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KNIME Analytics Platform
KNIME Analytics Platform®是面向數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新的開源解決方案，可幫助您發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的潛力，挖掘新鮮見解或預(yù)測新的未來。
KNIME由康斯坦茨大學(xué)的軟件工程師們研發(fā)，與其它BI工具不同的是，KNIME是開源的。用戶只需下載、安裝和運(yùn)行，即可進(jìn)行免試。我們的企業(yè)級開源平臺部署速度快，易于擴(kuò)展和可以直觀地學(xué)習(xí)。
KNIME Analytics Platform擁有超過1500個模塊，數(shù)百個可立即運(yùn)行實(shí)例，全面的集成工具，以及算法，是所有數(shù)據(jù)科學(xué)家的理想工具箱。
開放源代碼？是的，KNIME堅(jiān)信該平臺需要開源且“免費(fèi)”。KNIME平臺深受用戶的好評，它提供的模塊化與便利的操作環(huán)境，可以用直觀的方式整合，轉(zhuǎn)換，分析大量的數(shù)據(jù)。在生命科學(xué)領(lǐng)域中，KNIME已經(jīng)成為整合眾多第三方軟件不可或缺的工作流。
KNIME Server
KNIME Server旨在幫助團(tuán)隊(duì)更好的一起工作。從小團(tuán)體到性的公司，KNIME Server將KNIMI分析平臺的強(qiáng)大功能和靈活性將個人數(shù)據(jù)科學(xué)家與其它同事連接。它提供各種協(xié)作，部署和自動化功能，為您提供更多自由和靈活性。
KNIME擴(kuò)展KNIME Extensions and KNIME Supported Extensions
KNIME的擴(kuò)展中都了的開源項(xiàng)目。KNIME的擴(kuò)展將眾多開源項(xiàng)目到KNIME Analytics Platform中。它們主要由KNIME團(tuán)隊(duì)維護(hù)。
KNIME Analytics Platform 4.2現(xiàn)在可用！
KNIME Anaiytics Platform 4.2和KNIME Server 4.11.0的發(fā)布為提供了解決重大數(shù)據(jù)科學(xué)難題的新功能，并為單個KNIME用戶提供了協(xié)作，訪問更多數(shù)據(jù)源和混合多項(xiàng)工具的功能。
新功能
KNIME啟動了執(zhí)行部署，元數(shù)據(jù)映射和引導(dǎo)式分析 — 以一種方式解決了四個主要的問題。
綜合部署
KNIME Itegrated Deployment可以將選定的模型移動，而且可以將整個數(shù)據(jù)模型準(zhǔn)備過程，自動地轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)中。這一樣可以在生產(chǎn)中進(jìn)行連續(xù)，并且再部署過程中可以節(jié)省大量時間，并減少了出錯的?，F(xiàn)在，捕獲和寫入工作流節(jié)點(diǎn)可以在KNIME Analytics Platform中使用，生產(chǎn)工作流可以部署在KNIME Server上。KNIME Hub上提供了用于ML和持續(xù)部署的新藍(lán)圖工作流。
彈性和混合執(zhí)行
彈性執(zhí)行和混合執(zhí)行利用基礎(chǔ)架構(gòu)的選擇，同時動態(tài)地涵蓋高需求時期。通過啟動的即付（PAYG）執(zhí)行程序，而全年維護(hù)硬件，從而降低了成本。KNIME執(zhí)行程序組和保留是KNIME Server中的新功能。KNIME Server現(xiàn)在可以作為自帶（BYOL）在AWS市場上購買，而AWS Auto Scaling也可以與KNIME一起以現(xiàn)收現(xiàn)付方式使用。
元數(shù)據(jù)映射
新的元數(shù)據(jù)映射與工作流程使用KNIME的自我記錄質(zhì)，使工作流程的各個方面的元數(shù)映射。藍(lán)圖工作流程可在KNIME Hub上找到用于記錄所使用的節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)源和庫以及運(yùn)行時的信息。這些工作流可以擴(kuò)展到涵蓋良好治理和沿襲跟蹤的方面吧。例如，通過KNIME Server夸工作流收集元數(shù)據(jù)信息。
指導(dǎo)性分析
KNIME 的 Guided Analytics應(yīng)用程序可以基于可重復(fù)組件進(jìn)行定義，并且可以在KNIME Hub上使用。經(jīng)過重新設(shè)計(jì)的KNIME WebPortal 是KNIME Server新版本的一部分，時域用戶進(jìn)行協(xié)作的應(yīng)用程序。
這四個者都是使用平臺來控制和執(zhí)行的，而KNIME憑借其開放性，自我記錄和透明的架構(gòu)能夠提供這一平臺。
針對KNIME用戶的新功能
該版本針對KNIME用戶的亮點(diǎn)：
多個共享空間和KNIME Hub上的新配置文件，一些出色的連接器節(jié)點(diǎn)，TensorFlow2多項(xiàng)性能改進(jìn)。
通過KNIME Hub上的多個公共和私人空間，您現(xiàn)在可以地組織和共享您的工作。現(xiàn)在可以在新的Hub概要文件中訪問空間，該概要文件通過給予榮譽(yù)并查看其工作和用戶統(tǒng)計(jì)信息來與用戶進(jìn)行交互。
新的連接器節(jié)點(diǎn)在Microsoft SharePoint中讀寫文件，訪問和操縱Amazon DynamoDB中的數(shù)據(jù)和表格，以及從Salesforce和SAP（后者需要商業(yè)的Theobald）中讀取數(shù)據(jù)。
新的TensorFlow 2使TensorFlow 2 Python軟件包可與幾個節(jié)點(diǎn)一起使用。
此版本中能改進(jìn)“文件讀取器”，Joiner節(jié)點(diǎn)和執(zhí)行Python節(jié)點(diǎn)。
在此版本中，我們還致力于Tableau ，PowerBI和R等節(jié)點(diǎn)的用戶體驗(yàn)。
【英文介紹】
KNIME Analytics Platform
KNIME Analytics Platform is the leading open solution for data-driven innovation, helping you discover the potential hidden in your data, mine for fresh insights, or predict new futures. Our enterprise-grade, open source platform is fast to deploy, easy to scale, and intuitive to learn.
With more than 1500 modules, hundreds of ready-to-run examples, a comprehensive range of integrated tools, and the widest choice of advanced algorithms available, KNIME Analytics Platform is the perfect toolbox for any data scientist. Our focus on unrestricted open source is your passport to a global community of data scientists, their expertise, and their active contributions.
Open source? Yes. KNIME strongly believes that the platform needs to be open source and free.
KNIME Server
KNIME Server is built to help teams work better together. From small groups to global companies, KNIME Server extends the power and flexibility of KNIME Analytics Platform beyond individual data scientists to everyone in your company. It provides various collaboration, deployment, and automation functionalities, giving you more freedom and flexibility.
KNIME Extensions and KNIME Supported Extensions
Among the many KNIME extensions are integrations with prominent open source projects. KNIME Supported Extensions are integrations of well known open source projects into the KNIME Analytics Platform. These are primarily maintained by the KNIME team but the main functionality depends, of course, on the great contributions from others - thank you!
