Schedule Classe

Référence

Définit une planification de soumission d’un pipeline.

Une fois qu’un pipeline est publié, vous pouvez utiliser une planification pour soumettre le pipeline à un intervalle spécifique, ou quand des changements liés à un emplacement du service Stockage Blob sont détectés.

Initialisez la planification.

Héritage: builtins.object

Schedule

Constructeur

Schedule(workspace, id, name, description, pipeline_id, status, recurrence, datastore_name, polling_interval, data_path_parameter_name, continue_on_step_failure, path_on_datastore, _schedule_provider=None, pipeline_endpoint_id=None)

Paramètres

Nom	Description
workspace Obligatoire	Workspace Objet d’espace de travail auquel cette planification appartient.
id Obligatoire	str ID de la planification.
name Obligatoire	str Nom de la planification.
description Obligatoire	str Description de la planification.
pipeline_id Obligatoire	str ID du pipeline à soumettre par la planification.
status Obligatoire	str État de la planification, « Actif » ou « Désactivé ».
recurrence Obligatoire	ScheduleRecurrence Périodicité de la planification du pipeline.
datastore_name Obligatoire	str Nom du magasin de données pour lequel un monitoring doit être effectué sur les objets blob modifiés/ajoutés. Remarque : 1) Les magasins de données de réseau virtuel ne sont pas pris en charge. 2) Le type d’authentification du magasin de données doit être défini sur « Clé de compte ».
polling_interval Obligatoire	int Durée (en minutes) entre l’interrogation des blobs modifiés/ajoutés.
data_path_parameter_name Obligatoire	str Nom du paramètre de pipeline relatif au chemin d’accès des données à définir avec le chemin d’accès des blobs modifiés.
continue_on_step_failure Obligatoire	bool Indique s’il faut poursuivre l’exécution des autres étapes du PipelineRun envoyé si une étape échoue. Si ce paramètre est fourni, il remplace le paramètre continue_on_step_failure du pipeline.
path_on_datastore Obligatoire	str facultatif. Chemin d’accès sur le magasin de données à surveiller pour les blobs modifiés/ajoutés. Remarque : Dans la mesure où path_on_datastore se trouve sous le conteneur du magasin de données, le chemin réel faisant l’objet d’un monitoring par la planification est container/path_on_datastore. S’il n’y en a aucun, le conteneur du magasin de données est surveillé. Les ajouts/modifications effectués dans un sous-dossier de path_on_datastore ne font pas l’objet d’un monitoring. Prise en charge limitée aux planifications de magasin de données.
_schedule_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaScheduleProvider> Fournisseur de planification. valeur par défaut: None
workspace Obligatoire	Workspace Objet d’espace de travail auquel cette planification appartient.
id Obligatoire	str ID de la planification.
name Obligatoire	str Nom de la planification.
description Obligatoire	str Description de la planification.
pipeline_id Obligatoire	str ID du pipeline à soumettre par la planification.
status Obligatoire	str État de la planification, « Actif » ou « Désactivé ».
recurrence Obligatoire	ScheduleRecurrence Périodicité de la planification du pipeline.
datastore_name Obligatoire	str Nom du magasin de données pour lequel un monitoring doit être effectué sur les objets blob modifiés/ajoutés. Remarque : Les magasins de données VNet ne sont pas pris en charge.
polling_interval Obligatoire	int Durée (en minutes) entre l’interrogation des blobs modifiés/ajoutés.
data_path_parameter_name Obligatoire	str Nom du paramètre de pipeline relatif au chemin d’accès des données à définir avec le chemin d’accès des blobs modifiés.
continue_on_step_failure Obligatoire	bool Indique s’il faut poursuivre l’exécution des autres étapes du PipelineRun envoyé si une étape échoue. Si ce paramètre est fourni, il remplace le paramètre continue_on_step_failure du pipeline.
path_on_datastore Obligatoire	str facultatif. Chemin d’accès sur le magasin de données à surveiller pour les blobs modifiés/ajoutés. Remarque : Dans la mesure où path_on_datastore se trouve sous le conteneur du magasin de données, le chemin réel faisant l’objet d’un monitoring par la planification est container/path_on_datastore. S’il n’y en a aucun, le conteneur du magasin de données est surveillé. Les ajouts/modifications effectués dans un sous-dossier de path_on_datastore ne font pas l’objet d’un monitoring. Prise en charge limitée aux planifications de magasin de données.
_schedule_provider Obligatoire	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaScheduleProvider> Fournisseur de planification.
pipeline_endpoint_id	str ID du point de terminaison de pipeline à soumettre par la planification. valeur par défaut: None

