IBM Cognos Analytics (Поддержка решений)

Технический обзор инфраструктуры IBM Cognos Analytics и watsonx BI

Версия 2026 года IBM Cognos Analytics полностью эволюционировала в архитектуру контейнеризованных микросервисов, оптимизированную для развертывания на IBM Software Hub (ранее Cloud Pak for Data) и гибридных облачных средах 📑. Система перешла от реактивного формирования отчетов к проактивному агентному ИИ-фреймворку, где специализированные ассистенты управляют всем жизненным циклом создания отчетов, их суммаризации и распространения данных 📑.

Оркестрация решений на базе ИИ

Архитектура использует watsonx BI как разговорный слой, который рассматривает пакеты Cognos Framework Manager (FM) в качестве доверенных семантических моделей для обнаружения данных на базе LLM.

• Агентное создание отчетов: Вход: Бизнес-интент на естественном языке → Процесс: Механизм логического вывода сопоставляет интент с управляемыми метаданными и генерирует визуализации, оптимизированные для DQM → Выход: Полностью сформированный интерактивный отчет 📑.
• Разговорный слой watsonx BI: Вход: Метаданные реляционных пакетов FM (.cpf/.xml) → Процесс: Автоматическое преобразование в семантический слой, готовый для ИИ, через watsonx BI → Выход: Интерфейс исследования данных на естественном языке 📑.
• Агент суммаризации: Автоматически фильтрует статистический шум для генерации повествовательных описаний ключевых бизнес-факторов и аномалий 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Ингестия данных и производительность DQM

Dynamic Query Mode (DQM) выступает в роли 64-битного многопоточного исполнительного движка, обеспечивающего кэширование в памяти и оптимизацию соединений для облачных и локальных источников 📑.

• Подключение к озеру данных: Поддерживает высокопроизводительную интеграцию с watsonx.data через Presto, обеспечивая работу с форматами Apache Iceberg и Parquet наряду с традиционными СУБД 📑.
• Модернизация моделирования: Устаревшие инструменты (Framework Manager/Cube Designer) теперь используют Microsoft Edge WebView2 и Java 17 (IBM Semeru) для повышения отзывчивости интерфейса и безопасности 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Производительность агентной конкурентности: Оценить вычислительные накладные расходы и задержку работы агентов создания отчетов и суммаризации в периоды пиковой нагрузки при одновременном использовании 🌑.
• Совместимость метаданных DQM: Убедиться, что преобразованные пакеты Framework Manager сохраняют сложную логику соединений и фильтры безопасности при импорте в разговорный слой watsonx BI 📑.
• Резидентность данных LLM: Запросить детальные спецификации по изоляции данных и региональному размещению (например, Франкфурт vs. США) для инференса LLM при использовании функций предварительного просмотра агентного ИИ 🌑.