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Utilizzare algoritmi personalizzati di Azure Machine Learning in Demand Planning

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Se stai già utilizzando i tuoi algoritmi di Microsoft Azure Machine Learning per la previsione della domanda in Dynamics 365 Supply Chain Management (come descritto in Panoramica sulla previsione della domanda ), puoi continuare a utilizzarli mentre utilizzi la pianificazione della domanda in Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management.

Questo articolo descrive la configurazione necessaria per consentire all'app Demand Planning di connettersi alla tua area di lavoro di Azure Machine Learning.

Impostare una nuova applicazione Microsoft Entra

Segui i passaggi in questa sezione per creare una nuova applicazione Microsoft Entra nell'area di lavoro di Azure Machine Learning. Questa risorsa nel portale di Azure contiene i tuoi algoritmi. L'applicazione Microsoft Entra è un'applicazione aziendale che consente all'app Demand Planning di connettersi ai tuoi algoritmi di Azure Machine Learning. Per ulteriori informazioni su come configurare un'applicazione Microsoft Entra, vedi Registrare un'applicazione.

  1. Accedi al portale di Azure utilizzando un account che abbia almeno privilegi di amministratore applicazione cloud.
  2. Registra una nuova applicazione Microsoft Entra come descritto in Creare un'applicazione Microsoft Entra e un'entità servizio che possono accedere alle risorse.
  3. Segui le istruzioni sullo schermo per completare la procedura guidata. Usa le impostazioni predefinite.
  4. Nella sezione Certificati e segreti della nuova applicazione Microsoft Entra, crea un segreto per l'applicazione come descritto in Aggiungere un segreto client.
  5. Prendi nota dell'ID applicazione e del relativo segreto. Avrai bisogno di questi dettagli in seguito.

Assegnare l'accesso per la nuova applicazione Microsoft Entra all'area di lavoro Azure Machine Learning e all'account di archiviazione dell'area di lavoro Azure Machine Learning

Segui questi passaggi per assegnare l'accesso per la nuova applicazione Microsoft Entra all'area di lavoro di Azure Machine Learning.

  1. Nel portale di Azure passa al gruppo di risorse che contiene l'area di lavoro di Azure Machine Learning.
  2. Nel riquadro di spostamento sinistro, seleziona Controllo dei diritti di accesso.
  3. Nella scheda Assegnazioni ruolo, seleziona Aggiungi per aggiungere una nuova assegnazione di ruolo.
  4. Nella scheda Ruoli amministratore con privilegi, seleziona Collaboratore.
  5. Selezionare Avanti.
  6. Seleziona l'opzione Utente, gruppo o entità servizio.
  7. Seleziona Seleziona membri. Utilizza il filtro nel menu a destra per trovare il nome dell'applicazione Microsoft Entra che hai creato, quindi selezionala.
  8. L'applicazione ora appare nell'elenco Membri. Selezionare Avanti.
  9. Nella scheda Rivedi + assegna, seleziona Avanti.

Segui questi passaggi per assegnare l'accesso per la nuova applicazione Microsoft Entra all'account di archiviazione a cui l'area di lavoro di Azure Machine Learning è connessa.

  1. Nel portale di Azure passa al gruppo di risorse che contiene l'account di archiviazione (l'account di archiviazione che l'area di lavoro di Azure Machine Learning sta utilizzando).
  2. Nel riquadro di spostamento sinistro, seleziona Controllo dei diritti di accesso.
  3. Nella scheda Assegnazioni ruolo, seleziona Aggiungi per aggiungere una nuova assegnazione di ruolo.
  4. Nella scheda Ruoli funzioni lavorative, seleziona Collaboratore account di archiviazione e Collaboratori dati BLOB di archiviazione. Per trovare rapidamente questi ruoli, immetti collaboratore di archiviazione nel campo Cerca.
  5. Selezionare Avanti.
  6. Seleziona l'opzione Utente, gruppo o entità servizio.
  7. Seleziona Seleziona membri. Utilizza il filtro nel menu a destra per trovare il nome dell'applicazione Microsoft Entra che hai creato, quindi selezionala.
  8. L'applicazione ora appare nell'elenco Membri. Selezionare Avanti.
  9. Nella scheda Rivedi + assegna, seleziona Avanti.

L'applicazione è ora elencata nella sezione Tutto della scheda Assegnazioni ruolo sia nell'area di lavoro Azure Machine Learning che l'account di archiviazione.

Eseguire la connessione al servizio Azure Machine Learning da Demand Planning

Segui questi passaggi per configurare la connessione al servizio Azure Machine Learning in Demand Planning.

  1. Accedi a Demand Planning.

  2. Nel riquadro di spostamento a sinistra, seleziona Azure ML personalizzato.

  3. Seleziona il pulsante del segno più (+) per creare una nuova connessione e imposta i seguenti campi:

    • Nome – Inserisci un nome per la connessione.
    • ID abbonamento – Inserisci l'ID del tuo abbonamento Azure.
    • Nome gruppo di risorse : immetti il nome del gruppo di risorse che contiene l'area di lavoro di Machine Learning Azure.
    • Nome area di lavoro : inserisci il nome dell'area di lavoro di Machine Learning Azure.
    • Nome account di archiviazione : immetti il nome dell'account di archiviazione Azure specificato durante l'esecuzione della procedura guidata di configurazione nell'area di lavoro Azure.
    • ID applicazione – Inserisci l'ID applicazione dell' Microsoft Entra applicazione che hai creato. Questo valore viene usato per autorizzare le richieste API al servizio Azure Machine Learning.
    • Segreto dell'applicazione – Immetti il segreto dell'applicazione del servizio principale per l'applicazione Microsoft Entra creata. Questo valore viene usato per acquisire il token di accesso per l'entità di sicurezza creata per eseguire operazioni autorizzate su Archiviazione di Azure e l'area di lavoro Azure Machine Learning.

Impostare una previsione che usa i propri algoritmi di Azure Machine Learning

Segui questi passaggi per impostare una previsione che usa i tuoi algoritmi di Azure Machine Learning.

  1. Crea un nuovo profilo di previsione come descritto in Creare e gestire profili di previsione.
  2. Nella pagina Selezionare un modello previsionale preimpostato seleziona Nessuno.
  3. Dopo aver creato e salvato il profilo, seleziona la scheda Modello previsionale. Per ulteriori informazioni, vedi Progettare modelli previsionali.
  4. Impostare il modello. Includi un riquadro Finanza e operazioni – Azure Machine Learning nella posizione in cui vuoi eseguire l'algoritmo.
  5. Completa il modello aggiungendo un blocco Salva.