プロセッシングエンジン
開発や運用でのプログラムやワークフロー、モデルの実行
混合したプログラミング言語を使用してアプリケーションを構築する
プロセッシングエンジンは、SAS、Python、R 言語が結合したプログラムやワークフロー、モデルを処理します。内蔵の SAS 言語コンパイラーは SAS 言語と SQL コードを実行し、 pandas と R のデータフレームのデータを交換する必用のある箇所で Python と R のコンパイラーを透過的に使用します。
- データアクセス
- データセットオプション
- DATA ステップステートメント
- フォーマットとインフォーマット
- グローバルステートメント
- マクロ
- ODS
- プロシジャ
- システムオプション
- ログ
- データセット
- テキストファイル（CSV など）
- リストアウトプット
- HTML アウトプット
- PDF アウトプット
- テーブル
- グラフとチャート
完全一体型の SAS 言語コンパイラー
WPS Analytics は SAS コードを含んだアプリケーションを処理するのに、サードパーティー製の技術を必要としません。プロセッシングエンジンに組み込まれている SAS 言語コンパイラーは、SAS 言語の構文に対応しています。
データへのアクセス
プロセッシングエンジンは、 Hadoop やデータウェアハウス、データベース、SAS、SPSS、Excel、CSV やその他のファイルベースのデータフォーマットとスプレッドシートなどを含む多数のデータソースと共に、データ量に制限なく使用することができます。
プロセッシングエンジンを使用
ローカルもしくはリモートのプロセッシングエンジンと共にワークベンチを使用
ワークベンチは同じコンピューター上もしくは、リモートサーバーやクラウドプラットフォームへインストールされたプロセッシングエンジンへ接続することができます。
コマンドラインもしくはバッチモードで実行する
プロセッシングエンジンは、一体型のプログラムやモデルを実行できるコマンドラインインターフェース（CLI）を持ったサーバー、クラウド、メインフレーム上にインストールされます。
Hub API を通して接続する
目的にあわせたウェブインターフェースの構築もしくはC++、C#、Java、.Net 、その他の言語からのプログラム的な呼び出しを使用して、当社の Hub 技術で接続し、中央に格納されたプログラムやモデルをプロセッシングエンジンを使用してオンデマンドやリアルタイムで実行します。
Jupyter Notebook への SAS 言語の対応を向上
WPS Analytics Jupyter Kernel は、シンタックスハイライトと共に Jupyter Notebook での SAS 言語のコーディングを可能にします。
