Heimdall

Heimdall は、データ準備とモデルのデプロイをつなぐ、ブラウザベースのクラウドデータ・機械学習プラットフォームです。チームは CSV ファイル、データベーステーブル、データウェアハウスのスナップショット、非構造化アーカイブを Lake に取り込み、ブロンズ、シルバー、ゴールドの各段階で整理した後、同じカタログを Lab またはノーコードのモデリング製品で利用できます。Lab は pandas と一般的なグラフ作成ライブラリを備えた Python ノートブックを提供します。一方、ML は分類と回帰、Forecast は時系列モデルの構築、Loop はフィードバックから学習するモデルに対応します。学習済みモデルは REST API として公開でき、同じワークスペース内で監視できます。小規模なチームにとって、この一貫した流れは、ストレージ、ノートブック、学習システム、モデルサーバー間で日常的に行うデータ移動の多くを不要にできます。一方、評価前に明確に公開された容量制限、幅広い連携保証、または詳細な企業向け管理機能を必要とする購入者にはあまり適していません。利用可能な製品資料には、これらの詳細が記載されていないためです。