Neues YUNA-Release

Agile Softwareentwicklung ist in aller Munde – auch wir haben uns dem agilen Manifest verschrieben. Im engen Austausch mit unseren Kunden und durch die Erfahrungen, die wir in unseren Projekten sammeln, entwickeln wir YUNA in kurzen Sprints kontinuierlich weiter. Ein schönes Zeichen, gerade auch in Zeiten von Corona, wenn das Team so gut zusammenspielt und es schafft die selbstgesetzte Roadmap zu verfolgen!

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1.30

Datenanalysen schneller umsetzen

Ein Skript allein macht noch keinen wirtschaftlichen Erfolg aus – es gibt verschiedene Faktoren, die beachtet werden müssen – organisatorisch wie auch technisch und diese multiplizieren sich mit der Anzahl der Skripte bzw. der durchzuführenden Analysen.

Mit der neuen Version haben wir verschiedene Schritte eingespart, damit Analysen schneller produktiv gesetzt werden können.
So werden beispielsweise Änderungen beim Erstellen eines Analyseauftrags direkt übernommen und müssen nicht mehr bestätigt werden. Auch ist es nicht mehr zwingend erforderlich bei einem Wechsel zwischen den einzelnen Schritten des Workflows einen Kommentar zu hinterlassen. Diese Möglichkeit wurde jedoch nicht gänzlich eliminiert, sondern wird durch einen zusätzlichen Button als optionale Funktion angeboten. Um die Nachverfolgung zu garantieren, werden weiterhin alle Prozessschritte geloggt.
War es in Produktivumgebungen bisher wichtig, jeden Schritt zu bestätigen, ist es nun möglich die Freigabe (und damit die eigentliche Ausführung) mit nur einem Klick umzusetzen. Dadurch können erfahrene Nutzer mit wesentlich weniger Klicks ans Ziel gelangen und den Jobmanager in nur drei Schritten zu durchlaufen.

Data Science Platfor GUI Workflowmanager
 

Weitere Usability-Features

Neu hinzugekommen ist ein Suchfeld innerhalb der angezeigten Tabellen. Im Ergebnis vereinfacht das die Anwendung, indem die Suchfunktion dauerhaft erreichbar ist und nicht mehr über ein Kontextmenü aufgerufen werden muss.

Des Weiteren haben wir die Nutzung der gespeicherten Filter-Sets erweitert. Wird ein gespeicherter Filter geladen, um die angezeigten Ergebnisse einzugrenzen, lassen sich in dem Filter definierte und damit gesperrte Filterkriterien noch schneller auflösen, um Anpassungen vorzunehmen. Der Nutzer wird durch einen Tool-Tip auf diese neue Option hingewiesen, wenn er mit seinem Mauszeiger über ein ausgegrautes Filterkriterium hovert. Möchte man z.B. zur Erstellung eines neuen Filter-Sets, die im geladenen Filter definierten Kategorien nutzen, lässt sich dieser per Doppelklick „entsperren“, sodass sich einfach neue Filtersets erstellen lassen.

Das Ergebnis: Bei umfassenden Analysen lassen sich mit vordefinierten Filtern für die Fachanwender zugeschnittene Darstellungen vorbereiten und dennoch durch die Anwender nach ihren Vorstellungen und Anforderungen selbst modifizieren.

 

 

Dashboarding Revamped

Eines der Kernfeatures von YUNA ist die individuelle Dashboard-Erstellung. YUNA liefert keine starren Oberflächen aus, sondern bietet Nutzern die Möglichkeit diese an die eigenen Anforderungen anzupassen – sowohl optisch als auch funktional. Anders als bei anderen Lösungen besitzen die Elemente in YUNA-Dashboards auch explorative und nicht nur darstellende Funktionen.

Außerdem orientieren sich die Dashboard-Elemente am Rechte-Rollenkonzept. Ein einziges Dashboard kann also je nach Nutzergruppe eine andere Darstellungsform annehmen – genau auf die jeweiligen Bedürfnisse zugeschnitten und ohne für jede Gruppe eigene oder gar exklusive Dashboards einrichten zu müssen.
Für die vollumfängliche Individualisierung nutzt YUNA eine abgewandelte DSL (Domänenspezifische Sprache) namens „YUNALang“, die für die Erstellung von Dashboards optimiert ist und zahllose Komfortfunktionen bietet. Mit ihr lassen sich Dashboards zum einen schnell und mit geringem Aufwand erstellen und andererseits pixelgenau definieren. Eine maßgeschneiderte Oberfläche fast so schnell wie von der Stange.

