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La característica de eliminación temporal del área de trabajo de Azure Machine Learning proporciona una funcionalidad de protección de datos que le permite intentar recuperar datos del área de trabajo después de eliminarlos accidentalmente. La eliminación temporal aplica un método de dos pasos a la eliminación de un área de trabajo. Al eliminar un área de trabajo, primero se realiza un borrado suave. Mientras se encuentra en el estado de eliminación temporal, usted puede optar por recuperar o eliminar permanentemente el área de trabajo y sus datos durante un período de retención de datos.
Nota:
La eliminación temporal y la recuperación no se admiten cuando un área de trabajo solo usa una identidad administrada asignada por el usuario.
Funcionamiento de la eliminación temporal de áreas de trabajo
Al realizar una eliminación temporal de un área de trabajo, el servicio elimina datos y metadatos almacenados del servicio, pero elimina permanentemente algunas configuraciones. En la tabla siguiente se proporciona información general sobre qué configuraciones y objetos se eliminan temporalmente y qué configuraciones y objetos se eliminan de forma difícil.
| Datos/Configuración | Eliminado temporalmente | Eliminado permanentemente |
|---|---|---|
| Historial de ejecución | ✓ | |
| Modelos | ✓ | |
| data | ✓ | |
| Entornos | ✓ | |
| Componentes | ✓ | |
| Cuaderno | ✓ | |
| Tuberías | ✓ | |
| Canalizaciones del diseñador | ✓ | |
| Trabajos de AutoML | ✓ | |
| Proyecto de etiquetado de datos | ✓ | |
| Almacenes de datos | ✓ | |
| Trabajos en cola o en ejecución | ✓ | |
| Asignaciones de roles | ✓* | |
| Caché interna | ✓ | |
| Instancia de proceso | ✓ | |
| Clústeres de proceso | ✓ | |
| Puntos de conexión de inferencia | ✓ | |
| Áreas de trabajo de Databricks vinculadas | ✓* |
* Microsoft intenta recrear o adjuntar nuevamente un espacio de trabajo durante la recuperación. No se garantiza la recuperación, y el servicio realiza un esfuerzo máximo.
Después de la eliminación temporal, el servicio conserva los datos y metadatos necesarios durante el período de retención de recuperación. Cuando expire el período de retención, o si elimina permanentemente un área de trabajo, el servicio elimina activamente los datos y los metadatos.
Período de retención de la eliminación temporal
Las áreas de trabajo eliminadas tienen un período de retención predeterminado de 14 días. El período de retención muestra cuánto tiempo permanecen disponibles los datos del área de trabajo después de la eliminación. El período de retención se inicia en cuanto se elimina temporalmente un área de trabajo.
Durante el período de retención, puede recuperar o eliminar permanentemente áreas de trabajo eliminadas temporalmente. Se producirá un error en cualquier otra operación en el área de trabajo, como enviar un trabajo de entrenamiento.
Importante
No puede reutilizar el nombre de un área de trabajo que eliminó temporalmente hasta que pase el período de retención o elimine permanentemente el área de trabajo. Cuando finaliza el período de retención, el área de trabajo eliminada de manera suave se elimina de forma permanente.
Eliminación de un área de trabajo
El comportamiento de eliminación predeterminado cuando se elimina un área de trabajo es la eliminación temporal. Opcionalmente, puede anular el comportamiento de eliminación suave eliminando permanentemente el área de trabajo. La eliminación permanente de un área de trabajo elimina inmediatamente los datos del área de trabajo. Use esta opción para cumplir los requisitos de cumplimiento relacionados o siempre que necesite reutilizar un nombre de área de trabajo inmediatamente después de la eliminación. Invalidar el comportamiento predeterminado puede ser útil en escenarios de desarrollo y pruebas en los que desea crear y eliminar posteriormente un área de trabajo.
Al eliminar un área de trabajo de Azure Portal, seleccione Eliminar el área de trabajo de forma permanente. Solo puede eliminar permanentemente una área de trabajo a la vez y no mediante una operación por lotes.
Sugerencia
La CLI o el SDK v1 no proporcionan funcionalidad para invalidar el comportamiento predeterminado de eliminación temporal. Para invalidar el comportamiento predeterminado del SDK o la CLI, use las versiones v2. Para obtener más información, consulte el artículo CLI y SDK v2 o la versión v2 de este artículo.
Importante
En este artículo se proporciona información sobre el uso del SDK de Azure Machine Learning v1. EL SDK v1 está en desuso a partir del 31 de marzo de 2025. El soporte técnico finalizará el 30 de junio de 2026. Puede instalar y usar SDK v1 hasta esa fecha. Los flujos de trabajo existentes que usan SDK v1 seguirán funcionando después de la fecha de finalización del soporte técnico. Sin embargo, podrían estar expuestos a riesgos de seguridad o cambios significativos si se producen cambios arquitectónicos en el producto.
Se recomienda realizar la transición al SDK v2 antes del 30 de junio de 2026. Para más información sobre SDK v2, consulte ¿Qué es la CLI de Azure Machine Learning y el SDK de Python v2? y la referencia del SDK v2.
