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Azure ML

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Azure ML

Azure ML è una piattaforma di machine learning per l'automazione, la verifica e l'accelerazione di analisi predittive, destinata ad aiutare scienziati e analisti dei dati a creare e distribuire modelli predittivi accurati.

Per connettersi a Azure ML, è necessario aver creato, oppure avere accesso, a un modello e averlo distribuito a un endpoint sulla piattaforma AWS. Questo endpoint deve essere disponibile pubblicamente per Qlik Cloud.

https://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning/.

Limiti

  • Azure ML usa limiti e quote:

    https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-manage-quotas.

  • Le quote Azure di modelli distribuiti e richieste avranno un impatto e limiteranno le prestazioni nel ricaricamento di Qlik Sense e nella reattività dei grafici al momento di richiamare endpoint Azure ML.

  • Il connettore Azure ML è limitato a 200.000 righe per richiesta. Tali righe vengono inviate al servizio endpoint in batch da 2.000 righe. Negli scenari in cui è necessario elaborare più righe, utilizzare un Ciclo all'interno dello script di caricamento dei dati per elaborare più righe in batch

  • In uno scenario in cui un'applicazione viene ricaricata regolarmente, si consiglia di memorizzare nella cache le predizioni usando un file QVD e inviare solo le nuove righe all'endpoint predittivo. Ciò migliorerà le prestazioni di ricaricamento dell'applicazione Qlik Sense e ridurrà il carico sull'endpoint Azure ML.

  • Al momento di utilizzare Azure ML in un'espressione del grafico, è importante fornire i tipi di dati dei campi, dato che il modello necessita di elaborarli nel formato stringa/numerico corretto. Un limite nelle estensioni lato server all'interno delle espressioni del grafico consiste nel fatto che i tipi di dati non vengono rilevati automaticamente, dato che si trovano nello script di caricamento.

  • Se si sta utilizzando un nome connessione relativo, e se si decide di spostare la propria app da uno spazio condiviso a un altro spazio condiviso, o se si sposta la propria app da uno spazio condiviso al proprio spazio privato, ci vorrà del tempo affinché la connessione di analisi venga aggiornata per riflettere la nuova posizione nello spazio.