このツールは最新の技術スタックを使用して構築されており、オープンソースであるため、組織はデータ生成ロジックを深くカスタマイズすることができます。フロントエンドはNext.jsをベースにサーバーサイド・レンダリングを行い、Tailwind CSSと組み合わせてレスポンシブ・レイアウトを実現しています。バックエンドはコンテナ化され、Docker経由でデプロイされ、Kubernetesクラスタのスケーリングをサポートしています。コアとなるテクノロジー・コンポーネントは以下の通りです：
- プラグインのデータソース業界特有のデータ（メディケアHICNコードなど）は、Fakerの拡張機能を書くことでサポートできる。
- 分散タスクキューRedisを使って大量のデータ生成リクエストを処理することで、1つのノードで1,000万件のデータセットを並列生成することができます。
- 監査証跡GDPRおよびその他のコンプライアンス要件に準拠した全世代操作ログメタデータ
銀行機関は、生成された取引データに疑わしいパターンが含まれていることを確認するためにアンチマネーロンダリングルールエンジンを追加します。教育機関は、生成されたデータセットを学生の研究室環境に直接プッシュするためにLMSシステムを統合します。MITライセンスは、ライセンス料なしで商用アプリケーションを許可します。
この答えは記事から得たものである。Metabase AI Dataset Generator: デモや分析のための実際のデータセットを素早く生成について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " オープンソースアーキテクチャがデータセットビルダーのエンタープライズ拡張性を実現
