Bekannte Probleme und Einschränkungen bei „ Watson Studio “ und den zugehörigen Diensten

Bekannte Probleme bei „ Anaconda Repository for IBM Cloud Pak for Data “

Kanalnamen für „ Anaconda Repository for IBM Cloud Pak for Data “ unterstützen keine Doppelbyte-Zeichen

Wenn Sie in der Anaconda Team Edition einen Kanal erstellen, dürfen Sie keine Doppelbyte-Zeichen oder die meisten Sonderzeichen verwenden. Nur die folgenden Zeichen sind zulässig: a-z 0-9 - _

Bekannte Probleme bei der Integration von „ Hadoop “

Hadoop CR bleibt beim Upgrade von „ 5.3.0 “ auf „ 5.3.1 “ (Patch 2 oder Patch 3) hängen

Gilt für : „ 5.3.1 “ Patch 2, „ 5.3.1 “ Patch 3

Bei einem Upgrade von Cloud Pak for Data 5.3.0 auf 5.3.1 Patch 2 oder Patch 3 kann es vorkommen, dass die benutzerdefinierte Ressource (CR) „ Hadoop “ bei einem Fortschritt von 80 % hängen bleibt, wobei der Status angezeigt InProgress wird und die Meldung „Waiting for hadoop-kubectl-api deployment“ erscheint

Das Problem wird dadurch verursacht, dass dem hadoop-kubectl Container nicht genügend Speicherressourcen zugewiesen wurden, was dazu führt, dass der Container aufgrund von Speicherplatzmangel (OOM) beendet wird. Die Standard-Speichergrenzen ( 64Mi limit, 32Mi request) reichen für den Upgrade-Vorgang nicht aus.

Symptome:

• Hadoop Der CR-Status liegt InProgress bei 80 %
• Fortschrittsmeldung: „Warten auf die Bereitstellung von hadoop-kubectl-api“
• hadoop-kubectl Pod im CrashLoopBackOff Zustand
• Die Container-Protokolle zeigen OOMKilled den Exit-Code 137 an
• Mehrere ibm-cpd-hadoop-operator Pods befinden sich aufgrund von Beschränkungen beim temporären Speicher im Status „Error“ oder „Evicted“

Problemumgehung:

Um dieses Problem zu beheben, erhöhen Sie die Speichergrenzen für die hadoop-kubectl Bereitstellung:

1. Die hadoop-kubectl Bereitstellung bearbeiten:

   oc edit deployment hadoop-kubectl -n <namespace>
   

2. Suchen Sie den resources Abschnitt und ändern Sie den Speicherwert des limits Abschnitts von 64Mi auf 128Mi:

   resources:
     limits:
       cpu: 100m
       ephemeral-storage: 96Mi
       memory: 64Mi  <-- Change this to 128Mi
      requests:
       cpu: 50m
       ephemeral-storage: 64Mi
       memory: 32Mi
   

3. Speichern Sie die Änderungen. Durch die Bereitstellung wird der Pod automatisch mit den neuen Speichergrenzen neu gestartet.

4. Überwachen Sie den Status des „ Hadoop “ (CR):

   oc get Hadoop hadoop-cr -n <namespace>
   

Nach der Anwendung dieser Abhilfe sollte der „ Hadoop “-CR das Upgrade erfolgreich abschließen und den Status Completed erreichen.

Cloudera Die Datenplattform (CDP) 7.3.1 gibt möglicherweise einen 500 Fehler bei der DSXHI-REST-Statusprüfung zurück

Gilt für : 5.3.0

Wenn Sie ./status.py den Befehl auf dem CDP- 7.3.1 ausführen, wird möglicherweise ein 500 Fehler bei der DSXHI-REST-Statusprüfung zurückgegeben. Dieser Fehler hat keine Auswirkungen auf die Funktionalität von Execution Engine for Apache Hadoop.

Fehler beim Ausführen einer der Methoden aus hi_core_utils in Notizbüchern

Gilt für : 5.3.0

Nachdem Sie in den Notebooks mithilfe der hochgeladenen Datei „ imageId “ eine Spark-Sitzung vom Typ „ Livy “ erstellt haben, wird möglicherweise der folgende Fehler angezeigt, wenn Sie eine der Methoden aus [ hi_core_utils…] ausführen:

An error was encountered:
<class 'RuntimeError'> —- OpenSSL 3.0's legacy provider failed to load. This is a fatal error by default, but cryptography supports running without legacy algorithms by setting the environment variable CRYPTOGRAPHY_OPENSSL_NO_LEGACY. If you did not expect this error, you have likely made a mistake with your OpenSSL configuration.