Remarques

Deux types de planification sont pris en charge. Le premier utilise la périodicité pour soumettre un pipeline selon une planification donnée. Le deuxième effectue un monitoring de AzureBlobDatastore à la recherche d’objets blob ajoutés ou modifiés, puis soumet un pipeline quand des changements sont détectés.

Pour créer une planification qui soumet un pipeline selon une périodicité, utilisez ScheduleRecurrence au moment de la création de la planification.

ScheduleRecurrence est utilisé au moment de la création d’une planification pour un pipeline de la manière suivante :


   from azureml.pipeline.core import Schedule, ScheduleRecurrence

   recurrence = ScheduleRecurrence(frequency="Hour", interval=12)
   schedule = Schedule.create(workspace, name="TestSchedule", pipeline_id="pipeline_id",
                              experiment_name="helloworld", recurrence=recurrence)

Cette planification soumet le PublishedPipeline fourni toutes les 12 heures. Le pipeline soumis est créé dans l’expérience avec le nom « helloworld ».

Pour créer une planification qui déclenche PipelineRuns en cas de modification d’un emplacement du service Stockage Blob, spécifiez un magasin de données ainsi que les informations de données associées au moment de la création de la planification.


   from azureml.pipeline.core import Schedule
   from azureml.core.datastore import Datastore

   datastore = Datastore(workspace=ws, name="workspaceblobstore")

   schedule = Schedule.create(workspace, name="TestSchedule", pipeline_id="pipeline_id"
                              experiment_name="helloworld", datastore=datastore,
                              polling_interval=5, path_on_datastore="file/path")

Notez que les paramètres polling_interval et path_on_datastore sont facultatifs. Le paramètre polling_interval spécifie la fréquence d’interrogation des modifications apportées au magasin de données. La valeur par défaut est de 5 minutes. path_on_datastore permet de spécifier le dossier de magasin de données sur lequel un monitoring doit être effectué pour détecter les changements apportés. Si None est spécifié, le conteneur du magasin de données fait l’objet d’un monitoring. Remarque : Les ajouts/modifications d’objets blob dans les sous-dossiers de path_on_datastore ou du conteneur de magasin de données (si path_on_datastore n’est pas spécifié) ne sont pas détectés.

De plus, si le pipeline a été construit pour utiliser DataPath PipelineParameter afin de décrire une entrée d’étape, utilisez le paramètre data_path_parameter_name au moment de la création d’une planification déclenchée par le magasin de données. Cela permet de définir l’entrée en fonction du fichier ayant fait l’objet de changements quand PipelineRun est soumis par la planification.

Dans l’exemple suivant, quand la planification déclenche PipelineRun, la valeur de PipelineParameter pour « input_data » correspond au fichier modifié/ajouté :


   from azureml.pipeline.core import Schedule
   from azureml.core.datastore import Datastore

   datastore = Datastore(workspace=ws, name="workspaceblobstore")

   schedule = Schedule.create(workspace, name="TestSchedule", pipeline_id="pipeline_id",
                              experiment_name="helloworld", datastore=datastore,
                              data_path_parameter_name="input_data")

Pour plus d’informations sur les planifications, consultez : https://aka.ms/pl-schedule.

