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Recupere dados do espaço de trabalho enquanto é excluído suavemente

O recurso de exclusão suave para o espaço de trabalho do Azure Machine Learning fornece um recurso de proteção de dados que permite tentar recuperar dados do espaço de trabalho após a exclusão acidental. A exclusão suave introduz uma abordagem de duas etapas na exclusão de um espaço de trabalho. Quando apagas um espaço de trabalho, primeiro fazes uma eliminação suave. Enquanto estiver no estado de exclusão suave, você pode optar por recuperar ou excluir permanentemente um espaço de trabalho e seus dados durante um período de retenção de dados.

Observação

A eliminação suave e a recuperação não são suportadas quando um espaço de trabalho utiliza apenas identidade gerida atribuída pelo utilizador.

Como funciona a exclusão suave do espaço de trabalho

Quando apaga suavemente um espaço de trabalho, o serviço apaga suavemente os dados e metadados armazenados do lado do serviço, mas elimina completamente algumas configurações. A tabela seguinte fornece uma visão geral de quais configurações e objetos são eliminados de forma suave, e quais configurações e objetos são eliminados de forma completa.

Dados / configuração Suprimido suavemente Hard excluído
Histórico de Execução
Modelos
Dados
Ambientes
Componentes
Notebooks
Tubulações
Pipelines de estruturador
Trabalhos de AutoML
Projetos de rotulagem de dados
Arquivos de dados
Trabalhos em fila ou em execução
Atribuições de funções ✓*
Cache interno
Instância de computação
Clusters de computação
Parâmetros de avaliação de inferência
Espaços de trabalho Databricks vinculados ✓*

* A Microsoft tenta recriar ou reanexar um espaço de trabalho quando este é recuperado. A recuperação não é garantida, e o serviço envida o melhor esforço possível.

Após a exclusão suave, o serviço mantém os dados e metadados necessários durante o período de retenção de recuperação. Quando o período de retenção termina, ou se eliminar permanentemente um espaço de trabalho, o serviço apaga ativamente dados e metadados.

Período de retenção da eliminação recuperável

Os espaços de trabalho eliminados têm um período de retenção padrão de 14 dias. O período de retenção mostra quanto tempo os dados do espaço de trabalho permanecem disponíveis após a eliminação. O período de retenção começa assim que eliminas um espaço de trabalho.

Durante o período de retenção, pode recuperar ou eliminar permanentemente os espaços de trabalho excluídos temporariamente. Quaisquer outras operações no espaço de trabalho, como enviar um trabalho de treinamento, falham.

Importante

Não podes reutilizar o nome de um espaço de trabalho que eliminaste manualmente até passar o período de retenção ou até apagares permanentemente o espaço de trabalho. Quando o período de retenção termina, um espaço de trabalho com eliminação suave é automaticamente eliminado permanentemente.

Eliminar uma área de trabalho

O comportamento de eliminação predefinido ao eliminar uma área de trabalho é a eliminação recuperável. Opcionalmente, pode ultrapassar o comportamento de eliminação suave eliminando permanentemente o seu espaço de trabalho. Eliminar permanentemente um espaço de trabalho elimina imediatamente os dados do espaço de trabalho. Utilize esta opção para cumprir os requisitos de conformidade relacionados ou sempre que precisar que um nome de área de trabalho seja reutilizado imediatamente após a eliminação. Substituir o comportamento padrão pode ser útil em cenários de desenvolvimento/teste em que você deseja criar e excluir posteriormente um espaço de trabalho.

Ao eliminar um espaço de trabalho do portal Azure, selecione Eliminar permanentemente o espaço de trabalho. Podes eliminar permanentemente apenas um espaço de trabalho de cada vez, e não usando uma operação em lote.

Captura de tela do formulário de espaço de trabalho de exclusão no portal.

Gorjeta

O SDK v1 e a CLI não fornecem funcionalidade para substituir o comportamento padrão de exclusão suave. Para substituir o comportamento padrão do SDK ou da CLI, use as versões v2. Para obter mais informações, consulte o artigo CLI & SDK v2 ou a versão v2 deste artigo.

Importante

Este artigo fornece informações sobre como usar o SDK do Azure Machine Learning v1. O SDK v1 foi preterido a partir de 31 de março de 2025. O apoio terminará em 30 de junho de 2026. Você pode instalar e usar o SDK v1 até essa data. Seus fluxos de trabalho existentes usando o SDK v1 continuarão a operar após a data de fim do suporte. No entanto, eles podem estar expostos a riscos de segurança ou alterações disruptivas no caso de alterações arquitetônicas no produto.

Recomendamos a transição para o SDK v2 antes de 30 de junho de 2026. Para obter mais informações sobre o SDK v2, consulte O que é a CLI do Azure Machine Learning e o SDK do Python v2? e a referência do SDK v2.

