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Alta disponibilidade e recuperação de desastre

Alta disponibilidade e recuperação de desastre

O IBM Watson® Discovery é altamente disponível em todas as regiões do IBM Cloud® nas quais o Discovery é oferecido. No entanto, recuperar-se de potenciais desastres que afetam uma região inteira requer planejamento e preparação.

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Essas informações se aplicam apenas a implementações gerenciadas.

Você é responsável por entender sua customização e uso do serviço. Você também é responsável por estar pronto para recriar uma instância do serviço em uma nova região e para restaurar seus dados em qualquer região. Consulte Como garantir que não haja tempo de inatividade? para obter mais informações.

Alta disponibilidade

O IBM Watson® Discovery suporta alta disponibilidade sem nenhum ponto único de falha. O serviço alcança a alta disponibilidade de forma automática e transparente, usando o recurso de região multizona (MZR) fornecido pelo IBM Cloud.

O IBM Cloud permite diversas zonas que não compartilham um ponto único de falha dentro de um único local. Também fornece o balanceamento automático de carga entre as zonas dentro de uma região.

Recuperação de desastre

A recuperação de desastre poderá se tornar um problema se uma região do IBM Cloud passar por uma falha significativa que inclua a perda potencial de dados. Como a MZR não está disponível em todas as regiões, espere a IBM trazer uma região de volta on-line no caso de ela ficar indisponível. Se os serviços de dados subjacentes forem comprometidos pela falha, também aguarde a IBM para restaurar esses serviços de dados.

No caso de uma falha catastrófica, a IBM pode não conseguir recuperar dados de backups de banco de dados. Nesse caso, é necessário restaurar seus dados para retornar sua instância de serviço para seu estado mais recente. É possível restaurar os dados para a mesma região ou para uma região diferente.

Seu plano de recuperação de desastre inclui conhecer, preservar e estar preparado para restaurar todos os dados mantidos no IBM Cloud.

Fazendo backup de seus dados no Watson Discovery

Você tem vários métodos para fazer backup dos dados armazenados no IBM Watson® Discovery. É possível fazer backup dos seguintes dados em seu plano de recuperação de desastre:

  • Dados como uma cópia dos documentos de origem
  • Dados que são importados e exportados do Discovery

É possível fazer backup dos recursos listados na tabela a seguir para evitar a perda de dados durante a recuperação de desastre.

Detalhes do suporte de recuperação de recursos
Esta tabela possui cabeçalhos de linha e de coluna Os cabeçalhos das linhas identificam os recursos. Os cabeçalhos da coluna identificam os diferentes tipos de suporte de recuperação Para entender quais métodos de recuperação são suportados para um recurso, acesse a linha que descreve o recurso e localize a coluna para o método de recuperação no qual você está interessado.
Recurso Processo de backup Suporte de UI para download de recurso Suporte da UI para upload de recurso Suporte de API
Arquivos transferidos por upload e submetidos a crawl. Armazene com segurança os backups para todos os documentos de origem dos dados alimentados Para obter mais informações, consulte Documentos Inativos.

Preserve as credenciais de origens de dados para recriação, reconectando às origens de dados originais. Para obter mais informações, consulte Restaurando conexões com origens de dados externas.

Para obter mais informações, consulte Nota..