Méthodes

create	Permet de créer une planification pour un pipeline. Spécifiez la périodicité d’une planification sur une base temporelle, ou spécifiez un magasin de données, polling_interval (facultatif), data_path_parameter_name (facultatif) pour créer une planification qui effectue le monitoring de l’emplacement du magasin de données à la recherche de modifications/d’ajouts.
create_for_pipeline_endpoint	Crée une planification pour un point de terminaison de pipeline. Spécifiez la périodicité d’une planification sur une base temporelle, ou spécifiez un magasin de données, polling_interval (facultatif), data_path_parameter_name (facultatif) pour créer une planification qui effectue le monitoring de l’emplacement du magasin de données à la recherche de modifications/d’ajouts.
disable	Permet de définir la planification à l’état « Désactivé » pour l’empêcher de s’exécuter.
enable	Permet de définir la planification à l’état « Actif » pour lui permettre de s’exécuter.
get	Permet d’obtenir la planification ayant l’ID donné.
get_all	Permet d’obtenir toutes les planifications de l’espace de travail actuel. DÉPRÉCIÉE : Cette méthode est dépréciée en faveur de la méthode list.
get_last_pipeline_run	Permet de récupérer la dernière exécution de pipeline soumise par la planification. Retourne None si aucune exécution n’a été soumise.
get_pipeline_runs	Permet de récupérer les exécutions de pipeline générées à partir de la planification.
get_schedules_for_pipeline_endpoint_id	Permet d’obtenir toutes les planifications correspondant à l’ID de point de terminaison de pipeline donné.
get_schedules_for_pipeline_id	Permet d’obtenir toutes les planifications correspondant à l’ID de pipeline donné.
list	Permet d’obtenir toutes les planifications de l’espace de travail actuel.
load_yaml	Permet de charger et de lire le fichier YAML pour obtenir les paramètres de planification. Le fichier YAML est un moyen supplémentaire de passer les paramètres de Schedule pour créer une planification.
update	Permet de mettre à jour la planification.

create

Permet de créer une planification pour un pipeline.

Spécifiez la périodicité d’une planification sur une base temporelle, ou spécifiez un magasin de données, polling_interval (facultatif), data_path_parameter_name (facultatif) pour créer une planification qui effectue le monitoring de l’emplacement du magasin de données à la recherche de modifications/d’ajouts.

static create(workspace, name, pipeline_id, experiment_name, recurrence=None, description=None, pipeline_parameters=None, wait_for_provisioning=False, wait_timeout=3600, datastore=None, polling_interval=5, data_path_parameter_name=None, continue_on_step_failure=None, path_on_datastore=None, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Paramètres

Nom	Description
workspace Obligatoire	Workspace Objet d’espace de travail auquel cette planification appartient.
name Obligatoire	str Nom de la planification.
pipeline_id Obligatoire	str ID du pipeline à soumettre par la planification.
experiment_name Obligatoire	str Nom de l’expérience à laquelle la planification va soumettre les tests.
recurrence	ScheduleRecurrence Périodicité de la planification du pipeline. valeur par défaut: None
description	str Description de la planification. valeur par défaut: None
pipeline_parameters	dict Dictionnaire de paramètres pour affecter de nouvelles valeurs {nom du paramètre, valeur du paramètre} valeur par défaut: None
wait_for_provisioning	bool Indique s’il faut attendre la fin de l’approvisionnement de la planification. valeur par défaut: False
wait_timeout	int Nombre de secondes à attendre avant l’expiration du délai. valeur par défaut: 3600
datastore	AzureBlobDatastore Magasin de données pour lequel un monitoring doit être effectué sur les objets blob modifiés/ajoutés. Remarque : Les magasins de données VNet ne sont pas pris en charge. Non utilisable avec une périodicité. valeur par défaut: None
polling_interval	int Durée (en minutes) entre l’interrogation des blobs modifiés/ajoutés. La valeur par défaut est de 5 minutes. Prise en charge limitée aux planifications de magasin de données. valeur par défaut: 5
data_path_parameter_name	str Nom du paramètre de pipeline relatif au chemin d’accès des données à définir avec le chemin d’accès des blobs modifiés. Prise en charge limitée aux planifications de magasin de données. valeur par défaut: None
continue_on_step_failure	bool Indique s’il faut poursuivre l’exécution des autres étapes du PipelineRun envoyé si une étape échoue. Si ce paramètre est fourni, il remplace le paramètre continue_on_step_failure du pipeline. valeur par défaut: None
path_on_datastore	str facultatif. Chemin d’accès sur le magasin de données à surveiller pour les blobs modifiés/ajoutés. Remarque : Dans la mesure où path_on_datastore se trouve sous le conteneur du magasin de données, le chemin réel faisant l’objet d’un monitoring par la planification est container/path_on_datastore. S’il n’y en a aucun, le conteneur du magasin de données est surveillé. Les ajouts/modifications effectués dans un sous-dossier de path_on_datastore ne font pas l’objet d’un monitoring. Prise en charge limitée aux planifications de magasin de données. valeur par défaut: None
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> Fournisseur de workflow. valeur par défaut: None
_service_endpoint	str Point de terminaison du service. valeur par défaut: None