Mit 1.30 löst YUNALang die bisher verwendete YUNAML ab. Damit wird das Erstellen von Dashboards noch einfacher. Auf Wunsch lassen sich die einzelnen Komponenten per Code konfigurieren und dann auf den entsprechenden YUNA-Instanzen ausrollen – anschließend übernimmt das Rechte-Rollenmanagement das Anzeigen der Dashboard-Komponenten.


1.29

Result Rating: KI-Modelle kontinuierlich verbessern

Der Kern eines jeden KI-Systems ist ein Modell. Damit dieses dauerhaft die gewünschten Ergebnisse (wie beispielweise zuverlässige Prognosen) erzielen kann, muss es nicht nur im Vorfeld mit aufbereiteten Daten gefüttert, sondern fortlaufend mit Feedback zu den ausgegebenen Ergebnissen versorgt werden. Genau hier kommt das Result Rating ins Spiel. Der Fachexperte kann nun überall dort, wo Analyseergebnisse dargestellt werden, diese auch hinsichtlich Plausibilität bewerten. Alles, was es dafür braucht, um das Modell kontinuierlich optimieren zu können, ist also eine simple „Wahr“- oder „Falsch“-Bewertung der einzelnen Ergebnisse.

Um die Intuitivität und den Komfort dieser Funktion weiter zu verbessern, wurden nun die Voraussetzungen geschaffen, das Result-Rating-Widget mit anderen Widgets wie einem Tabellen- oder Chart-Widget zu koppeln. Dadurch müssen fortan die jeweiligen Tabelleneinträge, Graphen und Bewertungen nicht mehr separat ausgewählt werden, wodurch die benötigte Klickzahl für die Navigation deutlich reduziert wurde. Darüber hinaus übertragen sich sogar Filtereinstellungen und Sortierungen auf die zur Auswahl stehenden Bewertungsmöglichkeiten, sodass kein händischer Abgleich der Ergebnisse zu den zugehörigen Bewertungen anhand einer Nummerierung mehr nötig ist.

Screenshot des eoda Result Ratings zur Bewertung und Verbesserung von Analyseergebnissen


1.28

Filterpresets – Relevantes von Beginn an

YUNA-Filter orientieren sich genau wie die Dashboard-Elemente am Rechte-/Rollenkonzept. Das heißt, dass sich Dashboards zielgenau so einrichten lassen, dass die Anwender genau das sehen, was für sie relevant ist.

Die Filter lassen sich dabei auch speichern und mit anderen Nutzern und Teams teilen, müssen also nicht jedes Mal vom neuem konfiguriert werden. Die gewonnene Zeit kann dann für weiterführende Analysen oder Entwicklung neuer Fragestellungen genutzt werden.

In YUNA wird zwischen zwei Filtersystemen unterschiedenen – den klassischen Filtern und den Vorfiltern. Klassische Filter funktionieren, wie man sie von überall her kennt: Sie werden in den Dashboards auf den jeweiligen Datensatz angewendet.

YUNA Release Note 1 28 – Vorfilter, kurz erklärt
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Vorfilter sind eine Art Filter-Preset – sie lassen sich im Vorfeld konfigurieren und sind dabei bestimmten Gruppen zugeordnet. Auf diese Weise wird der Datenbestand bereits zu Beginn auf eine bestimmte Art, bspw. auf bestimmte Maschinenmodelle oder Sales-Kanäle eingegrenzt. Neu hinzugekommen ist die Möglichkeit, dass nun mehrere Filter über einer ODER-Verknüpfung zu einem Vorfilter zusammengeschlossen werden.
Per REST-API lassen sich nun auch Vorfilter Anlegen und aktualisieren.