Não Não Download-Não
Upload-Não
Dados de treinamento de relevância Faça o download de todas as consultas e exemplos de treinamento e salve-os localmente para fazer backup dos dados de treinamento Para obter mais informações, consulte Dados de treinamento. Não Não Download-Sim
Fazer upload-Sim
Lista de expansão Faça download das listas de expansão por meio da API e armazene-as localmente para restaurar as listas de expansão. Para obter mais informações, consulte Listas de Expansão Não True Download-Sim
Fazer upload-Sim
Lista de palavras comuns Faça download das listas de palavras comuns por meio da API e armazene-as localmente para restaurar as listas de palavras comuns. Para obter mais informações, consulte Palavras comuns. Não True Download-Sim
Fazer upload-Sim
Modelo treinado pelo usuário do Smart Document compreendimento Exporte seus modelos e armazene-os localmente para fazer backup deles. Para obter mais informações, consulte Restaurando os modelos do Smart Document compreensivo True True Download-Não
Upload-Não
Enriquecimento do classificador de texto. Faça backup dos arquivos .csv do classificador e armazene-os localmente. Para obter mais informações, consulte Classificador de texto. Não True Upload-Não
Download-Não
Enriquecimento do classificador de sentença a partir da rotulagem de sentença Faça download dos arquivos .sc dos modelos de classificador de sentença criados a partir da IU de rotulagem de sentença. Para obter mais informações, consulte Restaurando classificadores de sentença. True True Download-Não
Upload-Não
Enriquecimento do classificador de documento Faça backup dos arquivos .csv do classificador e armazene-os localmente. Para obter mais informações, consulte Recursos do aplicativo Content Mining.. Não True Download-Não
Upload-Sim
Enriquecimento de dicionário Faça download dos arquivos .csv dos dicionários que você criou usando o aplicativo de IU ou Content Mining do Discovery. Para obter mais informações, consulte Restaurando enriquecimentos de dicionário.

Não é possível fazer download do dicionário como arquivos CSV, se você tiver criado o dicionário fazendo upload dos arquivos CSV

True True Download-Não
Upload-Sim
Enriquecimento do extrator de entidade: Faça o download dos modelos do extrator de entidade e armazene-os localmente para fazer backup dos modelos Para obter informações adicionais, consulte Restaurando extratores de entidade. True True Download-Não
Upload-Não
Enriquecimento de expressão regular Mantenha os termos da expressão regular especificada na IU do Discovery. Para obter mais informações, consulte Enriquecimentos de expressões regulares.

É possível criar o enriquecimento de expressão regular por meio da API, mas não é possível fazer o download dele

Não True Download-Não
Upload-Sim
Enriquecimento de padrão Faça download dos enriquecimentos padrão como arquivos .zip e armazene-os localmente. Para obter mais informações, consulte Enriquecimentos padrão e Restaurando enriquecimentos padrão. True True Download-Não
Upload-Não
Enriquecimento de regras avançadas Faça backup dos arquivos originais do modelo como arquivos .zip e armazene-os localmente. Para obter mais informações, consulte enriquecimento de modelos de regras avançadas. Não True Download-Não
Upload-Não
Modelos baseados em regras criados no Knowledge Studio Faça backup dos arquivos de modelo originais como arquivos .pear e armazene-os localmente. Para obter mais informações, consulte Usar modelos de ML importados para localizar termos customizados Não True Download-Não
Upload-Sim
Modelos de machine learning criados no Knowledge Studio Faça backup dos arquivos originais do modelo como arquivos .zip e armazene-os localmente. Para obter mais informações, consulte Usar modelos de ML importados para localizar termos customizados Não True Download-Não
Upload-Sim
IBM Cloud Pak for DataIBM Software Hub Modelos personalizados de análise de texto UIMA Faça backup dos arquivos de modelo originais como arquivos .pear e armazene-os localmente. Para obter mais informações, consulte Usar modelos de ML importados para localizar termos customizados Não True Download-Não
Upload-Sim

Não é possível fazer download subsequentemente dos arquivos incluídos no Discovery porque os arquivos originais não são armazenados no Discovery. No entanto, é possível recuperar informações do arquivo armazenado no índice de coleção quando o arquivo original é processado. Use a API de Consulta para enviar uma consulta que retornará uma passagem do arquivo de interesse e, em seguida, verifique o corpo de resposta para obter dados do arquivo Por exemplo, para alguns tipos de arquivo, o texto do arquivo original é armazenado no campo text.

Para obter informações sobre recursos criados com o aplicativo Content Mining, consulte Recursos de Content Mining.

Enriquecimentos do classificador de sentença

Para fazer backup de modelos de classificador de sentença que foram criados a partir da UI de rotulagem de sentença, faça download dos modelos e armazene-os localmente. Um modelo deve ser totalmente treinado antes que possa ser transferido por download Para obter mais informações, consulte Fazendo download do modelo do classificador de sentença.

Documentos Ingestionados

Seus documentos transferidos por upload são convertidos, enriquecidos e armazenados no índice de procura. Se ocorrer um desastre, o índice de pesquisa não é recuperável. Armazene um backup de todos os seus documentos de origem em um local seguro.

