Обзор

One click: imports five related auto-parts datasets (brands, suppliers, customers, parts_catalog, orders) into the ACTIVE workspace, then provisions the four services that turn them into an AI-queryable corpus — keyvault, runspace (SQL + correlation), an MCP tool proxy, and a gemma chat agent. Finally it creates a Data-design space ('Auto-parts correlations'), mounts all five datasets, and starts a name/type/value correlation pass. Open Data design to watch the graph, or Chat (agent 'agent_v5-datadesign') to ask questions about the data. Idempotent — re-running reuses the services + space and skips what already exists. The agent + the optional 'Story' correlation signal call a remote LLM (set the base URL / API key below). Run 'Data design AI demo — teardown' for a clean slate.

В один клик: импортирует пять связанных датасетов автозапчастей с РУССКИМИ названиями колонок (бренды, поставщики, клиенты, каталог деталей, заказы) в АКТИВНОЕ рабочее пространство, затем разворачивает четыре сервиса, превращающих их в корпус для запросов ИИ — keyvault, runspace (SQL + корреляции), MCP-прокси инструментов и чат-агента gemma. Наконец создаёт пространство «Data design» («Корреляции автозапчастей»), подключает все пять датасетов и запускает анализ корреляций по сигналам имя/тип/значение. Откройте «Data design», чтобы увидеть граф, или «Чат» (агент 'agent_v5-datadesign'), чтобы задавать вопросы по данным. Идемпотентно — повторный запуск переиспользует сервисы и пространство. Агент и опциональный сигнал корреляции на основе LLM обращаются к удалённой языковой модели (укажите URL и ключ ниже). Для очистки запустите рецепт удаления «Data design AI demo — teardown» (карточка с корзиной).

Unloads everything the Data design AI demo (EN + RU) created: deletes both Data-design spaces ("Auto-parts correlations" + "Корреляции автозапчастей") with their mounts and correlations, deletes the 10 imported datasets, then stops + removes the four shared services (agent_v5-datadesign, datadesign-mcp, datadesign-runspace, datadesign-keyvault) in dependency-reverse order. Idempotent — skips anything not present. Run it for a clean slate before re-provisioning (e.g. after a binary rebuild).

Starts a local ledger service (datalad-ledger) on 127.0.0.1:8082 with a single `service_logs` schema — the append-only, partitioned (by source, daily) Parquet store for every service log. This is the sink for the universal-logging bridge: when the engine runs with the bridge enabled (DATALAD_LEDGER_BRIDGE=1 + DATALAD_EVENT_LOG_LEDGER_URL=http://127.0.0.1:8082), every tracing log lands here as an `event="log"` row, queryable at GET /api/v1/ledger/service_logs/rows. Idempotent — re-running reuses the existing ledger. Its data dir lives under the app data folder (inside the --root jail). Run 'Universal logging — teardown' to stop it and reclaim the disk.

Stops and removes the datalad-ledger service AND deletes its on-disk data directory (purge_data — jail-validated server-side) so a small-disk kiosk doesn't keep months of log Parquet. Idempotent — a no-op if the ledger isn't registered. Note: with the bridge still enabled, services will log 'ledger unreachable' warnings until you stop sending to it; disable the bridge (unset DATALAD_LEDGER_BRIDGE) if you're tearing the ledger down for good.