Schnelles beheben von Fehlern – Update des Server-Logs

Mit der DataID lassen sich nicht nur einzelne Objekte und ganze Abfragen aus der Datenbank referenzieren – damit lassen sich Dashboards schneller erstellen und die YUNA-Features noch einfacher nutzen.
In der neuen Version haben wir an der Stellschraube des Server-Logs gedreht: Nun erhalten Anwender in den Log detaillierte Informationen darüber wenn eine DataID nicht existiert oder Fehlerhaft ist:


1.27

Tabellen Export – neue Features!

YUNA bietet viele Funktionen, den Anwendern die Arbeit miteinander zu vereinfachen. Ansichten und Filter sowie ganze Dashboards können per Link mit anderen geteilt werden – so dass die Anwender direkt die Informationen von Kolleg:innen übernehmen können. Auch per API kann YUNA diese Informationen direkt in andere Anwendungen einfließen lassen.

Trotzdem muss man gelegentlich Tabellen exportieren, um deren Daten in anderen Anwendungen nutzen zu können. Mit der neuen Version haben wir den Export stark vereinfacht sowie übersichtlicher und eindeutiger gestaltet. Die UX wurde wieder einmal verbessert, sodass man mit wesentlich weniger Klicks zum Ziel kommt. Dateinamen lassen sich nun automatisch und ganz individuell generieren – Datum, Spalteninhalten, Präfix und Co lassen sich mit minimalem Aufwand bei der Benennung miteinbeziehen. Wie bei YUNA gewohnt, können die gewählten Konfigurationen gespeichert und mit Anderen geteilt werden.

Wo ist was? Die Dashboard-Übersicht

Dass Nutzer eigene Dashboards in YUNA anlegen können, ist eines der Grundprinzipien von YUNA – damit man trotzdem dem Überblick behält, haben wir ein neues Widget geschaffen: Die Dashboard-Übersicht. Hier können die einzelnen Anwender alle verfügbaren Dashboards unter dem aktuellen Referenz-Tag einsehen.

Die Referenz-Tags – vereinfacht gesagt Sammlungen von zusammengehörigen Dashboards und ermöglicht das ermöglichen das unkomplizierte Wechseln zwischen einzelnen Dashboards z.B. zwischen verschiedenen Use Cases

Der Wunsch nach Vergessen – oder Erinnern: „Angemeldet bleiben“

Damit Anwender sich nicht jedes Mal neu einloggen müssen, gibt es RememberMe-Cookies. Oft sind diese Cookies ständig aktiv oder deaktivieren sich nach einer Session.

Dieser Zeitraum kann in YUNA nun individuell konfiguriert werden – standardmäßig sind 30 Tage gesetzt. So kann beispielsweise identifiziert werden, ob ein Nutzer noch aktiv ist.


1.26

YUNA wird noch sicherer

Der funktionale Kern von YUNA, unsere CORE-API, wurde noch weiter gehärtet. Ab sofort haben alle Rollen, mit Ausnahme der System-Admins, eine reine Leseberechtigung. So lassen sich gleichzeitig alle Prozesse weiterhin einsehen, sind aber vor Änderungen gesichert.

Die CORE-API steuert alle zentralen Vorgänge in YUNA. Mit ihr lassen sich die einzelnen Module wie Nutzerverwaltung, Analysejobs, die Eventrigger und Authentifizierungen steuern.

YUNA wird einfacher

In der neuen Version haben wir u.a. den Skriptmanager vereinfacht. Analyseskripte können nun nach den Namen gefiltert werden. Ferner werden die YUNA-Standardfilter nicht mehr aufgelöst dargestellt, was die Übersicht deutlich verschlank.

Für die Funktion der „GenLinks“ gibt es nun eine dedizierte Option, ob diese Links in einem neuen Tab oder dem aktuellen Fenster geöffnet werden sollen.

Data Scientists und Anwender rücken noch näher zusammen

Die Weichen für die neue Messenger-Funktion sind gestellt. Mit ihr lassen sich nicht nur Systemnachrichten empfangen, die Anwender können sich auch innerhalb von YUNA direkt Informationen als Nachricht zukommen lassen. Dadurch entfällt das Wechseln auf Drittanwendungen, um sich auszutauschen und/oder Informationen weiterzugeben.

