从SAP Leonardo到SAP Data Intelligence

Jerry之前的文章介绍过，我所在的团队曾经用SAP Leonardo上的机器学习服务，开发了一系列消费这些服务的原型应用：

最近我们开发的一个原型应用，包含了微信小程序，SAP Conversation AI同SAP Cloud for Customer的集成，需要把用户在微信小程序里同SAP Conversation AI的对话记录里的关键词提取出来。

在开发过程中，我发现位于SAP Leonardo Machine Learning Foundation这个包里的Machine Learning API，全部被标注成Deprecated状态：

这些API在今年的6月30日之后将停止使用。

在SAP官网和SAP社区上，我进行了一番搜索，得知这些处于Deprecated状态的API，将被一个新的SAP产品所替代：SAP Data Intelligence.
https://api.sap.com/package/S...

在官网能够下载的SAP AI发展路线图上，我们能看到这样一张示意图：

其中SAP Conversation AI和SAP Intelligent Robotic Process Automation，Jerry之前都曾经介绍过：

使用Recast.AI创建具有人工智能的聊天机器人
SAP智能机器人流程自动化解决方案

而处于示意图中人形图示的头部地位的SAP Data Intelligence，是SAP推出的机器学习相关领域的模型开发，运行和生命周期管理的云端工具和平台。

新的SAP Data Intelligence位于SAP云平台的Kubernetes基础设施上，之前SAP Leonardo Machine Learning Foundation里的机器学习API，将会以Operator的形式，供机器学习场景建模的从业者使用。

在SAP官网上有对SAP Data Intelligence的概要介绍：

https://www.sap.com/sea/produ...

这里Jerry简单介绍下SAP Data Intelligence在SAP Cloud Platform上的操作界面和用法。

SAP云平台上打开Data Intelligence实例的控制台：

登入之后，是一个类似SAP Fiori Launchpad风格的界面。对于Jerry来说，我需要将之前原型开发里，所有调用已经处于Deprecated状态的Machine Learning API的地方，全部替换成调用SAP Data Intelligence暴露出的Machine Learning服务，因此我首先进入的是Modeler这个tile.

进入Modeler之后，在左边的Operator标签页里浏览：

这个名叫MLF Functional Services Interence的Operator，从功能上说，就是SAP Leonardo Machine Learning Foundation里处于Deprecated状态API的继任者。

如何使用SAP Data Intelligence Modeler里提供的这些标准Operator呢？按照Jerry学习新东西的惯例，我们还是先来看个Hello World的例子。

在Graph标签页里，新建一个Graph. 从这个编辑页面能发现，这个Graph由若干节点和彼此之间的连线组成，每个节点是一个Operator，实现各种操作，而连线表示将一个Operator产生的输出传送到下一个Operator接收的输入去。因此，从视觉效果上说，这种模型非常形象地被称为Graph；从运行时的行为上讲，SAP也将Graph模型称之为Pipeline(管道)，这个命令的由来和Linux系统里的管道理念一致。

我新建了一个Graph，命名为jerrytest，从Graph编辑页面里拖拽了两个Operator，分别是Data Generator和Terminal. 前者会每隔一段时间生成一批随机数，该输出直接重定向到第二个Operator里。因此我一旦运行这个Graph，查看Terminal Operatpor的控制台，就能看到随机数发生器生成的随机数打印。

Jerry之前分享过SAP Cloud Integration里的iFlow建模和SAP云平台上的Low Code Development(低代码开发)解决方案里的Microflow，加上本文正在介绍的SAP Data Intelligence Graph，这三者的建模都是在编辑器里，通过拖拽的方式来完成的。

在随机数发生器上点右键，选择Open Script，能查看用JavaScript实现的随机数生成代码：