Workaround : Fügen Sie den folgenden Code in dieselbe Zelle ein, um die Umgebungsvariable CRYPTOGRAPHY_OPENSSL_NO_LEGACY in Notebooks festzulegen:

import os
os.environ["CRYPTOGRAPHY_OPENSSL_NO_LEGACY"] = "1"

Unterstützung für Spark-Versionen

Gilt für : 5.3.0

• Apache Spark 3.1 „for Power“ wird nicht unterstützt.

• Um Jupyter Enterprise Gateway (JEG) auf Cloud Pak for Data 5.1.0 auszuführen, müssen Sie die folgenden Befehle als erste Zelle nach dem Start des Kernels ausführen:

  from pyspark.sql import SparkSession
  from pyspark import SparkContext
  spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  sc = SparkContext.getOrCreate()
  

Bekannte Probleme bei Notebooks

Fehler beim Exportieren eines Notizbuchs als HTML im Editor von „ Jupyter Notebook “

Gilt für : „ 5.3.0 “ und spätere Versionen

Wenn Sie mit einem Jupyter-Notebook arbeiten, das nicht mit Watson Studio erstellt wurde, können Sie das Notebook möglicherweise nicht als HTML exportieren. Dieses Problem tritt auf, wenn der Zellenausgang freiliegt.

Problemumgehung

1. Gehen Sie in der Benutzeroberfläche von „ Jupyter Notebook “ auf „Bearbeiten “ und klicken Sie auf „Notebook-Metadaten bearbeiten “.

2. Entfernen Sie die folgenden Metadaten:

   "widgets": {
      "state": {},
      "version": "1.1.2"
   }
   

3. Klicken Sie auf „Bearbeiten “.

4. Speichern Sie das Notebook.

Fehler beim Versuch, auf Daten in einer „ Oracle “-Datenbank zuzugreifen

Wenn Sie versuchen, auf Daten in einer „ Oracle “-Datenbank zuzugreifen, wird möglicherweise eine Fehlermeldung DatabaseError angezeigt, falls das Schema oder der . Tabellenname Sonderzeichen wie beispielsweise einen Punkt enthält. Der Grund dafür ist, dass Oracle Punkte als Trennzeichen zwischen Schemata, Tabellen und Spalten verwendet. Sollte dieses Problem auftreten, sollten Sie erwägen, alle Punkte aus dem Tabellennamen oder dem Schema Ihrer Datenbank zu entfernen, oder Ihren Code so anpassen, dass Sie den Tabellennamen oder die Schemakennung in doppelte Anführungszeichen setzen, z. B. my_schema."table.with.dots".

Die Zertifikatsänderung in Patch 2 für die Release- 5.3.1, wirkt sich auf Notebook-Workloads aus

Gilt für: 5.3.1 Patch 2 und Patch 3 Behoben in: 5.3.1 Patch 4

Patch 2 für die Release- 5.3.1 führt eine Zertifikatsänderung durch, die sich auf die Überprüfung von SSL bei der gesamten internen Kommunikation auswirkt. Dies wirkt sich auf vom Benutzer initiierte Workloads aus, darunter:

• Akkulaufzeiten von Notebooks
• Stellenangebote für Notebooks

Empfohlene Maßnahmen :

• Vor dem Upgrade : Fahren Sie alle möglicherweise betroffenen Workloads herunter (Notebook-Laufzeiten und Jobs)
• Nach dem Upgrade : Falls die Workloads vor dem Upgrade nicht heruntergefahren wurden, starten Sie alle Workloads neu, bei denen Probleme auftreten

SSL Zertifikatsfehler in Notebooks nach der Installation von Patches

Gilt für: Release- 5.3.1
Behoben in: Release- 5.3.1, Patch 3

Benutzer von Notebooks können keine Datenbestände lesen und erhalten Fehler beim „ SSL “-Handshake, wie zum Beispiel:

FlightUnavailableError: Flight returned unavailable error, with message:
failed to connect to all addresses; last error: UNKNOWN:
ipv4:<IP_ADDRESS>:<PORT>: Ssl handshake failed:
SSL_ERROR_SSL: error:0A000086:SSL routines::certificate verify failed

Dies tritt typischerweise auf, wenn ein Notebook-Benutzer versucht:

• Auf virtualisierte Ressourcen über „ watsonx.data “-Verbindungen zugreifen
• Greifen Sie auf Katalogelemente zu, indem Sie einen Code-Schnipsel verwenden, der mit dem Tool „In Code einfügen“ generiert wurde
• Verbindung zu Datenquellen herstellen, die eine Authentifizierung über SSL / TLS erfordern

Dieses Problem betrifft Umgebungen, die die Funktion für benutzerdefinierte Zertifikate nutzen, wie in der Dokumentation unter „Erstellen eines Secrets zum Speichern gemeinsam genutzter benutzerdefinierter Zertifikate“ ( Software Hub ) beschrieben.