Retours

Type	Description
Schedule	Planification créée.

create_for_pipeline_endpoint

Crée une planification pour un point de terminaison de pipeline.

static create_for_pipeline_endpoint(workspace, name, pipeline_endpoint_id, experiment_name, recurrence=None, description=None, pipeline_parameters=None, wait_for_provisioning=False, wait_timeout=3600, datastore=None, polling_interval=5, data_path_parameter_name=None, continue_on_step_failure=None, path_on_datastore=None, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Paramètres

Nom	Description
workspace Obligatoire	Workspace Objet d’espace de travail auquel cette planification appartient.
name Obligatoire	str Nom de la planification.
pipeline_endpoint_id Obligatoire	str ID du point de terminaison de pipeline à soumettre par la planification.
experiment_name Obligatoire	str Nom de l’expérience à laquelle la planification va soumettre les tests.
recurrence	ScheduleRecurrence Périodicité de la planification du pipeline. valeur par défaut: None
description	str Description de la planification. valeur par défaut: None
pipeline_parameters	dict Dictionnaire de paramètres pour affecter de nouvelles valeurs {nom du paramètre, valeur du paramètre} valeur par défaut: None
wait_for_provisioning	bool Indique s’il faut attendre la fin de l’approvisionnement de la planification. valeur par défaut: False
wait_timeout	int Nombre de secondes à attendre avant l’expiration du délai. valeur par défaut: 3600
datastore	AzureBlobDatastore Magasin de données pour lequel un monitoring doit être effectué sur les objets blob modifiés/ajoutés. Remarque : Les magasins de données VNet ne sont pas pris en charge. Non utilisable avec une périodicité. valeur par défaut: None
polling_interval	int Durée (en minutes) entre l’interrogation des blobs modifiés/ajoutés. La valeur par défaut est de 5 minutes. Prise en charge limitée aux planifications de magasin de données. valeur par défaut: 5
data_path_parameter_name	str Nom du paramètre de pipeline relatif au chemin d’accès des données à définir avec le chemin d’accès des blobs modifiés. Prise en charge limitée aux planifications de magasin de données. valeur par défaut: None
continue_on_step_failure	bool Indique s’il faut poursuivre l’exécution des autres étapes du PipelineRun envoyé si une étape échoue. Si ce paramètre est fourni, il remplace le paramètre continue_on_step_failure du pipeline. valeur par défaut: None
path_on_datastore	str facultatif. Chemin d’accès sur le magasin de données à surveiller pour les blobs modifiés/ajoutés. Remarque : Dans la mesure où path_on_datastore se trouve sous le conteneur du magasin de données, le chemin réel faisant l’objet d’un monitoring par la planification est container/path_on_datastore. S’il n’y en a aucun, le conteneur du magasin de données est surveillé. Les ajouts/modifications effectués dans un sous-dossier de path_on_datastore ne font pas l’objet d’un monitoring. Prise en charge limitée aux planifications de magasin de données. valeur par défaut: None
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> Fournisseur de workflow. valeur par défaut: None
_service_endpoint	str Point de terminaison du service. valeur par défaut: None

Retours

Type	Description
Schedule	Planification créée.

disable

Permet de définir la planification à l’état « Désactivé » pour l’empêcher de s’exécuter.

disable(wait_for_provisioning=False, wait_timeout=3600)

Paramètres

Nom	Description
wait_for_provisioning	bool Indique s’il faut attendre la fin de l’approvisionnement de la planification. valeur par défaut: False
wait_timeout	int Nombre de secondes à attendre avant l’expiration du délai d’attente. valeur par défaut: 3600

enable

Permet de définir la planification à l’état « Actif » pour lui permettre de s’exécuter.

