Une fois l'évaluation comparative de votre réseau bayésienModèle graphique probabiliste représentant, via un graphe orienté acyclique, les variables d'un système et leurs dépendances conditionnelles pour calculer des probabilités de résultats. achevée, il est crucial d'industrialiser la sauvegarde de ces résultats pour alimenter vos tableaux de bord de suivi ou orchestrer le déclenchement de vos boucles de réentraînement algorithmique.
Pour y parvenir de manière fluide, l'action met à votre disposition deux leviers d'intégration majeurs. D'une part, le paramètre out vous permet de cibler un espace de stockage physique ou logique précis et de nommer la table de données cible qui conservera vos métriques de précision finales. D'autre part, pour un niveau de contrôle plus fin, vous pouvez exploiter le paramètre outputTables. Cette fonctionnalité d'architecture avancée vous offre la capacité de capturer de façon dynamique n'importe quel tableau de résultats généré par le moteur et de le matérialiser instantanément sous la forme d'une table analytique directement requêtable par les autres microservicesLes microservices sont une approche d'architecture logicielle où une application est décomposée en une collection de petits services indépendants, spécialisés et communicant entre eux via des APIs légères. Contrairement aux architectures "monolithiques" anciennes, chaque microservice remplit une fonction unique (ex: gestion du catalogue, authentification, moteur de calcul).
Dans SAS Viya 4, cette architecture est native. Elle permet à la plateforme de s'exécuter sur Kubernetes, offrant une flexibilité totale : chaque composant de SAS peut être mis à jour, redémarré ou mis à l'échelle (scaling) individuellement sans affecter le reste du système. de la plateforme.
