Schedule Classe

Define um agendamento no qual enviar um pipeline.

Depois que um Pipeline é publicado, um Agendamento pode ser usado para enviar o Pipeline em um intervalo especificado ou quando são detectadas alterações em um local de armazenamento de Blobs.

Inicializar Agendamento.

Construtor

Schedule(workspace, id, name, description, pipeline_id, status, recurrence, datastore_name, polling_interval, data_path_parameter_name, continue_on_step_failure, path_on_datastore, _schedule_provider=None, pipeline_endpoint_id=None)

Parâmetros

Nome	Description
workspace Obrigatório	Workspace O objeto de workspace ao qual este Agendamento pertencerá.
id Obrigatório	str A ID da Agenda.
name Obrigatório	str O nome da Agenda.
description Obrigatório	str A descrição da agenda.
pipeline_id Obrigatório	str A ID do pipeline que o agendamento enviará.
status Obrigatório	str O status do agendamento, 'Ativo' ou 'Desabilitado'.
recurrence Obrigatório	ScheduleRecurrence A recorrência de agendamento para o pipeline.
datastore_name Obrigatório	str O nome do armazenamento de dados a ser monitorado para blobs modificados/adicionados. Observação: 1) Não há suporte para repositórios de dados VNET. 2) O tipo de autenticação do armazenamento de dados deve ser definido como "Chave de conta".
polling_interval Obrigatório	int Por quanto tempo, em minutos, entre a sondagem para blobs modificados/adicionados.
data_path_parameter_name Obrigatório	str O nome do parâmetro de pipeline de caminho de dados a ser definido com o caminho de blob alterado.
continue_on_step_failure Obrigatório	bool Se deseja continuar a execução de outras etapas no PipelineRun enviado se uma etapa falhar. Se fornecido, isso substituirá a configuração de continue_on_step_failure para o Pipeline.
path_on_datastore Obrigatório	str Opcional. O caminho no armazenamento de dados a ser monitorado para blobs modificados/adicionados. Observação: o path_on_datastore estará no contêiner do armazenamento de dados, portanto, o caminho real que o agendamento monitorará será contêiner/path_on_datastore. Se nenhum, será monitorado o contêiner do armazenamento de dados. Adições/modificações feitas em uma subpasta do path_on_datastore não são monitoradas. Só há suporte para agendamentos do DataStore.
_schedule_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaScheduleProvider> O provedor de agendamento. Valor padrão: None
workspace Obrigatório	Workspace O objeto de workspace ao qual este Agendamento pertencerá.
id Obrigatório	str A ID da Agenda.
name Obrigatório	str O nome da Agenda.
description Obrigatório	str A descrição da agenda.
pipeline_id Obrigatório	str A ID do pipeline que o agendamento enviará.
status Obrigatório	str O status do agendamento, 'Ativo' ou 'Desabilitado'.
recurrence Obrigatório	ScheduleRecurrence A recorrência de agendamento do pipeline.
datastore_name Obrigatório	str O nome do armazenamento de dados a ser monitorado para blobs modificados/adicionados. Observação: não há suporte para repositórios de dados VNET.
polling_interval Obrigatório	int Por quanto tempo, em minutos, entre a sondagem para blobs modificados/adicionados.
data_path_parameter_name Obrigatório	str O nome do parâmetro de pipeline de caminho de dados a ser definido com o caminho de blob alterado.
continue_on_step_failure Obrigatório	bool Se deseja continuar a execução de outras etapas no PipelineRun enviado se uma etapa falhar. Se fornecido, isso substituirá a configuração de continue_on_step_failure para o Pipeline.
path_on_datastore Obrigatório	str Opcional. O caminho no armazenamento de dados a ser monitorado para blobs modificados/adicionados. Observação: o path_on_datastore estará no contêiner do armazenamento de dados, portanto, o caminho real que o agendamento monitorará será contêiner/path_on_datastore. Se nenhum, será monitorado o contêiner do armazenamento de dados. Adições/modificações feitas em uma subpasta do path_on_datastore não são monitoradas. Só há suporte para agendamentos do DataStore.
_schedule_provider Obrigatório	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaScheduleProvider> O provedor de agendamento.
pipeline_endpoint_id	str A ID do ponto de extremidade do pipeline que o agendamento enviará. Valor padrão: None

Comentários

Há suporte para dois tipos de agendamentos. O primeiro usa a recorrência de tempo para enviar um Pipeline em um determinado agendamento. O segundo monitora um AzureBlobDatastore blobs adicionado ou modificado e envia um Pipeline quando são detectadas alterações.