enable(wait_for_provisioning=False, wait_timeout=3600)

Paramètres

Nom	Description
wait_for_provisioning	bool Indique s’il faut attendre la fin de l’approvisionnement de la planification. valeur par défaut: False
wait_timeout	int Nombre de secondes à attendre avant l’expiration du délai d’attente. valeur par défaut: 3600

get

Permet d’obtenir la planification ayant l’ID donné.

static get(workspace, id, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Paramètres

Nom	Description
workspace Obligatoire	Workspace Espace de travail dans lequel la planification a été créée.
id Obligatoire	str ID de la planification.
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> Fournisseur de workflow. valeur par défaut: None
_service_endpoint	str Point de terminaison du service. valeur par défaut: None

Retours

Type	Description
Schedule	Objet de planification

get_all

Permet d’obtenir toutes les planifications de l’espace de travail actuel.

DÉPRÉCIÉE : Cette méthode est dépréciée en faveur de la méthode list.

static get_all(workspace, active_only=True, pipeline_id=None, pipeline_endpoint_id=None, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Paramètres

Nom	Description
workspace Obligatoire	Workspace Espace de travail.
active_only	bool Si la valeur est true, retourne uniquement les planifications actives. S’applique uniquement si aucun ID de pipeline n’est fourni. valeur par défaut: True
pipeline_id	str Si ce paramètre est fourni, seules les planifications du pipeline ayant l’ID donné sont retournées. valeur par défaut: None
pipeline_endpoint_id	str Si ce paramètre est fourni, seules les planifications du point de terminaison de pipeline ayant l’ID donné sont retournées. valeur par défaut: None
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> Fournisseur de workflow. valeur par défaut: None
_service_endpoint	str Point de terminaison du service. valeur par défaut: None

Retours

Type	Description
list	Liste de Schedule.

get_last_pipeline_run

Permet de récupérer la dernière exécution de pipeline soumise par la planification. Retourne None si aucune exécution n’a été soumise.

get_last_pipeline_run()

Retours

Type	Description
PipelineRun	Dernière exécution de pipeline.

get_pipeline_runs

Permet de récupérer les exécutions de pipeline générées à partir de la planification.

get_pipeline_runs()

Retours

Type	Description
list	Liste de PipelineRun.

get_schedules_for_pipeline_endpoint_id

Permet d’obtenir toutes les planifications correspondant à l’ID de point de terminaison de pipeline donné.

static get_schedules_for_pipeline_endpoint_id(workspace, pipeline_endpoint_id, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Paramètres

Nom	Description
workspace Obligatoire	Workspace Espace de travail.
pipeline_endpoint_id Obligatoire	str ID de point de terminaison de pipeline.
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> Fournisseur de workflow. valeur par défaut: None
_service_endpoint	str Point de terminaison du service. valeur par défaut: None

Retours

Type	Description
list	Liste de Schedule.

get_schedules_for_pipeline_id

Permet d’obtenir toutes les planifications correspondant à l’ID de pipeline donné.

static get_schedules_for_pipeline_id(workspace, pipeline_id, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Paramètres

Nom	Description
workspace Obligatoire	Workspace Espace de travail.
pipeline_id Obligatoire	str ID de pipeline.
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> Fournisseur de workflow. valeur par défaut: None
_service_endpoint	str Point de terminaison du service. valeur par défaut: None

Retours

Type	Description
list	Liste de Schedule.

list

Permet d’obtenir toutes les planifications de l’espace de travail actuel.

static list(workspace, active_only=True, pipeline_id=None, pipeline_endpoint_id=None, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Paramètres

Nom	Description
workspace Obligatoire	Workspace Espace de travail.
active_only	bool Si la valeur est true, retourne uniquement les planifications actives. S’applique uniquement si aucun ID de pipeline n’est fourni. valeur par défaut: True
pipeline_id	str Si ce paramètre est fourni, seules les planifications du pipeline ayant l’ID donné sont retournées. valeur par défaut: None
pipeline_endpoint_id	str Si ce paramètre est fourni, seules les planifications du point de terminaison de pipeline ayant l’ID donné sont retournées. valeur par défaut: None
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> Fournisseur de workflow. valeur par défaut: None
_service_endpoint	str Point de terminaison du service. valeur par défaut: None

Retours

Type	Description
list	Liste de Schedule.

load_yaml

Permet de charger et de lire le fichier YAML pour obtenir les paramètres de planification.

