이 문서에서는 Cloud Pak for Data 4.6의 Watson Studio에서 데이터 과학자를 위한 코드 경험에 대한 개요를 제공합니다. 새롭게 개선된 VS Code Desktop 통합, JupyterLab 및 RStudio 통합을 다룹니다. VS Code 데스크탑 통합을 통해 데이터 과학자는 친숙한 IDE를 사용하여 Cloud Pak for Data 클러스터에서 실행되는 코드를 실행하고 디버그할 수 있습니다. 이렇게 하면 내장 도구를 사용할 때와 같이 Cloud Pak for Data에 정의된 권한 및 개인정보 보호 규칙이 적용됩니다. VS Code용 새 Watson Studio 확장을 통해 Cloud Pak for Data 프로젝트 내에서 Python 런타임 환경에 쉽게 연결할 수 있는 방법을 보여줍니다. 프로젝트 컨텍스트에서 데이터에 안전하게 액세스하여 코드를 개발하고 실행하는 방법을 설명합니다.

Cloud Pak for Data의 코드 경험

Cloud Pak for Data의 Watson Studio를 통해 프로젝트와 통합된 다양한 도구 및 IDE를 지원합니다. 데이터 과학자는 다양한 라이브러리를 사용하여 Python 및 R로 작업할 수 있습니다. Watson Studio 라이브러리는 프로젝트의 데이터 연결 및 자산에 대한 액세스를 제공합니다. 또한 모델 또는 데이터 자산을 프로젝트에 저장할 수 있고 공간 및 카탈로그에 대한 액세스를 제공합니다. 다음 다이어그램은 Cloud Pak for Data에서 Git 기반 프로젝트와 함께 IDE를 사용하기 위한 옵션을 보여줍니다.

Watson Studio의 JupyterLab 및 RStudio를 통해 사용자는 Git 기반 프로젝트의 코드에 대해 협업할 수 있습니다. 사용자별 환경과 프로젝트의 Git Repo 간에 푸시/풀을 통해 코드를 교환합니다. 또한 데스크톱에서 VS Code, PyCharm, JupyterLab 등을 사용하여 프로젝트의 Git 저장소에 코드를 제공할 수 있습니다.

Cloud Pak for Data 4.6의 새로운 기능으로 VS Code용 Watson Studio Extension을 제공합니다. 이를 통해 VS Code 데스크탑을 UI로 사용하여 Cloud Pak for Data 클러스터의 프로젝트에서 Python 런타임 환경 내에서 코드를 실행하고 디버그할 수 있습니다. 이를 통해 해당 컨텍스트에서 컴퓨팅 및 데이터에 대한 보안 액세스를 사용할 수 있습니다. 내장 도구를 사용할 때와 마찬가지로 Cloud Pak for Data 내에서 정의된 권한, 마스킹, 개인 정보 보호 규칙 등이 적용됩니다.

데이터 과학자는 프로젝트와 연결된 Git 리포지토리를 통해 코드를 릴리스할 수 있습니다. 운영 직원 또는 CI/CD 파이프라인이 사용할 릴리스 태그를 생성할 수 있습니다. 소비자는 저장소에서 릴리스 태그에 대한 코드를 추출할 수 있습니다. 이를 코드 패키지로 Cloud Pak for Data의 공간으로 가져오고 코드를 작업 또는 배포로 실행할 수 있습니다. 또는 적합하다고 판단되는 다른 곳에서 코드를 배포하고 사용할 수 있습니다.

노트북

데이터 과학자는 노트북을 사용하여 데이터를 준비 및 분석하고, 모델을 훈련 및 평가하고, 결과를 시각화할 수 있습니다. 노트북은 Python 또는 R 코드가 있는 일련의 코드 셀, 결과를 위한 출력 셀 및 설명을 위한 마크업 셀로 구성됩니다.

주피터랩

많은 파일 및/또는 노트북을 사용하여 더 많은 양의 Python 코드를 개발하기 위해 Watson Studio는 JupyterLab IDE를 포함합니다. 프로젝트 컨텍스트에서 코드 관리를 위해 프로젝트의 Git 저장소와 통합됩니다. 다음 화면은 프로젝트의 JupyterLab에 있는 노트북을 보여줍니다. 노트북에는 프로젝트의 데이터 자산에 액세스하고 표시하기 위해 사이드 바에서 Insert-to-Code로 생성된 코드가 포함되어 있습니다.

