Ogłoszenie dotyczące publicznej wersji zapoznawczej usługi Azure Machine Learning — sierpień 2021 r.
Data opublikowania: 12 sierpnia, 2021
Obliczenia między lokalizacjami umożliwiają użytkownikom tworzenie klastrów w lokalizacjach, które są inne niż lokalizacja obszaru roboczego. Użytkownicy obliczeń między lokalizacjami mogą maksymalizować alokację bezczynnych pojemności i efektywność wykorzystania miejsca, używając jednostek SKU maszyn wirtualnych, które są dostępne tylko w określonym regionie,i zapewniać utworzenie dwóch obszarów roboczych w dwóch różnych lokalizacjach, aby upewnić się, że wykorzystują limit przydziału.
Hierarchiczne szeregi czasowe eliminują konieczność ręcznego tworzenia poszczególnych modeli w celu tworzenia prognoz dla danych hierarchii. Celem jest generowanie spójnych prognoz z uwzględnieniem hierarchii na wszystkich poziomach hierarchii.
Automatyczne zamykanie/automatyczne uruchamianie wystąpienia obliczeniowego zapewnia użytkownikom usprawniony sposób zautomatyzowanego kontrolowania i optymalizowania kosztów operacyjnych, co zwiększa ogólny nadzór nad obszarem roboczym usługi AML.
Dowiedz się, jak tworzyć klastry obliczeniowe.
Zobacz akcelerator rozwiązań HTS.
Dowiedz się więcej o automatycznym zamykaniu/automatycznym uruchamianiu wystąpienia obliczeniowego.