In der aktuellen Version ist die Schnittstelle bereits implementiert und lässt sich in der Konfigurationsdatei aktivieren.


1.25

Modelle trainieren im Vorbeigehen

Trainingsdaten zu erzeugen war bis heute eine große Herausforderung. Mit YUNA geschieht dies nun im Vorbeigehen. In jedem Dashboard kann das Result Rating direkt eingebunden werden. Somit hat der Nutzer an Ort und Stelle der Ergebnispräsentation die Möglichkeit durch Bewerten der Ergebnisse Traininsdaten zu erzeugen. Ihre Ergebnisse verbessern sich deutlich durch die bessere Datengrundlage, wenn sie diese in Supervised Models wieder aufgreifen.

Staging und Model-Deployment über Git-Branches

Ein Automatisiertes Deployment der Analyse-Skripte wird in YUNA mit einem angebundem Git-Repository verwirklicht. Nun ist es möglich einen bestimmten Branch festzulegen. Somit können über die verschiedene Branches verschiedene Stages (Development, Test, Productive) oder auch das Deployment verschiedener Modelle auf unterschiedliche YUNA Instanzen realisiert werden.

Bessere Planbarkeit: Analysen immer im Blick behalten

Was ist mit meiner Analyse geschehen, die um 11:00 Uhr starten sollten? Wieso finde ich sich nicht im Log? Diese und andere Fragen haben wir mit einer neuen Komfort-Funktion beantwortet. Bei komplexen Zusammenhängen können Analyse-Jobs z.B. durch Abhängigkeiten zu anderen Jobs zu anderen Zeiten starten als ursprünglich geplant.
In der neuen Version zeigt die System-Übersicht nun den geplanten sowie den tatsächlichen Start jedes einzelnen Analyse-Jobs, um somit die Wartung der YUNA Instanz besser planen zu können.


1.24

YUNA meets Git: Git Repo mit YUNA synchronisieren

Skripte für produktive Analyse-Jobs werden von YUNA verwaltet. Ob für ETL, Datenaufbereitung, ML-Modelle oder Visualisierungen: Anpassungen an den Skripten sowie deren Ergebnissen – zum Beispiel durch den Input von Fachanwendern oder Endnutzern – sollten durch eine gute Dokumentation jederzeit nachvollziehbar sein. Ab YUNA 1.24 ist es nun möglich, ein Git-Repository anzubinden und mit YUNA zu synchronisieren.

Logo git

YUNA-Nutzer können so – je nach ihrer Berechtigungsstufe – auf das Git-Repo der Data-Scientists zugreifen und Skripte für die jeweiligen Phasen eines Workflows von Entwicklung über Test bis Produktiv deployen. Durch die Git-Integration in YUNA werden anspruchsvolle Szenarien für das Deployment von Data-Science-Skripten weniger fehleranfällig und deutlich einfacher und schneller umzusetzen.

Übersicht der wartenden Analyse-Jobs​

In YUNA kann der Nutzer die Ausführung jeder Analyse in Analyse-Jobs zeitlich festlegen. Dabei steuert YUNA automatisch die Einreihung der jeweiligen Skripte in einem Zeitplan. Ab YUNA 1.24 wird der exakte Startzeitpunkt eines eingereihten Jobs dargestellt. Durch die Verbesserung der Nachvollziehbarkeit kann z.B. das Update oder ein Neustart einer YUNA-Instanz besser geplant werden, ohne dass der Durchlauf eines relevanten Analyse-Jobs dadurch abgebrochen wird.

Übersicht über Jobs in der Warteschlange in YUNA

Job-Status für einfacheres Debugging

Ein Analyse-Job durchläuft in seinem ggf. sich zyklisch wiederholenden Lebenszyklus verschiedene Phasen wie SCHEDULED, START, FINISHED, CANCELLED. YUNA 1.24 zeigt nun jederzeit die Phase an, in der sich ein Job befindet. Dadurch werden die Fehlersuche und das Debuggen eines Skriptes während der Entwicklung einer Analyse vereinfacht.

