Verwalten eines Webdiensts mithilfe des Portals für Machine Learning Studio (Classic)-Webdienste

GILT FÜR: Gilt Machine Learning Studio (klassisch) Azure Machine Learning

Wichtig

Der Support für Machine Learning Studio (klassisch) endet am 31. August 2024. Es wird empfohlen, bis zu diesem Datum zu Azure Machine Learning zu wechseln.

Ab dem 1. Dezember 2021 können Sie keine neuen Ressourcen in Machine Learning Studio (klassisch) mehr erstellen. Bis zum 31. August 2024 können Sie die vorhandenen Ressourcen in Machine Learning Studio (klassisch) weiterhin verwenden.

• Informationen zum Verschieben von Machine Learning-Projekten von ML Studio (klassisch) zu Azure Machine Learning.
• Weitere Informationen zu Azure Machine Learning

Die Dokumentation zu ML Studio (klassisch) wird nicht mehr fortgeführt und kann künftig nicht mehr aktualisiert werden.

Sie können Ihre Machine Learning Studio (Classic)-Webdienste mithilfe des Portals für Machine Learning-Webdienste verwalten.

Das Machine Learning Web Services-Portal bietet diese Möglichkeiten:

• Überwachen der Nutzung des Webdiensts
• Konfigurieren der Beschreibung, Aktualisieren der Schlüssel für den Webdienst (nur neu) und des Schlüssels Ihres Speicherkontos (nur neu), Aktivieren der Protokollierung und Aktivieren oder Deaktivieren von Beispieldaten
• Löschen des Webdiensts
• Erstellen, Löschen oder Aktualisieren von Abrechnungsplänen: Nur Azure Machine Learning.
• Hinzufügen und Löschen von Endpunkten: nur ML Studio (Classic)

Hinweis

Sie können auch klassische Webdienste in Machine Learning Studio (klassisch) auf der Registerkarte "Webdienste " verwalten.

Berechtigungen zum Verwalten von neuen Resource Manager-basierten Webdiensten

Neue Webdienste werden als Azure-Ressourcen bereitgestellt. Daher benötigen Sie die erforderlichen Berechtigungen zum Bereitstellen und Verwalten neuer Webdienste. Zum Bereitstellen oder Verwalten neuer Webdienste muss Ihnen in dem Abonnement, für das der Webdienst bereitgestellt wird, eine Teilnehmer- oder Administratorrolle zugewiesen sein. Wenn Sie andere Benutzer in einen Machine Learning-Arbeitsbereich einladen, müssen Sie ihnen eine Teilnehmer- oder Administratorrolle im Abonnement zuweisen, damit sie Webdienste bereitstellen oder verwalten können.

Wenn der Benutzer nicht über die korrekten Berechtigungen verfügt, um auf Ressourcen im Portal für Machine Learning-Webdienste zuzugreifen, erhält er beim Versuch, einen Webdienst bereitzustellen, folgende Fehlermeldung:

Web Service deployment failed (Bereitstellung des Webdiensts ist fehlgeschlagen). Dieses Konto verfügt nicht über ausreichenden Zugriff auf das Azure-Abonnement, das den Arbeitsbereich enthält. In order to deploy a Web Service to Azure, the same account must be invited to the Workspace and be given access to the Azure subscription that contains the Workspace. (Für die Bereitstellung eines Webdiensts in Azure muss das gleiche Konto für den Workspace eingeladen werden und Zugriff auf das Azure-Abonnement mit dem Workspace erhalten).

Weitere Informationen zum Erstellen eines Arbeitsbereichs finden Sie unter Erstellen und Freigeben eines Machine Learning Studio (klassischen) Arbeitsbereichs.

Weitere Informationen zum Festlegen von Zugriffsberechtigungen finden Sie unter Zuweisen von Azure-Rollen mithilfe des Azure-Portals.

Verwalten neuer Webdienste

So verwalten Sie Ihre neuen Webdienste

1. Melden Sie sich mit Ihrem Microsoft Azure-Konto beim Machine Learning Web Services-Portal an – verwenden Sie das Konto, das dem Azure-Abonnement zugeordnet ist.
2. Klicken Sie im Menü auf Webdienste.

Eine Liste der für Ihr Abonnement bereitgestellten Webdienste wird angezeigt.

Um einen Webdienst zu verwalten, klicken Sie auf „Web Services“. Auf der Seite „Web Services“ können Sie folgende Aktionen ausführen:

• Auf den Webdienst klicken, um ihn zu verwalten
• Auf den Abrechnungsplan des Webdiensts klicken, um ihn zu aktualisieren
• einen Webdienst löschen
• einen Webdienst kopieren und in einer anderen Region bereitstellen

Wenn Sie auf einen Webdienst klicken, wird die Seite „Quickstart“ des Webdiensts geöffnet. Die Seite „Quickstart“ des Webdienst bietet zwei Menüoptionen, die Ihnen das Verwalten des Webdiensts ermöglichen:

• DASHBOARD – Ermöglicht Ihnen das Anzeigen der Webdienstnutzung.
• CONFIGURE – Ermöglicht es Ihnen, beschreibenden Text hinzuzufügen, den Schlüssel für das speicherkonto zu aktualisieren, das dem Webdienst zugeordnet ist, und Beispieldaten zu aktivieren oder zu deaktivieren.

