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La fonctionnalité de suppression réversible pour un espace de travail Azure Machine Learning offre une fonction de protection des données qui vous permet d’essayer de récupérer les données de l’espace de travail qui ont été accidentellement supprimées. La suppression réversible introduit une approche en deux étapes dans la suppression d’un espace de travail. Lorsque vous supprimez un espace de travail, vous le supprimez tout d’abord en mode réversible. Vous pouvez alors choisir de récupérer ou de supprimer définitivement cet espace de travail et ses données pendant une certaine période de conservation des données.
Note
La suppression réversible et la récupération ne sont pas prises en charge lorsqu’un espace de travail utilise uniquement l’identité managée affectée par l’utilisateur.
Fonctionnement de la suppression réversible des espaces de travail
Lorsque vous supprimez de manière réversible un espace de travail, le service supprime les données et les métadonnées stockées côté service, mais il supprime en dur certaines configurations. Le tableau suivant fournit une vue d’ensemble des configurations et des objets supprimés de manière réversible, ainsi que les configurations et les objets supprimés en dur.
| Données / configuration | Suppression réversible | Suppression définitive |
|---|---|---|
| Historique des exécutions | ✓ | |
| Modèles | ✓ | |
| Données | ✓ | |
| Environnements | ✓ | |
| Components | ✓ | |
| Cahiers | ✓ | |
| Conduites | ✓ | |
| Pipelines du concepteur | ✓ | |
| Travaux AutoML | ✓ | |
| Projets d'étiquetage de données | ✓ | |
| Magasins de données | ✓ | |
| Travaux en file d’attente ou en cours d’exécution | ✓ | |
| Affectations de rôles | ✓* | |
| Cache interne | ✓ | |
| Instance de calcul | ✓ | |
| Clusters de calcul | ✓ | |
| Points de terminaison d’inférence | ✓ | |
| Espaces de travail Databricks liés | ✓* |
* Microsoft tente de recréer ou de réattacher lorsque vous récupérez un espace de travail. La récupération n’est pas garantie et le service fait un effort maximal.
Après une suppression réversible, le service conserve les données et les métadonnées nécessaires pendant toute la période de rétention définie pour la récupération. Lorsque la période de rétention expire ou si vous supprimez définitivement un espace de travail, le service supprime activement les données et les métadonnées.
Période de rétention de la suppression réversible
Les espaces de travail supprimés ont une période de rétention par défaut de 14 jours. La période de rétention indique la durée pendant laquelle les données de l’espace de travail restent disponibles après la suppression. La période de rétention démarre dès que vous supprimez un espace de travail.
Pendant la période de rétention, vous pouvez récupérer ou supprimer définitivement des espaces de travail supprimés temporairement. Toutes les autres opérations sur l’espace de travail, comme l’envoi d’un travail d’apprentissage, échouent.
Important
Vous ne pouvez pas réutiliser le nom d’un espace de travail que vous avez supprimé de manière réversible tant que la période de rétention n’est pas passée ou que vous supprimez définitivement l’espace de travail. Lorsque la période de rétention se termine, un espace de travail supprimé temporairement est automatiquement supprimé définitivement.
Supprimer un espace de travail
Le comportement de suppression par défaut appliqué à un espace de travail supprimé est la suppression réversible. Si vous le souhaitez, vous pouvez remplacer le comportement de suppression réversible en supprimant définitivement votre espace de travail. La suppression définitive d’un espace de travail supprime immédiatement les données de l’espace de travail. Utilisez cette option pour répondre aux exigences de conformité associées ou chaque fois que vous exigez qu’un nom d’espace de travail soit réutilisé immédiatement après la suppression. Le remplacement du comportement par défaut peut être utile dans les scénarios de développement/test où vous avez besoin de créer un espace de travail et de le supprimer ultérieurement.
Lorsque vous supprimez un espace de travail du portail Azure, sélectionnez Supprimer définitivement l’espace de travail. Vous ne pouvez supprimer définitivement qu’un seul espace de travail à la fois et non à l’aide d’une opération de traitement par lots.
Conseil
Le Kit de développement logiciel (SDK) v1 et l’interface CLI ne fournissent pas de fonctionnalités permettant de remplacer le comportement de suppression réversible par défaut. Pour remplacer le comportement par défaut du Kit de développement logiciel (SDK) ou de l’interface de ligne de commande (CLI), utilisez les versions v2. Si vous souhaitez obtenir plus d’informations, consultez l’article Interface CLI et SDK v2 ou la version v2 de cet article.
Important
Cet article fournit des informations sur l’utilisation du Kit de développement logiciel (SDK) Azure Machine Learning v1. Sdk v1 est déconseillé depuis le 31 mars 2025. La prise en charge prendra fin le 30 juin 2026. Vous pouvez installer et utiliser le Kit de développement logiciel (SDK) v1 jusqu’à cette date. Vos flux de travail existants utilisant le Kit de développement logiciel (SDK) v1 continueront à fonctionner après la date de fin de support. Toutefois, elles peuvent être exposées à des risques de sécurité ou à des modifications disruptives en cas de changements architecturaux du produit.
Nous vous recommandons de passer au SDK v2 avant le 30 juin 2026. Pour plus d’informations sur le SDK v2, consultez Qu’est-ce qu’Azure Machine Learning CLI et le SDK Python v2 ? et la référence du SDK v2.
