通过

为 SQL Server 机器学习服务创建资源池

适用于：SQL Server 2016 (13.x) 及更高版本

了解如何在 SQL Server 机器学习服务中创建和使用资源池来管理 Python 和 R 工作负载。

此过程包括多个步骤：

  1. 查看所有现有资源池的状态。 务必要了解哪些服务在使用现有资源。
  2. 修改服务器资源池。
  3. 为外部进程创建新资源池。
  4. 创建分类函数来标识外部脚本请求。
  5. 验证新的外部资源池是否正在从指定的客户端或帐户捕获 R 或 Python 作业。

查看现有资源池的状态

  1. 使用以下语句检查分配到服务器默认池的资源。

    SELECT * FROM sys.resource_governor_resource_pools WHERE name = 'default'

    示例结果

    pool_id name min_cpu_percent max_cpu_percent min_memory_percent max_memory_percent cap_cpu_percent min_iops_per_volume max_iops_per_volume
    2 默认值 0 100 0 100 100 0 0

  2. 检查分配到默认外部资源池的资源。

    SELECT * FROM sys.resource_governor_external_resource_pools WHERE name = 'default'

    示例结果

    external_pool_id name max_cpu_percent max_memory_percent max_processes 版本
    2 默认值 100 20 0 2

  3. 使用这些服务器默认设置时，外部运行时可能无法获得足够的资源来完成大多数任务。 若要改善资源，必须按如下所述修改服务器资源用量：

    • 减少数据库引擎可以使用的最大计算机内存。

    • 增加外部进程可以使用的最大计算机内存。

修改服务器资源用量

  1. 在 Management Studio 中运行以下语句，将 SQL Server 内存用量限制为“最大服务器内存”设置中的值的 60% 。

    ALTER RESOURCE POOL "default" WITH (max_memory_percent = 60);

  2. 请运行以下语句，将外部进程的内存用量限制为计算机资源总量的 40%。

    ALTER EXTERNAL RESOURCE POOL "default" WITH (max_memory_percent = 40);

  3. 若要实施这些更改，必须按如下所示重新配置并重新启动资源调控器：

    ALTER RESOURCE GOVERNOR RECONFIGURE;

    注意

    这些设置只是建议你最初使用的设置；应该根据其他服务器进程机器学习任务，以确定如何适当平衡环境和工作负载的设置。

创建用户定义的外部资源池

  1. 对 Resource Governor 配置的所有更改将在整个服务器上强制执行。 这些更改会影响使用服务器默认池的工作负载，以及使用外部池的工作负载。

    若要更细致地控制哪些工作负载优先获得资源，可以新建用户定义的外部资源池。 定义一个分类函数并将其分配给外部资源池。 “EXTERNAL”是新的关键字。

    创建新的用户定义的外部资源池。 在以下示例中，池命名为 ds_ep。

    CREATE EXTERNAL RESOURCE POOL ds_ep WITH (max_memory_percent = 40);

  2. 创建名为 ds_wg 的工作负荷组用于管理会话请求。 对于 SQL 查询，将使用默认池；对于所有外部进程查询，将使用 ds_ep 池。

    CREATE WORKLOAD GROUP ds_wg WITH (importance = medium) USING "default", EXTERNAL "ds_ep";

    每当请求无法分类，或者发生其他任何分类失败时，请求将分配到默认组。

有关详细信息，请参阅资源调控器工作负荷组和 CREATE WORKLOAD GROUP (Transact-SQL)。

为机器学习创建分类函数

分类函数检查传入的任务。 它确定任务是否可以使用当前资源池来运行。 不符合分类函数条件的任务将分配回到服务器的默认资源池。

  1. 首先，指定资源调控器应使用分类器函数来确定资源池。 可将“null”指定为分类器函数的占位符。

    ALTER RESOURCE GOVERNOR WITH (classifier_function = NULL);
ALTER RESOURCE GOVERNOR RECONFIGURE;

    有关详细信息，请参阅 ALTER RESOURCE GOVERNOR (Transact-SQL)。

  2. 在每个资源池的分类器函数中，定义应分配到资源池的语句或传入请求的类型。

    例如，如果发送请求的应用程序是“Microsoft R Host”、“RStudio”或“Mashup”，下面的函数返回分配到用户定义的外部资源池的架构的名称；否则，它返回默认资源池。

    USE master
GO
CREATE FUNCTION is_ds_apps()
RETURNS sysname
WITH schemabinding
AS
BEGIN
    IF program_name() in ('Microsoft R Host', 'RStudio', 'Mashup') RETURN 'ds_wg';
    RETURN 'default'
    END;
GO

  3. 创建该函数后，请重新配置资源组，将新的分类器函数分配到前面定义的外部资源组。

    ALTER RESOURCE GOVERNOR WITH  (classifier_function = dbo.is_ds_apps);
ALTER RESOURCE GOVERNOR RECONFIGURE;
GO

验证新资源池和相关性

检查每个工作负载组的服务器内存配置和 CPU。 查看以下内容，验证是否已进行实例资源更改：

  • SQL Server 服务器的默认池
  • 外部进程的默认资源池
  • 外部进程的用户定义池

  1. 运行以下语句以查看所有工作负载组：

    SELECT * FROM sys.resource_governor_workload_groups;

    示例结果

    group_id name importance request_max_memory_grant_percent request_max_cpu_time_sec request_memory_grant_timeout_sec max_dop group_max_requests pool_id pool_idd external_pool_id
    1 内部 中型 25 0 0 0 0 1 2
    2 默认值 中型 25 0 0 0 0 2 2
    256 ds_wg 中型 25 0 0 0 0 2 256

  2. 使用新的目录视图 sys.resource_governor_external_resource_pools (Transact-SQL) 查看所有外部资源池。

    SELECT * FROM sys.resource_governor_external_resource_pools;

    示例结果

    external_pool_id name max_cpu_percent max_memory_percent max_processes 版本
    2 默认值 100 20 0 2
    256 ds_ep 100 40 0 1

    有关详细信息，请参阅资源调控器目录视图 (Transact-SQL)。

  3. 运行以下语句返回有关已关联到外部资源池的计算机资源的信息（如果适用）：

    SELECT * FROM sys.resource_governor_external_resource_pool_affinity;

    由于池是使用 AUTO 相关性创建的，因此不会显示任何信息。 有关详细信息，请参阅 sys.dm_resource_governor_resource_pool_affinity (Transact-SQL)。

后续步骤

有关管理服务器资源的详细信息，请参阅：

有关机器学习资源管理的概述，请参阅：