O Data Formulator foi projetado com cenários de implantação em várias camadas para acomodar uma variedade de cenários de uso, desde usuários individuais até equipes empresariais. Esse projeto arquitetônico flexível reflete o profundo conhecimento da Microsoft Research sobre o ambiente de trabalho real.
Os principais modelos de implantação incluem:
- Ambiente Python nativo: instalado por meio do gerenciador de pacotes pip para a estação de trabalho pessoal do analista de dados. O requisito mínimo de configuração é apenas um ambiente Python 3.8+ com suporte para Windows/macOS/Linux.
- Ambiente de desenvolvimento na nuvem: pré-instalado no GitHub Codespaces, os usuários podem acessar a funcionalidade completa por meio de um navegador sem nenhuma configuração local, o que é especialmente adequado para análises colaborativas ad-hoc ou cenários de ensino e demonstração.
- Implantações corporativas: embora não seja mencionada no artigo, a arquitetura de código aberto teoricamente oferece suporte a implantações em contêineres do Docker e ao dimensionamento de clusters do Kubernetes para atender às necessidades de grandes organizações.
Em termos de conectividade de rede, a ferramenta foi projetada com um modo de trabalho off-line, no qual o modelo principal de IA pode ser pré-carregado localmente. Ela também suporta a exportação dos resultados da visualização para os formatos HTML estático ou PNG/SVG para facilitar a incorporação em relatórios ou documentos de apresentação.
Os benchmarks da equipe da Microsoft mostram que a ferramenta pode processar sem problemas conjuntos de dados de até 500 MB em uma configuração padrão de laptop, mantendo os tempos de resposta abaixo de 2 segundos.
Essa resposta foi extraída do artigoData Formulator: uma ferramenta de visualização de dados orientada por IAO
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