Manuelles Auslösen des Modellierungszyklus

Artikel
10/07/2024

Dieser Artikel enthält eine Anleitung für Entwickler, die das Tool „Model Now“ verwenden möchten - eine Möglichkeit, manuell einen Kochzyklus für ihre Modellierungsressource auszulösen.

Nachdem eine Modellierungsressource erstellt und bereitgestellt wurde, verarbeitet der Dienst Intelligente Empfehlungen die Daten in einem periodischen Kochzyklus weiter. Der Zyklus zum Kochen der Daten findet standardmäßig alle 36 Stunden statt.

Sie können den Modellierungszyklus (mit einigen Einschränkungen) manuell vor dem standardmäßigen 36-Stunden-Zeitplan auslösen. Gründe für einen Standardmodellierungs-Push können eine Feinabstimmung der Daten in letzter Minute oder ein Fehler in der Datenkonfiguration in Azure Data Lake Storage sein.

Um den Modellierungsprozess manuell auszulösen, verwenden Sie den API-Aufruf, der in diesem Artikel beschrieben wird.

Wie kann ich den Modellierungsprozess manuell auslösen?

Einen Modellierungszyklus mit Insomnia auslösen

Mit der folgenden POST-Anfrage wird ein neuer Modellierungszyklus gestartet:

https://<your-endpoint-url>/Control/V1.0/Model?modeling=<your-modeling-name>

Sie können Ihre Endpunkt-URL anhand der Schritte in der Schnellstartanleitung für die Anzeige von Empfehlungsergebnissen finden.

Einschränkungen beim manuellen Auslösen des Modellierungsprozesses

Beim manuellen Auslösen des Modellierungsprozesses gibt es einige Einschränkungen zu beachten:

Ein Benutzer kann alle 30 Minuten eine neue Jetzt modellieren POST-Anfrage ausführen.
Ein Benutzer kann maximal 5 POST-Anfragen pro 24h stellen (rollierendes Fenster).
Der Modellierungsparameter wird als optional betrachtet. Wenn Sie den Parameter nicht angegeben haben, wird die Standardmodellierungsressource ausgelöst.
Ähnlich wie bei allen anderen API-Aufrufen ist das Auslösen des Modellierungsprozesses mit der POST-Anfrage ein authentifizierter Aufruf des Endpunkts für Intelligente Empfehlungen. Weitere Informationen finden Sie unter Schnellstartanleitung für authentifizierte API-Aufrufe.

Beispiele für API-Antworten

Erfolgsmeldung

Eine erfolgreiche Antwort enthält eine Nachricht über den Erfolg:

{
    "status": "Success",
    "environmentId": "your env id will be written here",
    "version": "20210930173241" // this is the timestamp of the trigger
}

Error message

Es kann eine Fehlermeldung erscheinen:

Wenn bereits ein Kochzyklus im Gange ist
Wenn zu viele Auslöseranfragen gesendet werden, die die zulässige Häufigkeit überschreiten (max. 5 Versuche alle 24 Stunden oder mehr als einmal pro 30-Minuten-Fenster).

Die Fehlermeldung sieht wie folgt aus:

{
    "error": {
        "code": "TooManyRequests",
        "message": "Too many requests"
    }
}

Um mehr über andere Fehlermeldungen zu erfahren, die während des Modellierungsprozesses auftreten können, lesen Sie Fehlerprotokolle.

Siehe auch

Übersicht Datenvertrag
Schnellstart-Anleitung: Erstellen Sie eine API-Anfrage
Schnellstart-Anleitung: Intelligent Recommendations mit Beispieldaten festlegen und ausführen
Übersicht über die Bereitstellung

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