्ट इनपुट, कैनोनिकल मालिक और आउटपुट होता है; अगले विमान एक निहित हाथ से बंद होने के बजाय एक नियंत्रित संदर्भ का उपभोग करता है।
-
-
निर्माण और मान्य
- FileVersion
- TableVersion
- QualityRun
- PipelineRun
निर्दिष्ट इनपुट अपरिवर्तनीय प्रबंधित-योग्य संस्करण बन जाते हैं; QualityRuns और PipelineRuns अपने स्वयं के परिणामों को बनाए रखते हैं।
गुणवत्ता नियंत्रण का अन्वेषण करें -
गोवर्धन और विश्लेषण
- DatasetVersion
- ReportVersion
- AnalyticsRun
DatasetVersion एक स्वीकृत डेटा अनुबंध की आपूर्ति करता है; ReportVersion और AnalyticsRun विश्लेषणात्मक इरादे और निष्पादन संदर्भ को संरक्षित करता है।
नियंत्रित विश्लेषण का अन्वेषण करें -
Python के साथ विस्तार
- NotebookVersion
- Environment
- CellRun
ज्ञात नोटबुक संशोधन और अपरिवर्तनीय Environment नियंत्रित CellRuns को परियोजना-दायरे वाले रनटाइम से बाँधते हैं।
अन्वेषण ANPy -
समझें और ऑर्केस्ट्रेट करें
- Session
- Turn
- ModelRun
- Action
Intelligence केवल पंजीकृत और नीति-जाँची कार्रवाइयों को समझाने, प्रस्तावित करने तथा आह्वान करने के लिए सर्वर-स्वामित्व वाले संदर्भ का उपयोग करता है।
अन्वेषण Intelligence -
संचालन और साबित करना
- Finding
- Case
- IntegrityRun
- EvidencePackage
Assurance समर्थित कैनोनिकल साक्ष्य को सीमित जाँच, अखंडता और पैकेज कार्यप्रवाहों में प्रक्षेपित करता है।
अन्वेषण Assurance
Advanexus Assurance
इसके पीछे के सबूतों के लिए किसी भी समर्थित परिणाम से।
Advanexus Assurance अनुमत अभिनेताओं, दायरों, संस्करणों, रन, संबंधों, निष्कर्षों और कलाकृतियों को अनुमति-सचेत, टेनेंट-व्यापी परिचालन कथा में जोड़ता है। यह इतिहास गढ़े बिना सत्यापित, असत्यापित, लंबित, विरासती और अनुपलब्ध साक्ष्य को अलग रखता है।
निवेश
Evidence Explorer, Entity 360, User 360, Execution Story और सीमित Evidence Graph संकेत से आधारभूत रिकॉर्ड तक ले जाते हैं।
मूल्यांकन
स्पष्ट पुनरुत्पादनीयता मानदंड और स्रोत-सचेत अखंडता साक्ष्य की शक्ति तथा साक्ष्य अंतराल दोनों दिखाते हैं।
अधिनियम और पैकेज
खोज, मामले और अनुमति की जांच की गई साक्ष्य पैकेज नियंत्रित मानव और निर्यात कार्यप्रवाह को संरक्षित करते हैं।
AI उसी अनुमतियों, नीतियों और सबूत मॉडल के अंदर काम करता है।
Advanexus Intelligence स्वामी-निजी लक्ष्यों और टर्न को सुरक्षित रखता है, जबकि सर्वर पर अभिनेता, टेनेंट, परियोजना, अनुमति, RLS और ऑब्जेक्ट संदर्भ का पुनर्निर्माण करता है। मॉडल समझा या प्रस्तावित कर सकता है; नियतात्मक सेवाएँ सत्यापन करती हैं; नीति और लोग पंजीकृत अवस्था-बदलने वाली कार्रवाइयों को अधिकृत करते हैं; कैनोनिकल परिणाम और साक्ष्य बताते हैं कि वास्तव में क्या हुआ।
गोल → ग्राउंडेड संदर्भ → प्रस्ताव → वैधता → पुष्टिकरण या अनुमोदन → पंजीकृत कार्रवाई → साक्ष्य
कृत्रिम परिदृश्य
एक महत्वपूर्ण रिपोर्टिंग प्रवाह। एक जुड़े परिचालन कहानी।
नीचे कृत्रिम प्रदर्शित यात्रा एक ऑपरेटर यात्रा है, एक स्वचालित वर्कफ़्लो नहीं है। प्रत्येक दिखाया गया हैंड-ऑफ एक अलग शासित निर्णय है और पिछले मॉड्यूल द्वारा उत्पादित कैनोनिकल रन या संस्करण संदर्भ रखता है।
परियोजना-दायरे वाला Source या अपरिवर्तनीय FileVersion पहचान, दायरा और सटीक इनपुट संदर्भ स्थापित करता है।
- इनपुट रजिस्टर
परियोजना-दायरे वाला Source या अपरिवर्तनीय FileVersion पहचान, दायरा और सटीक इनपुट संदर्भ स्थापित करता है।
