测试
MLOps和IT的KNIME
使用中央平台安全地扩展分析
探索成功案例
为什么KNIME用于MLOps和IT
从单个位置安全部署和监控模型
在部署工作流之前对其进行验证。 监控已部署工作流的结果，并对其进行更新以适应不断变化的数据。 创建可以触发的培训工作流，以重新培训生产模型。 使用捕获流程每个状态的日志来监控模型产品电离。
确保遵守最佳实践
将最佳实践注入自动化或半自动化流程，以测试、验证、部署和监控模型，并减少管理员的手动工作。 获得一个用于分离开发、测试和生产环境的框架。 使用相同的框架定义和定制测试、验证和部署，并监控生产以定义质量度量。
满足企业需求，同时确保数据安全和治理
通过集中的访问控制、用户权限管理和加密，及时访问数据，同时降低风险。 确保版本控制、元数据映射、自动文档、日志记录和监控的可再现性。 通过回滚和围绕工作流的细粒度权限避免意外更改。
规模化安全生产
支持无限数量的用户，运行任意数量的模型，然后使用 KNIME商业中心 . 使团队能够独立并在IT设置参数内管理其资源。 在保持集中控制的同时，以最小的IT负担获得高扩展性。
社区驱动的创新
使用开源方法集成所有流行的ML库和300多个数据源。 通过可扩展的平台避免供应商锁定并适应不断变化的业务需求。