Se você também importar documentos por meio de rastreamentos programados de fontes de dados externas, talvez queira manter as credenciais da fonte de dados externamente para poder restabelecer a conexão com as fontes de dados rapidamente. Para obter a lista de fontes disponíveis e as credenciais necessárias para cada uma delas, consulte Configuração das fontes de dados do IBM Cloud.

É possível obter algum texto que foi armazenado no índice quando o documento original foi alimentado usando a API de Consulta. Para obter mais informações, consulte Recuperando documentos..

Dados de treinamento

Consulte essa tarefa para fazer backup das consultas e dos exemplos de dados de treinamento para um projeto treinado. Os dados de treinamento são usados para treinamento explícito de seus projetos e são armazenados com base no projeto. Para extrair os dados de treinamento, use a API para fazer download das consultas e das classificações por meio do Discovery. Para fazer backup de consultas e exemplos de dados de treinamento, conclua as etapas a seguir:

  1. Faça o download de seus dados de treinamento usando a API de consultas de treinamento de lista.
  2. Salve as consultas e os exemplos de treinamento localmente.

Os IDs dos documentos usados nos dados de treinamento apontam para os documentos em seu projeto atual. Use os mesmos IDs em seus novos projetos para assegurar que os documentos corretos sejam referenciados. Se os IDs não corresponderem, seu treinamento de relevância restaurado não funcionará.

Listas de Expansão

Se você estiver usando sinônimos (expansões de consulta) para a modificação de consulta, faça backup de sua lista de expansão .json e armazene-a localmente. Para obter mais informações, consulte Implementando sinônimos.

Palavras vazias

No caso de palavras vazias, faça backup do arquivo de texto. Para obter mais informações sobre palavras vazias, consulte Definindo palavras vazias.

Informações de Coleta

Isso não é necessário, mas é uma melhor prática para recuperar o status para cada coleção regularmente e armazenar as informações localmente. Ao reter essas estatísticas, será possível verificar posteriormente se os processos de restauração foram bem-sucedidos, se necessário.

Modelos do Smart Document Understanding

Se você usar o Smart Document Understanding (SDU), terá modelos associados à sua configuração. Para evitar a perda dessas informações, exporte seus modelos, faça backup deles e armazene-os localmente. Os modelos de SDU têm a extensão de arquivo de .sdumodel.

Enriquecimentos de dicionário

  1. Abra o seu projeto e clique em Melhorar e customizar.
  2. No painel Ferramentas de melhoria, clique em Ensinar conceitos de domínio e, em seguida, em Dicionários.
  3. Clique no ícone de download ao lado do seu dicionário. Seu dicionário é transferido por download como um arquivo .csv.

Enriquecimentos de expressões regulares

Faça backup de suas expressões regulares como um arquivo .csv, e armazene-as localmente. Observe as expressões regulares que você especificou para criar seus enriquecimentos, para que possa recriar os enriquecimentos a partir delas. Para mais informações, consulte Expressões Regulares.

Enriquecimentos de aprendizado de máquina

Faça backup de seus arquivos .zip ou .pear de modelo de aprendizado de máquina e armazene-os localmente. Para obter mais informações, consulte Enriquecimentos de aprendizado de máquina e modelos do Watson Explorer Content Analytics Studio.

Enriquecimentos de padrão

  1. Abra seu projeto.
  2. No painel Ferramentas de aprimoramento da página Melhorar e customizar, clique em Ensinar conceitos de domínio e, em seguida, em Padrões (Beta).
  3. Clique no ícone de download ao lado do seu padrão. Seu modelo de padrão é transferido por download como um arquivo .zip.

Regras avançadas modelos enriquecimento

Faça backup de seus arquivos de modelo como arquivos .zip e armazene-os localmente. Para obter mais informações, consulte Modelos de regras avançadas.

Enriquecimentos de classificador

Faça backup de seus arquivos .csv do classificador e armazene-os localmente. Para obter mais informações, consulte Classificador.

Enriquecimentos do extrator de entidade

Para fazer backup de modelos do extrator de entidade, faça download dos modelos e armazene-os localmente. Um modelo deve ser totalmente treinado antes que possa ser transferido por download Para obter informações adicionais, consulte Exportando o extrator de entidade.

