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在 AI Data Engine 中檢視資料集合

03/12/2026 貢獻者

資料工程師或資料科學家從工作區建立並發布資料集合後，您需要了解其狀態、大小以及對 AI Data Engine 叢集的影響。

如果您是儲存管理員、資料工程師或資料科學家，您可以透過 ONTAP System Manager 和 AI Data Engine Console 查看資料集合。

開始之前

您需要 ONTAP System Manager 中的 storage administrator 權限，或 AI Data Engine Console (https://<cluster_management_ip>/console 中的 data engineer 或 data scientist 權限，才能檢視資料集合。
至少存在一個已成功提取中繼資料的工作區。
資料工程師或資料科學家已從 AI Data Engine Console 建立並發佈至少一個資料集合。
AI Data Engine software 授權已安裝，推理功能已啟用，因此向量化和擷取端點處於作用中狀態。

檢視整個叢集的資料收集

對於儲存管理員而言，ONTAP System Manager 提供了叢集範圍內的資料集合及其佔用空間的視圖，但不允許管理員建立或修改它們。

步驟

結果

現在您可以概覽叢集中所有資料集合及其儲存影響。使用此視圖可以識別出體積龐大、資料陳舊或處於非就緒狀態的集合。

您還可以查看單一資料收集是否正在積極更新，以及是否有任何故障阻止 RAG 使用。

身為儲存管理員，您可以從叢集範圍的 Activity 頁面和工作區詳細資料中監控建置和更新集合的工作。

步驟

在 System Manager 中、瀏覽至 Data Engine > Activity 。
在 Events 標籤上：
1. 依類型（例如 workspace、資料收集）或嚴重程度篩選。
2. 展開與資料收集相關的任何事件（例如「資料收集發布失敗」）以查看更多詳細資訊。
在 Jobs 標籤上：
1. 篩選以專注於資料收集、索引和發布工作。
2. 對於每個工作，請開啟預覽檢視以查看：
  - 進度百分比。
  - 開始和結束時間。
  - 任何已報告的錯誤訊息或警告。
（選擇性）返回受影響的工作區（Data Engine > 工作區），開啟其*活動*選項卡，查看僅限於該工作區的事件和作業。

結果

您可以追蹤資料收集的生命週期、識別停滯或失敗的作業，並收集上下文資訊以傳遞給資料工程師、資料科學家或支援人員。

當資料收集長時間處於 Publishing 狀態時，在假定失敗之前，請先在「活動」頁面中檢查是否存在相應的長時間運行的作業。

資料工程師和資料科學家通常直接從 AI Data Engine Console 監控資料收集，資料就是在 AI Data Engine Console 中建立和發佈的。

步驟

以資料工程師或資料科學家的身分登入 AI Data Engine Console。
導航至 Data Collections 並選擇所需的資料集合。
對於每個系列：
1. 檢查狀態(Draft、 Publishing、 Ready`或 `Failed）。
2. 選擇資料收集名稱以查看定義詳細資訊（篩選器、包含的檔案類型、分類器選項、嵌入設定）。
3. 檢查上次發佈或更新的時間戳記。
如有需要，開啟作業詳細資料或記錄（如有），以了解失敗或未完成的執行情況。

結果

資料工程師和資料科學家可以反覆修改集合定義並重新發布，同時監控狀態和健全狀況，而無需儲存管理員的參與。