Problemumgehung:

Erneuern Sie die CA-Zertifikate der Plattform. Gehen Sie dazu wie folgt vor:

1. Führe diesen Code aus:

   cpd-cli manage gen-platform-ca-certs \
     --cpd_instance_ns=${PROJECT_CPD_INST_OPERANDS} \
     --apply=true
   

2. Starten Sie alle aktiven Notebook-Kernel neu, damit die aktualisierten Zertifikate übernommen werden.

Bekannte Probleme bei Projekten

Das Löschen einiger Assets aus dem Git-Repo führt nicht dazu, dass alle zugehörigen Dateien entfernt werden.

Gilt für: 5.3.0

Wenn Sie beispielsweise ein „ AutoAI “-Experiment löschen, bleiben möglicherweise Dateien für Pipelines im Repository zurück. Wenn Sie Restdateien finden, können Sie diese manuell aus dem Repository „ Git “ löschen.

Fehler beim Hinzufügen von Daten aus einer Speichervolumenverbindung in einem importierten Projekt unter Verwendung von „ AutoAI “

Gilt für: 5.3.0

Wenn Sie den Modellgenerator von „ AutoAI “ in einem importierten Projekt verwenden, kann das Hinzufügen einer Datenressource über die Speichervolumenverbindung zu einem unerwarteten Fehler führen. Beim Importieren des Projekts wird automatisch ein Speicher-Volume-Verbindungs-Asset erstellt. Das Problem tritt auf, wenn das importierte Projekt eine Verbindung zu einem Speichervolume herstellt, das in der Umgebung bereits vorhanden ist und denselben Namen wie die Speicherverbindung trägt, mit der es verbunden ist.

Problemumgehung:

Nachdem Sie das Verbindungs-Asset in das Projekt importiert haben:

1. Löschen Sie die Speichervolumenverbindung, die beim Import des Projekts automatisch erstellt wurde.
2. Erstellen Sie eine neue Verbindung zu einem Speichervolume.

Eine aus einem „ Git “-integrierten Projekt gelöschte Dokumentationsdatei ist nach dem Entfernen weiterhin in den Assets sichtbar

Gilt für: 5.3.0

Wenn Sie mit dem Dokumentationseditor eine Dokumentationsdatei für ein Projekt erstellen, das in „ Git “ integriert ist, und diese anschließend löschen, bleibt die Datei unter „Assets“ weiterhin sichtbar.

Problemumgehung:

Verwenden Sie die API, um das Asset zu löschen, indem Sie eine DELETE Anfrage an folgende Adresse senden:

<cluster>/userfs/v2/assets/<asset_id>?project_id=<project_id>

Das Veröffentlichen von Assets aus dem Projekt im Katalog schlägt trotz einer Erfolgsmeldung fehl

Gilt für: 5.3.0

Wenn ein Asset aus einem Projekt in einen Katalog veröffentlicht wird, zeigt das System eine Erfolgsmeldung an, doch das Asset erscheint nicht wie erwartet im Katalog.

Problemumgehung:

Überprüfen Sie die Netzwerkkonsole auf Fehler.

Das Erstellen eines Deep-Learning-Experiments in einem Projekt mit der Standard-Integration von „ Git “ schlägt mit folgender Fehlermeldung fehl

Gilt für: 5.3.0

Wenn Sie in einem Projekt mit der Standardintegration von „ Git “ ein Deep-Learning-Experiment erstellen, das Verbindungsdaten von „ IBM Cloud Object Storage “ verwendet, schlägt das Experiment mit folgender Fehlermeldung fehl:

Error: Got 403 getting repository resource

Problemumgehung:

1. Laden Sie den Datensatz von IBM Cloud Object Storage auf Ihren lokalen Rechner herunter.
2. Importieren Sie den Datensatz als Datenressource in das Projekt.
3. Erstellen Sie das Deep-Learning-Experiment unter Verwendung des importierten Datenbestands.

