Odzyskaj dane obszaru roboczego po usunięciu nietrwałym

Funkcja usuwania nietrwałego dla obszaru roboczego usługi Azure Machine Learning zapewnia funkcję ochrony danych, która umożliwia próbę odzyskania danych obszaru roboczego po przypadkowym usunięciu. Miękkie usuwanie wprowadza dwuetapowy proces usuwania obszaru roboczego. Kiedy usuwasz obszar roboczy, najpierw usuwasz go miękko. W stanie usunięcia nietrwałego można odzyskać lub trwale usunąć obszar roboczy i jego dane w okresie przechowywania danych.

Jak działa nietrwałe usuwanie obszaru roboczego

Podczas miękkiego usuwania obszaru roboczego, usługa usuwa miękko dane i metadane przechowywane po stronie usługi, ale trwale usuwa niektóre konfiguracje. Poniższa tabela zawiera omówienie konfiguracji i obiektów, które są usuwane nietrwale, oraz które konfiguracje i obiekty są trwale usuwane.

* Firma Microsoft podejmuje próbę odtworzenia lub przywrócenia obszaru roboczego podczas jego odzyskiwania. Odzyskiwanie nie jest gwarantowane, a usługa dokłada wszelkich starań.

Po usunięciu nietrwałym usługa przechowuje niezbędne dane i metadane w okresie przechowywania na potrzeby odzyskiwania. Gdy okres przechowywania wygaśnie lub jeśli trwale usuniesz obszar roboczy, usługa aktywnie usuwa dane i metadane.

Okres przechowywania po usunięciu programowym

Usunięte obszary robocze mają domyślny okres przechowywania 14 dni. Okres przechowywania pokazuje, jak długo dane obszaru roboczego pozostają dostępne po usunięciu. Okres przechowywania rozpoczyna się natychmiast po miękkim usunięciu obszaru roboczego.

W okresie przechowywania danych można odzyskać lub trwale usunąć miękko usunięte obszary robocze. Wszystkie inne operacje w obszarze roboczym, takie jak przesyłanie zadania szkoleniowego, kończą się niepowodzeniem.

Usuwanie obszaru roboczego

Domyślne zachowanie podczas usuwania obszaru roboczego to usuwanie nietrwałe. Opcjonalnie, możesz zastąpić zachowanie miękkiego usuwania, trwale usuwając obszar roboczy. Trwałe usunięcie obszaru roboczego powoduje natychmiastowe usunięcie danych obszaru roboczego. Używaj tej opcji, aby spełnić powiązane wymagania dotyczące zgodności lub wtedy, gdy wymagasz ponownego użycia nazwy obszaru roboczego bezpośrednio po usunięciu. Zastąpienie domyślnego zachowania może być przydatne w scenariuszach tworzenia i testowania, w których chcesz utworzyć obszar roboczy, a następnie usunąć go.

Podczas usuwania obszaru roboczego z witryny Azure Portal wybierz pozycję Usuń obszar roboczy trwale. Można trwale usunąć tylko jeden obszar roboczy naraz, a nie przy użyciu operacji wsadowej.

from azure.ai.ml import MLClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

ml_client = MLClient(
    DefaultAzureCredential(),
    subscription_id="<SUBSCRIPTION_ID>",
    resource_group_name="<RESOURCE_GROUP>"
)

result = ml_client.workspaces.begin_delete(
    name="myworkspace",
    permanently_delete=True,
    delete_dependent_resources=False
).result()

print(result)

Po trwałym usunięciu nie można odzyskać danych obszaru roboczego. Trwałe usuwanie danych obszaru roboczego ma miejsce również po upłynięciu okresu przechowywania miękkiego usuwania.

Zarządzanie usuniętymi nietrwale obszarami roboczymi

W portalu Azure można zarządzać miękko usuniętymi obszarami roboczymi w ramach dostawcy zasobów Azure Machine Learning. Aby wyświetlić listę obszarów roboczych usuniętych nietrwale, wykonaj następujące czynności:

1. W witrynie Azure Portal wybierz pozycję Więcej usług. W kategorii Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wybierz pozycję Azure Machine Learning.

2. W górnej części strony wybierz pozycję Ostatnio usunięte, aby wyświetlić obszary robocze, które zostały usunięte tymczasowo i nadal znajdują się w okresie przechowywania.

   

3. W widoku ostatnio usuniętych obszarów roboczych można odzyskać lub trwale usunąć obszar roboczy.

   

Odzyskaj tymczasowo usunięty obszar roboczy

Po wybraniu Odzyskaj dla obszaru roboczego usuniętego programowo rozpoczyna się operacja przywracania stanu obszaru roboczego. Usługa podejmuje próbę odtworzenia lub ponownego dołączenia podzestawu zasobów, w tym przypisań ról RBAC platformy Azure. Należy ponownie utworzyć trwale usunięte zasoby, w tym klastry obliczeniowe.

Usługa Azure Machine Learning odzyskuje przypisania ról RBAC platformy Azure dla tożsamości obszaru roboczego, ale nie odzyskuje przypisań ról, które zostały dodane na obszarze roboczym. Propagowanie przypisań ról po odzyskaniu obszaru roboczego może potrwać do 15 minut.

Odzyskiwanie obszaru roboczego nie zawsze jest możliwe. Usługa Azure Machine Learning przechowuje metadane obszaru roboczego na innych zasobach platformy Azure skojarzonych z obszarem roboczym. W przypadku usunięcia tych zależnych zasobów platformy Azure może to uniemożliwić odzyskanie lub poprawne przywrócenie obszaru roboczego. Najpierw należy odzyskać zależności obszaru roboczego usługi Azure Machine Learning przed odzyskaniem usuniętego obszaru roboczego. W poniższej tabeli przedstawiono opcje odzyskiwania dla każdej zależności obszaru roboczego usługi Azure Machine Learning.

Implikacje dotyczące rozliczeń

Gdy usuniesz obszar roboczy w sposób miękki, możesz go tylko 'trwale usunąć' lub 'odzyskać'. Wszystkie inne operacje kończą się niepowodzeniem. Mimo że obszar roboczy istnieje, nie można wykonywać żadnych operacji obliczeniowych, więc nie ma użycia. W przypadku miękkiego usunięcia obszaru roboczego usługa bezpowrotnie usuwa zasoby generujące koszty, w tym klastry obliczeniowe.

Zagadnienia dotyczące prywatności i przepisów prawnych dotyczących danych

Po usunięciu nietrwałym usługa przechowuje niezbędne dane i metadane w okresie przechowywania na potrzeby odzyskiwania. Z punktu widzenia regulacji i prywatności, żądanie usunięcia danych osobowych powinno być interpretowane jako wniosek o stałe usunięcie obszaru roboczego, zamiast czasowego usuwania.

Gdy okres przechowywania wygaśnie lub jeśli trwale usuniesz obszar roboczy, usługa aktywnie usuwa dane i metadane. Możesz zdecydować się na trwałe usunięcie obszaru roboczego w momencie jego usunięcia.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Eksportowanie lub usuwanie danych obszaru roboczego.

Powiązana zawartość

• Tworzenie obszaru roboczego i zarządzanie nim
• Eksportowanie lub usuwanie danych obszaru roboczego