Administración de un servicio web desde el portal de servicios web de Machine Learning Studio (clásico)

SE APLICA A: Se aplica a.Estudio de Azure Machine Learning (clásico) No se aplica a.Azure Machine Learning

Importante

El soporte técnico de Machine Learning Studio (clásico) finalizará el 31 de agosto de 2024. Se recomienda realizar la transición a Azure Machine Learning antes de esa fecha.

A partir del 1 de diciembre de 2021 no se podrán crear recursos de Machine Learning Studio (clásico). Hasta el 31 de agosto de 2024, puede seguir usando los recursos de Machine Learning Studio (clásico) existentes.

La documentación de ML Studio (clásico) se está retirando y es posible que no se actualice en el futuro.

Los servicios web de Machine Learning Studio (clásico) se pueden administrar mediante el portal de servicios web de Machine Learning.

En el portal Servicios web Machine Learning, puede realizar las siguientes acciones:

  • Supervisar el uso del servicio web.
  • Configurar la descripción, actualizar las claves del servicio web (solo en los nuevos), actualizar la clave de la cuenta de almacenamiento (solo en los nuevos), habilitar el registro y habilitar o deshabilitar datos de ejemplo
  • Eliminar el servicio web.
  • Crear, eliminar o actualizar planes de facturación: solo Azure Machine Learning.
  • Agregar y eliminar puntos de conexión: solo ML Studio (clásico).

Nota

También puede administrar los servicios web clásicos en Machine Learning Studio (clásico), en la pestaña de servicios web.

Permisos para administrar el administrador de nuevos recursos basados en servicios web

Los nuevos servicios web se implementan como recursos de Azure. Por lo tanto, debe tener los permisos correctos para implementar y administrar nuevos servicios web. Para implementar o administrar nuevos servicios web, es preciso que se le haya asignado un rol de colaborador o administrador en la suscripción en la que se implementa el servicio web. Si invita a otro usuario a un área de trabajo de Machine Learning, debe asignarle un rol de colaborador o administrador en la suscripción para que pueda implementar o administrar servicios web.

Si el usuario no tiene los permisos correctos para acceder a los recursos en el portal de servicios web de Machine Learning, aparecerá el siguiente error al tratar de implementar un servicio web:

Error de implementación de servicio web. Esta cuenta no tiene suficientes derechos de acceso a la suscripción de Azure que contiene el área de trabajo. Para implementar un servicio web en Azure, la misma cuenta debe estar invitada al área de trabajo y tener acceso a la suscripción de Azure que contiene el área de trabajo.

Para más información sobre cómo crear un área de trabajo, consulte Creación y uso compartido de un área de trabajo de Machine Learning Studio (clásico).

Para más información sobre la configuración de los permisos de acceso, consulte Asignación de roles de Azure mediante Azure Portal.

Administración de servicios web nuevos

Instrucciones para la administración de servicios web nuevos:

  1. Inicie sesión en el portal de servicios web de Machine Learning mediante su cuenta de Microsoft Azure (use la que está asociada a la suscripción de Azure).
  2. En el menú, haga clic en Servicios web.

Se mostrará una lista de los servicios web implementados de la suscripción.

Para administrar un servicio web, haga clic en Servicios web. En la página Servicios web, puede llevar a cabo estas acciones:

  • Hacer clic en el servicio web para administrarlo
  • Hacer clic en el plan de facturación del servicio web para actualizarlo
  • Eliminar un servicio web
  • Copiar un servicio web e implementarlo en otra región

Al hacer clic en un servicio web, se abrirá la correspondiente página Inicio rápido. Esta página tiene dos opciones de menú que le permiten administrar el servicio web:

  • PANEL: permite ver el uso del servicio web.
  • CONFIGURAR: permite agregar texto descriptivo, actualizar la clave de la cuenta de almacenamiento asociada con el servicio web, y habilitar y deshabilitar datos de ejemplo.