Recursos do aplicativo Content Mining

Você não pode fazer backup de determinados tipos de dados e deve recriá-los manualmente. Há vários recursos de usuário personalizados do Content Mining que o aplicativo não volta automaticamente para cima. Se a perda de dados ocorrer, você deve recriar manualmente os seguintes recursos do usuário personalizados no aplicativo de Mineração de Conteúdo ou fazer o upload de um arquivo salvo localmente que contém o recurso:

  • mapa customizado

  • Exportação de documento procurado: É possível exportar um documento procurado na visualização Documentos no aplicativo Content Mining, mas não é possível fazer upload dele novamente no aplicativo.

  • Exportação de resultado de análise de aspecto: é possível fazer download dos resultados de sua análise de aspecto clicando no ícone Exportar, em seguida Exportar resultados, e Exportar na caixa de diálogo Opções de exportação de análise..

  • Coleção: É possível restaurar uma coleção do Content Mining se você armazenou a coleção localmente como um arquivo .csv e, em seguida, fazer upload dele no aplicativo. Caso contrário, deve-se recriar manualmente a coleção.

  • Classificador de documento: Você pode restaurar um classificador de documento se você armazenou o classificador de documento localmente como um arquivo .csv e, em seguida, fazer upload dele no aplicativo.. Caso contrário, deve-se recriar manualmente o classificador de documentos.

  • Anotadores personalizados

    • Dicionário: Você pode restaurar um dicionário no aplicativo se você armazenou o dicionário localmente como um arquivo .csv e carregá-lo no aplicativo.
    • Expressões regulares: é possível restaurar uma expressão regular no aplicativo se você armazenou a expressão regular localmente como um arquivo .csv e fazer upload dele no aplicativo.
    • Modelos de aprendizado de máquina: será possível restaurar um modelo de aprendizado de máquina se você armazenar o modelo localmente como um arquivo .zip e, em seguida, fazer upload dele no aplicativo.
    • Arquivo PEAR: Você pode carregar um arquivo .pear se você armazenou o arquivo localmente e, em seguida, carregá-lo no aplicativo.

Não é possível fazer backup dos recursos a seguir localmente e deve recriá-los no aplicativo Content Mining.

  • Análise salva
  • Relatório
  • Painel

Restaurando seus dados para uma nova instância do Watson Discovery

Considere usar seus backups para restaurar para uma nova instância do Discovery em um data center diferente, também conhecido como uma região ou um local.

Para iniciar a restauração, primeiro comece revisando sua lista de coleções e origens de dados associadas, bem como os backups de arquivo.

  • Crie seus projetos e coleções. Use o conjunto de ferramentas do Discovery ou a API. Veja Criar um projeto e Criar uma coleção.
  • Inclua as palavras vazias novamente nas coleções. Consulte Definindo palavras vazias.
  • Se você usar a expansão de consulta customizada, inclua suas expansões de consulta. Consulte Implementando sinônimos.
  • Se você usar qualquer modelo de entidade customizada do IBM Watson® Knowledge Studio para enriquecimento, reimporte esse modelo para sua instância do Discovery. Para obter detalhes, consulte Gerenciando enriquecimentos.

Depois de configurar seus projetos e coleções como eles eram antes, comece a alimentar seus documentos de origem. Dependendo de como você alimentou seus documentos anteriormente, é possível fazê-lo usando a sua própria solução ou um dos métodos a seguir:

Restaurando classificadores de sentença

Para restaurar um modelo de classificador de sentença que foi criado a partir da UI de rotulagem de sentença, importe o arquivo .sc exportado para criar um novo modelo de aprendizado de máquina. Não é possível abrir o modelo exportado na UI de rotulagem de sentença para continuar trabalhando com ele. No entanto, é possível importar um modelo concluído e aplicá-lo a coleções como um enriquecimento do classificador de frase..

Para obter mais informações sobre como importar um modelo de classificador de sentença para criar um enriquecimento de aprendizado de máquina, consulte Usar modelos ML importados para localizar termos customizados.