Überwachen der Nutzung des Webdiensts

Klicken Sie auf die Registerkarte DASHBOARD .

Im Dashboard können Sie die Gesamtnutzung des Webdiensts über einen Zeitraum anzeigen. In der Dropdownliste „Period“ rechts oben in den Nutzungsdiagrammen können Sie den Zeitraum auswählen. Im Dashboard werden die folgenden Informationen angezeigt:

• Anforderungen im Laufe der Zeit zeigen ein Schrittdiagramm der Anzahl der Anforderungen über den ausgewählten Zeitraum an. Es dient zum Bestimmen von Nutzungsspitzen.
• Request-Response Anforderungen zeigt die Gesamtanzahl der Request-Response Aufrufe an, die der Dienst über den ausgewählten Zeitraum empfangen hat und wie viele von ihnen fehlgeschlagen sind.
• Durchschnittliche Request-Response Berechnungszeit gibt einen Durchschnitt der Zeit an, die zur Ausführung der empfangenen Anforderungen benötigt wird.
• Batchanforderungen zeigen die Gesamtzahl der Batchanforderungen an, die der Dienst über den ausgewählten Zeitraum empfangen hat, und wie viele von ihnen fehlgeschlagen sind.
• Durchschnittliche Auftragslatenz zeigt einen Durchschnitt der Zeit an, die zum Ausführen der empfangenen Anforderungen erforderlich ist.
• Fehler zeigen die aggregierte Anzahl von Fehlern an, die bei Aufrufen des Webdiensts aufgetreten sind.
• Die Dienstkosten zeigen die Gebühren für den Abrechnungsplan an, der dem Dienst zugeordnet ist.

Konfigurieren des Webdiensts

Klicken Sie auf die Menüoption KONFIGURIEREN .

Sie können die folgenden Eigenschaften aktualisieren:

• Mithilfe der Beschreibung können Sie eine Beschreibung für den Webdienst eingeben.
• Mit dem Titel können Sie einen Titel für den Webdienst eingeben.
• Mithilfe von Schlüsseln können Sie Ihre primären und sekundären API-Schlüssel drehen.
• Mit dem Speicherkontoschlüssel können Sie den Schlüssel für das Speicherkonto aktualisieren, das mit den Webdienständerungen verknüpft ist.
• Mit der Aktivierung von Beispieldaten können Sie Beispieldaten bereitstellen, mit denen Sie den Request-Response Dienst testen können. Wenn Sie den Webdienst in Machine Learning Studio (klassisch) erstellt haben, stammen die Beispieldaten aus den Daten, mit denen Sie Ihr Modell trainiert haben. Wenn Sie den Dienst programmgesteuert erstellt haben, stammen die Daten aus den Beispieldaten, die Sie als Teil des JSON-Pakets bereitgestellt haben.

Verwalten von Abrechnungsplänen

Klicken Sie auf der Schnellstartseite der Webdienste auf die Menüoption "Pläne ". Sie können auch auf den Plan klicken, der einem bestimmten Webdienst zugeordnet ist, um diesen Plan zu verwalten.

• Mit "Neu" können Sie einen neuen Plan erstellen.
• Mit der Instanz "Plan hinzufügen/entfernen " können Sie einen vorhandenen Plan zum Hinzufügen von Kapazität "skalieren".
• Mit Upgrade/DownGrade können Sie einen vorhandenen Plan zum Hinzufügen von Kapazität "skalieren".
• Mit dem Löschen können Sie einen Plan löschen.

Klicken Sie auf einen Plan, um dessen Dashboard anzuzeigen. Das Dashboard zeigt eine Momentaufnahme der Plannutzung in einem ausgewählten Zeitraum. Um den anzuzeigenden Zeitraum auszuwählen, klicken Sie oben rechts im Dashboard auf die Dropdownliste " Zeitraum ".

Das Dashboard des Plans enthält die folgenden Informationen:

• Die Planbeschreibung zeigt Informationen zu den Kosten und der Kapazität an, die dem Plan zugeordnet sind.
• Die Plannutzung zeigt die Anzahl der Transaktionen und Rechenstunden an, die für den Plan in Rechnung gestellt wurden.
• Webdienste zeigen die Anzahl der Webdienste an, die diesen Plan verwenden.
• Top Web Service By Calls zeigt die vier wichtigsten Webdienste, die Anrufe tätigen, die dem Plan in Rechnung gestellt werden.
• Die wichtigsten Webdienste von Compute Hrs zeigen die vier wichtigsten Webdienste an, die Computeressourcen verwenden, die für den Plan in Rechnung gestellt werden.