Supervisión del uso del servicio web

Haga clic en la pestaña Panel .

En el panel puede ver el uso general del servicio web durante un periodo. Puede seleccionar el periodo para verlo en el menú desplegable Periodo situado en la esquina superior derecha de los gráficos de uso. El panel muestra la siguiente información:

  • Requests Over Time (Solicitudes a lo largo de un periodo) muestra un gráfico de escalera del número de solicitudes durante el periodo seleccionado. Puede ayudarlo a identificar si se están experimentando picos de uso.
  • Request-Response Requests (Solicitudes de solicitud-respuesta) muestra el número total de llamadas de solicitud-respuesta que ha recibido el servicio durante el periodo seleccionado y cuántas tienen errores.
  • Average Request-Response Compute Time (Tiempo de proceso medio de solicitud-respuesta) muestra un promedio del tiempo necesario para ejecutar las solicitudes recibidas.
  • Batch Requests (Solicitudes por lotes) muestra el número total de solicitudes por lotes que ha recibido el servicio en el periodo seleccionado y cuántas tienen errores.
  • Average Job Latency (Latencia media de los trabajos) muestra un promedio del tiempo necesario para ejecutar las solicitudes recibidas.
  • Errores muestra el número total de errores que se han producido en las llamadas al servicio web.
  • Services Costs (Costos de los servicios) muestra los cargos correspondientes al plan de facturación asociado con el servicio.

Configuración del servicio web

Haga clic en la opción de menú CONFIGURAR .

Puede actualizar las propiedades siguientes:

  • Descripción permite escribir una descripción del servicio web.
  • Título permite escribir un título para el servicio web
  • Claves permite alternar las claves de API primarias y secundarias.
  • Clave de cuenta de almacenamiento permite actualizar la clave de la cuenta de almacenamiento asociada con los cambios del servicio web.
  • Habilitar datos de ejemplo permite ofrecer datos de ejemplo que pueden usarse para probar el servicio de solicitud-respuesta. Si ha creado el servicio web en Machine Learning Studio (clásico) de Microsoft Azure, los datos de ejemplo se toman de los utilizados para entrenar el modelo. Si ha creado el servicio mediante programación, los datos se extraen de los datos de ejemplo ofrecidos como parte del paquete JSON.

Administración de planes de facturación

Haga clic en la opción de menú Planes de la página Inicio rápido de los servicios web. También puede hacer clic en el plan asociado con el servicio web específico para administrar dicho plan.

  • Nuevo permite crear un nuevo plan.
  • Add/Remove Plan instance (Agregar/eliminar instancia de plan) permite escalar horizontalmente un plan existente para agregar capacidad.
  • Upgrade/DownGrade (Actualizar/cambiar a una versión anterior) permite escalar verticalmente un plan existente para agregar capacidad.
  • Eliminar permite eliminar un plan.

Haga clic en un plan para ver su panel. El panel proporciona una instantánea o el uso del plan durante un periodo seleccionado. Para seleccionar el periodo que desee ver, haga clic en el menú desplegable Período situado en la esquina superior derecha del panel.

El panel de planes proporciona la siguiente información:

  • Descripción del plan muestra información sobre los costos y la capacidad asociados con el plan.
  • Plan Usage (Uso del plan) muestra el número de transacciones y las horas de proceso que se han cobrado en el plan.
  • Servicios web muestra el número de servicios web que usan este plan.
  • Top web Service By Calls (Principales servicios web por llamadas) muestra los cuatro principales servicios web que realizan llamadas que se cobran del plan.
  • Top web Services by Compute Hrs (Principales servicios web por horas de proceso) muestra los cuatro principales servicios web que usan recursos de proceso que se cobran del plan.