고객은 사용자 정의 이미지를 생성하여 Cloud Pak for Data에서 JupyterLab을 확장할 수 있습니다. Watson Studio JupyterLab/Python 기본 이미지에서 파생되며 필요에 따라 JupyterLab 확장을 추가할 수 있습니다.

VS 코드

VS Code는 디버깅, 코드 완성 및 많은 유용한 확장을 통해 Python 개발을 지원합니다. Git 통합을 통해 VS Code에서 Cloud Pak for Data의 Git 기반 프로젝트로 코드를 개발하고 기여할 수 있습니다.

새로운 VS Code용 Watson Studio Extension을 사용하면 Cloud Pak for Data의 Git 기반 프로젝트에서 Python 런타임 환경에 연결할 수도 있습니다. 사용자 데스크탑에서 Cloud Pak for Data 클러스터로 보안 HTTPS 연결을 생성합니다. 사용자는 친숙한 VS Code IDE에서 작업할 수 있습니다. 해당 UI에서 Cloud Pak for Data의 Python 런타임 환경(예: CPU, GPU, Spark, 사용자 정의 환경)에서 코드를 실행하고 디버그할 수 있습니다. 해당 컨텍스트에서 실행되는 코드는 Watson Studio 프로젝트 라이브러리를 사용하여 프로젝트 내의 자산 및 데이터 연결에 액세스할 수 있습니다. 필요한 경우 대량의 컴퓨팅 및 메모리와 함께 런타임 환경 구성을 사용할 수 있습니다.

사용자의 코드는 Cloud Pak for Data의 프로젝트에 있는 Python 런타임 환경 컨텍스트에서 실행되기 때문에 Cloud Pak for Data에 정의된 모든 권한, 마스킹, 개인 정보 보호 규칙 등이 적용됩니다.

사용자는 Cloud Pak for Data 클러스터에서 Watson Studio Extension for VS Code를 다운로드하고 VS Code 확장 설치 UI를 통해 설치할 수 있습니다.

사용자는 Cloud Pak for Data 클러스터 URL, 개인 API 키 등으로 Watson Studio 확장을 구성해야 합니다.

이제 Watson Studio Extension을 통해 사용자는 액세스 권한이 있는 모든 Git 프로젝트에서 새로운 또는 실행 중인 Python 런타임 환경에 연결할 수 있습니다. 사용자는 사용할 프로젝트와 Python 런타임 환경 정의 또는 실행 중인 Python 런타임 환경을 선택합니다.

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사용자는 Cloud Pak for Data 클러스터에 있는 프로젝트의 해당 런타임 환경에서 직접 Python 코드를 개발, 실행 및 디버그할 수 있습니다. 다음 그림은 Db2에 대한 Cloud Pak for Data 연결을 통해 데이터에 액세스하여 프로젝트 컨텍스트에서 실행되는 디버깅 Python 코드를 보여줍니다. 마찬가지로 Cloud Pak for Data가 지원하는 다른 많은 데이터 소스에서 모든 데이터에 액세스할 수 있습니다. 사용자는 프로젝트의 Git 리포지토리에 코드를 커밋하고 푸시하여 프로젝트 멤버와 공동 작업하고 배포할 수 있는 코드를 만들 수 있습니다.

위의 내용은 다른 VS Code 확장과 함께 작동합니다. 예를 들어 개발자는 Cloud Pak for Data의 Python 런타임 환경에서 실행되는 코드를 개발하는 맥락에서 GitHub Copilot을 사용할 수 있습니다.

결론

프로젝트의 Python 런타임 환경과 VS Code 데스크톱 통합은 Cloud Pak for Data의 코드 환경에 핵심 요소를 추가합니다. Cloud Pak for Data에 있는 프로젝트의 보안 컨텍스트에서 코드 실행 및 디버그 기능을 갖춘 최고의 Python용 IDE로서 최고의 VS Code를 결합합니다.

우리는 모든 사람이 시도해 보고 귀하의 생각을 알려주도록 권장합니다.

Cloud Pak for Data 4.6 Docs: VS Code용 Watson Studio 확장

https://www.ibm.com/docs/en/cloud-paks/cp-data/4.6.x?topic=models-visual-studio-code