Para criar um Agendamento que enviará um Pipeline em um agendamento recorrente, use o ScheduleRecurrence ao criar o Agendamento.

Um ScheduleRecurrence é usado ao criar um Agendamento para um Pipeline da seguinte maneira:

   from azureml.pipeline.core import Schedule, ScheduleRecurrence

   recurrence = ScheduleRecurrence(frequency="Hour", interval=12)
   schedule = Schedule.create(workspace, name="TestSchedule", pipeline_id="pipeline_id",
                              experiment_name="helloworld", recurrence=recurrence)

Esse Agendamento enviará o fornecido PublishedPipeline a cada 12 horas. O Pipeline enviado será criado no Experimento com o nome "helloworld".

Para criar um Agendamento que disparará PipelineRuns em modificações em um local de armazenamento de Blobs, especifique um Armazenamento de Dados e informações de dados relacionadas ao criar o Agendamento.

   from azureml.pipeline.core import Schedule
   from azureml.core.datastore import Datastore

   datastore = Datastore(workspace=ws, name="workspaceblobstore")

   schedule = Schedule.create(workspace, name="TestSchedule", pipeline_id="pipeline_id"
                              experiment_name="helloworld", datastore=datastore,
                              polling_interval=5, path_on_datastore="file/path")

Observe que os parâmetros polling_interval e path_on_datastore são opcionais. O polling_interval especifica a frequência de sondagem de modificações no Armazenamento de Dados e, por padrão, é de 5 minutos. path_on_datastore pode ser usado para especificar qual pasta no Armazenamento de Dados monitorar para alterações. Se Nenhum, o contêiner do Datastore será monitorado. Observação: adições/modificações de blob em subpasta do path_on_datastore ou do contêiner do Datastore (se nenhuma path_on_datastore for especificada) não serão detectadas.

Além disso, se o Pipeline foi construído para usar uma DataPathPipelineParameter entrada para descrever uma etapa, use o parâmetro data_path_parameter_name ao criar um Agendamento disparado pelo Datastore para definir a entrada para o arquivo alterado quando um PipelineRun for enviado pelo Agendamento.

No exemplo a seguir, quando o Agendamento disparar o PipelineRun, o valor do PipelineParameter "input_data" será definido como o arquivo que foi modificado/adicionado:

   from azureml.pipeline.core import Schedule
   from azureml.core.datastore import Datastore

   datastore = Datastore(workspace=ws, name="workspaceblobstore")

   schedule = Schedule.create(workspace, name="TestSchedule", pipeline_id="pipeline_id",
                              experiment_name="helloworld", datastore=datastore,
                              data_path_parameter_name="input_data")

Para obter mais informações sobre agendas, consulte: https://aka.ms/pl-schedule.

Métodos

create	Crie um agendamento para um pipeline. Especifique a recorrência para um agendamento baseado em tempo ou especifique um Datastore, (opcional) polling_interval e (opcional) data_path_parameter_name para criar um agendamento que monitorará o local do Armazenamento de Dados para modificações/adições.
create_for_pipeline_endpoint	Crie um agendamento para um ponto de extremidade de pipeline. Especifique a recorrência para um agendamento baseado em tempo ou especifique um Datastore, (opcional) polling_interval e (opcional) data_path_parameter_name para criar um agendamento que monitorará o local do Armazenamento de Dados para modificações/adições.
disable	Defina o agendamento como "Desabilitado" e indisponível para execução.
enable	Defina o agendamento como "Ativo" e disponível para execução.
get	Obtenha a agenda com a ID fornecida.
get_all	Obtenha todos os agendamentos no workspace atual. PRETERIDO: esse método está sendo preterido em favor do list método.
get_last_pipeline_run	Busque a última execução de pipeline enviada pelo agendamento. Retorna Nenhum se nenhuma execução tiver sido enviada.
get_pipeline_runs	Busque as execuções de pipeline que foram geradas a partir do agendamento.
get_schedules_for_pipeline_endpoint_id	Obtenha todos os agendamentos para a ID de ponto de extremidade de pipeline fornecida.
get_schedules_for_pipeline_id	Obtenha todos os agendamentos para a ID de pipeline fornecida.
list	Obtenha todos os agendamentos no workspace atual.
load_yaml	Carregue e leia o arquivo YAML para obter parâmetros de agendamento. O arquivo YAML é mais uma maneira de passar parâmetros de agendamento para criar agendamento.
update	Atualize a agenda.

create

Crie um agendamento para um pipeline.