Bekannte Probleme bei Visualisierungen

Die Profilinformationen auf Spaltenebene für einen verbundenen Datenbestand mit einer Spalte vom Typ DATE zeigen keine Zeilen an

Gilt für: „ 5.3.0 “ und spätere Versionen

In den Profilinformationen auf Spaltenebene für ein verbundenes Datenobjekt mit einer Spalte vom Typ werden keine DATEZeilen angezeigt, wenn Sie in den Registerkarten „Datenklassen“, „Format“ oder „Typen“ auf „Zeilen anzeigen“ klicken.

Bekannte Probleme bei den Laufzeitumgebungen

Das Aktualisieren von RStudio kann fehlschlagen

Gilt für: „ 5.3.0 “ und spätere Versionen

Beim Upgrade der „ RStudio “-Laufzeitumgebung auf Version „ 5.3 “ kann das Upgrade fehlschlagen, da die delete-rstudio-runtime-241 Pods delete-rstudio-runtime-251 und nicht eingeplant werden können.

Ein Beispiel für die Fehlermeldung:

oc get rstudio rstudio-cr -oyaml
----
  progress: 80%
  progressMessage: Wait for runtime install/delete
  reconcileHistory:
  - '2025-12-01T17:33:53.80944Z The failed task is : Wait until ibm-cpd-rstudio-251
    RStudioAddon CR status is Completed and the error message is: No message available'
  - '2025-12-01T16:44:18.72515Z The failed task is : Wait until ibm-cpd-rstudio-251
    RStudioAddon CR status is Completed and the error message is: No message available'
  - '2025-12-01T15:55:29.52077Z The failed task is : Wait until ibm-cpd-rstudio-251
    RStudioAddon CR status is Completed and the error message is: No message available'
  rstudioBuildNumber: "160"
  rstudioStatus: Failed
  versions:
    reconciled: 10.2.0
bash-5.1$ oc get RStudioAddon -n zen
NAME                  VERSION   RECONCILED   STATUS      PERCENT   AGE
ibm-cpd-rstudio-241   12.0.0    10.2.0       Completed   100%      4d22h
ibm-cpd-rstudio-251   12.0.0                                       4d5h
rstudio-cr            12.0.0    10.2.0       Failed      80%       4d22h

Problemumgehung:

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um das Problem zu beheben, damit das Upgrade abgeschlossen werden kann:

1. Suchen Sie nach den Pods „ RStudio “ und den Jobs „ RStudio “, um zu überprüfen, ob sich die Pods im Pending Status befinden:

   oc -n <cpd-instance-namespace> get pods  | grep rstudio
   oc get pods | grep studio
   delete-rstudio-runtime-241-jxztb                               0/1     Pending     0               51s
   delete-rstudio-runtime-251-82z4j                               0/1     Pending     0               52s
   oc -n <cpd-instance-namespace> get jobs | grep rstudio
   oc get jobs | grep studio
   delete-rstudio-runtime-241                               Running    0/1           31s        31s
   delete-rstudio-runtime-251                               Running    0/1           32s        32s
   

2. Löschen Sie die Jobs, die im Pending Status „stuck“ hängen, und löschen Sie die benutzerdefinierten Laufzeitressourcen (CRs) von „ RStudio “:

   oc -n <cpd-instance-namespace> delete job delete-rstudio-runtime-241 delete-rstudio-runtime-251
   oc -n <cpd-instance-namespace> delete rstudio ibm-cpd-rstudio-241 ibm-cpd-rstudio-251
   

3. Starten Sie den Operator „ RStudio “ neu, indem Sie den Operator-Pod „ RStudio “ löschen:

   oc -n <cpd-operator-namespace> get po | grep rstudio
   oc -n <cpd-operator-namespace>  delete po <rstudio-operator-pod-name>
   

4. Nach dem Löschen wird der „ RStudio “ (CRrstudio-cr) abgeglichen und neu gestartet. Dann ist das Upgrade abgeschlossen. Zum Beispiel:

   oc  -n <cpd-instance-namespace> get rstudio
   NAMESPACE   NAME                  VERSION   RECONCILED   STATUS      PERCENT   AGE
   zen         ibm-cpd-rstudio-241   12.0.0    12.0.0       Completed   100%      20m
   zen         ibm-cpd-rstudio-251   12.0.0    12.0.0       Completed   100%      20m
   zen         rstudio-cr            12.0.0    12.0.0       Completed   100%      4d20h
   

