Fuente de analítica Azure ML
Azure ML es una plataforma de aprendizaje automático (machine learning) para automatizar, asegurar y acelerar el análisis predictivo, lo que ayuda a los expertos y analistas de datos a crear e implementar modelos predictivos muy precisos.
Se admiten los siguientes servicios de Azure ML:
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ML automatizado
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Diseñador
Para conectarse a Azure ML, debe haber creado o tener acceso a un modelo e implementarlo en un punto de conexión de la plataforma Azure ML. Este punto de conexión debe ser de acceso público para Qlik Cloud.
Limitaciones
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Azure ML utiliza límites y cuotas:
Administrar y aumentar las cuotas de recursos con Azure Machine Learning
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Las cuotas de Azure de modelos implementados y solicitudes afectarán y limitarán el rendimiento en la recarga de Qlik Sense y la capacidad de respuesta de los gráficos al llamar a los puntos de conexión de Azure ML.
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El conector Azure ML está limitado a 200.000 filas por solicitud. Estos se envían al servicio de puntos de conexión en lotes de 2 filas. En casos donde sea necesario procesar más filas, utilice un Bucle dentro del script de carga de datos para procesar más filas en lotes
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En un escenario en el que una aplicación se recarga con regularidad, es una buena práctica almacenar en caché las predicciones mediante un archivo QVD y solo enviar las nuevas filas al punto de conexión de predicción. Esto mejorará el rendimiento de la recarga de la aplicación de Qlik Sense y reducirá la carga en el punto de conexión de Azure ML.
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Cuando se utiliza Azure ML en una expresión de gráfico, es importante proporcionar los tipos de datos de los campos, ya que el modelo necesita procesarlos en el formato de cadena de texto/numérico correcto. Una limitación de las extensiones del lado del servidor en las expresiones de gráficos es que los tipos de datos no se detectan automáticamente como en el script de carga.
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Si está utilizando un nombre de conexión relativo y si decide mover su app desde un espacio compartido a otro espacio compartido, o si mueve su app de un espacio compartido a su espacio privado, la conexión analítica tardará algún tiempo en actualizarse para reflejar la nueva ubicación del espacio.