Importante
Algunos de los comandos de la CLI de Azure de este artículo usan la extensión azure-cli-ml o v1 para Azure Machine Learning. La compatibilidad con la CLI v1 finalizó el 30 de septiembre de 2025. Microsoft ya no proporcionará soporte técnico ni actualizaciones para este servicio. Los flujos de trabajo existentes que usan la CLI v1 seguirán funcionando después de la fecha de finalización del soporte técnico. Sin embargo, podrían estar expuestos a riesgos de seguridad o cambios significativos si se producen cambios arquitectónicos en el producto.
Se recomienda que realice la transición a la ml, o extensión v2, lo antes posible. Para más información sobre la extensión v2, consulte Extensión de la CLI de Azure Machine Learning y SDK de Python v2.
Si está utilizando el SDK o la CLI de Azure Machine Learning, establezca el permanently_delete indicador.
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)
Una vez eliminados permanentemente, no se pueden recuperar los datos del área de trabajo. La eliminación permanente de los datos del área de trabajo también se desencadena cuando expira el período de retención de la eliminación temporal.
Administración de áreas de trabajo eliminadas temporalmente
Puede administrar las áreas de trabajo eliminadas temporalmente en el proveedor de recursos de Azure Machine Learning en Azure Portal. Para enumerar las áreas de trabajo eliminadas temporalmente, siga estos pasos:
En Azure Portal, seleccione Más servicios. En la categoría IA y Machine Learning, seleccione Azure Machine Learning.
En la parte superior de la página, seleccione Eliminado recientemente para ver las áreas de trabajo que eliminó temporalmente y aún se encuentran dentro del período de retención.
En la vista de las áreas de trabajo eliminadas recientemente, puede recuperar o eliminar permanentemente un área de trabajo.
Recuperar un área de trabajo eliminado temporalmente
Al seleccionar Recuperar en un área de trabajo eliminada temporalmente, se inicia una operación para restaurar el estado del área de trabajo. El servicio intenta volver a crear o a adjuntar un subconjunto de recursos, incluidas las asignaciones de roles RBAC de Azure. Debe volver a crear recursos eliminados de forma permanente, incluidos los clústeres de proceso.
Azure Machine Learning recupera las asignaciones de roles RBAC de Azure para la identidad del área de trabajo, pero no recupera las asignaciones de roles que haya agregado usted en el área de trabajo. Las asignaciones de roles pueden tardar hasta 15 minutos en propagarse después de la recuperación del área de trabajo.
La recuperación de un área de trabajo no siempre es posible. Azure Machine Learning almacena los metadatos del área de trabajo en otros recursos de Azure asociados al área de trabajo. En caso de que se eliminen estos recursos de Azure dependientes, podría impedir que el área de trabajo se recupere o restaure correctamente. Primero debe recuperar las dependencias del área de trabajo de Azure Machine Learning antes de recuperar un área de trabajo eliminada. En la tabla siguiente se describen las opciones de recuperación para cada dependencia del área de trabajo de Azure Machine Learning.
| Dependencia | Enfoque de recuperación |
|---|---|
| Azure Key Vault | Recuperar una instancia de Azure Key Vault eliminada |
| Azure Storage | Recupere una cuenta de almacenamiento de Azure eliminada. |
| Azure Container Registry (Registro de Contenedores de Azure) | Azure Container Registry no es un requisito imprescindible para recuperar un área de trabajo. Azure Machine Learning puede regenerar imágenes para entornos personalizados. |
| Azure Application Insights | En primer lugar, recupere el área de trabajo de Log Analytics. A continuación, vuelva a crear una instancia de Application Insights con el nombre original. |
Implicaciones de facturación
Cuando realices un borrado suave de un área de trabajo, solo puedes "eliminarla permanentemente" o "recuperarla". Se produce un error en todas las demás operaciones. Aunque el área de trabajo existe, no puede realizar ninguna operación de cálculo, por lo que no se produce ningún aprovechamiento. Al eliminar suavemente un área de trabajo, el servicio elimina de forma definitiva los recursos que incurren en costos, incluidos los clústeres de computación.
Importante
Las áreas de trabajo que usan claves administradas por el cliente para el cifrado almacenan datos de servicio adicionales en la suscripción en un grupo de recursos administrado. Al eliminar de forma temporal un área de trabajo, los recursos y el grupo de recursos administrados en él no se eliminan y continúan generando costos hasta que se elimina el área de trabajo de forma permanente.
Consideraciones normativas y privacidad de los datos
Después de la eliminación temporal, el servicio conserva los datos y metadatos necesarios durante el período de retención de recuperación. Desde una perspectiva normativa y de privacidad, una solicitud para eliminar datos personales debe interpretarse como una solicitud de eliminación permanente de un área de trabajo y no de eliminación temporal.
Cuando expire el período de retención, o si elimina permanentemente un área de trabajo, el servicio elimina activamente los datos y los metadatos. Puede optar por eliminar permanentemente un área de trabajo en el momento de la eliminación.
Para obtener más información, consulte Exportación o eliminación de datos del área de trabajo.