Especifique a recorrência para um agendamento baseado em tempo ou especifique um Datastore, (opcional) polling_interval e (opcional) data_path_parameter_name para criar um agendamento que monitorará o local do Armazenamento de Dados para modificações/adições.

static create(workspace, name, pipeline_id, experiment_name, recurrence=None, description=None, pipeline_parameters=None, wait_for_provisioning=False, wait_timeout=3600, datastore=None, polling_interval=5, data_path_parameter_name=None, continue_on_step_failure=None, path_on_datastore=None, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Parâmetros

Nome	Description
workspace Obrigatório	Workspace O objeto de workspace ao qual este Agendamento pertencerá.
name Obrigatório	str O nome da Agenda.
pipeline_id Obrigatório	str A ID do pipeline que o agendamento enviará.
experiment_name Obrigatório	str O nome do experimento no qual o agendamento enviará será executado.
recurrence	ScheduleRecurrence A recorrência de agendamento do pipeline. Valor padrão: None
description	str A descrição da agenda. Valor padrão: None
pipeline_parameters	dict Um dicionário de parâmetros para atribuir novos valores {nome do parâmetro, valor de parâmetro} Valor padrão: None
wait_for_provisioning	bool Se deve aguardar a conclusão do provisionamento da agenda. Valor padrão: False
wait_timeout	int O número de segundos a aguardar antes de esgotar o tempo limite. Valor padrão: 3600
datastore	AzureBlobDatastore O Armazenamento de Dados a ser monitorado para blobs modificados/adicionados. Observação: não há suporte para repositórios de dados VNET. Não é possível usar com uma Recorrência. Valor padrão: None
polling_interval	int Por quanto tempo, em minutos, entre a sondagem para blobs modificados/adicionados. A predefinição é de 5 minutos. Só há suporte para agendamentos do DataStore. Valor padrão: 5
data_path_parameter_name	str O nome do parâmetro de pipeline de caminho de dados a ser definido com o caminho de blob alterado. Só há suporte para agendamentos do DataStore. Valor padrão: None
continue_on_step_failure	bool Se deseja continuar a execução de outras etapas no PipelineRun enviado se uma etapa falhar. Se fornecido, isso substituirá a configuração de continue_on_step_failure para o Pipeline. Valor padrão: None
path_on_datastore	str Opcional. O caminho no armazenamento de dados a ser monitorado para blobs modificados/adicionados. Observação: o path_on_datastore estará no contêiner do armazenamento de dados, portanto, o caminho real que o agendamento monitorará será contêiner/path_on_datastore. Se nenhum, será monitorado o contêiner do armazenamento de dados. Adições/modificações feitas em uma subpasta do path_on_datastore não são monitoradas. Só há suporte para agendamentos do DataStore. Valor padrão: None
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> O provedor de fluxo de trabalho. Valor padrão: None
_service_endpoint	str O ponto de extremidade de serviço. Valor padrão: None

Retornos

Tipo	Description
Schedule	O agendamento criado.

create_for_pipeline_endpoint

Crie um agendamento para um ponto de extremidade de pipeline.

Especifique a recorrência para um agendamento baseado em tempo ou especifique um Datastore, (opcional) polling_interval e (opcional) data_path_parameter_name para criar um agendamento que monitorará o local do Armazenamento de Dados para modificações/adições.

static create_for_pipeline_endpoint(workspace, name, pipeline_endpoint_id, experiment_name, recurrence=None, description=None, pipeline_parameters=None, wait_for_provisioning=False, wait_timeout=3600, datastore=None, polling_interval=5, data_path_parameter_name=None, continue_on_step_failure=None, path_on_datastore=None, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Parâmetros