- निरीक्षण और प्रकाशन
सीमित प्रीफ्लाइट सामग्री को मान्य करता है; एक सफल रूपांतर एक स्थिर Sandbox उपनाम के पीछे एक नए इम्यूटेबल टेबल संस्करण को बढ़ावा देता है।
- गुणवत्ता गेट लागू करें
समर्थित अभिकथन अपना QualityRun और सीमित विफलता निष्कर्ष बनाता है; केवल पूर्वावलोकन संरक्षित साक्ष्य नहीं है।
- स्वीकार करना DatasetVersion
SQL, स्रोत वंशावली, कॉलम और Dataset-स्वामित्व वाला मेटाडेटा स्पष्ट पदोन्नति के बाद अपरिवर्तनीय डेटा-अनुबंध संस्करण बनते हैं।
- ReportVersion सहेजें और निष्पादित करें
एक सटीक DatasetVersion बंधन, सर्वर के स्वामित्व वाली RLS और रनटाइम फिल्टर नैदानिक और कलाकृतियों के साथ एक अलग AnalyticsRun का उत्पादन करते हैं।
- जारी रखें ANPy जब आवश्यक हो
सहेजा गया नोटबुक संशोधन और तैयार अपरिवर्तनीय परिवेश नियंत्रित Python सेल को बाँधते हैं; यह चरण वैकल्पिक है, न कि कोई अंतर्निहित रिपोर्ट कार्रवाई।
- निवेश और पैकेज
Assurance अनुमानित कैनोनिकल संदर्भों का अनुसरण करता है, लापता लिंक को उजागर करता है और एक अधिकृत उपयोगकर्ता को एक बाध्य तकनीकी Evidence Package का अनुरोध करने देता है।
सफलता विशिष्ट बनी हुई है
प्रत्येक पूरा मॉड्यूल अपने टर्मिनल स्टेट, पहचान और आउटपुट को बरकरार रखता है; अगली स्क्रीन से पूरा नहीं होता है।
आंशिक
कोई रिपोर्ट बाइंडिंग, डैशबोर्ड विजेट, स्थानांतरण या Master चरण दूसरे के विफल होने पर भी सफल हो सकता है; प्लेटफ़ॉर्म दोनों परिणाम सुरक्षित रखता है।
विफलता कार्रवाई योग्य बनी हुई है
निदान, रिट्रीज़, सहसंबंध और साक्ष्य अंतराल यह दावा किए बिना दिखाई देते हैं कि प्रत्येक प्रयास किए गए ऑपरेशन को वापस घुमाया जा सकता है।
मौजूदा तकनीकी परिवेश के साथ कार्य करता है
उन उपकरणों का उपयोग करें जिन्हें आप पहले से ही विश्वास करते हैं। उन नियंत्रण को जोड़ें जिन्हें वे साझा नहीं करते हैं।
Advanexus अपनी सीमाओं में जिम्मेदारी और सबूतों को जोड़कर स्थापित प्रणालियों का पूरक है। यह मंच की एक विशेषता के रूप में हर पड़ोसी श्रेणी को फिर से लेबल नहीं करता है।
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वेयरहाउस या लेकहाउस
- यह क्या अच्छी तरह करता है
- भंडारण और गणना
- advanexus पूरे तकनीकी परिवेश में क्या जोड़ता है
- समर्थित उपयोग के आसपास क्रॉस-सिस्टम गुंजाइश, नियंत्रण और सबूत।
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ऑर्केस्ट्रेटर
- यह क्या अच्छी तरह करता है
- अनुसूची और निर्भरता
- advanexus पूरे तकनीकी परिवेश में क्या जोड़ता है
- व्यापार संदर्भ, संस्करण, गुणवत्ता, अनुमोदन और सबूत।
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कैटलॉग या शासन उपकरण
- यह क्या अच्छी तरह करता है
- मेटाडाटा और स्वामित्व
- advanexus पूरे तकनीकी परिवेश में क्या जोड़ता है
- रनटाइम प्रवर्तन और निष्पादन-लिंक्ड परिणाम।
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अवलोकन
- यह क्या अच्छी तरह करता है
- जांच और निदान
- advanexus पूरे तकनीकी परिवेश में क्या जोड़ता है
- निवारक नियंत्रण, औपचारिक निष्कर्ष, मामलों और सबूत वितरण।
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BI या नोटबुक
- यह क्या अच्छी तरह करता है
- विश्लेषण और प्रस्तुति
- advanexus पूरे तकनीकी परिवेश में क्या जोड़ता है
- शासित इनपुट, संस्करण, अनुमति, परिणाम और सबूत संदर्भ।
विषम प्रणाली। स्पष्ट क्षमताओं।