Importante

Alguns dos comandos da CLI do Azure neste artigo usam a extensão azure-cli-ml, ou v1, para o Azure Machine Learning. O suporte para CLI v1 terminou em 30 de setembro de 2025. A Microsoft deixará de fornecer suporte técnico ou atualizações para este serviço. Seus fluxos de trabalho existentes usando a CLI v1 continuarão a operar após a data de fim do suporte. No entanto, eles podem estar expostos a riscos de segurança ou alterações disruptivas no caso de alterações arquitetônicas no produto.

Recomendamos que você faça a transição para a mlextensão , ou v2, o mais rápido possível. Para obter mais informações sobre a extensão v2, consulte Extensão CLI do Azure Machine Learning e Python SDK v2.

Se estiveres a usar o Azure Machine Learning SDK ou CLI, define o permanently_delete flag.

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)

Uma vez eliminado permanentemente, não consegue recuperar os dados do espaço de trabalho. A eliminação permanente dos dados do espaço de trabalho também ocorre quando o período de retenção de eliminação suave termina.

Gerir áreas de trabalho eliminadas de forma recuperável

Pode gerir espaços de trabalho eliminados de forma suave no recurso Azure Machine Learning através do portal Azure. Para listar espaços de trabalho excluídos por software, use as seguintes etapas:

  1. No portal do Azure, selecione Mais serviços. Na categoria AI + machine learning, selecione Azure Machine Learning.

  2. No topo da página, selecione Recentemente eliminado para ver os espaços de trabalho que eliminou suavemente e que ainda estão dentro do período de retenção.

    Captura de tela destacando o link excluído recentemente.

  3. Na visualização de espaços de trabalho excluídos recentemente, você pode recuperar ou excluir permanentemente um espaço de trabalho.

    Captura de ecrã da vista de espaços de trabalho eliminados recentemente.

Recuperar um espaço de trabalho excluído suavemente

Quando você seleciona Recuperar em um espaço de trabalho excluído por software, ele inicia uma operação para restaurar o estado do espaço de trabalho. O serviço tenta recriar ou reanexar um subconjunto de recursos, incluindo atribuições de função RBAC do Azure. Tem de recriar recursos apagados de forma rígida, incluindo clusters de computação.

O Azure Machine Learning recupera as atribuições de funções RBAC do Azure para a identidade do workspace, mas não recupera as atribuições de funções que adicionaste no workspace. Pode levar até 15 minutos para que as atribuições de função se propaguem após a recuperação do espaço de trabalho.

A recuperação de um espaço de trabalho nem sempre é possível. O Azure Machine Learning armazena metadados do espaço de trabalho em outros recursos do Azure associados ao espaço de trabalho. Caso estes recursos dependentes do Azure sejam eliminados, isso pode impedir que o espaço de trabalho seja recuperado ou restaurado corretamente. Primeiro, deve recuperar as dependências do workspace do Azure Machine Learning, antes de recuperar um workspace eliminado. A tabela seguinte descreve as opções de recuperação para cada dependência da área de trabalho do Azure Machine Learning.

Dependência Abordagem à recuperação
Azure Key Vault Recuperar uma instância excluída do Azure Key Vault
Armazenamento do Azure Recuperar uma conta de armazenamento do Azure eliminada.
Azure Container Registry O Registro de Contêiner do Azure não é um requisito rígido para a recuperação do espaço de trabalho. O Azure Machine Learning pode regenerar imagens para ambientes personalizados.
Azure Application Insights Primeiro, recupere a área de trabalho da análise de registos. Em seguida, recrie um aplicativo com o nome original.

Implicações de faturação

Quando eliminas um espaço de trabalho, só podes 'apagá-lo permanentemente' ou 'recuperar'. Todas as outras operações falham. Apesar de o espaço de trabalho existir, não podes realizar operações de cálculo, por isso não ocorre qualquer uso. Quando eliminas suavemente um espaço de trabalho, o serviço elimina diretamente quaisquer recursos que gerem custo, incluindo clusters de computação.

Importante

Os espaços de trabalho que usam chaves gerenciadas pelo cliente para criptografia armazenam dados de serviço adicionais em sua assinatura em um grupo de recursos gerenciados. Quando se elimina de forma suave um espaço de trabalho, o grupo de recursos geridos e os recursos que contém não são eliminados e continuam a gerar custos até que o elimina definitivamente.

Privacidade de dados e considerações regulatórias

Após a exclusão suave, o serviço mantém os dados e metadados necessários durante o período de retenção de recuperação. Do ponto de vista regulamentar e da privacidade, um pedido de eliminação de dados pessoais deve ser interpretado como um pedido de eliminação permanente de um espaço de trabalho e não como uma eliminação suave.

Quando o período de retenção termina, ou se eliminar permanentemente um espaço de trabalho, o serviço apaga ativamente dados e metadados. Pode optar por eliminar permanentemente um espaço de trabalho no momento da eliminação.

Para mais informações, consulte Exportar ou eliminar dados do espaço de trabalho.