Nome	Description
workspace Obrigatório	Workspace O objeto de workspace ao qual este Agendamento pertencerá.
name Obrigatório	str O nome da Agenda.
pipeline_endpoint_id Obrigatório	str A ID do ponto de extremidade do pipeline que o agendamento enviará.
experiment_name Obrigatório	str O nome do experimento no qual o agendamento enviará será executado.
recurrence	ScheduleRecurrence A recorrência de agendamento do pipeline. Valor padrão: None
description	str A descrição da agenda. Valor padrão: None
pipeline_parameters	dict Um dicionário de parâmetros para atribuir novos valores {nome do parâmetro, valor de parâmetro} Valor padrão: None
wait_for_provisioning	bool Se deve aguardar a conclusão do provisionamento da agenda. Valor padrão: False
wait_timeout	int O número de segundos a aguardar antes de esgotar o tempo limite. Valor padrão: 3600
datastore	AzureBlobDatastore O Armazenamento de Dados a ser monitorado para blobs modificados/adicionados. Observação: não há suporte para repositórios de dados VNET. Não é possível usar com uma Recorrência. Valor padrão: None
polling_interval	int Por quanto tempo, em minutos, entre a sondagem para blobs modificados/adicionados. A predefinição é de 5 minutos. Só há suporte para agendamentos do DataStore. Valor padrão: 5
data_path_parameter_name	str O nome do parâmetro de pipeline de caminho de dados a ser definido com o caminho de blob alterado. Só há suporte para agendamentos do DataStore. Valor padrão: None
continue_on_step_failure	bool Se deseja continuar a execução de outras etapas no PipelineRun enviado se uma etapa falhar. Se fornecido, isso substituirá a configuração de continue_on_step_failure para o Pipeline. Valor padrão: None
path_on_datastore	str Opcional. O caminho no armazenamento de dados a ser monitorado para blobs modificados/adicionados. Observação: o path_on_datastore estará no contêiner do armazenamento de dados, portanto, o caminho real que o agendamento monitorará será contêiner/path_on_datastore. Se nenhum, será monitorado o contêiner do armazenamento de dados. Adições/modificações feitas em uma subpasta do path_on_datastore não são monitoradas. Só há suporte para agendamentos do DataStore. Valor padrão: None
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> O provedor de fluxo de trabalho. Valor padrão: None
_service_endpoint	str O ponto de extremidade de serviço. Valor padrão: None

Retornos

Tipo	Description
Schedule	O agendamento criado.

disable

Defina o agendamento como "Desabilitado" e indisponível para execução.

disable(wait_for_provisioning=False, wait_timeout=3600)

Parâmetros

Nome	Description
wait_for_provisioning	bool Se deve aguardar a conclusão do provisionamento da agenda. Valor padrão: False
wait_timeout	int Número de segundos para aguardar antes do tempo limite. Valor padrão: 3600

enable

Defina o agendamento como "Ativo" e disponível para execução.

enable(wait_for_provisioning=False, wait_timeout=3600)

Parâmetros

Nome	Description
wait_for_provisioning	bool Se deve aguardar a conclusão do provisionamento da agenda. Valor padrão: False
wait_timeout	int Número de segundos para aguardar antes do tempo limite. Valor padrão: 3600

get

Obtenha a agenda com a ID fornecida.

static get(workspace, id, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Parâmetros

Nome	Description
workspace Obrigatório	Workspace O workspace no qual a agenda foi criada.
id Obrigatório	str ID da agenda.
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> O provedor de fluxo de trabalho. Valor padrão: None
_service_endpoint	str O ponto de extremidade de serviço. Valor padrão: None

Retornos

Tipo	Description
Schedule	Objeto Agendamento

get_all

Obtenha todos os agendamentos no workspace atual.

PRETERIDO: esse método está sendo preterido em favor do list método.

static get_all(workspace, active_only=True, pipeline_id=None, pipeline_endpoint_id=None, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Parâmetros

Nome	Description
workspace Obrigatório	Workspace O workspace.
active_only	bool Se for true, retorne apenas os agendamentos que estão ativos no momento. Aplica-se somente se nenhuma ID de pipeline for fornecida. Valor padrão: True
pipeline_id	str Se fornecido, retorne apenas os agendamentos para o pipeline com a ID fornecida. Valor padrão: None
pipeline_endpoint_id	str Se fornecido, retorne apenas os agendamentos para o ponto de extremidade do pipeline com a ID fornecida. Valor padrão: None
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> O provedor de fluxo de trabalho. Valor padrão: None
_service_endpoint	str O ponto de extremidade de serviço. Valor padrão: None

Retornos

Tipo	Description
list	Uma lista de Schedule.

get_last_pipeline_run

Busque a última execução de pipeline enviada pelo agendamento. Retorna Nenhum se nenhuma execução tiver sido enviada.

get_last_pipeline_run()

Retornos

Tipo	Description
PipelineRun	A última execução de pipeline.

get_pipeline_runs

Busque as execuções de pipeline que foram geradas a partir do agendamento.

get_pipeline_runs()

Retornos

Tipo	Description
list	Uma lista de PipelineRun.