Important
Certaines des commandes Azure CLI de cet article utilisent l’extension azure-cli-ml, ou v1, pour Azure Machine Learning. La prise en charge de CLI v1 a pris fin le 30 septembre 2025. Microsoft ne fournira plus de support technique ni de mises à jour pour ce service. Vos flux de travail existants utilisant CLI v1 continueront à fonctionner après la date de fin du support. Toutefois, elles peuvent être exposées à des risques de sécurité ou à des modifications disruptives en cas de changements architecturaux du produit.
Nous vous recommandons de passer à l’extension ml, ou v2, dès que possible. Pour plus d’informations sur l’extension v2, consultez Extension CLI d’Azure Machine Learning et kit de développement logiciel (SDK) Python v2.
Si vous utilisez le Kit de développement logiciel (SDK) Azure Machine Learning ou l’interface CLI, définissez l’indicateur permanently_delete .
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)
Une fois supprimé définitivement, vous ne pouvez pas récupérer les données de l’espace de travail. La suppression définitive des données de l’espace de travail arrive également à l’expiration de la période de conservation définie pour la suppression réversible.
Gérer les espaces de travail supprimés de manière réversible
Vous pouvez gérer les espaces de travail supprimés temporairement sous le fournisseur de ressources Azure Machine Learning dans le portail Azure. Pour lister les espaces de travail supprimés de manière réversible, procédez comme suit :
Dans le portail Azure, sélectionnez Plus de services. Dans la catégorie IA + Machine Learning, sélectionnez Azure Machine Learning.
En haut de la page, sélectionnez Récemment supprimé pour afficher les espaces de travail que vous avez supprimés de manière réversible et qui sont toujours dans la période de rétention.
À partir de la vue des espaces de travail récemment supprimés, vous pouvez choisir de récupérer ou de supprimer définitivement un espace de travail.
Récupérer un espace de travail supprimé de façon réversible
Lorsque vous sélectionnez Récupérer pour un espace de travail supprimé de manière réversible, une opération de restauration de l’état de l’espace de travail est lancée. Le service tente de recréer ou de rattacher un sous-ensemble de ressources, dont les attributions de rôles RBAC Azure. Vous devez recréer des ressources supprimées en dur, y compris des clusters de calcul.
Azure Machine Learning récupère les attributions de rôles RBAC Azure pour l’identité de l’espace de travail, mais elle ne récupère pas les attributions de rôles que vous avez ajoutées sur l’espace de travail. Il est possible que la propagation des attributions de rôles après la récupération de l’espace de travail puisse prendre jusqu’à 15 minutes.
La récupération d’un espace de travail n’est pas toujours possible. Azure Machine Learning stocke les métadonnées de l’espace de travail sur d’autres ressources Azure associées à l’espace de travail. Si ces ressources Azure dépendantes sont supprimées, il peut empêcher la récupération ou la restauration correcte de l’espace de travail. Vous devez d’abord récupérer les dépendances de l’espace de travail Azure Machine Learning avant de récupérer un espace de travail supprimé. Le tableau suivant présente les options de récupération pour chaque dépendance de l’espace de travail Azure Machine Learning.
| Dépendance | Approche de récupération |
|---|---|
| Azure Key Vault | Récupérer une instance Azure Key Vault supprimée |
| Stockage Azure | Récupérer un compte de stockage Azure supprimé. |
| Azure Container Registry (Service d'enregistrement de conteneurs Azure) | Azure Container Registry n’est pas une exigence indispensable pour la récupération d’un espace de travail. Azure Machine Learning peut régénérer des images pour les environnements personnalisés. |
| Azure Application Insights | Tout d’abord, récupérez votre espace de travail Log Analytics. Recréez ensuite une application Insights avec le nom d’origine. |
Implications de facturation
Lorsque vous supprimez de manière réversible un espace de travail, vous pouvez uniquement « supprimer définitivement » ou « récupérer ». Toutes les autres opérations échouent. Même si l’espace de travail existe, vous ne pouvez effectuer aucune opération de calcul, donc aucune utilisation ne se produit. Lorsque vous supprimez de manière réversible un espace de travail, le service supprime en dur toutes les ressources coûteuses, y compris les clusters de calcul.
Important
Les espaces de travail qui utilisent des clés gérées par le client pour le chiffrement stockent des données de service supplémentaires au sein de votre abonnement dans un groupe de ressources managé. Lorsque vous supprimez de manière réversible un espace de travail, le groupe de ressources managé et les ressources qu’il contient ne sont pas supprimés et entraînent des coûts tant que vous n’avez pas supprimé l’espace de travail en dur.
Considérations relatives à la confidentialité des données et aux réglementations
Après une suppression réversible, le service conserve les données et les métadonnées nécessaires pendant toute la période de rétention définie pour la récupération. Du point de vue de la réglementation et de la confidentialité, une demande de suppression des données personnelles doit être interprétée comme une demande de suppression définitive d’un espace de travail et non de suppression réversible.
Lorsque la période de rétention expire ou si vous supprimez définitivement un espace de travail, le service supprime activement les données et les métadonnées. Vous pouvez choisir de supprimer définitivement un espace de travail au moment de la suppression.
Pour plus d’informations, consultez Exporter ou supprimer des données d’espace de travail.