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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1.26

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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2019

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