Pindahkan ruang kerja Azure Machine Learning antar langganan (pratinjau)

Artikel
10/16/2024

Seiring perubahan persyaratan aplikasi pembelajaran mesin Anda, Anda mungkin perlu memindahkan ruang kerja Anda ke langganan Azure yang berbeda. Misalnya, Anda mungkin perlu memindahkan ruang kerja dalam situasi berikut:

Promosikan ruang kerja dari langganan uji ke langganan produksi.
Ubah desain dan arsitektur aplikasi Anda.
Pindahkan ruang kerja ke langganan dengan lebih banyak kuota yang tersedia.
Pindahkan ruang kerja ke langganan dengan pusat biaya yang berbeda.

Memindahkan ruang kerja memungkinkan Anda memigrasikan ruang kerja dan isinya sebagai satu langkah otomatis. Tabel berikut menjelaskan isi ruang kerja yang dipindahkan:

Isi ruang kerja	Dipindahkan dengan ruang kerja
Datastore	Ya
Himpunan data	No
Pekerjaan eksperimen	Ya
Lingkungan	Ya
Model dan aset lain yang disimpan di ruang kerja	Ya
Sumber daya komputasi	No
Titik akhir	No

Penting

Ruang kerja saat ini sedang dalam pratinjau umum. Pratinjau ini disediakan tanpa perjanjian tingkat layanan, dan tidak direkomendasikan untuk beban kerja produksi. Fitur tertentu mungkin tidak didukung atau mungkin memiliki kemampuan terbatas.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Ketentuan Penggunaan Tambahan untuk Pratinjau Microsoft Azure.

Prasyarat

Ruang kerja Azure Machine Learning dalam langganan sumber. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat sumber daya ruang kerja.
Anda harus memiliki izin untuk mengelola sumber daya di langganan sumber dan target. Misalnya, peran Kontributor atau Pemilik di tingkat langganan. Untuk informasi selengkapnya tentang peran, lihat Peran Azure.
- Anda memerlukan izin untuk menghapus sumber daya dari lokasi sumber.
- Anda memerlukan izin untuk membuat sumber daya di lokasi tujuan.
- Pemindahan Thee tidak boleh melanggar Kebijakan Azure di lokasi tujuan.
- Penetapan peran apa pun ke cakupan ruang kerja sumber tidak dipindahkan; Anda harus membuatnya kembali di tujuan.

Langganan tujuan harus didaftarkan untuk penyedia sumber yang diperlukan. Tabel berikut berisi daftar penyedia sumber daya yang diperlukan oleh Azure Machine Learning:

Penyedia sumber daya	Mengapa dibutuhkan
Microsoft.MachineLearningServices	Membuat ruang kerja Azure Machine Learning.
Microsoft.Storage	Akun Azure Storage: Digunakan sebagai penyimpanan data default untuk ruang kerja.
Microsoft.ContainerRegistry	Azure Container Registry digunakan oleh ruang kerja untuk membangun gambar Docker.
Microsoft.KeyVault	Azure Key Vault digunakan oleh ruang kerja untuk menyimpan rahasia.
Microsoft.Notebooks/NotebookProxies	Notebook terintegrasi pada instans komputasi Azure Machine Learning.
Microsoft.ContainerService	Jika Anda berencana menyebarkan model terlatih ke Azure Kubernetes Services.

Jika Anda berencana menggunakan kunci yang dikelola pelanggan dengan Azure Machine Learning, maka penyedia layanan berikut harus terdaftar:

Penyedia sumber daya	Mengapa dibutuhkan
Microsoft.DocumentDB/databaseAccounts	Instans Azure Cosmos DB yang mencatat metadata untuk ruang kerja.
Microsoft.Search/searchServices	Azure Search menyediakan kemampuan pengindeksan untuk ruang kerja.

Untuk informasi selengkapnya tentang cara mendaftarkan penyedia sumber daya, lihat Mengatasi kesalahan untuk pendaftaran penyedia sumber daya.

Azure CLI.

Tip

Operasi pemindahan tidak menggunakan ekstensi Azure CLI untuk pembelajaran mesin.

Skenario yang didukung

Ruang kerja otomatis berpindah di seluruh grup sumber daya atau langganan dalam wilayah yang sama. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memindahkan sumber daya ke grup sumber daya atau langganan baru.

Catatan

Ruang kerja harus diam sebelum pemindahan; komputasi dihapus, tidak ada titik akhir langsung atau eksperimen yang berjalan.
Memindahkan ruang kerja yang memiliki titik akhir privat yang dikonfigurasi didukung. Titik akhir privat terputus dan titik akhir privat transitif dibuat ulang setelah pemindahan. Namun, Anda bertanggung jawab untuk menyetujui titik akhir privat baru (termasuk titik akhir privat ruang kerja) setelah pemindahan.

Batasan

Pemindahan ruang kerja tidak dimaksudkan untuk mereplikasi ruang kerja, atau memindahkan aset individual seperti model atau himpunan data dari satu ruang kerja ke ruang kerja lainnya.
Pemindahan ruang kerja tidak mendukung migrasi di seluruh wilayah Azure.
Pemindahan ruang kerja tidak mendukung migrasi di seluruh penyewa Microsoft Entra.