आठ क्षमता समूहों के सत्रह कनेक्टर अनुबंध केवल वे कार्य उजागर करते हैं जिन्हें कोई स्रोत सुरक्षित रूप से समर्थित कर सकता है। खोज, पूर्वावलोकन, क्वेरी, स्थानांतरण, लेखन, विलोपन, गुणवत्ता और प्रत्यक्ष Analytics उपलब्धता स्रोत, ड्राइवर तथा तैनाती के अनुसार बदलती है।
- रिलेशनल - PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL सर्वर, Oracle और Db2
- वेयरहाउस - SAP HANA, Snowflake और Databricks SQL
- कुंजी मान - DynamoDB और Redis
- दस्तावेज़ और व्यापक कॉलम - MongoDB और Cassandra
- खोज - Elasticsearch और OpenSearch
- ग्राफ और एंटरप्राइज़ SaaS — Neo4j और Salesforce
प्लेटफ़ॉर्म के मार्ग
उत्तरदायित्व या परिचालन संदर्भ द्वारा पथ चुनें।
समान साक्ष्य अनुबंध विभिन्न सवालों का जवाब देते हैं। रोल्स निर्णय के साथ शुरू होते हैं, वे अपने स्वयं के होते हैं; उद्योग प्रवाह और नियंत्रण सीमा के साथ शुरू होते हैं।
कार्यकारी और जोखिम नेतृत्व
नियंत्रण कवरेज, परिणाम प्रवृत्तियों और अनसुलझ सबूत अंतराल को एक विश्वास स्कोर में परिचालन विस्तार के बिना देखें।
डेटा इंजीनियरिंग और प्लेटफॉर्म टीमों
सटीक संस्करणों और विफलता की स्थिति को संरक्षित करते समय रन कनेक्ट, निरीक्षण, रूपांतरण, मान्य और संचालित करते हैं।
विश्लेषण और डेटा विज्ञान
DatasetVersion, पिन ReportVersions स्वीकार करें, AnalyticsRuns का निरीक्षण करें और उपयुक्त होने पर नियंत्रित Python जारी रखें।
लेखा परीक्षा, अनुपालन और जांच
एक परिणाम या संकेत से गुंजाइश की घटनाओं, संस्थाओं, संबंधों, अखंडता और अधिकृत साक्ष्य संकुल में ले जाएँ।
विनियमित और सार्वजनिक सेवाएं
रिपोर्टिंग, विनिमय और समीक्षा दायित्वों के साथ शुरू करें जहां अनुमति, गुणवत्ता, संस्करण और सबूत संदर्भ अलग नहीं किया जा सकता है।
डाटा आधुनिकीकरण कार्यक्रम
पहले की आवश्यकता को बदलने के बजाय मौजूदा प्रणालियों के आसपास स्पष्ट हैंड-ऑफ और स्वीकृति का परिचय दें।
ट्रस्ट एक उत्पाद व्यवहार है, विपणन बिल्ला नहीं है।
सर्वर-स्वामित्व वाला दायरा, Tenant और Project सीमाएँ, स्पष्ट संस्करण, स्रोत-सचेत अखंडता, सीमित कार्य और दृश्यमान क्षमता स्थिति विश्वास को अनुमानित नहीं, निरीक्षण योग्य बनाते हैं। पहचान सत्र, SAML नीति, RLS, संवेदनशील डेटा प्रबंधन और तैनाती स्वीकृति अपनी सटीक सीमाएँ बनाए रखते हैं।
स्कोप
Tenant और Project संदर्भ सर्वर पर निर्धारित किए जाते हैं और संरक्षित सीमाओं पर पुनः सत्यापित होते हैं।
संस्करण और निष्पादन
अपरिवर्तनीय अनुबंध और जारी रखा रन राज्य का निरीक्षण करने योग्य बनाते हैं; परिवर्तनीय परिभाषाओं और लाइव पंक्तियों को स्पष्ट रूप से पहचाना जाता है।
प्रमाण और अखंडता
कैनोनिकल स्रोत की शक्ति अखंडता स्थिति निर्धारित करती है; केवल प्रक्षेपण की उपस्थिति असमर्थित साक्ष्य को कभी सत्यापित नहीं बनाती।
तैनाती
प्रोडक्शन साइन-ऑफ एक सटीक संशोधन, अपरिवर्तनीय छवियों, लक्ष्य अवसंरचना और रिकॉर्ड स्वीकृति से संबंधित है - एक वेबसाइट बैज नहीं।
advanexus देखें
सार्वजनिक Advanexus प्रणाली का एक संबद्ध मानचित्र।
अपना संदर्भ खोए बिना प्लेटफ़ॉर्म क्षमता से परिचालन परिणाम, विश्वास सीमा और व्यावहारिक मार्गदर्शन तक जाएँ।
अगला चरण
एक महत्वपूर्ण डेटा प्रवाह लाओ। एक नियंत्रित ऑपरेटिंग मॉडल के साथ छोड़ दें।
सिस्टम, नियमों, मालिकों, वितरण दायित्वों और सबूत आवश्यकताओं के साथ शुरू होता है जो सबसे ज्यादा मायने रखता है। पहली बातचीत परिचालन वास्तविकता के बारे में है, न कि एक सामान्य फीचर टूर।
एक महत्वपूर्ण प्रवाह चर्चा