Azure机器学习数据存储

1. 1. Azure 机器学习数据存储

简介

Azure 机器学习数据存储是 Azure 机器学习工作空间中用于安全地存储和管理数据资产的关键组件。在构建和部署机器学习模型时，数据是至关重要的。数据存储提供了集中化的数据访问点，简化了数据准备、模型训练和模型部署过程。对于初学者而言，理解 Azure 机器学习数据存储的概念、类型以及最佳实践至关重要。本文将深入探讨 Azure 机器学习数据存储的各个方面，并提供详细的指导，帮助您有效利用此功能。

数据存储的重要性

在机器学习项目中，数据通常分散在多个来源，例如 Azure Blob 存储、Azure Data Lake Storage Gen2、SQL 数据库等。直接在代码中硬编码这些数据源的连接字符串和凭据不仅不安全，而且难以维护。数据存储解决了这些问题，它提供以下优势：

• **安全性：** 数据存储允许您安全地存储和管理数据访问凭据，而无需在代码中暴露敏感信息。它与 Azure 密钥管理服务 集成，提供强大的密钥保护。
• **可重用性：** 数据存储定义了数据源的连接信息，可以在多个机器学习项目中重复使用，简化了数据访问流程。
• **版本控制：** 数据存储支持对数据资产进行版本控制，允许您跟踪数据的更改并回滚到以前的版本。
• **数据发现：** 数据存储提供了一个中心化的数据目录，方便您发现和理解可用的数据资产。
• **集成性：** 数据存储与 Azure 机器学习设计器、Azure 机器学习 SDK 和 Azure 机器学习 CLI 等 Azure 机器学习工具无缝集成。

数据存储的类型

Azure 机器学习提供多种类型的数据存储，以适应不同的数据源和需求。主要类型如下：

数据存储类型

类型

描述

支持的数据源

适用场景

Blob 存储数据存储

连接到 Azure Blob 存储容器。

Azure Blob 存储

存储非结构化数据，例如图像、视频和文本文件。

Azure Data Lake Storage Gen2 数据存储

连接到 Azure Data Lake Storage Gen2 文件系统。

Azure Data Lake Storage Gen2

存储大规模的结构化和非结构化数据。

SQL 数据库数据存储

连接到 Azure SQL 数据库。

Azure SQL 数据库

存储结构化数据，例如关系型数据。

Cosmos DB 数据存储

连接到 Azure Cosmos DB 数据库。

Azure Cosmos DB

存储 NoSQL 数据，例如文档、键值对和图形数据。

文件共享数据存储

连接到 Azure 文件共享。

Azure 文件共享

存储文件，可以从多个虚拟机或应用程序共享。

HTTP 数据存储

连接到可通过 HTTP 访问的任何数据源。

任何可通过 HTTP 访问的数据源

访问外部数据源，例如 Web API。

选择哪种类型的数据存储取决于您的数据源和具体需求。例如，如果您需要存储大量的图像数据，则 Blob 存储数据存储 是一个不错的选择。如果您需要存储结构化数据，则 SQL 数据库数据存储 或 Cosmos DB 数据存储 可能是更合适的选择。

创建数据存储

您可以使用 Azure 门户、Azure 机器学习 SDK 或 Azure 机器学习 CLI 创建数据存储。

• **使用 Azure 门户：** 在 Azure 机器学习工作空间中，导航到“数据存储”部分，然后单击“创建”。选择所需的数据存储类型，并按照向导提供连接信息，例如订阅 ID、资源组、存储帐户名称和访问密钥。
• **使用 Azure 机器学习 SDK：** 使用 `Datastore.create()` 方法创建数据存储。您需要提供数据存储类型、连接字符串和其他必要的参数。
• **使用 Azure 机器学习 CLI：** 使用 `az ml datastore create` 命令创建数据存储。您需要提供数据存储类型、连接字符串和其他必要的参数。

