Можно ли импортировать данные из локальной базы данных SQL Server на виртуальную машину машинного обучения Azure?

Question

В ограниченной студии машинного обучения Azure можно импортировать данные из локальной базы данных SQL Server.Как насчет возможности делать то же самое на ноутбуке Python Jupyter на виртуальной машине из рабочей области Azure Machine Learning Services?

Это не представляется возможным из того, что я нашел в документации.Источники данных в службах Azure ML будут ограничены: «В настоящее время список поддерживаемых служб хранения Azure, которые можно зарегистрировать как хранилища данных, - это контейнер BLOB-объектов Azure, общий доступ к файлам Azure, озеро данных Azure, озеро данных Azure Gen2, база данных SQL Azure, база данных Azure PostgreSQLи файловая система Databricks "

Заранее благодарим за помощь

Answer 1

На сегодняшний день вы можете загружать данные SQL, но поддерживается только источник MS SQL Server (также локальный) .

Используя azureml.dataprep, код будет читаться как

import azureml.dataprep as dprep

secret = dprep.register_secret(value="[SECRET-PASSWORD]", id="[SECRET-ID]")

ds = dprep.MSSQLDataSource(server_name="[SERVER-NAME]",
                           database_name="[DATABASE-NAME]",
                           user_name="[DATABASE-USERNAME]",
                           password=secret)

dflow = dprep.read_sql(ds, "SELECT top 100 * FROM [YourDB].[ATable]")
# print first records
dflow.head(5)

Насколько я понимаю, API находятся в стадии интенсивной разработки, и azureml.dataprep может быть вскоре заменен функциональностью, предоставленной классом набора данных .

Answer 2

Вы всегда можете отправить данные в поддерживаемый источник, используя службу перемещения / оркестровки данных.Помните, что не все службы Azure будут иметь все параметры источника, такие как Power BI, приложения логики или фабрика данных ... вот почему существуют службы оркестровки / перемещения данных.