Verwalten von klassischen Webdiensten

Hinweis

Die Verfahren in diesem Abschnitt gelten für das Verwalten klassischer Webdienste im Portal für Machine Learning-Webdienste. Informationen zum Verwalten klassischer Webdienste über machine Learning Studio (klassisch) und das Azure-Portal finden Sie unter Verwalten eines Machine Learning Studio (klassischen) Arbeitsbereichs.

So verwalten Sie Ihre klassischen Webdienste

1. Melden Sie sich mit Ihrem Microsoft Azure-Konto beim Machine Learning Web Services-Portal an – verwenden Sie das Konto, das dem Azure-Abonnement zugeordnet ist.
2. Klicken Sie im Menü auf klassische Webdienste.

Zum Verwalten eines klassischen Webdiensts klicken Sie auf klassische Webdienste. Auf der Seite „Classic Web Services“ können Sie folgende Aktionen ausführen:

• auf den Webdienst klicken, um die zugehörigen Endpunkte anzuzeigen
• einen Webdienst löschen

Wenn Sie einen klassischen Webdienst verwalten, verwalten Sie die einzelnen Endpunkte getrennt. Wenn Sie auf der Seite „Web Services“ auf einen Webdienst klicken, wird eine Liste der Endpunkte geöffnet, die dem Dienst zugeordnet sind.

Auf der Seite „Classic Web Service endpoint“ können Sie Endpunkte für den Dienst hinzufügen und löschen. Weitere Informationen zum Hinzufügen von Endpunkten finden Sie unter Erstellen von Endpunkten.

Klicken Sie auf einen der Endpunkte, um die Webdienstseite „Quickstart“ zu öffnen. Die Seite „Quickstart“ bietet zwei Menüoptionen, die Ihnen das Verwalten des Webdiensts ermöglichen:

• DASHBOARD – Ermöglicht Ihnen das Anzeigen der Webdienstnutzung.
• CONFIGURE – Ermöglicht es Ihnen, beschreibenden Text hinzuzufügen, die Fehlerprotokollierung zu aktivieren und zu deaktivieren, den Schlüssel für das dem Webdienst zugeordnete Speicherkonto zu aktualisieren und Beispieldaten zu aktivieren und zu deaktivieren.

Überwachen der Nutzung des Webdiensts

Klicken Sie auf die Registerkarte DASHBOARD .

Im Dashboard können Sie die Gesamtnutzung des Webdiensts über einen Zeitraum anzeigen. In der Dropdownliste „Period“ rechts oben in den Nutzungsdiagrammen können Sie den Zeitraum auswählen. Im Dashboard werden die folgenden Informationen angezeigt:

• Anforderungen im Laufe der Zeit zeigen ein Schrittdiagramm der Anzahl der Anforderungen über den ausgewählten Zeitraum an. Es dient zum Bestimmen von Nutzungsspitzen.
• Request-Response Anforderungen zeigt die Gesamtanzahl der Request-Response Aufrufe an, die der Dienst über den ausgewählten Zeitraum empfangen hat und wie viele von ihnen fehlgeschlagen sind.
• Durchschnittliche Request-Response Rechenzeit zeigt einen Durchschnitt der Zeit an, die zum Ausführen der empfangenen Anforderungen erforderlich ist.
• Batchanforderungen zeigen die Gesamtzahl der Batchanforderungen an, die der Dienst über den ausgewählten Zeitraum empfangen hat, und wie viele von ihnen fehlgeschlagen sind.
• Durchschnittliche Auftragslatenz zeigt einen Durchschnitt der Zeit an, die zum Ausführen der empfangenen Anforderungen erforderlich ist.
• Fehler zeigen die aggregierte Anzahl von Fehlern an, die bei Aufrufen des Webdiensts aufgetreten sind.
• Die Dienstkosten zeigen die Gebühren für den Abrechnungsplan an, der dem Dienst zugeordnet ist.

Konfigurieren des Webdiensts

Klicken Sie auf die Menüoption KONFIGURIEREN .

Sie können die folgenden Eigenschaften aktualisieren:

• Mithilfe der Beschreibung können Sie eine Beschreibung für den Webdienst eingeben. „Description“ ist ein Pflichtfeld.
• Mit der Protokollierung können Sie die Fehlerprotokollierung auf dem Endpunkt aktivieren oder deaktivieren. Weitere Informationen zur Protokollierung finden Sie unter Aktivieren der Protokollierung für Machine Learning-Webdienste.
• Mit der Aktivierung von Beispieldaten können Sie Beispieldaten bereitstellen, mit denen Sie den Request-Response Dienst testen können. Wenn Sie den Webdienst in Machine Learning Studio (klassisch) erstellt haben, stammen die Beispieldaten aus den Daten, mit denen Sie Ihr Modell trainiert haben. Wenn Sie den Dienst programmgesteuert erstellt haben, stammen die Daten aus den Beispieldaten, die Sie als Teil des JSON-Pakets bereitgestellt haben.