使用 SQL Server Management Studio 中的自定义报表监视 Python 和 R 脚本执行
适用于:SQL Server 2016 (13.x) 及更高版本 Azure SQL 托管实例
使用 SQL Server Management Studio (SSMS) 中的自定义报表来监视外部脚本(Python 和 R)的执行情况和资源使用情况,诊断问题,以及优化 SQL Server 机器学习服务中的性能。
在这些报表中,可以查看以下详细信息:
- 活动 Python 或 R 会话
- 实例的配置设置
- 机器学习作业的执行统计信息
- R Services 的扩展事件
- 当前实例上安装的 Python 或 R 包
本文介绍如何安装和使用为 SQL Server 机器学习服务提供的自定义报表。
若要详细了解 SQL Server Management Studio 中的报表,请参阅 Management Studio 中的自定义报表。
如何安装报表
报表使用 SQL Server Reporting Services 进行设计,但可直接通过 SQL Server Management Studio 使用。 无需在 SQL Server 实例上安装 Reporting Services。
若要使用这些报表,请执行以下步骤:
从 GitHub 下载适用于 SQL Server 机器学习服务的 SSMS 自定义报告。
注意
Azure SQL 托管实例不支持自定义报表“ML 服务 - 配置实例”。
将报表复制到 Management Studio
找到 SQL Server Management Studio 使用的自定义报表文件夹。 默认情况下,自定义报表存储在此文件夹中(其中“user_name”是你的 Windows 用户名 ):
C:\Users\user_name\Documents\SQL Server Management Studio\Custom Reports
还可指定其他文件夹或创建子文件夹。
将下载的 *.RDL 文件复制到自定义报表文件夹中。
运行 Management Studio 中的报表
在 Management Studio 中,右键单击要在其中运行报表的示例的“数据库” 节点。
单击“报表” ,然后单击“自定义报表” 。
在“打开文件” 对话框中,找到自定义报表文件夹。
选择某个下载的 RDL 文件,然后单击“打开” 。
报表
GitHub 中的 SSMS 自定义报告存储库包含以下报表:
报表 | 说明 |
---|---|
活动会话 | 当前连接到 SQL Server 实例和运行 Python 或 R 脚本的用户。 |
配置 | 机器学习服务的安装设置和 Python 或 R 运行时的属性。 |
配置实例 | 配置机器学习服务。 |
执行统计信息 | 机器学习作业的执行统计信息。 例如,可以获取外部脚本执行的总数和并行执行数。 |
扩展事件 | 可用于更深入地了解外部脚本执行的扩展事件。 |
包 | 列出 SQL Server 实例上安装的 R 或 Python 包及其属性,如版本和名称。 |
资源使用情况 | 查看 SQL Server 的 CPU、内存、IO 使用情况和外部脚本执行情况。 还可查看外部资源池的内存设置。 |