Das Upgrade von „ RStudio “ auf die Version „ 5.3 “ wird nicht abgeschlossen

Gilt für: „ 5.3.0 “ und spätere Versionen

Beispiel für den Fehler:

message: |-
      unknown playbook failure
      The playbook has failed at task 'Fetch ibm-cpd-rstudio-251 RStudioAddon CR to check if status is Completed"'
      The error was: 'Consult the ibm-cpd-rstudio-operator logs for details.'
    reason: Failed
    status: "True"
    type: Failure
  - lastTransitionTime: "2026-01-28T23:13:06Z"
    message: Running reconciliation
    reason: Running
    status: "True"
    type: Running
  operand:
    available:
      versions:
      - 11.2.0
  progress: 15%
  progressMessage: Starting install of rstudio role
  reconcileHistory:
  - '2026-01-28T23:12:47.14545Z The failed task is : Fetch ibm-cpd-rstudio-251 RStudioAddon
    CR to check if status is Completed" and the error message is: No message available'
  - '2026-01-28T22:33:09.23834Z The failed task is : Fetch ibm-cpd-rstudio-251 RStudioAddon
    CR to check if status is Completed" and the error message is: No message available'
  - '2026-01-28T21:56:34.45631Z The failed task is : Fetch ibm-cpd-rstudio-251 RStudioAddon
    CR to check if status is Completed" and the error message is: No message available'
  rstudioBuildNumber: "103"
  rstudioStatus: InProgress
  versions:
    reconciled: 11.2.0

Problemumgehung:

Gehen Sie wie folgt vor, um das Problem zu lösen:

1. Überprüfen Sie, ob rstudio der Eintrag in der subscriptions.operators.coreos.com Gruppe im Operator-Namensraum vorhanden ist:

   oc -n <operator-namespace> get subscriptions.operators.coreos.com | grep rstudio
   

2. Falls der rstudio Eintrag vorhanden ist, löschen Sie ihn manuell mit diesem Befehl:

   oc -n <operator-namespace> delete subscriptions.operators.coreos.com ibm-cpd-rstudio-operator-catalog-subscription
   

3. Versuchen Sie, das Helm-Chart unter RStudio zu aktualisieren. Siehe Beispiel:

   cpd-cli manage case-download --release=5.3.0 --components=rstudio --cluster_resources=true --operator_ns=<operator-namespace>
   helm upgrade --install --namespace zen rstudio cpd-cli-workspace/olm-utils-workspace/work/offline/5.3.0/.ibm-pak/data/cases/ibm-rstudio/12.0.0/charts/rstudio-12.0.0+20251121.171719.160.tgz --debug -f cpd-cli-workspace/olm-utils-workspace/work/olm-utils-ansible-log/override_file_1770151662.9664164.yaml
   

4. Löschen Sie den Pod „ RStudio “, um ihn neu zu starten:

   oc -n <operator-namespace>  get po | grep rstudio
   oc -n <operator-namespace>  delete po ibm-cpd-rstudio-operator-xxx-xxx
   oc -n <operator-namespace>  get po | grep rstudio
   

   Dieser Befehl startet:

   • Ein neuer rstudio Operator-Pod im running Status
   • Der rstudio-cr Prozess

5. Überprüfen Sie, ob die CRs unter RStudio erfolgreich aktualisiert wurden:

   oc -n <cpd-instance-namespace> get rstudio
   

   Beispielausgabe, die ein erfolgreiches Upgrade anzeigt:

   NAME                  VERSION   RECONCILED   STATUS      PERCENT   AGE
   ibm-cpd-rstudio-241   12.0.0    12.0.0       Completed   100%      17m
   ibm-cpd-rstudio-251   12.0.0    12.0.0       Completed   100%      18m
   rstudio-cr            12.0.0    12.0.0       Completed   100%      90d
   

Beschränkungen für Vermögenswerte

Sicherheit beim Hochladen von Dateien

Gilt für: 5.3.0

Dateien, die Sie über die Benutzeroberfläche von Watson Studio oder Watson Machine Learning hochladen, werden weder überprüft noch auf potenziell schädliche Inhalte gescannt. Es wird dringend empfohlen, alle Dateien vor dem Hochladen mit einer Sicherheitssoftware, beispielsweise einem Virenschutzprogramm, zu überprüfen, um die Sicherheit Ihrer Inhalte zu gewährleisten.