Le fichier YAML est un moyen supplémentaire de passer les paramètres de Schedule pour créer une planification.

static load_yaml(workspace, filename, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

Paramètres

Nom	Description
workspace Obligatoire	Workspace Espace de travail.
filename Obligatoire	str Nom de fichier YAML avec l’emplacement.
_workflow_provider	<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider> Fournisseur de workflow. valeur par défaut: None
_service_endpoint	str Point de terminaison du service. valeur par défaut: None

Retours

Type	Description
dict	Dictionnaire de paramètres et de valeurs de Schedule.

Remarques

Deux types de fichier YAML sont pris en charge pour les planifications. Le premier lit et charge les informations de périodicité pour permettre la création de la planification et le déclenchement du pipeline. Le deuxième lit et charge les informations du magasin de données pour permettre la création de la planification et le déclenchement du pipeline.

Exemple de création d’une planification qui soumet un pipeline en fonction d’une périodicité :


   from azureml.pipeline.core import Schedule

   schedule_info = Schedule.load_yaml(workspace=workspace,
                                      filename='./yaml/test_schedule_with_recurrence.yaml')
   schedule = Schedule.create(workspace, name="TestSchedule", pipeline_id="pipeline_id",
                              experiment_name="helloworld", recurrence=schedule_info.get("recurrence"),
                              description=schedule_info.get("description"))

Exemple de fichier YAML test_schedule_with_recurrence.yaml :


   Schedule:
       description: "Test create with recurrence"
       recurrence:
           frequency: Week # Can be "Minute", "Hour", "Day", "Week", or "Month".
           interval: 1 # how often fires
           start_time: 2019-06-07T10:50:00
           time_zone: UTC
           hours:
           - 1
           minutes:
           - 0
           time_of_day: null
           week_days:
           - Friday
       pipeline_parameters: {'a':1}
       wait_for_provisioning: True
       wait_timeout: 3600
       datastore_name: ~
       polling_interval: ~
       data_path_parameter_name: ~
       continue_on_step_failure: None
       path_on_datastore: ~

Exemple de création d’une planification qui soumet un pipeline en fonction d’un magasin de données :


   from azureml.pipeline.core import Schedule

   schedule_info = Schedule.load_yaml(workspace=workspace,
                                      filename='./yaml/test_schedule_with_datastore.yaml')
   schedule = Schedule.create(workspace, name="TestSchedule", pipeline_id="pipeline_id",
                              experiment_name="helloworld",datastore=schedule_info.get("datastore_name"),
                              polling_interval=schedule_info.get("polling_interval"),
                              data_path_parameter_name=schedule_info.get("data_path_parameter_name"),
                              continue_on_step_failure=schedule_info.get("continue_on_step_failure"),
                              path_on_datastore=schedule_info.get("path_on_datastore"))

update

Permet de mettre à jour la planification.

update(name=None, description=None, recurrence=None, pipeline_parameters=None, status=None, wait_for_provisioning=False, wait_timeout=3600, datastore=None, polling_interval=None, data_path_parameter_name=None, continue_on_step_failure=None, path_on_datastore=None)

