Pindahkan ruang kerja Azure Machine Learning antar langganan (pratinjau)

Saat persyaratan aplikasi pembelajaran mesin Anda berubah, 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 yang memiliki kuota tersedia lebih besar.
Pindahkan ruang kerja ke langganan yang memiliki pusat biaya berbeda.

Saat memindahkan ruang kerja, Anda memigrasikan ruang kerja dan kontennya sebagai langkah otomatis tunggal. Tabel berikut menjelaskan isi ruang kerja yang dipindahkan:

Konten Ruang Kerja	Dipindahkan bersama ruang kerja
Datastore	Ya
Aset data	Tidak.
Pekerjaan eksperimen	Ya
Lingkungan	Ya
Model dan aset lain yang disimpan di ruang kerja	Ya
Sumber daya komputasi	Tidak.
Titik akhir	Tidak.

Penting

Pemindahan ruang kerja saat ini masih dalam pratinjau publik. 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 tidak boleh melanggar Kebijakan Azure di lokasi tujuan.
- Penetapan peran apa pun pada cakupan ruang kerja sumber tidak dipindahkan; Anda harus membuat ulang penetapan tersebut di ruang kerja tujuan.

Langganan tujuan harus terdaftar pada penyedia sumber daya 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.Insights	Azure Application Insights digunakan untuk memantau metrik dan diagnostik ruang kerja.
Microsoft.Notebooks	Instans komputasi Azure Machine Learning dilengkapi notebook terintegrasi.
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.

Petunjuk / Saran

Operasi pemindahan tidak menggunakan ekstensi Azure CLI untuk pembelajaran mesin.

Skenario yang didukung

Pemindahan ruang kerja otomatis antargrup 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. Proses pemindahan menghapus komputasi dan menghapus titik akhir langsung atau menjalankan eksperimen.
Pemindahan ruang kerja yang memiliki titik akhir privat yang telah dikonfigurasi didukung. Proses pemindahan akan memutus sambungan titik akhir privat dan membuat ulang titik akhir privat transitif. 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 antar-tenant Microsoft Entra.

Petunjuk / Saran

Untuk informasi tentang memindahkan penyewa secara manual, lihat artikel Mentransfer langganan Azure ke ID Microsoft Entra yang berbeda.
Anda tidak boleh menggunakan ruang kerja selama operasi pemindahan. Verifikasi bahwa semua pekerjaan eksperimen, pekerjaan pembuatan profil data, dan proyek pelabelan selesai. Verifikasi juga bahwa titik akhir inferensi tidak dipanggil.
Ruang kerja tidak tersedia selama pemindahan.
Sebelum pemindahan, Anda harus menghapus atau melepaskan komputasi dan titik akhir inferensi dari ruang kerja.
Datastore mungkin masih menampilkan informasi langganan lama setelah pemindahan. Untuk langkah-langkah guna 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 diterapkan.
Ruang kerja dengan titik akhir atau penyebaran online.
Ruang kerja dikonfigurasi untuk menggunakan kunci yang dikelola 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 langganan ruang kerja asal.
```
az account set -s origin-sub-id
```
Verifikasi bahwa ruang kerja asal tidak digunakan. Periksa apakah pekerjaan eksperimen, pekerjaan pembuatan profil data, atau proyek pelabelan selesai. Verifikasi juga bahwa titik akhir inferensi tidak dipanggil.
Hapus atau lepaskan komputasi apa pun dari ruang kerja, dan hapus titik akhir inferensi apa pun. 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 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                  
```
Gunakan perintah berikut untuk memvalidasi operasi pemindahan untuk ruang kerja. Untuk menyertakan sumber daya terkait seperti akun penyimpanan, registri kontainer, Key Vault, dan Application Insights dalam proses pemindahan, tambahkan ke daftar resources. Validasi mungkin memakan 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

Saat validasi berhasil, pindahkan ruang kerja. Untuk menyertakan sumber daya terkait dalam operasi pemindahan, tambahkan ke parameter ids. Operasi ini mungkin memakan 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 dan sebarkan ulang titik akhir online apa pun di lokasi baru.

Skenario: Memindahkan ruang kerja dengan penyimpanan data nondefault

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

Petunjuk / Saran

Anda juga dapat memperbarui pendaftaran datastore dengan menggunakan Azure CLI. Gunakan az ml datastore delete untuk membatalkan pendaftaran datastore dan az ml datastore create --file <datastore.yml> untuk mendaftarkannya kembali dengan langganan dan grup sumber daya yang diperbarui. Untuk informasi selengkapnya, lihat az ml datastore.

Di Studio Azure Machine Learning, pilih Data, lalu pilih penyimpanan data nondefault. Untuk setiap penyimpanan data non-default, periksa apakah kolom 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 merujuk ke ID langganan serta grup sumber daya sebelum pemindahan dilakukan, gunakan langkah-langkah berikut:
1. Buka tab Datastore , pilih datastore, lalu pilih Batalkan pendaftaran.
2. Pilih Buat untuk membuat datastore baru.
3. Dari dialog Buat datastore , gunakan nama, jenis, dan pengaturan lain yang sama dengan penyimpanan data yang anda batalkan pendaftarannya. Pilih ID langganan dan akun penyimpanan dari lokasi baru. Terakhir, pilih Buat untuk membuat pendaftaran datastore baru.

Langkah berikutnya

Pelajari pemindahan sumber daya

Saran dan Komentar

Apakah halaman ini membantu?

Last updated on 2026-07-07