get_schedules_for_pipeline_endpoint_id

Obtenha todos os agendamentos para a ID de ponto de extremidade de pipeline fornecida.

static get_schedules_for_pipeline_endpoint_id(workspace, pipeline_endpoint_id, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Parâmetros

Nome	Description
workspace Obrigatório	Workspace O workspace.
pipeline_endpoint_id Obrigatório	str A ID do ponto de extremidade do pipeline.
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> O provedor de fluxo de trabalho. Valor padrão: None
_service_endpoint	str O ponto de extremidade de serviço. Valor padrão: None

Retornos

Tipo	Description
list	Uma lista de Schedule.

get_schedules_for_pipeline_id

Obtenha todos os agendamentos para a ID de pipeline fornecida.

static get_schedules_for_pipeline_id(workspace, pipeline_id, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Parâmetros

Nome	Description
workspace Obrigatório	Workspace O workspace.
pipeline_id Obrigatório	str A ID do pipeline.
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> O provedor de fluxo de trabalho. Valor padrão: None
_service_endpoint	str O ponto de extremidade de serviço. Valor padrão: None

Retornos

Tipo	Description
list	Uma lista de Schedule.

list

Obtenha todos os agendamentos no workspace atual.

static list(workspace, active_only=True, pipeline_id=None, pipeline_endpoint_id=None, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Parâmetros

Nome	Description
workspace Obrigatório	Workspace O workspace.
active_only	bool Se for true, retorne apenas os agendamentos que estão ativos no momento. Aplica-se somente se nenhuma ID de pipeline for fornecida. Valor padrão: True
pipeline_id	str Se fornecido, retorne apenas os agendamentos para o pipeline com a ID fornecida. Valor padrão: None
pipeline_endpoint_id	str Se fornecido, retorne apenas os agendamentos para o ponto de extremidade do pipeline com a ID fornecida. Valor padrão: None
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> O provedor de fluxo de trabalho. Valor padrão: None
_service_endpoint	str O ponto de extremidade de serviço. Valor padrão: None

Retornos

Tipo	Description
list	Uma lista de Schedule.

load_yaml

Carregue e leia o arquivo YAML para obter parâmetros de agendamento.

O arquivo YAML é mais uma maneira de passar parâmetros de agendamento para criar agendamento.

static load_yaml(workspace, filename, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Parâmetros

Nome	Description
workspace Obrigatório	Workspace O workspace.
filename Obrigatório	str O nome do arquivo YAML com localização.
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> O provedor de fluxo de trabalho. Valor padrão: None
_service_endpoint	str O ponto de extremidade de serviço. Valor padrão: None

Retornos

Tipo	Description
dict	Um dicionário de Schedule parâmetros e valores.

Comentários

Há suporte para dois tipos de YAML para Agendamentos. O primeiro lê e carrega informações de recorrência para a criação de agendamento para disparar o pipeline. A segunda lê e carrega informações do armazenamento de dados para a criação de agendamento para disparar o pipeline.

Exemplo para criar um Agendamento que enviará um Pipeline em uma recorrência, da seguinte maneira:

   from azureml.pipeline.core import Schedule

   schedule_info = Schedule.load_yaml(workspace=workspace,
                                      filename='./yaml/test_schedule_with_recurrence.yaml')
   schedule = Schedule.create(workspace, name="TestSchedule", pipeline_id="pipeline_id",
                              experiment_name="helloworld", recurrence=schedule_info.get("recurrence"),
                              description=schedule_info.get("description"))

Exemplo de arquivo YAML test_schedule_with_recurrence.yaml:

   Schedule:
       description: "Test create with recurrence"
       recurrence:
           frequency: Week # Can be "Minute", "Hour", "Day", "Week", or "Month".
           interval: 1 # how often fires
           start_time: 2019-06-07T10:50:00
           time_zone: UTC
           hours:
           - 1
           minutes:
           - 0
           time_of_day: null
           week_days:
           - Friday
       pipeline_parameters: {'a':1}
       wait_for_provisioning: True
       wait_timeout: 3600
       datastore_name: ~
       polling_interval: ~
       data_path_parameter_name: ~
       continue_on_step_failure: None
       path_on_datastore: ~