CSV -Dateien können nicht in Projekte geladen werden, die größer als 20 GB sind

Sie können keine „ CSV “-Datei in ein Projekt in „ Cloud Pak for Data “ laden, die größer als 20 GB ist.

Einschränkungen bei der Vorschau von Assets

Von folgenden Arten von Assets können Sie keine Vorschau anzeigen:

• Ordnerassets, die einer Verbindung mit persönlichen Berechtigungsnachweisen zugeordnet sind. Sie werden aufgefordert, Ihre persönlichen Berechtigungsnachweise einzugeben, um die Vorschau oder Profilerstellung für das Verbindungsasset zu starten.
• Verbundene Datenassets für Imagedateien in Projekten.
• Verbundene Assets mit gemeinsam genutzten Berechtigungsnachweisen von Text- und JSON-Dateien, die fälschlicherweise in einem Gitter angezeigt werden.
• Verbundene Datenassets für PDF-Dateien in Projekten.

Einschränkungen bei der Integration von „ Hadoop “

Der Cluster „ Cloud Pak for Data “ und der Cluster „ Hadoop “ müssen sich im selben Netzwerk befinden

Damit die Verbindung zwischen Cloud Pak for Data und dem Cluster Hadoop funktioniert, müssen sich beide innerhalb derselben Netzwerkkonfiguration befinden.

Der Dienst „ Livy “ wird beim Neustart eines Clusters nicht neu gestartet

Der Dienst „ Livy “ wird nach einem Systemneustart nicht automatisch neu gestartet, wenn sich der Namenode von „ HDFS “ nicht im aktiven Zustand befindet.

Abhilfe: Starten Sie den Dienst „ Livy “ neu.

Einschränkungen für Stellenangebote

Auch wiederkehrende Jobs werden zur vollen Stunde ausgeführt

Aufgezeichnete Aufträge werden zum geplanten Zeitpunkt und erneut zu Beginn der nächsten Minute (:00) ausgeführt.

Der Job-Lauf weist falsche Werte für Umgebungsvariablen auf, wenn Sonderzeichen verwendet werden

Umgebungsvariablen, die in der Jobkonfiguration definiert sind, werden nicht korrekt an die Jobausführungen übergeben, wenn die Variablenwerte Sonderzeichen enthalten. Dies kann zu Fehlern bei der Ausführung von Jobs oder zu einem fehlerhaften Verhalten der Jobs führen. Um das Problem zu beheben, lesen Sie den Abschnitt „Jobausführung weist falsche Werte für Umgebungsvariablen auf, wenn Sonderzeichen verwendet werden “.

Job-Ausführungen schlagen fehl, wenn Umgebungen nach einem Upgrade auf eine neuere Version von „ Cloud Pak for Data “ gelöscht werden

Jobs, die in Bereitstellungsbereichen oder Projekten ausgeführt werden, schlagen fehl, wenn der Job eine Umgebung nutzt, die nicht mehr sicher ist und nach einem Upgrade der „ Cloud Pak for Data “-Version gelöscht wurde.

Abhilfe: So verhindern Sie, dass Jobausführungen aufgrund eines Upgrades fehlschlagen:

• Überprüfen Sie, welche Umgebungen vor dem Upgrade entfernt werden.
• Bearbeiten Sie den Job so, dass er auf eine alternative Umgebung verweist, die nicht entfernt wird.
• Falls Ihr Job mit keiner der alternativen Umgebungen kompatibel ist, erstellen Sie eine benutzerdefinierte Umgebung auf Basis der bestehenden Umgebung und weisen Sie den Job auf diese benutzerdefinierte Umgebung hin. Weitere Informationen finden Sie unter „Umgebungen anpassen “.

Ausschluss von Tagen im Zeitplan eines Jobs verursacht unerwartete Ergebnisse

Wenn Sie die Option zum Planen eines Jobs auswählen, um den Job jeden Tag in der Woche mit Ausnahme bestimmter Tage auszuführen, stellen Sie möglicherweise fest, dass der geplante Job nicht wie erwartet ausgeführt wird. Dies könnte auf eine Diskrepanz zwischen der Zeitzone des Benutzers, der den Zeitplan erstellt, und der Zeitzone des Masterknotens, auf dem der Job ausgeführt wird, zurückzuführen sein.

Dieses Problem tritt nur auf, wenn Sie Tage einer Woche beim Planen der Ausführung eines Jobs ausschließen.

