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Atualizar o gerenciamento de armazenamento de dados para o SDK v2

  • Artigo

Os Armazenamentos de Dados do Azure Machine Learning mantêm com segurança as informações de ligação ao seu armazenamento de dados no Azure, para que não tenha de codificá-las nos seus scripts. O conceito de armazenamento de dados V2 permanece praticamente inalterado em comparação com o V1. A diferença é que não daremos suporte a fontes de dados semelhantes a SQL por meio de Armazenamentos de Dados do Azure Machine Learning. Suportaremos fontes de dados semelhantes a SQL através das funcionalidades de importação e exportação de dados do Azure Machine Learning.

Este artigo fornece uma comparação de cenário(s) no SDK v1 e SDK v2.

Criar um armazenamento de dados a partir de um contêiner de Blob do Azure via account_key

  • SDK v1

    blob_datastore_name='azblobsdk' # Name of the datastore to workspace
container_name=os.getenv("BLOB_CONTAINER", "<my-container-name>") # Name of Azure blob container
account_name=os.getenv("BLOB_ACCOUNTNAME", "<my-account-name>") # Storage account name
account_key=os.getenv("BLOB_ACCOUNT_KEY", "<my-account-key>") # Storage account access key

blob_datastore = Datastore.register_azure_blob_container(workspace=ws, 
                                                         datastore_name=blob_datastore_name, 
                                                         container_name=container_name, 
                                                         account_name=account_name,
                                                         account_key=account_key)

  • SDK v2

    from azure.ai.ml.entities import AzureBlobDatastore
from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

store = AzureBlobDatastore(
    name="blob-protocol-example",
    description="Datastore pointing to a blob container using wasbs protocol.",
    account_name="mytestblobstore",
    container_name="data-container",
    protocol="wasbs",
    credentials={
        "account_key": "XXXxxxXXXxXXXXxxXXXXXxXXXXXxXxxXxXXXxXXXxXXxxxXXxxXXXxXxXXXxxXxxXXXXxxxxxXXxxxxxxXXXxXXX"
    },
)

ml_client.create_or_update(store)

Criar um armazenamento de dados a partir de um contêiner de Blob do Azure via sas_token

  • SDK v1

    blob_datastore_name='azblobsdk' # Name of the datastore to workspace
container_name=os.getenv("BLOB_CONTAINER", "<my-container-name>") # Name of Azure blob container
sas_token=os.getenv("BLOB_SAS_TOKEN", "<my-sas-token>") # Sas token

blob_datastore = Datastore.register_azure_blob_container(workspace=ws, 
                                                         datastore_name=blob_datastore_name, 
                                                         container_name=container_name, 
                                                         sas_token=sas_token)

  • SDK v2

    from azure.ai.ml.entities import AzureBlobDatastore
from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

store = AzureBlobDatastore(
    name="blob-sas-example",
    description="Datastore pointing to a blob container using SAS token.",
    account_name="mytestblobstore",
    container_name="data-container",
    credentials=SasTokenCredentials(
        sas_token= "?xx=XXXX-XX-XX&xx=xxxx&xxx=xxx&xx=xxxxxxxxxxx&xx=XXXX-XX-XXXXX:XX:XXX&xx=XXXX-XX-XXXXX:XX:XXX&xxx=xxxxx&xxx=XXxXXXxxxxxXXXXXXXxXxxxXXXXXxxXXXXXxXXXXxXXXxXXxXX"
    ),
)

ml_client.create_or_update(store)

Criar um armazenamento de dados a partir de um contêiner de Blob do Azure por meio da autenticação baseada em identidade

  • SDK v1
blob_datastore = Datastore.register_azure_blob_container(workspace=ws,
                                                      datastore_name='credentialless_blob',
                                                      container_name='my_container_name',
                                                      account_name='my_account_name')

  • SDK v2

    from azure.ai.ml.entities import AzureBlobDatastore
from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

store = AzureBlobDatastore(
    name="",
    description="",
    account_name="",
    container_name=""
)

ml_client.create_or_update(store)

Obter armazenamentos de dados do seu espaço de trabalho

  • SDK v1

    # Get a named datastore from the current workspace
datastore = Datastore.get(ws, datastore_name='your datastore name')

    # List all datastores registered in the current workspace
datastores = ws.datastores
for name, datastore in datastores.items():
    print(name, datastore.datastore_type)

  • SDK v2

    from azure.ai.ml import MLClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

#Enter details of your Azure Machine Learning workspace
subscription_id = '<SUBSCRIPTION_ID>'
resource_group = '<RESOURCE_GROUP>'
workspace_name = '<AZUREML_WORKSPACE_NAME>'

ml_client = MLClient(credential=DefaultAzureCredential(),
                     subscription_id=subscription_id, 
                     resource_group_name=resource_group)

datastore = ml_client.datastores.get(name='your datastore name')

Mapeamento das principais funcionalidades no SDK v1 e SDK v2

Tipos de armazenamento no SDK v1 Tipos de armazenamento no SDK v2
azureml_blob_datastore azureml_blob_datastore
azureml_data_lake_gen1_datastore azureml_data_lake_gen1_datastore
azureml_data_lake_gen2_datastore azureml_data_lake_gen2_datastore
azuremlml_sql_database_datastore Será suportado através de funcionalidades de importação ou exportação
azuremlml_my_sql_datastore Será suportado através de funcionalidades de importação ou exportação
azuremlml_postgre_sql_datastore Será suportado através de funcionalidades de importação ou exportação

Próximos passos

Para obter mais informações, consulte: