Data Formulator は、個人ユーザーから企業チームまで、さまざまな利用シーンに対応できるよう、多段階の導入シナリオを想定して設計されています。この柔軟なアーキテクチャ設計は、実際の作業環境に対するマイクロソフトリサーチの深い理解を反映しています。
主な展開モデルには以下のようなものがある：
- ネイティブPython環境：データ分析者の個人用ワークステーションにpipパッケージマネージャ経由でインストール。最小構成要件は、Windows/macOS/LinuxをサポートするPython 3.8+環境のみ。
- クラウド開発環境：GitHub Codespacesにプリインストールされているため、ユーザーはローカルで設定することなく、ブラウザ経由で全機能にアクセスすることができ、アドホックな共同解析や教育・デモンストレーションのシナリオに特に適している。
- エンタープライズ・デプロイメント：記事には書かれていないが、オープンソースのアーキテクチャは、理論的には、大規模な組織のニーズを満たすために、Dockerコンテナ化されたデプロイメントとKubernetesクラスタのスケーリングをサポートしている。
ネットワーク接続の観点から、このツールはオフライン作業モードを備えており、コアAIモデルをローカルにプリロードすることができます。また、可視化結果を静的なHTMLまたはPNG/SVG形式でエクスポートすることも可能で、レポートやプレゼンテーション・ドキュメントに簡単に埋め込むことができます。
マイクロソフトのチームによるベンチマークでは、このツールは標準的なラップトップ構成で最大500MBのデータセットをスムーズに処理し、応答時間を2秒以下に抑えることができる。
この答えは記事から得たものである。Data Formulator：AIによるデータ可視化ツールについて
