SQL Server Machine Learning Services의 R 언어 확장

적용 대상: SQL Server 2016(13.x) 이상 버전

이 문서에서는 SQL Server Machine Learning Services 및 SQL Server 2016 R Services에서 외부 Python 스크립트를 실행하는 R 확장에 대해 설명합니다. 이 확장은 다음을 추가합니다.

• R 실행 환경
• 표준 라이브러리 및 도구가 포함된 기본 R 배포판
• Microsoft R 라이브러리:
  • 대규모 분석을 위한 RevoScaleR
  • 기계 학습 알고리즘을 위한 MicrosoftML SQL Server 2016, SQL Server 2017, SQL Server 2019에만 적용됩니다.
  • SQL Server에서 데이터 또는 R 코드에 액세스하기 위한 기타 라이브러리

R 구성 요소

SQL Server는 오픈 소스 패키지와 독점 패키지를 모두 포함하고 있습니다. 기본 R 라이브러리는 Microsoft의 오픈 소스 R: Microsoft R Open(MRO) 배포판을 통해 설치됩니다. 현재 R 사용자는 R 코드를 약간 수정하거나 전혀 수정하지 않고 이식하여 SQL Server에서 외부 프로세스로 실행할 수 있습니다. MRO는 SQL 도구와 독립적으로 설치되며, 핵심 엔진 프로세스 외부인 확장성 프레임워크에서 실행됩니다. 설치하는 동안 오픈 소스 라이선스 사용 약관에 동의해야 합니다. 그 후에 R의 다른 오픈 소스 배포에서 실행하는 것처럼 추가 수정 없이 표준 R 패키지를 실행할 수 있습니다.

SQL Server 2022(16.x)부터 R, Python 및 Java용 런타임은 더 이상 SQL 설치 시 함께 설치되지 않습니다. 대신 원하는 R 및/또는 Python 사용자 지정 런타임과 패키지를 설치합니다. 자세한 내용은 Windows에 SQL Server 2022 Machine Learning Services 설치 또는 Linux에 SQL Server Machine Learning Services(Python 및 R) 설치를 참조하세요.

SQL Server에서 R 사용

기본 함수를 사용하여 R 스크립트를 작성할 수 있지만, 다중 처리를 활용하려면 RevoScaleR 및 MicrosoftML 모듈을 R 코드로 가져온 다음, 해당 함수를 호출하여 병렬로 실행되는 모델을 만들어야 합니다.

지원되는 데이터 원본으로는 ODBC 데이터베이스, SQL Server, 그리고 다른 원본 또는 R 솔루션과 데이터를 교환할 수 있는 XDF 파일 형식이 있습니다. 입력 데이터는 테이블 형식이어야 합니다. 모든 R 결과는 데이터 프레임 형식으로 반환되어야 합니다.

지원되는 컴퓨팅 컨텍스트로는 로컬 또는 원격 SQL Server 컴퓨팅 컨텍스트가 있습니다. 원격 컴퓨팅 컨텍스트는 워크스테이션 같은 한 컴퓨터에서 시작하는 코드 실행을 참조하지만, 이후에 스크립트 실행을 원격 컴퓨터로 전환합니다. 컴퓨팅 컨텍스트를 전환하려면 두 시스템의 RevoScaleR 라이브러리가 동일해야 합니다.

예상하시겠지만, 로컬 컴퓨팅 컨텍스트에는 데이터베이스 엔진 인스턴스와 동일한 서버에서 실행되는 R 코드와 T-SQL 내 또는 저장 프로시저에 포함된 코드가 들어 있습니다. 또한 원격 컴퓨팅 컨텍스트를 정의하여 로컬 R IDE에서 코드를 실행하고 SQL Server 컴퓨터에서 스크립트를 실행할 수 있습니다.

실행 아키텍처

다음 다이어그램은 SQL Server 컴퓨팅 컨텍스트를 사용하여 지원되는 각 시나리오(데이터베이스 내에서 스크립트 실행, R 명령줄에서 원격 실행)에서 SQL Server 구성 요소와 R 런타임 간에 이루어지는 상호 작용을 보여줍니다.

SQL Server 데이터베이스 내에서 실행되는 R 스크립트

SQL Server "내부"에서 실행되는 R 코드는 저장 프로시저를 호출하여 실행됩니다. 따라서 저장 프로시저 호출을 만들 수 있는 모든 애플리케이션은 R 코드의 실행을 시작할 수 있습니다. 이후 SQL Server는 다음 다이어그램에 요약된 대로 R 코드의 실행을 관리합니다.

1. R 런타임에 대한 요청은 저장 프로시저 sp_execute_external_script에 전달된 매개 변수 @language=‘R’에 의해 표시됩니다. SQL Server는 실행 패드 서비스에 이 요청을 보냅니다. Linux에서 SQL은 실행 패드 서비스를 사용하여 각 사용자에 대한 별도의 실행 패드 프로세스와 통신합니다. 자세한 내용은 확장성 아키텍처 다이어그램을 참조하세요.
2. 실행 패드 서비스가 적절한 시작 관리자(여기서는 RLauncher)를 시작합니다.
3. RLauncher가 외부 R 프로세스를 시작합니다.
4. BxlServer는 R 런타임과 조율하여 SQL Server와의 데이터 교환 및 작업 결과 저장을 관리합니다.
5. SQL Satellite는 SQL Server를 사용하여 관련 작업 및 프로세스에 대한 통신을 관리합니다.
6. BxlServer는 SQL Satellite를 사용하여 상태 및 결과를 SQL Server에 전달합니다.
7. SQL Server는 결과를 얻고 관련 작업과 프로세스를 닫습니다.

원격 클라이언트에서 실행되는 R 스크립트

Microsoft R을 지원하는 원격 데이터 과학 클라이언트에서 연결할 때 RevoScaleR 함수를 사용하여 SQL Server의 컨텍스트에서 R 함수를 실행할 수 있습니다. 이 워크플로는 이전 워크플로와 다르며 다음 다이어그램에 요약되어 있습니다.

1. RevoScaleR 함수의 경우 R 런타임은 BxlServer를 호출하는 연결 함수를 호출합니다.
2. BxlServer는 Microsoft R과 함께 제공되며 R 런타임과 별도의 프로세스로 실행됩니다.
3. BxlServer가 연결 대상을 결정하고 ODBC를 통해 연결을 시작하여 R 데이터 원본 개체에 연결 문자열의 일부로 제공된 자격 증명을 전달합니다.
4. BxlServer가 SQL Server 인스턴스에 대한 연결을 엽니다.
5. R 호출의 경우 실행 패드 서비스가 호출되며, 이 서비스가 해당 시작 관리자 RLauncher를 시작합니다. 이후 R 코드의 처리는 T-SQL에서 R 코드를 실행하는 프로세스와 비슷합니다.
6. RLauncher가 SQL Server 컴퓨터에 설치된 R 런타임의 인스턴스를 호출합니다.
7. 결과가 BxlServer로 반환됩니다.
8. SQL Satellite가 SQL Server와의 통신과 관련 작업 개체 정리를 관리합니다.
9. SQL Server가 클라이언트에 결과를 전달합니다.

참고 항목

• SQL Server의 확장성 프레임워크
• SQL Server의 Python 및 기계 학습 확장