Neuerungen und Änderungen in Data Refinery

Data Refinery können neue Funktionen und Fehlerbehebungen enthalten. Releases werden in umgekehrter chronologischer Reihenfolge aufgelistet, sodass das neueste Release am Anfang des Themas steht.

Eine Liste der neuen Funktionen für die Plattform und alle Dienste finden Sie unter Was ist neu in IBM Software Hub.

IBM® watsonx™ Versions- 2.4.0

Im Juni 2026 wurde eine neue Version von Data Refinery veröffentlicht.

Diese Version enthält die folgenden Änderungen:

Neue Funktionen
Diese Version von Data Refinery enthält die folgenden Funktionen:
Verwenden Sie das neue Attribut, um Abläufe extern ohne die Benutzeroberfläche zu erstellen Data Refinery
Sie können nun das neue shaperAPICreated Attribut verwenden, um Flows programmgesteuert zu erstellen Data Refinery , ohne die Benutzeroberfläche nutzen zu müssen. Dank dieser Funktion können Sie:
  • Verwenden Sie externe APIs, um „ Data Refinery “-Abläufe zu erstellen.
  • Verwenden Sie Integrationen von Drittanbietern, um Abläufe mit Formungsoperationen zu erstellen.
  • Erstellen Sie mithilfe automatisierter Workflows Pipelines zur Datenumwandlung.
  • Verwenden Sie benutzerdefinierte Anwendungen, um „ Data Refinery “-Abläufe ohne Nutzung der Benutzeroberfläche zu erstellen.

Weitere Informationen finden Sie in der API-Dokumentation: <hostname:port_number>/v2/data_flow_spark/docs/swagger/index.html

Flows in Ordnern erstellen Data Refinery
Sie können nun „ Data Refinery “-Abläufe in Ordnern erstellen oder vorhandene Abläufe in Ordnern speichern. Das Informationsfeld zeigt die Ordnerpfade für den von Ihnen ausgewählten Ablauf und das Ziel an. Sie können Jobs auch in Ordnern erstellen und den Ablauf sowie die Pfade der Zielordner in den Ablauf-Einstellungen anpassen.

Weitere Informationen finden Sie unter „Verwaltung Data Refinery von Abläufen “.

Parameter für Quell- und Zieldaten in Data Refinery Flows definieren
Im Assistenten zur Job-Erstellung für Data Refinery Flows steht nun ein neuer Parameterschritt zur Verfügung. Sie können Parameter sowohl für die Quell- als auch für die Zieldaten festlegen, sodass derselbe Job mit verschiedenen Datensätzen verwendet werden kann. Sie können auch vorhandene Aufträge bearbeiten, um mithilfe von Parametern die Quell- und Zieldaten zu definieren.

Weitere Informationen finden Sie unter „Aufträge erstellen“ in Data Refinery .

Aufträge im Status „Start“ abbrechen Data Refinery
Sie können nun Aufträge stornieren Data Refinery , die sich in diesem Starting Status befinden. Diese Erweiterung verbessert die Auftragsverwaltung und die Ressourcensteuerung.
Neue Verbindungen für Data Refinery
Data RefinerySie können nun die folgenden Verbindungen mit verwenden:
  • Vertica
  • Microsoft Azure Databricks

Weitere Informationen finden Sie unter „Unterstützte Datenquellen für Data Refinery…“.

Aktualisierungen
In dieser Version wurden folgende Neuerungen eingeführt:
  • Die neue Standardumgebung für Spark 3.5 und R 4.3 wurde hinzugefügt.

  • Die Standardumgebung für Spark- 3.4 en und R- 4.3 en wird nicht mehr unterstützt.

Sie können nun „Standard-Spark- 3.5 “ und „R- 4.3 “ auswählen, wenn Sie eine Umgebung für einen Data Refinery Flow-Job auswählen.

Wenn Sie ein Upgrade von einer früheren Produktversion durchführen, die Flow-Jobs enthält Data Refinery , welche eine nicht mehr unterstützte Umgebung, eine veraltete Umgebung oder eine benutzerdefinierte Spark-Umgebung ( 3.x ) verwenden, passen Sie die Jobs so an, dass sie die neue Standard-Spark-Umgebung ( 3.5 ) und die R-Umgebung ( 4.3 ) nutzen. Nutzen Sie das neue Umfeld für neue Aufgaben

Weitere Informationen finden Sie unter Data Refinery „Umgebungen “.

Von Kunden gemeldete Probleme in dieser Version behoben
Eine Liste der von Kunden gemeldeten Probleme, die in dieser Version behoben wurden, finden Sie in IBM Cloud Pak for Data der Liste der behobenen Probleme auf der Support-Website von IBM.