Administración de servicios web clásicos

Nota

Los procedimientos de esta sección son pertinentes para la administración de los servicios web clásicos a través del portal de servicios web de Machine Learning. Para más información sobre cómo administrar servicios web clásicos mediante Machine Learning Studio (clásico) y Azure Portal, consulte Administración de un área de trabajo de Machine Learning Studio (clásico).

Instrucciones para administrar los servicios web clásicos:

  1. Inicie sesión en el portal de servicios web de Machine Learning mediante su cuenta de Microsoft Azure (use la que está asociada a la suscripción de Azure).
  2. En el menú, haga clic en Classic Web Services (Servicios web clásicos).

Para administrar un servicio web clásico, haga clic en Classic Web Services (Servicios web clásicos). Desde la página Classic Web Services (Servicios web clásicos), puede llevar a cabo estas acciones:

  • Hacer clic en el servicio web para ver los puntos de conexión asociados
  • Eliminar un servicio web

Al administrar un servicio web clásico, cada uno de los puntos de conexión se administra por separado. Al hacer clic en un servicio web en la página Servicios web, se abre la lista de puntos de conexión asociados con el servicio.

En la página de puntos de conexión del servicio web clásico puede agregar y eliminar los puntos de conexión del servicio. Para más información sobre la incorporación de puntos de conexión, consulte Creación de puntos de conexión.

Haga clic en uno de los puntos de conexión para abrir la página Inicio rápido del servicio web. En la página Inicio rápido hay dos opciones de menú que permiten administrar el servicio web:

  • PANEL: permite ver el uso del servicio web.
  • CONFIGURAR: permite agregar texto descriptivo, activar y desactivar el registro de errores, actualizar la clave de la cuenta de almacenamiento asociada con el servicio web, y habilitar y deshabilitar datos de ejemplo.

Supervisión del uso del servicio web

Haga clic en la pestaña Panel .

En el panel puede ver el uso general del servicio web durante un periodo. Puede seleccionar el periodo para verlo en el menú desplegable Periodo situado en la esquina superior derecha de los gráficos de uso. El panel muestra la siguiente información:

  • Requests Over Time (Solicitudes a lo largo de un periodo) muestra un gráfico de escalera del número de solicitudes durante el periodo seleccionado. Puede ayudarlo a identificar si se están experimentando picos de uso.
  • Request-Response Requests (Solicitudes de solicitud-respuesta) muestra el número total de llamadas de solicitud-respuesta que ha recibido el servicio durante el periodo seleccionado y cuántas tienen errores.
  • Average Request-Response Compute Time (Tiempo de proceso medio de solicitud-respuesta) muestra un promedio del tiempo necesario para ejecutar las solicitudes recibidas.
  • Batch Requests (Solicitudes por lotes) muestra el número total de solicitudes por lotes que ha recibido el servicio en el periodo seleccionado y cuántas tienen errores.
  • Average Job Latency (Latencia media de los trabajos) muestra un promedio del tiempo necesario para ejecutar las solicitudes recibidas.
  • Errores muestra el número total de errores que se han producido en las llamadas al servicio web.
  • Services Costs (Costos de los servicios) muestra los cargos correspondientes al plan de facturación asociado con el servicio.

Configuración del servicio web

Haga clic en la opción de menú CONFIGURAR .

Puede actualizar las propiedades siguientes:

  • Descripción permite escribir una descripción del servicio web. La descripción es un campo obligatorio.
  • Registro permite habilitar o deshabilitar el registro de errores en el punto de conexión. Para obtener más información sobre el registro, consulte Habilitación del registro para los servicios web Machine Learning.
  • Habilitar datos de ejemplo permite ofrecer datos de ejemplo que pueden usarse para probar el servicio de solicitud-respuesta. Si ha creado el servicio web en Machine Learning Studio (clásico) de Microsoft Azure, los datos de ejemplo se toman de los utilizados para entrenar el modelo. Si ha creado el servicio mediante programación, los datos se extraen de los datos de ejemplo ofrecidos como parte del paquete JSON.