Einschränkungen für Projekte

Assets aus integrierten Projekten unter „ Git “ werden bei der intelligenten Suche nicht angezeigt

Bei der Suche über die intelligente Suchleiste in verschiedenen Arbeitsbereichen werden Daten aus Projekten, die die „ Git “-Integration nutzen, nicht in den Ergebnissen angezeigt.

Problemumgehung:

Gehen Sie zum integrierten Projekt „ Git “ und suchen Sie unter „Assets“ nach dem entsprechenden Asset.

In einem Projekt können nicht mehrere „ RStudio “-Sitzungen gleichzeitig ausgeführt werden

Gilt für: 5.3.0

In einem Projekt kann zu jedem Zeitpunkt nur eine „ RStudio “-Sitzung aktiv sein. Wenn Sie mehrere Sitzungen gleichzeitig öffnen möchten, müssen Sie ein separates Projekt einrichten.

Veraltete Projekte unter „ Git “ können nicht synchronisiert werden, wenn alle Assets gelöscht wurden

Wenn Sie alle Assets aus einem veralteten „ Git “-Projekt löschen, kann das Projekt nicht mehr mit dem Repository unter Git synchronisiert werden.

Workaround: Behalten Sie mindestens ein Asset im veralteten Projekt „ Git “ bei.

In Git-basierten Projekten können Sie keine Vorschau von Assets mit verwalteten Anhängen anzeigen, die aus Katalogen importiert wurden

In Git-basierten Projekten wird eine Fehlermeldung angezeigt, wenn Sie versuchen, eine Vorschau von Assets mit verwalteten Anhängen anzuzeigen, die aus Katalogen importiert wurden. Die Vorschau dieser Assets wird in Git-basierten Projekten nicht unterstützt.

Verwenden Sie das Repository „ Git “ nicht in Projekten, die die veraltete „ Git “-Integration nutzen, wenn diese Projekte die Standard-Integration „ Git “ verwenden.

Sie sollten das Repository „ Git “ nicht aus einem Projekt mit veralteter „ Git “-Integration in einem Projekt mit der Standardintegration „ Git “ verwenden, da dies zu einem Fehler führen kann. In Bitbucket wird beispielsweise eine Fehlermeldung angezeigt, dass das Repository Inhalte aus einem veralteten „ Git “-Projekt enthält, obwohl der ausgewählte Zweig Standardinhalte des „ Git “-Projekts enthält.

In einem Projekt mit der Standard-Integration von Git kannst du entweder ein neues, leeres Repository unter Git verwenden oder auf ein Repository verweisen, das bereits in einem Projekt mit der Standard-Integration von Git verwendet wurde.

Importieren eines Projekts, das größer als 1 GB ist, in Watson Studio schlägt fehl

Wenn Sie in Watson Studio ein leeres Projekt erstellen und anschließend versuchen, ein Projekt zu importieren, das größer als 1 GB ist, schlägt die Operation möglicherweise fehl (je nach Größe und Rechenleistung des Cloud Pak for Data-Clusters).

Der Export eines großen Projekts in „ Watson Studio “ schlägt aufgrund einer Zeitüberschreitung fehl

Wenn Sie versuchen, ein Projekt mit einer großen Anzahl von Assets (zum Beispiel mehr als 7000) zu exportieren, kann es vorkommen, dass der Exportvorgang aufgrund einer Zeitüberschreitung fehlschlägt. In diesem Fall könnten Sie die Assets zwar in Teilmengen exportieren, die empfohlene Lösung ist jedoch der Export über die Befehlszeilenschnittstelle von CPDCTL.

Tuning Studio -Experimente oder Eingabeaufforderungssitzungen können nicht exportiert werden

Wenn Sie in einem Projekt Experimente mit „ Tuning Studio “ durchführen, können Sie diese oder die Befehlszeilensitzungen nicht exportieren. Sie werden beim Exportieren eines Projekts nicht in der Kandidatenliste angezeigt.

Beim Exportieren eines Projekts auf den Desktop kann kein „ Cognos “-Dashboard hinzugefügt werden

Derzeit können Sie beim Exportieren eines Projekts auf den Desktop kein „ Cognos “-Dashboard auswählen.

Problemumgehung:

Auch wenn Sie Ihrem Projektexport kein Dashboard hinzufügen können, haben Sie die Möglichkeit, ein Dashboard von einem Projekt in ein anderes zu verschieben.