Restaurando dados de treinamento

Depois de restaurar os projetos, você pode iniciar o processo de recriação dos modelos de treinamento de relevância. Para restaurar suas consultas e exemplos de dados de treinamento, recrie suas consultas de treinamento individuais e os exemplos usando a API create training query(criar consulta de treinamento) ou restaure suas consultas e exemplos em Discovery. Para obter mais informações sobre como restaurar os dados de treinamento usando o Discovery, consulte as instruções para acessar a página Treinar em Melhorando a relevância do resultado com treinamento.

Para que a restauração funcione corretamente, observe que os IDs dos documentos usados nos dados de treinamento apontam para os documentos em seu projeto atual. Use os mesmos IDs em seus novos projetos para assegurar que os documentos corretos sejam referenciados. Se os IDs não corresponderem, seu treinamento de relevância restaurado não funcionará.

Restaurando Conexões para Origens de Dados Externas

Em caso de uma perda não prevista de dados, talvez você perca seus crawls planejados de origens de dados externas. Consulte Configurando as origens de dados da IBM Cloud para obter a lista de origens disponíveis.

Para restaurar seus dados externos, restabeleça suas conexões com essas fontes de dados e, em seguida, rastreie-as novamente.

Para localizar as credenciais da origem de dados armazenadas, siga as instruções de sua origem de dados escolhida em Configurando as origens de dados da IBM Cloud. Essas instruções explicam como é possível se reconectar às suas origens de dados e obter os dados importados para o Discovery.

Restaurando modelos do Smart Document Understanding

Para importar um modelo de Smart Document Understanding (SDU) exportado anteriormente, consulte Importando e exportando modelos. Os modelos de SDU têm a extensão de arquivo de .sdumodel.

Ao importar um modelo existente da SDU para uma nova coleção, é uma prática recomendada criar a nova coleção e adicionar um documento, depois importar o modelo e carregar o restante dos documentos.

Restaurando enriquecimentos de dicionário

  1. Abra seu projeto.
  2. No painel Ferramentas de aprimoramento da página Melhorar e customizar, clique em Ensinar conceitos de domínio, Dicionários e, em seguida, em Upload.
  3. Na caixa de diálogo Aplicar dicionário, insira um nome para o seu arquivo .csv, selecione um idioma, especifique o caminho de aspecto, clique em Fazer upload e selecione o seu arquivo .csv do dicionário.
  4. Clique em Criar.

Depois de fazer upload dos arquivos .csv do dicionário para recuperação, não será possível usar o editor de dicionário para editar os termos posteriormente. Se desejar usar o editor de dicionário, crie um dicionário e inclua manualmente os termos do dicionário.

Para obter informações sobre o upload de um arquivo .csv de enriquecimento de dicionário, consulte Dicionário.

Restaurando enriquecimentos de padrão

É possível restaurar os arquivos .zip de enriquecimento de padrão como arquivos .zip de modelos de regras avançadas concluindo as etapas a seguir:

  1. Abra seu projeto.
  2. No painel Ferramentas de aprimoramento da página Melhorar e customizar, clique em Ensinar conceitos de domínio, Modelos de regras avançadas e, em seguida, em Upload.
  3. Na caixa de diálogo Aplicar modelo de regras avançadas, insira um nome para seu arquivo .zip, selecione um idioma, especifique um campo de resultados, clique em Fazer upload e selecione seu arquivo .zip de modelos de regras avançadas.
  4. Clique em Criar.

Depois de fazer upload dos arquivos .zip do modelo de padrão para recuperação, não será possível usar o editor de padrão para editar os arquivos .zip posteriormente.

Para obter mais informações sobre o upload de um arquivo .zip de modelos de regras avançadas, consulte Modelos de regras avançadas.

Restaurando extratores de entidade

Para restaurar um modelo de extrator de entidade, importe o arquivo .ent exportado para criar um novo modelo de aprendizado de máquina Não é possível abrir o modelo exportado na ferramenta extrator de entidade para continuar trabalhando com ele. No entanto, é possível importar um modelo concluído e aplicá-lo a coleções como um enriquecimento do extrator de entidade

Para obter mais informações sobre como importar um modelo de extrator de entidade para criar um enriquecimento de aprendizado de máquina, consulte Usar modelos de ML importados para localizar termos customizados