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こんにちは、テーブル ストレージ アカウントからデータをクエリする Python スクリプトを実行して、Azure ML アルゴリズムを開始しようとしています。私はこれを使用してそれを行います:

このコードが含まれる関数を呼び出すときに必要な変数を渡し、Azure ML に zip ファイルを含めることで関数を含めます。

エラーは、クエリに時間がかかりすぎるなどの理由によるものだと思いますが、大量のデータをクエリする必要がある可能性があるため、長い時間がかかる必要があります....私はこのSO post Windows Azure Storage Table connectionを見ましたこれは、これらのクエリの指定されたしきい値に達することに関して私が考える同様の問題ですが、どうすればそれを回避できるかわかりません。プログラムの実行時間は、タイムアウトするまでわずか約 1.5 分です。

なぜこれが起こっているのか、どうすれば解決できるのかについてのアイデアはありますか?

編集：

Peter Pan - MSFTのアドバイスに従って、より具体的なクエリを実行しました。

これにより、次のエラー ログが返されました。

うまくいけば、これは状況へのより多くの洞察をもたらします!

R モジュールをコアに持つ AzureML の実験があります。さらに、いくつかの .RData ファイルを Azure BLOB ストレージに保存しています。BLOB コンテナーはプライベート (匿名アクセスなし) として設定されます。

今、いくつかのファイルをダウンロードするために、R スクリプト内から Azure BLOB ストレージ コンテナーへの https 呼び出しを実行しようとしています。私はhttrパッケージのGET()機能を使用しており、URL、認証などを適切に設定しています...コードはローカル マシンの R で動作しますが、同じコードを実験で R モジュール内から呼び出すと、次のエラーが発生します。

どうやらこれは、基礎となる OpenSSL ライブラリ (少し前に修正された) からのエラーです。ここで見つけたいくつかの推奨される回避策は、検証を設定sslversion = 3しssl_verifypeer = 1てオフにすることssl_verifypeer = 0でした。これらのアプローチはどちらも同じエラーを返しました。

これは、内部の Azure 証明書/検証と関係があると推測しています...? それとも、私は何かを見逃しているか、監督していますか？

どんな助けやアイデアも大歓迎です。前もって感謝します。

よろしく

私の Azure ML 実験では、ライターを使用して Azure SQL Database のテーブルにデータを書き込みます。ただし、各挿入の前にそのテーブルのデータを切り捨てたいと思います。実験自体を通じてこれを達成する方法はありますか? これを達成できる組み込みモジュールはありますか?

私はこれを達成できるトリガーを使用してSQLから知っています。

API からデータをフェッチし、それを sql azure データベースで更新する azure ml 実験を作成しました。私の Power BI レポートは、このデータベースからデータを選択し、レポートを表示します。ソースからのデータは頻繁に変更されます。したがって、power bi のチェックボックスのようなものが必要です。これをチェックすると、azure ml 実験がトリガーされ、データベースが最新のデータで更新されます。

Rstudio パイプラインで実行するようにスケジュールできることはわかっていますが、財政的に実行可能ではないため、このアプローチは考えていません。前もって感謝します。

Microsoft Azure Machine Learning の機械学習メソッドを自分のコード (ML Studio なし) から API として使用して、すべてを計算することは可能ですか?