Ablaufdiagramm für Analysejobs

Automatisches Scriptlog-Cleanup​

YUNA bietet in den Systemeinstellungen die Möglichkeit, optionale zyklische Routinen für das System zu definieren. Diese wurden in YUNA 1.24 um eine weitere Aktion erweitert, die es dem Administrator ermöglicht, die erzeugten Logs von Analyse-Skripten in einem definierten Zeitfenster zu bereinigen. Somit werden System-Ressourcen geschont und die Übersicht gesteigert.

Vereinfachte Dashboard-Entwicklung mit YUNA-ML

In YUNA wird ein Dashboard durch die an XML angelehnte YUNA-eigene Beschreibungssprache YUNA-ML definiert. Zur Veröffentlichung wird das jeweilige Skript geparsed, validiert und das Ergebnis schließlich geloggt. Das Logging wurde nun überarbeitet und übersichtlicher gestaltet, um das Entwickeln von Dashboards zu vereinfachen.

2020

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1.23

Automatisches Leeren von Log-Einträgen

Durchgehendes Monitoring von Analysen und trotzdem den Überblick behalten: YUNA bietet umfassendes Logging während der gesamten Datenanalysen. Damit nehmen diese Einträge keine Überhand nehmen und die Übersicht geht nicht verloren geht, kann nun ein wählbarer Zeitraum gewählt werden, nach dem Log-Einträge automatisch gelöscht werden.

Abrufen von Jobparametern einer Instanz

Wie ist meine YUNA-Instanz konfiguriert? Lassen Sie sich alle relevanten Informationen aus der Datenbank anzeigen.
Natürlich kann man die diese Informationen auch über ein das Tabellen-Widget direkt in einem YUNA-Dashboard anzeigen lassen.

„YUNA Support“ -Eintrag konfigurieren

Die Sichtbarkeit des Support-Buttons kann nun über eine entsprechende Änderung für Nicht-Administratoren konfiguriert werden.


1.21

Vereinfachte Zeitplanung von Analysen

In diesem Release haben wir die zyklische Ausführung von Analyseskripten erheblich vereinfacht. Was hat sich konkret geändert? Die Zeitpunkte der Analysen lassen sich nun ganz intuitiv zu gewünschten Zyklen zusammenstellen. So lassen sich beispielweise auch wiederkehrende Wartungsfenster und andere Ereignisse bereits von Anfang einplanen, sodass diese nicht mehr mit wichtigen Aufgaben kollidieren


1.21 – “Technical Overhaul”

Ein neuer Imageviewer

Wir haben das Widget „Imageviewer“ in YUNA komplett überarbeitet. Mit dem Widget lassen sich in Datenbanken gespeicherte Bilder direkt in YUNA anzeigen. Bei den Bildern kann es sich beispielsweise um Fotografien oder automatisierte Visualisierungen von Analysen handeln. Neben der Überarbeitung des User Interface, besitzt der Imageviewer weitere hilfreiche Features.

Mehrere Wartungsfenster

Bei der Wartung, z.B. im Kontext eines Predictive Maintenance – Systems ist es nötig, dass bereits geplante Analyse-Jobs (z.B. auszuführende Analyseskripte) von der geplanten Ausführung gestoppt werden. Mit diesem Release haben wir die Möglichkeit geschaffen, die Wartungsfenster noch komfortabler zu planen. Beliebig viele Wartungsfenster können individuell über Dashboards erstellt werden. Dadurch lassen sich Wartungen (z.B. an Maschinen oder Servern) nun noch einfacher planen.


1.20a

Gruppenfilter für Teams

In diesem Sprint haben wir das Filter-System von YUNA für effektive Teamarbeit optimiert. Nach wie vor gibt es private und globale Filter, also solche, die ein User nur selbst verwendet und solche, die er mit allen anderen Nutzern teilt. Neu hinzugekommen sind Gruppenfilter, also Filter, die einem definierbarem Team gehören und von diesem nicht nur verwendet, sondern auch editiert werden können. So können auch Gruppen von Nutzern genau die Filter sehen und bearbeiten, die sie benötigen.

Übergabe der aktuellen URL-Parameter bei Links (genLink)

Um Dashboard-Entwicklern mehr Flexibilität bei der Widget-Gestaltung zu bieten, haben wir die Konfiguration von genLinks so erweitert, dass die aktuell aktiven URL-Parameter zusätzlich zu den explizit konfigurierten Parametern übergeben werden können.