So verschieben Sie ein Dashboard in ein anderes Projekt:

1. Laden Sie die JSON-Datei des Dashboards aus dem Originalprojekt herunter.
2. Exportieren Sie das Originalprojekt auf den Desktop, indem Sie in der Projekt-Symbolleiste auf das Symbol „Auf den Desktop exportieren“ klicken.
3. Erstellen Sie ein neues Projekt, indem Sie die ZIP-Datei mit den erforderlichen Datenquellen importieren.
4. Erstellen Sie ein neues Dashboard, indem Sie auf die Registerkarte „Aus Datei“ klicken und die JSON-Datei hinzufügen, die Sie aus dem ursprünglichen Projekt heruntergeladen haben.
5. Es erscheint ein Dialogfeld, in dem Sie gefragt werden, ob Sie jede Ihrer Datenquellen neu verknüpfen möchten. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Erneut verknüpfen“ und wählen Sie in dem neuen Projekt das Element aus, das der Datenquelle entspricht.

Verbindungen in einem Repository unter Git, die einen JDBC -Treiber erfordern und in einem Projekt auf einem anderen Cluster erstellt wurden, können nicht verwendet werden

Wenn Ihr Projekt mit einem Repository unter Git verknüpft ist, das bereits in einem Projekt in einem anderen Cluster verwendet wurde und Verbindungen enthält, für die ein Treiber von JDBC erforderlich ist, funktionieren diese Verbindungen in Ihrem Projekt nicht. Wenn Sie die erforderliche JAR-Datei „ JDBC “ hochladen, wird eine Fehlermeldung angezeigt, dass der Treiber „ JDBC “ nicht initialisiert werden konnte.

Dieser Fehler wird durch die JAR-Datei „ JDBC “ verursacht, die der Verbindung als vorunterschriebene URI hinzugefügt wurde. Diese URI ist in einem Projekt in einem anderen Cluster ungültig. Die JAR-Datei kann nicht mehr gefunden werden, selbst wenn sie im Cluster vorhanden ist, und die Verbindung funktioniert nicht.

Problemumgehung

Um eine dieser Verbindungen zu nutzen, müssen Sie im Projekt neue Verbindungen erstellen. Die folgenden Verbindungen erfordern einen „ JDBC “-Treiber und sind von diesem Fehler betroffen:

• Db2 for i
• Db2 for z/OS
• Generisches JDBC
• Hive über Execution Engine for Apache Hadoop
• Impala über Execution Engine for Apache Hadoop
• SAP HANA
• Exasol

Es werden maximal 10.000 Projekte angezeigt

Gilt für: 5.3.0

Aus Leistungsgründen beträgt die maximale Anzahl der in der All active projects Liste angezeigten Projekte 10.000.

Einschränkungen bei Notebooks

In einer Spark-Umgebung können keine Terminalfenster in „ JupyterLab “ geöffnet werden

Gilt für: 5.3.0

Alle Terminal-Optionen sind deaktiviert, wenn „ JupyterLab “ in einer Spark-Umgebung verwendet wird.

Die automatische Code-Einfügung ist in Notizbüchern deaktiviert, die Spark-Umgebungen von watsonx.data verwenden

Gilt für: 5.3.0

Wenn Sie mit Jupyter-Notebooks arbeiten, die Spark-Umgebungen von watsonx.data nutzen, ist das Symbol für Code-Schnipsel deaktiviert. Sie können den Code weiterhin manuell einfügen.

Einschränkungen bei Visualisierungen

Maskierte Daten können in Visualisierungen nicht verwendet werden, wenn die Daten aus Datenbeständen stammen, die aus Version 4.8 oder einer früheren Version importiert wurden

Gilt für: „ 5.3.0 “ und spätere Versionen

Wenn Sie Daten-Assets mit maskierten Daten aus der Version 4.8 oder früher in Ihr Projekt importieren, können Sie diese Assets nicht zum Erstellen von Visualisierungen verwenden.

Wenn Sie versuchen, auf der Registerkarte „Visualisierung“ eines Daten-Assets ein Diagramm aus einem importierten Asset mit maskierten Daten zu erstellen, wird folgende Fehlermeldung angezeigt: Bad Request: Failed to retrieve data from server. Masked data is not supported.

Workaround: Um Daten in Visualisierungen mithilfe importierter Datenbestände ordnungsgemäß zu maskieren, müssen Sie Ihre Plattform mit „ Data Virtualization “ als Schutzlösung konfigurieren. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt „ Data Virtualization “ unter dem Thema „Schutzlösungen für Datenquellendefinitionen “.