Bereitstellen von Data Mining-Projektmappen

Gilt für: SQL Server 2019 und früher Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Der letzte Schritt im Data Mining-Prozess besteht darin, die Modelle in einer Produktionsumgebung bereitzustellen. Die Bereitstellung ist wichtig, da dadurch die Modelle Benutzern zur Verfügung gestellt werden, damit Sie irgendeine der folgenden Aufgaben ausführen können:

• Verwenden Sie die Modelle, um Vorhersagen und Geschäftsentscheidungen zu treffen. Weitere Informationen zu den Tools, mit denen Sie Abfragen erstellen können, finden Sie unter Data Mining-Abfragetools.

• Data Mining-Funktionen in eine Anwendung integrieren. Sie können Analysis Management Objects (AMO) hinzufügen oder ein Assembly mit mehreren Objekten einbetten. Mit diesen Objekten kann Ihre Anwendung Miningstrukturen und -modelle erstellen, ändern, verarbeiten und löschen.

• Erstellen Sie Berichte, mit denen Benutzer Vorhersagen anfordern, Trends anzeigen oder Modelle vergleichen können.

Dieser Abschnitt enthält ausführliche Informationen über Bereitstellungsoptionen.

Anforderungen für die Bereitstellung von Data Mining-Lösungen

Bereitstellen von relationalen Projektmappen

Bereitstellen von mehrdimensionalen Projektmappen

Verwandte Ressourcen

In diesem Abschnitt

Bereitstellen von Data Mining-Lösungen für frühere Versionen von SQL Server

Exportieren und Importieren von Data Mining-Objekten

Anforderungen für die Bereitstellung von Data Mining-Projektmappen

Die instance von SQL Server Analysis Services, für die Sie die Lösung bereitstellen, muss in einem Modus ausgeführt werden, der mehrdimensionale Objekte und Data Mining-Objekte unterstützt. Das heißt, Sie können Keine Data Mining-Objekte für eine instance bereitstellen, die tabellarische Modelle oder Power Pivot-Daten hostet.

Wenn Sie in Visual Studio eine Data Mining-Projektmappe erstellen, müssen Sie demzufolge die Vorlage für multidimensionale Projekte bzw. Data Mining-Projekte von Analysis Services verwenden.

Wenn Sie die Lösung bereitstellen, werden die für Data Mining verwendeten Objekte in der angegebenen SQL Server Analysis Services instance in einer Datenbank mit demselben Namen wie die Projektmappendatei erstellt.

Bereitstellen von relationalen Projektmappen

Wenn Sie eine relationale Data Mining-Lösung bereitstellen, werden die erforderlichen Data Mining-Objekte in einer neuen SQL Server Analysis Services Datenbank erstellt, und die Objekte werden standardmäßig verarbeitet. Sie können die Verarbeitungsoptionen mithilfe der Konfigurationseigenschaft für die Verarbeitungsoption ändern. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren von Analysis Services-Projekteigenschaften (SSDT).

Standardmäßig werden nur inkrementelle Änderungen jedes Mal bereitgestellt. Sie können demnach ein Miningmodell ändern, und wenn Sie das Projekt erneut bereitstellen, wird nur das Miningmodell aktualisiert. Wenn Sie jedoch mehrere Clients haben, die die SQL Server Analysis Services Datenbank bearbeiten, kann dies zu Fehlern führen. Ändern Sie die Eigenschaft Bereitstellungsmodus , um den Standardbereitstellungsmodus zu ändern, damit die gesamte Datenbank aktualisiert wird, wenn Sie die Projektmappe bereitstellen.

In einer relationalen Data Mining-Projektmappe sind die einzigen bereitzustellenden Objekte die Datenquellendefinition, sämtliche verwendeten Datenquellensichten, die Miningstrukturen und alle abhängigen Miningmodelle.

Bereitstellen von mehrdimensionalen Projektmappen

Wenn Sie eine mehrdimensionale Data Mining-Projektmappe bereitstellen, erstellt diese Projektmappe die Data Mining-Objekte in der gleichen Datenbank wie die des Quellcubes.

Wenn Sie die Miningstruktur oder das Miningmodell verarbeiten, müssen Sie auch den Quellcube verarbeiten. Daher kann es länger dauern, eine Projektmappe bereitzustellen, die OLAP-Miningmodelle verwendet, als eine relationale Data Mining-Projektmappe.

In der Regel verwenden Data Mining-Objekte auch die gleichen Datenquellen und die Datenquellensichten, die für den Cube verwendet werden. Sie können jedoch auch Datenquellen und Datenquellenansichten hinzufügen, die speziell auf Data Mining abzielen. Ein Cube würde beispielsweise in der Regel keine Daten über potenzielle Kunden oder externe Daten enthalten, die in mehrdimensionalen Objekten nicht verwendete Daten.

Zugehörige Ressourcen

Verschieben von Data Mining-Objekten

Wenn das Modell nur auf relationalen Daten basiert, ist das Exportieren und Importieren von Objekten mit DMX die einfachste Möglichkeit, Modelle zu verschieben.

Verschieben einer Analysis Services Datenbank

Wenn Modelle einen Cube als Datenquelle verwenden, sind weitere Informationen über das Verschieben von Modellen und deren Cubedatenunterstützung diesem Thema zu entnehmen.

Bereitstellen von Analysis Services-Projekten (SSDT)

Enthält allgemeine Informationen zur Bereitstellung von SQL Server Analysis Services Projekten und beschreibt die Eigenschaften, die Sie als Teil der Projektkonfiguration festlegen können.

Weitere Informationen

Verarbeiten eines mehrdimensionalen Modells (Analysis Services)
Data Mining-Abfragetools
Anforderungen und Überlegungen zur Verarbeitung (Data Mining)