Pilih preferensi cookie Anda

Kami menggunakan cookie penting serta alat serupa yang diperlukan untuk menyediakan situs dan layanan. Kami menggunakan cookie performa untuk mengumpulkan statistik anonim sehingga kami dapat memahami cara pelanggan menggunakan situs dan melakukan perbaikan. Cookie penting tidak dapat dinonaktifkan, tetapi Anda dapat mengklik “Kustom” atau “Tolak” untuk menolak cookie performa.

Jika Anda setuju, AWS dan pihak ketiga yang disetujui juga akan menggunakan cookie untuk menyediakan fitur situs yang berguna, mengingat preferensi Anda, dan menampilkan konten yang relevan, termasuk iklan yang relevan. Untuk menerima atau menolak semua cookie yang tidak penting, klik “Terima” atau “Tolak”. Untuk membuat pilihan yang lebih detail, klik “Kustomisasi”.

Eksekusi terjadwal dan berbasis acara untuk pipeline Prosesor Fitur

Mode fokus
Eksekusi terjadwal dan berbasis acara untuk pipeline Prosesor Fitur - Amazon SageMaker AI

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Eksekusi pipeline Pemrosesan SageMaker Fitur Amazon Feature Store dapat dikonfigurasi untuk memulai secara otomatis dan asinkron berdasarkan jadwal yang telah dikonfigurasi sebelumnya atau sebagai hasil dari peristiwa layanan lain. AWS Misalnya, Anda dapat menjadwalkan pipeline Pemrosesan Fitur untuk dieksekusi pada bulan pertama setiap bulan atau menghubungkan dua saluran pipa bersama-sama sehingga pipeline target dijalankan secara otomatis setelah eksekusi pipa sumber selesai.

Jadwal eksekusi berdasarkan

Feature Processor SDK menyediakan scheduleAPI untuk menjalankan pipeline Prosesor Fitur secara berulang dengan integrasi Amazon EventBridge Scheduler. Jadwal dapat ditentukan denganat,rate, atau cron ekspresi menggunakan ScheduleExpressionparameter dengan ekspresi yang sama didukung oleh Amazon EventBridge. API jadwal secara semantik merupakan operasi upsert karena memperbarui jadwal jika sudah ada; jika tidak, itu membuatnya. Untuk informasi selengkapnya tentang EventBridge ekspresi dan contoh, lihat Jenis jadwal pada EventBridge Penjadwal di Panduan Pengguna EventBridge Penjadwal.

Contoh berikut menggunakan scheduleAPI Processor Fitur, menggunakanat,rate, dan cron ekspresi.

from sagemaker.feature_store.feature_processor import schedule pipeline_name='feature-processor-pipeline' event_bridge_schedule_arn = schedule( pipeline_name=pipeline_name, schedule_expression="at(2020-11-30T00:00:00)" ) event_bridge_schedule_arn = schedule( pipeline_name=pipeline_name, schedule_expression="rate(24 hours)" ) event_bridge_schedule_arn = schedule( pipeline_name=pipeline_name, schedule_expression="cron(0 0-23/1 ? * * 2023-2024)" )

Zona waktu default untuk input tanggal dan waktu di schedule API ada di UTC. Untuk informasi selengkapnya tentang ekspresi jadwal EventBridge Scheduler, lihat ScheduleExpressiondi dokumentasi Referensi API EventBridge Scheduler.

Eksekusi pipeline Prosesor Fitur Terjadwal menyediakan fungsi transformasi Anda dengan waktu eksekusi terjadwal, untuk digunakan sebagai token idempotensi atau titik referensi tetap untuk input berbasis rentang tanggal. Untuk menonaktifkan (yaitu, menjeda) atau mengaktifkan kembali jadwal, gunakan state parameter scheduleAPI dengan ‘DISABLED’ atau‘ENABLED’, masing-masing.

Untuk informasi tentang Prosesor Fitur, lihatFitur Sumber data SDK Prosesor.

Eksekusi berbasis acara

Pipeline Pemrosesan Fitur dapat dikonfigurasi untuk mengeksekusi secara otomatis ketika suatu AWS peristiwa terjadi. Feature Processing SDK menyediakan put_triggerfungsi yang menerima daftar peristiwa sumber dan pipeline target. Peristiwa sumber harus berupa contoh FeatureProcessorPipelineEvent, yang menentukan peristiwa status pipeline dan eksekusi.

put_triggerFungsi ini mengonfigurasi EventBridge aturan Amazon dan menargetkan untuk merutekan peristiwa dan memungkinkan Anda menentukan pola EventBridge peristiwa untuk merespons AWS peristiwa apa pun. Untuk informasi tentang konsep ini, lihat EventBridge aturan Amazon, target, dan pola peristiwa.

Pemicu dapat diaktifkan atau dinonaktifkan. EventBridge akan memulai eksekusi pipeline target menggunakan peran yang disediakan dalam role_arn parameter put_trigger API. Peran eksekusi digunakan secara default jika SDK digunakan di lingkungan Amazon SageMaker Studio Classic atau Notebook. Untuk informasi tentang cara mendapatkan peran eksekusi Anda, lihatDapatkan peran eksekusi Anda.

Contoh berikut mengatur:

  • Pipeline SageMaker AI menggunakan to_pipeline API, yang menggunakan nama pipeline target (target-pipeline) dan fungsi transformasi Anda (transform). Untuk informasi tentang Prosesor Fitur dan fungsi transformasi, lihatFitur Sumber data SDK Prosesor.

  • Pemicu menggunakan put_trigger API, yang digunakan FeatureProcessorPipelineEvent untuk acara dan nama pipeline target Anda (target-pipeline).

    FeatureProcessorPipelineEventMendefinisikan pemicu kapan status source pipeline (source-pipeline) Anda menjadiSucceeded. Untuk informasi tentang fungsi acara Pipeline Prosesor Fitur, lihat FeatureProcessorPipelineEventdi Toko Fitur Baca Dokumen.

from sagemaker.feature_store.feature_processor import put_trigger, to_pipeline, FeatureProcessorPipelineEvent to_pipeline(pipeline_name="target-pipeline", step=transform) put_trigger( source_pipeline_events=[ FeatureProcessorPipelineEvent( pipeline_name="source-pipeline", status=["Succeeded"] ) ], target_pipeline="target-pipeline" )

Untuk contoh penggunaan pemicu berbasis peristiwa untuk membuat eksekusi berkelanjutan dan percobaan ulang otomatis untuk pipeline Prosesor Fitur Anda, lihat. Eksekusi berkelanjutan dan percobaan ulang otomatis menggunakan pemicu berbasis peristiwa

Untuk contoh menggunakan pemicu berbasis peristiwa untuk membuat streaming berkelanjutan dan percobaan ulang otomatis menggunakan pemicu berbasis peristiwa, lihat. Contoh sumber data khusus streaming

PrivasiSyarat situsPreferensi cookie
© 2025, Amazon Web Services, Inc. atau afiliasinya. Semua hak dilindungi undang-undang.