Exemplo para criar um Agendamento que enviará um Pipeline em um armazenamento de dados, da seguinte maneira:

   from azureml.pipeline.core import Schedule

   schedule_info = Schedule.load_yaml(workspace=workspace,
                                      filename='./yaml/test_schedule_with_datastore.yaml')
   schedule = Schedule.create(workspace, name="TestSchedule", pipeline_id="pipeline_id",
                              experiment_name="helloworld",datastore=schedule_info.get("datastore_name"),
                              polling_interval=schedule_info.get("polling_interval"),
                              data_path_parameter_name=schedule_info.get("data_path_parameter_name"),
                              continue_on_step_failure=schedule_info.get("continue_on_step_failure"),
                              path_on_datastore=schedule_info.get("path_on_datastore"))

update

Atualize a agenda.

update(name=None, description=None, recurrence=None, pipeline_parameters=None, status=None, wait_for_provisioning=False, wait_timeout=3600, datastore=None, polling_interval=None, data_path_parameter_name=None, continue_on_step_failure=None, path_on_datastore=None)

Parâmetros

Nome	Description
name	str O novo nome do Agendamento. Valor padrão: None
recurrence	ScheduleRecurrence A nova recorrência de agenda do pipeline. Valor padrão: None
description	str A nova descrição da agenda. Valor padrão: None
pipeline_parameters	dict Um dicionário de parâmetros para atribuir novos valores {nome do parâmetro, valor de parâmetro}. Valor padrão: None
status	str O novo status da agenda: 'Ativo' ou 'Desabilitado'. Valor padrão: None
wait_for_provisioning	bool Se deve aguardar a conclusão do provisionamento da agenda. Valor padrão: False
wait_timeout	int O número de segundos a aguardar antes de esgotar o tempo limite. Valor padrão: 3600
datastore	AzureBlobDatastore O Armazenamento de Dados a ser monitorado para blobs modificados/adicionados. Observação: não há suporte para repositórios de dados VNET. Valor padrão: None
polling_interval	int Por quanto tempo, em minutos, entre a sondagem para blobs modificados/adicionados. A predefinição é de 5 minutos. Valor padrão: None
data_path_parameter_name	str O nome do parâmetro de pipeline de caminho de dados a ser definido com o caminho de blob alterado. Valor padrão: None
continue_on_step_failure	bool Se deseja continuar a execução de outras etapas no PipelineRun enviado se uma etapa falhar. Se fornecido, isso substituirá a configuração de continue_on_step_failure para o Pipeline. Valor padrão: None
path_on_datastore	str Opcional. O caminho no armazenamento de dados a ser monitorado para blobs modificados/adicionados. Observação: o path_on_datastore estará no contêiner do armazenamento de dados, portanto, o caminho real que o agendamento monitorará será contêiner/path_on_datastore. Se nenhum, será monitorado o contêiner do armazenamento de dados. Adições/modificações feitas em uma subpasta do path_on_datastore não são monitoradas. Só há suporte para agendamentos do DataStore. Valor padrão: None

Atributos

continue_on_step_failure

Obtenha o valor da continue_on_step_failure configuração.

Retornos

Tipo	Description
bool	O valor da continue_on_step_failure configuração

data_path_parameter_name

Obtenha o nome do parâmetro de pipeline de caminho de dados a ser definido com o caminho do blob alterado.

Retornos

Tipo	Description
str	O nome do parâmetro de caminho de dados.

datastore_name

Obtenha o nome do Armazenamento de Dados usado para o agendamento.

Retornos

Tipo	Description
str	O nome do Armazenamento de Dados.

description

Obtenha a descrição da agenda.

Retornos

Tipo	Description
str	A descrição da agenda.

id

Obtenha a ID da agenda.

Retornos

Tipo	Description
str	A ID.

name

Obtenha o nome da agenda.

Retornos

Tipo	Description
str	O nome.

path_on_datastore

Obtenha o caminho no armazenamento de dados que o agendamento monitora.

Retornos

Tipo	Description
str	O caminho no armazenamento de dados.

pipeline_endpoint_id

Obtenha a ID do ponto de extremidade do pipeline que o agendamento envia.

Retornos

Tipo	Description
str	A ID.

pipeline_id

Obtenha a ID do pipeline que o agendamento envia.

Retornos

Tipo	Description
str	A ID.

polling_interval

Obtenha quanto tempo, em minutos, entre a sondagem para blobs modificados/adicionados.

Retornos

Tipo	Description
int	O intervalo de sondagem.

recurrence

Obtenha a recorrência de agendamento.

Retornos

Tipo	Description
ScheduleRecurrence	A recorrência de agendamento.

status

Obtenha o status da agenda.

Retornos

Tipo	Description
str	O status da agenda.