Paramètres

Nom	Description
name	str Nouveau nom de la planification. valeur par défaut: None
recurrence	ScheduleRecurrence Nouvelle périodicité de planification du pipeline. valeur par défaut: None
description	str Nouvelle description de la planification. valeur par défaut: None
pipeline_parameters	dict Dictionnaire de paramètres pour affecter de nouvelles valeurs {nom du paramètre, valeur du paramètre}. valeur par défaut: None
status	str Nouvel état de la planification : « Actif » ou « Désactivé ». valeur par défaut: None
wait_for_provisioning	bool Indique s’il faut attendre la fin de l’approvisionnement de la planification. valeur par défaut: False
wait_timeout	int Nombre de secondes à attendre avant l’expiration du délai. valeur par défaut: 3600
datastore	AzureBlobDatastore Magasin de données pour lequel un monitoring doit être effectué sur les objets blob modifiés/ajoutés. Remarque : Les magasins de données VNet ne sont pas pris en charge. valeur par défaut: None
polling_interval	int Durée (en minutes) entre l’interrogation des blobs modifiés/ajoutés. La valeur par défaut est de 5 minutes. valeur par défaut: None
data_path_parameter_name	str Nom du paramètre de pipeline relatif au chemin d’accès des données à définir avec le chemin d’accès des blobs modifiés. valeur par défaut: None
continue_on_step_failure	bool Indique s’il faut poursuivre l’exécution des autres étapes du PipelineRun envoyé si une étape échoue. Si ce paramètre est fourni, il remplace le paramètre continue_on_step_failure du pipeline. valeur par défaut: None
path_on_datastore	str facultatif. Chemin d’accès sur le magasin de données à surveiller pour les blobs modifiés/ajoutés. Remarque : Dans la mesure où path_on_datastore se trouve sous le conteneur du magasin de données, le chemin réel faisant l’objet d’un monitoring par la planification est container/path_on_datastore. S’il n’y en a aucun, le conteneur du magasin de données est surveillé. Les ajouts/modifications effectués dans un sous-dossier de path_on_datastore ne font pas l’objet d’un monitoring. Prise en charge limitée aux planifications de magasin de données. valeur par défaut: None

Attributs

continue_on_step_failure

Permet d’obtenir la valeur du paramètre continue_on_step_failure.

Retours

Type	Description
bool	Valeur du paramètre `continue_on_step_failure`

data_path_parameter_name

Permet d’obtenir le nom du paramètre de pipeline relatif au chemin de données à définir avec le chemin d’objet blob changé.

Retours

Type	Description
str	Nom du paramètre de chemin des données.

datastore_name

Permet d’obtenir le nom du magasin de données utilisé pour la planification.

Retours

Type	Description
str	Nom du magasin de données.

description

Permet d’obtenir la description de la planification.

Retours

Type	Description
str	Description de la planification.

id

Permet d’obtenir l’ID de la planification.

Retours

Type	Description
str	ID.

name

Permet d’obtenir le nom de la planification.

Retours

Type	Description
str	Nom.

path_on_datastore

Permet d’obtenir le chemin au sein du magasin de données faisant l’objet d’un monitoring par la planification.

Retours

Type	Description
str	Chemin dans le magasin de données.

pipeline_endpoint_id

Obtient l’ID du point de terminaison de pipeline soumis par la planification.

Retours

Type	Description
str	ID.

pipeline_id

Permet d’obtenir l’ID du pipeline soumis par la planification.

Retours

Type	Description
str	ID.

polling_interval

Permet d’obtenir le délai, en minutes, qui s’écoule entre les interrogations des objets blob modifiés/ajoutés.

Retours

Type	Description
int	Intervalle d’interrogation.

recurrence

Permet d’obtenir la périodicité de la planification.

Retours

Type	Description
ScheduleRecurrence	Périodicité de la planification.

status

Permet d’obtenir l’état de la planification.

Retours

Type	Description
str	État de la planification.

Share via

Schedule Classe

Constructeur

Paramètres

Remarques

Méthodes

create

Paramètres

Retours

create_for_pipeline_endpoint

Paramètres

Retours

disable

Paramètres

enable

Paramètres

get

Paramètres

Retours

get_all

Paramètres

Retours

get_last_pipeline_run

Retours

get_pipeline_runs

Retours

get_schedules_for_pipeline_endpoint_id

Paramètres

Retours

get_schedules_for_pipeline_id

Paramètres

Retours

list

Paramètres

Retours

load_yaml

Paramètres

Retours

Remarques

update

Paramètres

Attributs

continue_on_step_failure

Retours

data_path_parameter_name

Retours

datastore_name

Retours

description

Retours

id

Retours

name

Retours

path_on_datastore

Retours

pipeline_endpoint_id

Retours

pipeline_id

Retours

polling_interval

Retours

recurrence

Retours

status

Retours

Commentaires

Commentaires

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