Azure机器学习管道中的错误操作

我有一个定期运行的已发布和计划的管道。有时，管道可能会失败（例如，如果数据存储因维护而脱机）。如果管道因任何原因失败，是否有方法指定计划管道以执行特定操作？操作可能是向我发送电子邮件，几小时后再次尝试运行，或调用webhook。现在，我必须定期手动检查生产线的状态，这显然是次优的。当然，我可以指示管道中的每个脚本在由于任何原因失败时执行某些操作，但是在管道计划（或管道本身）中全局指定它会更干净、更容易

可能的次优解决方案可以是：

• 设置Azure逻辑应用程序以调用管道
• 设置cron作业或Azure计划程序
• 按照触发管道、监视输出并在遇到错误时执行相关操作的计划设置第二个Azure机器学习管道

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以上所有的解决方案都很复杂，而且不是很干净-肯定存在一个简单、干净的解决方案来解决这个问题吗？

这个解决方案从您的管道日志中读取，让您在Logic App功能范围内做些事情，当计划管道失败时，我用它向团队发送电子邮件

步骤：

创建事件命名空间和事件中心

创建服务总线命名空间和服务总线队列

使用EventHub作为输入和服务创建流分析作业 作为输出的总线队列

创建逻辑应用程序，并触发服务中的任何事件 然后，添加Outlook 360发送电子邮件（v2）步骤

在ML服务中创建一个事件订阅，该服务发送过滤的 将事件发送到事件中心

启动流分析作业

创建事件订阅时的两个基本步骤：

• 订阅“运行状态已更改”事件，以便在管道失败时获取日志
• 使用“高级过滤器”部分指定要监视的管道（将“处理UAT”更改为特定的ml实验），如下所示：

它看起来有很多设置，但是它非常简单和快速，最后看起来像这样：

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可以使用逻辑应用程序-有关详细指南，请参阅