Tip

Untuk informasi tentang memindahkan penyewa secara manual, lihat artikel Mentransfer langganan Azure ke ID Microsoft Entra yang berbeda.
Ruang kerja tidak boleh digunakan selama operasi pemindahan. Verifikasi bahwa semua pekerjaan eksperimen, pekerjaan pembuatan profil data, dan proyek pelabelan telah selesai. Verifikasi juga bahwa titik akhir inferensi tidak dipanggil.
Ruang kerja menjadi tidak tersedia selama pemindahan.
Sebelum pemindahan, Anda harus menghapus atau mencopot titik akhir inferensi dan komputasi dari ruang kerja.
Penyimpanan data mungkin masih menunjukkan informasi langganan lama setelah pemindahan. Untuk langkah-langkah memperbarui datastore secara manual, lihat Skenario: Memindahkan ruang kerja dengan datastore nondefault.

Skenario berikut tidak didukung:

Ruang kerja dengan komputasi (baik komputasi yang ada atau dalam proses pembuatan komputasi).
Ruang kerja dengan layanan yang disebarkan.
Ruang kerja dengan titik akhir/penyebaran online.
Ruang kerja dikonfigurasi untuk kunci terkelola pelanggan.
Ruang kerja dengan proyek pelabelan yang sedang berjalan.
Ruang kerja yang ditautkan dengan Azure Databricks.
Ruang kerja berpindah lintas wilayah.

Mempersiapkan dan memvalidasi pemindahan

Di Azure CLI, atur langganan ke ruang kerja asal Anda
```
az account set -s origin-sub-id
```
Verifikasi bahwa ruang kerja asal sedang tidak digunakan. Periksa apakah pekerjaan eksperimen, pekerjaan pembuatan profil data, atau proyek pelabelan telah selesai. Verifikasi juga bahwa titik akhir inferensi sedang tidak dipanggil.
Hapus atau copot komputasi apa pun dari ruang kerja, dan hapus titik akhir inferensi. Memindahkan komputasi dan titik akhir tidak didukung. Perhatikan juga bahwa ruang kerja menjadi tidak tersedia selama pemindahan.
Buat grup sumber daya tujuan di langganan baru. Grup sumber daya ini akan berisi ruang kerja setelah pemindahan. Tujuan harus berada di wilayah yang sama dengan asalnya.
```
az group create -g destination-rg -l my-region --subscription destination-sub-id                  
```
Perintah berikut menunjukkan cara memvalidasi operasi pemindahan untuk ruang kerja. Anda dapat menyertakan sumber daya terkait seperti akun penyimpanan, registri kontainer, brankas kunci, dan wawasan aplikasi ke dalam pemindahan dengan menambahkannya ke daftar resources. Validasi mungkin membutuhkan waktu beberapa menit. Dalam perintah ini, origin-rg adalah grup sumber daya asal, sedangkan destination-rg adalah grup sumber daya tujuan. ID langganan adalah origin-sub-id dan destination-sub-id, sedangkan ruang kerja adalah origin-workspace-name:
```
az resource invoke-action --action validateMoveResources --ids "/subscriptions/origin-sub-id/resourceGroups/origin-rg" --request-body "{  \"resources\": [\"/subscriptions/origin-sub-id/resourceGroups/origin-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/origin-workspace-name\"],\"targetResourceGroup\":\"/subscriptions/destination-sub-id/resourceGroups/destination-rg\" }"
```

Memindahkan ruang kerja

Setelah validasi berhasil, pindahkan ruang kerja. Anda juga dapat menyertakan sumber daya terkait ke dalam operasi pemindahan dengan menambahkannya ke parameter ids. Operasi ini mungkin memerlukan waktu beberapa menit.

az resource move --destination-group destination-rg --destination-subscription-id destination-sub-id --ids "/subscriptions/origin-sub-id/resourceGroups/origin-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/origin-workspace-name"

Setelah pemindahan selesai, buat ulang komputasi apa pun dan sebarkan ulang titik akhir layanan web apa pun di lokasi baru.

Skenario: Memindahkan ruang kerja dengan datastore nondefault

Operasi pemindahan ruang kerja otomatis tidak memindahkan datastore nondefault. Gunakan langkah-langkah berikut untuk memperbarui kredensial penyimpanan data secara manual setelah pemindahan.

Dalam studio Azure Pembelajaran Mesin, pilih Data lalu pilih penyimpanan data yang tidak terdefault. Untuk setiap penyimpanan data nondefault, periksa apakah bidang ID Langganan dan Nama grup sumber daya kosong. Jika ya, pilih Perbarui autentikasi.

Dalam dialog Perbarui kredensial penyimpanan data, pilih ID langganan dan nama grup sumber daya tempat akun penyimpanan dipindahkan lalu pilih Simpan.
Jika bidang ID Langganan dan Nama grup sumber daya diisi untuk aset data nondefault, dan lihat ID langganan dan grup sumber daya sebelum pemindahan, gunakan langkah-langkah berikut:
1. Navigasikan ke tab Datastore, pilih datastore, lalu pilih Batalkan pendaftaran.
2. Pilih Buat untuk membuat datastore baru.
3. Dari dialog Buat datastore, gunakan nama, jenis, dll. yang sama dengan datastore yang tidak Anda daftarkan. Pilih ID langganan dan akun penyimpanan dari lokasi baru. Terakhir, pilih Buat untuk membuat pendaftaran datastore baru.