SQL Server Machine Learning Hizmetlerinde harici betiklerin eşzamanlı yürütülmesini ölçeklendirin

Şunlar için geçerlidir: SQL Server 2016 (13.x) ve sonraki sürümleri

SQL Server Machine Learning Hizmetleri için çalışan hesapları ve harici betiklerin eşzamanlı çalıştırma sayısını ölçeklendirmek için varsayılan yapılandırmayı nasıl değiştireceğinizi öğrenin.

Machine Learning Services kurulum sürecinin bir parçası olarak, SQL Server Launchpad servisi tarafından görevlerin yürütülmesini desteklemek için yeni bir Windows kullanıcı hesabı havuzu oluşturuluyor. Bu işçi hesaplarının amacı, farklı SQL Server kullanıcıları tarafından harici betiklerin eşzamanlı yürütülmesini izole etmektir.

Note

SQL Server 2019'da, SQLRUserGroup'un yalnızca bir üyesi var; bu artık birden fazla çalışan hesabı yerine tek bir SQL Server Launchpad servis hesabıdır. Bu makale, SQL Server 2016 ve 2017 için çalışan hesaplarını açıklamaktadır.

Çalışan hesap grubu

Makine öğreniminin kurulup etkinleştirildiği her örnek için SQL Server kurulumu ile bir Windows hesap grubu oluşturulur.

  • Varsayılan bir örnekte, grup adı SQLRUserGroup'tur. İsim Python, R ya da her ikisini kullansanız da aynıdır.
  • Adlandırılmış bir örnekte, varsayılan grup adı örnek adıyla birlikte eklenir: örneğin, SQLRUserGroupMyInstanceName.

Varsayılan olarak, kullanıcı hesabı havuzu 20 kullanıcı hesabı içerir. Çoğu durumda, 20 makine öğrenimi görevlerini desteklemek için fazlasıyla yeterlidir, ancak hesap sayısını değiştirebilirsiniz. Maksimum hesap sayısı 100'dür.

  • Varsayılan bir durumda, bireysel hesaplar MSSQLSERVER01ile MSSQLSERVER20 arasında adlandırılır.
  • Adlandırılmış bir örnek için, bireysel hesaplar örnek adından sonra adlandırılır: örneğin, MyInstanceName01'denMyInstanceName20'ye kadar.

Birden fazla örnek makine öğrenimi kullanıyorsa, bilgisayarın birden fazla kullanıcı grubu olur. Bir grup, örnekler arasında paylaşılamaz.

İşçi hesap sayısı

Hesap havuzundaki kullanıcı sayısını değiştirmek için, aşağıda açıklandığı gibi SQL Server Launchpad hizmetinin özelliklerini düzenlemeniz gerekir.

Her kullanıcı hesabına bağlı şifreler rastgele oluşturulur, ancak hesaplar oluşturulduktan sonra değiştirebilirsiniz.

  1. SQL Server Yapılandırma Yöneticisi'ı açın ve SQL Server Services'i seçin.
  2. SQL Server Launchpad hizmetine çift tıklayın ve çalışıyorsa hizmeti durdurun.
  3. Servis sekmesinde, Başlatma Modu'nun Otomatik olarak olduğundan emin olun. Launchpad çalışmadığında harici betikler başlayamıyor.
  4. Gelişmiş sekmesine tıklayın ve gerekirse Dış Kullanıcı Sayısı değerini düzenleyin. Bu ayar, aynı anda kaç farklı SQL kullanıcısının harici script oturumu çalıştırabileceğini kontrol eder. Varsayılan değer 20 hesaptır. Maksimum kullanıcı sayısı 100'dür.
  5. Isteğe bağlı olarak, kuruluşunuzun düzenli olarak şifre değiştirmesini gerektiren bir politikası varsa, Dış Kullanıcı Şifresini Sıfırlamaseçeneğini Evet'e ayarlayabilirsiniz. Bunu yaparsak, Launchpad'in kullanıcı hesapları için sakladığı şifreli şifreleri yeniden oluşturur. Daha fazla bilgi için Şifre Politikasının Uygulanması bölümüne bakınız.
  6. Launchpad servisini yeniden başlatın.

İş yüklerini yönetme

Bu havuzdaki hesap sayısı, aynı anda kaç harici script oturumunun aktif olabileceğini belirler. Varsayılan olarak, 20 hesap oluşturulur, yani aynı anda 20 farklı kullanıcı aktif Python veya R oturumlarına sahip olabilir. Eşzamanlı 20'den fazla script çalıştırmayı düşünüyorsanız, çalışan hesap sayısını artırabilirsiniz.

Aynı kullanıcı aynı anda birden fazla harici betikleri çalıştırdığında, o kullanıcının çalıştırdığı tüm oturumlar aynı işçi hesabını kullanır. Örneğin, tek bir kullanıcının kaynaklar izin verdiği sürece eşzamanlı olarak 100 farklı Python veya R betiği çalışabilir, ancak tüm betikler tek bir işçi hesabı ile çalışır.

Destekleyebileceğiniz çalışan hesap sayısı ve herhangi bir kullanıcının çalıştırabileceği eşzamanlı oturum sayısı yalnızca sunucu kaynaklarıyla sınırlıdır. Genellikle, Python veya R çalışma zamanını kullanırken karşılaşacağınız ilk dar boğaz bellektir.

Python veya R betikleri tarafından kullanılabilecek kaynaklar SQL Server tarafından yönetilir. SQL Server DMV'leri kullanarak kaynak kullanımını izlemenizi veya ilgili Windows iş nesnesinde performans sayaclarına bakmanızı ve sunucu belleği kullanımını buna göre ayarlamanızı öneririz. Eğer SQL Server Enterprise Sürümü varsa, harici bir kaynak havuzu yapılandırarak harici betikleri çalıştırmak için kullanılan kaynakları tahsis edebilirsiniz.

İlgili içerik

  • Last updated on