使用数据存储

创建数据存储后，您可以在机器学习项目中引用它。例如，在 Azure 机器学习设计器 中，您可以选择数据存储作为数据源。在 Azure 机器学习 SDK 中，您可以使用 `Datastore.get()` 方法获取数据存储对象，然后使用它来访问数据。

以下是一些使用数据存储的常见操作：

• **读取数据：** 使用数据存储对象读取数据文件或表。
• **写入数据：** 使用数据存储对象将数据文件或表写入数据源。
• **列出文件：** 使用数据存储对象列出数据源中的文件。
• **获取文件属性：** 使用数据存储对象获取文件的大小、创建时间和修改时间等属性。
• **删除文件：** 使用数据存储对象删除数据源中的文件。

数据存储的最佳实践

为了确保数据存储的安全性和有效性，请遵循以下最佳实践：

• **使用最小权限原则：** 为数据存储分配的权限应仅限于执行所需操作的权限。
• **定期轮换凭据：** 定期轮换数据存储的访问密钥，以降低安全风险。
• **使用版本控制：** 使用数据存储的版本控制功能跟踪数据的更改并回滚到以前的版本。
• **组织数据：** 使用清晰的命名约定和目录结构组织数据，以便于查找和理解。
• **监控数据存储：** 监控数据存储的性能和使用情况，以便及时发现和解决问题。

数据存储与其他 Azure 服务的集成

Azure 机器学习数据存储与许多其他 Azure 服务集成，例如：

• **Azure Data Factory：** 使用 Azure Data Factory 将数据从各种来源加载到数据存储中。
• **Azure Databricks：** 使用 Azure Databricks 处理和转换存储在数据存储中的数据。
• **Azure Synapse Analytics：** 使用 Azure Synapse Analytics 分析存储在数据存储中的大规模数据。
• **Power BI：** 使用 Power BI 可视化存储在数据存储中的数据。

这些集成允许您构建端到端的机器学习管道，从数据准备到模型部署。

数据存储与金融市场分析

在金融市场分析中，数据存储在处理和分析大量金融数据方面发挥着关键作用。例如，可以使用数据存储存储以下数据：

• **历史股价数据：** 用于 技术分析 和 量化交易。
• **财务报表数据：** 用于 基本面分析 和 估值模型。
• **新闻和社交媒体数据：** 用于 情绪分析 和 事件驱动型交易。
• **交易量数据：** 用于 成交量分析 和 市场深度分析。
• **期权链数据：** 用于 期权定价 和 风险管理。

通过将这些数据存储在 Azure 机器学习数据存储中，您可以安全地访问和分析数据，并构建强大的机器学习模型来预测市场趋势和做出明智的投资决策。例如，可以使用数据存储中的历史股价数据训练一个模型来预测未来股价的走势，或者使用财务报表数据评估公司的价值。

数据存储与二元期权

虽然二元期权交易受到严格监管，并且存在高风险，但数据存储仍然可以用于分析历史二元期权数据，以识别潜在的交易模式。例如，可以使用数据存储存储以下数据：

• **二元期权合约数据：** 包括到期时间、标的资产、执行价格和收益率。
• **市场数据：** 包括标的资产的价格、波动率和交易量。
• **交易执行数据：** 包括交易时间、交易量和交易价格。

通过分析这些数据，您可以识别潜在的 趋势、支撑位 和 阻力位，并制定相应的交易策略。然而，需要注意的是，二元期权交易风险极高，并且不适合所有投资者。您应该在充分了解风险之后再进行交易。此外，应遵守相关的法律法规，并选择受监管的交易平台。了解 风险回报比 和 资金管理 对于二元期权交易至关重要。

总结

Azure 机器学习数据存储是 Azure 机器学习工作空间中用于安全地存储和管理数据资产的关键组件。它提供了安全性、可重用性、版本控制、数据发现和集成性等优势。通过理解数据存储的概念、类型和最佳实践，您可以有效利用此功能来构建和部署机器学习模型，并从数据中获得价值。特别是对于金融市场分析和（谨慎地）二元期权交易，数据存储可以提供强大的数据管理和分析能力。

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