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構成の概要

この記事では、Intelligent Recommendations を構成する方法について説明します。

概要

Intelligent Recommendations には、データ サービスが使用するバックエンド統合と REST API を使用したフロントエンド クライアント統合の 2 つの統合ポイントがあります。

次の図は、これらの統合ポイントを示しています:

バックエンドからフロントエンドの統合への Intelligent Recommendations フローの例。

前提条件

Intelligent Recommendations は Azure Data Lake Storage を使用して、API 呼び出しの受信データと Microsoft Entra ID 認証を読み取ります。

Intelligent Recommendations を設定する前に、組織の Azure portal にアクセスし、高いアクセス許可にアクセスできる必要があります。 次の要件があることを確認してください:

  • Azure サブスクリプション。 Azure を初めて使用する場合は、今すぐ Azure 無料アカウントを作成する を参照してください。

  • Microsoft Entra ID テナント ID。 手順については、Microsoft Entra ID テナント ID を検索する方法 を参照してください。

  • Data Lake Storage アカウント。 詳細については、Azure Data Lake Storage を参照してください。

  • (オプション) Intelligent Recommendations データ コントラクトに対する最新の model.json ファイルをダウンロードします: model.json

    注意

    次の操作を実行することを強くお勧めします:
    - Data Lake Storage で診断をオンにする
    - 環境ごとに個別の Data Lake Storage を作成する。

    重要

    Intelligent Recommendations にオンボードすると、データは Data Lake Storage から選択したモデリング リソースのリージョンにコピーされます。 Data Lake Storage アカウントと同じリージョンにモデリング リソースを設定することをお勧めします。 Data Lake Storage アカウントとモデリング リソースが異なるリージョンにある場合、データは Data Lake Storage リージョンから選択したモデリング リソース リージョンにコピーされます。 Intelligent Recommendations は現在、次のデータ センターにあります: 米国西部、西ヨーロッパ (WEU)、および東南アジア (SEA)。

Intelligent Recommendations をオンボードするための手順

オンボード プロセスには、次のステップが含まれます:

  1. Intelligent Recommendations アカウント の新規作成

  2. Intelligent Recommendations のルート ディレクトリの作成と Intelligent Recommendations との共有

  3. オンボード用データの準備。 データの準備方法の完全なガイドについては、データ コントラクトの概要 を参照してください。

  4. Intelligent Recommendations アカウントに サービング エンドポイントとモデリング リソースを追加

参照

データ コントラクトを使用したデータの共有
Azure Data Lake Storage レポートの構成
Intelligent Recommendations REST API リファレンス v1.0