Aracılığıyla paylaş


Azure SQL Yönetilen Örneği ile SQL Server'daki Makine Öğrenmesi Hizmetleri arasındaki temel farklar

Bu makalede, Azure SQL Yönetilen Örneği ve SQL Server Machine Learning Servicesiçindeki Machine Learning Services arasındaki birkaç önemli işlev farkı açıklanmaktadır.

Dil desteği

Hem SQL Yönetilen Örneği'ndeki hem de SQL Server'daki Machine Learning Services, Python ve Rgenişletilebilirlik çerçevesini destekler. SQL Yönetilen Örneği'ndeki temel farklardan biri, yalnızca Python ve R'nin desteklenmesi ve Java gibi dış dillerin eklenememeleridir.

Python ve R'nin ilk sürümleri SQL Yönetilen Örneği ve SQL Server'da farklıdır:

Peron Python çalışma zamanı sürümü R çalışma zamanı sürümleri
Azure SQL Yönetilen Örnek 3.7.2 3.5.2
SQL Server 2022 1 - -
SQL Server 2019 3.7.1 3.5.2
SQL Server 2017 3.5.2 ve 3.7.2 (CU22 ve üzeri) 3.3.3 ve 3.5.2 (CU22 ve üzeri)
SQL Server 2016 Yok 3.2.2 ve 3.5.2 (SP2 CU14 ve üzeri)

1 SQL Server 2022'den başlayarak R, Python ve Java çalışma zamanları artık SQL Kurulumu'nda gönderilmez veya yüklenmez. Bunun yerine, istediğiniz R ve/veya Python özel çalışma zamanlarını ve paketlerini yükleyin. Daha fazla bilgi için bkz. Windows'a SQL Server 2022 Machine Learning Services(Python ve R) yükleme .

Python ve R Paketleri

SQL Yönetilen Örneği'nde, dış çalışma zamanlarına (Java gibi) bağımlı olan veya yükleme ya da kullanım için işletim sistemi API'lerine erişmesi gereken paketler için destek mevcut değildir.

Python ve R paketlerini yönetme hakkında daha fazla bilgi için bkz:

Sqlmlutils aracılığıyla paketleri yönetme

İkili bir paket oluşturacak şekilde yerel olarak derleme yapabiliyorsanız, sqlmlutilsile ikili paketleri yükleyebilirsiniz. Örnekler için bkz . Sqlmlutils ile R paketlerini yükleme.

Kaynak idaresi

SQL Yönetilen Örneği'nde , Resource Governor aracılığıyla R kaynaklarını sınırlamak mümkün değildir ve dış kaynak havuzları desteklenmez.

R kaynakları varsayılan olarak genişletilebilirlik etkinleştirildiğinde kullanılabilir SQL Yönetilen Örneği kaynaklarının en fazla 20% olarak ayarlanır. Bu varsayılan yüzdeyi değiştirmek için bir Azure destek bileti oluşturun.

Genişletilebilirlik aşağıdaki SQL komutları ile etkinleştirilir (SQL Yönetilen Örneği yeniden başlatılır ve birkaç saniye boyunca kullanılamaz):

sp_configure 'external scripts enabled', 1;
RECONFIGURE WITH OVERRIDE;

Genişletilebilirliği devre dışı bırakmak ve 100% bellek ve CPU kaynağını SQL Server'a geri yüklemek için aşağıdaki komutları kullanın:

sp_configure 'external scripts enabled', 0;
RECONFIGURE WITH OVERRIDE;

SQL Yönetilen Örneği'nin kullanabileceği toplam kaynaklar, seçtiğiniz hizmet katmanına bağlıdır. Daha fazla bilgi için bkz. Azure SQL Veritabanı'nın sanal çekirdek ve DTU tabanlı satın alma modellerini karşılaştırma.

Yetersiz bellek hatası

Bellek kullanımı, R betiklerinizde ne kadarının kullanıldığına ve yürütülen paralel sorguların sayısına bağlıdır. R için kullanılabilir bellek yetersizse bir hata iletisi alırsınız. Yaygın hata iletileri şunlardır:

  • Unable to communicate with the runtime for 'R' script for request id: *******. Please check the requirements of 'R' runtime
  • 'R' script error occurred during execution of 'sp_execute_external_script' with HRESULT 0x80004004. ...an external script error occurred: "..could not allocate memory (0 Mb) in C function 'R_AllocStringBuffer'"
  • An external script error occurred: Error: cannot allocate vector of size.

Bu hatalardan birini alırsanız, veritabanınızı daha yüksek bir hizmet katmanına ölçeklendirerek bu sorunu çözebilirsiniz.

Azure SQL Yönetilen Örneği'nde bellek yetersizliği hatalarıyla karşılaşırsanız sys.dm_os_out_of_memory_eventsinceleyin.

SQL Yönetilen Örnek havuzları

Machine Learning Services şu anda Azure SQL Yönetilen Örnek havuzlarında desteklenmiyor.

Giden ağ erişimi

Ağ erişimine izin verilmiyor veya engelleniyor ve etkinleştirilemiyor. Azure SQL Yönetilen Örneği'nde Makine Öğrenimi Hizmetleri için giden ağ bağlantısı mevcut değildir.