Interessante Links zum Release


1.20

Damit Datenprodukte noch schneller entwickelt und eingesetzt werden können, wird YUNA stetig weiterentwickelt. In diesem Sprint haben wir die Weichen für ein neues Feature gesetzt:

  • Mit der kommenden Git-Integration wird es möglich sein, Skripte direkt aus Git heraus in YUNA zu importieren. Durch diese Funktion können Data-Science-Projekte schneller und sicherer entwickelt und gestartet werden

1.19

Wir haben die Zeit genutzt, um das Tabellenwidget zu optimieren:

  • Im Tabellenwidget werden, unter Verwendung der Option “addColumns“, NULL-Werte nicht mehr als NaN angezeigt. Die Option “addColumns” dient dazu dynamisch Spalten, die im Ergebnis einer Query zurückgeliefert werden, zur Tabelle hinzuzufügen.
  • Dynamisch zugefügte Spalten, die durch „addColumns“ zugefügt wurde, werden nun automatisch entfernt, sobald sich diese nicht mehr im neuen Datensatz befinden. Die Änderung betrifft Datensätze die beispw. durch ein Query entsprechend geändert wurden.
  • Unter bestimmten Konfigurationen war der Export verfügbar – wurde aber nicht durchgeführt. Das Verhalten des Widgets wurde so angepasst, dass es den Erwartungen der Nutzer entspricht.
  • Bei Generierung eines Charts  aus einer Tabelle heraus, wurde in seltenen Fällen fälschlicherweise angezeigt, dass keine numerische Spalte für den Chart verfügbar sei. Dies wurde behoben.

1.18

Mit Version 1.18 sind neue Features hinzugekommen:

dseconnect als REST-API

dseconnect ist ein Connectivity-Paket für R, mit dem die Interaktion zwischen Skripten und YUNA hergestellt werden. Es bietet verschiedene Komfortfunktionen wie beispielsweise die Nutzung von DataIDs und Filtern. Wir haben das Paket erweitert, so dass nun auch beliebige REST-APIs von Fremdsystemen angesprochen werden können, um deren Ergebnisse in YUNA zu verwenden und darzustellen.

  • Es kann sich via REST-API gegen das System authentifiziert werden​
  • DataIDs können via REST abgefragt werden und deren Ergebnisse gespeichert werden
  • Via REST-API kann auf Filter zugegriffen werden

Der weiterführende Link zur dseconnect-API-Dokumentation finden Sie hier!

Globales deaktivieren automatischer Analyse-Jobs​

Automatische Analyse-Jobs können nun global deaktiviert werden. Dadurch kann im Fehlerfall die Ursachensuche deutlich erleichtert werden.

  • Im Systeminfo-Widget (de-)aktivierbar​
  • Zeitgesteuerte Jobs werden nicht mehr gestartet​
  • Manuelle Jobs werden weiterhin gestartet
  • Bereits laufende Jobs werden nicht abgebrochen


Sowie kleinere Änderungen und Bugfixes.


1.17

Mit Version 1.17 sind neue Features hinzugekommen:

Escaping in genLinks

Mit genLinks erstellen Sie in Tabellen-Widgets dynamische Hyperlinks. Hierbei können die Bausteine einer URL ganz individuell zusammen gesetzt werden. Um eine gültige URL zu erzeugen haben wir eine zusätzliche Funktion eingebaut um die Kodierung von bestimmten Sonderzeichen und Zeichenketten zu verhindern. Dies kann mit einem vorangehendem Backslash („\“) bewirkt werden.
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Entfernen von YUNAML-Inhalten unter Referenz-Tags

Dashboards in YUNA werden während der Entwicklung häufig unter einem Referenz-Tag deployed, um die Sichtbarkeit für bestimmte Nutzergruppen einzuschränken. Wir haben einen Mechanismus eingebaut, um diese Inhalte aus der Datenbank zu entfernen, sobald diese z.B. veröffentlicht wurde und daher nicht mehr benötigt wird.
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Parameter zur autom. Anmeldung an Zielservern bei CORS-Requests

Der HTTP-Provider ermöglicht es HTTP-Schnittstellen in YUNA-Dashboards zu integrieren und somit Daten von externen Services in Dashboards einzubinden oder umgekehrt die Daten aus einem Dashboard an diese zu senden. Der Parameter ‚unsafeCredentialDelegation‘ des HTTP-Providers erlaubt es die automatische Anmeldung an Zielservern bei CORS-Requests zu aktivieren.Standardmäßig verbietet eine Browserrichtlinie die automatische Anmeldung bei einem CORS-Request.
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Sowie kleinere Änderungen und Bugfixes.


1.16

Unterschiedliche Datenbankzugriffe aus verschiedenen Sachverhaltstypen

Je Sachverhalt kann die zu verwendende DataSource ausgewählt werden, um die Datenbankanfragen restringieren zu können.

Verschlüsselte Connections auf Daten-DBs

Alle Client-Verbindungen aus dem YUNA-Produktumfeld können so konfiguriert werden, dass sie nur noch über verschlüsselte Verbindungen erfolgen.

JQuery im HTML-Widget

Es ist möglich, JQuery im HTML-Widget einzubinden.

2019

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Dezember 2019 – 1.14

HTTP-Provider

Neue YUNAML-Komponente, die die Einbindung von externen HTTP-APIs in Dashboards ermöglichen.

Erweitertes Logging

Die Ausgabe von bestimmten Returnwerten aus Funktionsaufrufen im Skriptlog wird nicht mehr unterdrückt


November 2019 – 1.13

Shiny-Widget-Authentifizierung in YUNA

Mithilfe des iFrame-Widgets ist jetzt möglich, Shiny Apps einzubinden. Genauer gesagt, ist es Shiny-Apps jetzt möglich auf Daten, die in YUNA vorliegen, zuzugreifen und diese zu nutzen. Die Authentififizierung über YUNA ermöglicht es so, mit den Rollen- und Rechten den Zugriff der Shiny-App zu konfigurieren.

Result Rating: Bewerten von Analyseergebnissen per Tastendruck

Mit dem Result Rating ist im letzten Sprint ein wichtiges und komfortables Werkzeug entstanden, welches das Analysieren bzw. die Ergebnisse in noch kürzerer Zeit verbessert. In dem Moment, in dem Analyseskripte ihre ersten Ergebnisse liefern, können diese über das Result Rating noch schneller bewertet und auf Richtigkeit überprüft werden. Die Ergebnisse daraus, werden dann dem Skript zurückgespielt, sodass Data Scientists ihre Skripte entsprechend anpassen können. Dieses Feature verkürzt die bisherige branchenübliche Vorgehensweise enorm.
In der neuen Version wurde die Nutzung noch entscheidend verbessert: Das Bewerten der Ergebnisse kann nun bequem und noch schneller per Tastatureingabe erfolgen. Die Belegung der Tasten ist dabei frei wählbar und kann von jedem Nutzer entsprechend der Vorlieben eingestellt werden.

Formular-Widget: Daten können an eine Stored Procedure übergeben werden

Ab jetzt ist es möglich, die Daten, die über das Formular-Widget gesendet werden, an eine Stored Procedure zu übergeben. Mit Stored Procedures können zuvor festgelegte Abläufe und mehrere Anweisungen vom Datenbank-Client aufgerufen werden. Der Dashboard-Entwickler hat somit die größtmögliche Freiheit Eingaben des Benutzers in das System zurück zu spielen, um diese z.B. in weiteren Analysen nutzen zu können.

Lokalisierung erweitert

Es ist jetzt möglich, den Inhalt von CDATA-Blöcken, Popups, allen Tooltipps und Items im Filter-Widget zu übersetzen. CDATA-Blöcke verhindern, dass der Parser Sonderzeichen wie „<“ interpretiert.
Unsere Lokalisierung löst diesen Block auf und ermöglicht die Übersetzung dessen Inhalts.

Sonderzeichen in gesourcten Objekten

Die Verwendung von Sonderzeichen in den Namen von Parametern im HTML-Widget führte im Skriptmodus zu Fehlern. Nun können auch Sonderzeichen, wie z.B. „_“ zur Benennung von HTML Parametern im Skriptmodus genutzt werden.


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