Миграция с SQLServer в службах машинного обучения баз данных на автономный RServer
В настоящее время я провожу обучение настройке и запускаю модели машинного обучения из RServices SQLServer (2016) (очереди задач с использованием Service Broker, SSIS для импорта данных и несколько хранимых процедур для подготовки данных и фактического запуска моделей) . База данных хоста часто используется для других процессов, и в связи с огромными требованиями к оперативной памяти / процессору для машинного обучения я рассматриваю возможность установки дополнительного экземпляра SQLServer Standalone RServer или SQL2017 для Rservices.
Я, однако, незнаком с автономным сервером, и из того, что я прочитал в документации, он в основном используется (поправьте меня, если я ошибаюсь), чтобы депортировать вычисления "ближайшие к данным" .
Так есть ли смысл использовать автономный сервер в этой конфигурации? Или я должен иметь экземпляр SQL2017 на моем новом сервере и придерживаться базы данных RServices? (Или оба? Почему?)
В первом случае я не нахожу в документации никаких примеров хранимых процедур, передающих данные / вызывающих вычисления R с отдельного сервера. (Я предполагаю изменение контекста в sp_executeExternalScript?)
Надеемся получить некоторые советы и объяснения обоих элементов, чтобы наилучшим образом использовать наиболее эффективную настройку.