予測の出力結果オプション¶

予測 > ジョブ定義タブまたはバッチ予測APIを使用して、予測先を設定できます。 このトピックでは、UIとAPIの両方の出力オプションについて説明します。

カスタムCSV形式を使用する場合は、CSVを処理するすべての出力オプションはその形式に従います。 出力に表示される列は、出力形式に関するセクションに記載されます。

ローカルファイルストリーミング¶

ジョブが出力オプションとしてローカルファイルストリーミングで設定されている場合、ジョブがRUNNING状態になるとすぐにスコアリングされたデータのダウンロードを開始できます。 以下のジョブデータJSONの例では、ローカルファイルストリーミングリクエストを作成するために必要なURLは、linksオブジェクトのdownloadキーで使用できます。

{
  "elapsedTimeSec": 97,
  "failedRows": 0,
  "jobIntakeSize": 1150602342,
  "jobOutputSize": 107791140,
  "jobSpec": {
    "deploymentId": "5dc1a6a9865d6c004dd881ef",
    "maxExplanations": 0,
    "numConcurrent": 4,
    "passthroughColumns": null,
    "passthroughColumnsSet": null,
    "predictionWarningEnabled": null,
    "thresholdHigh": null,
    "thresholdLow": null
  },
  "links": {
    "download": "https://app.datarobot.com/api/v2/batchPredictions/5dc45e583c36a100e45276da/download/",
    "self": "https://app.datarobot.com/api/v2/batchPredictions/5dc45e583c36a100e45276da/"
  },
  "logs": [
    "Job created by user@example.org from 203.0.113.42 at 2019-11-07 18:11:36.870000",
    "Job started processing at 2019-11-07 18:11:49.781000",
    "Job done processing at 2019-11-07 18:13:14.533000"
  ],
  "percentageCompleted": 0.0,
  "scoredRows": 3000000,
  "status": "COMPLETED",
  "statusDetails": "Job done processing at 2019-11-07 18:13:14.533000"
} 

DataRobotでのデータの取り込みおよびスコアリングよりもダウンロード処理の方が早い場合、DataRobotがスコアリングされたデータを到着するとすぐに（チャンクで）ストリーミングするため、ダウンロード速度が遅く感じられることがあります。

完全な例については、このユースケースを参照してください。

HTTP write¶

通常のURLでバッチ予測をポイントすると、DataRobotがデータをストリーミングしてスコアリングを行います。

URLには、オプションで次のようなユーザー名とパスワードを含めることができます。https://username:password@example.com/datasets/scoring.csv

httpアダプターは、S3、Azure、またはGCPから事前署名済みURLへのデータの書き込みに使用できます。

JDBC write¶

DataRobotは予測結果のJDBCデータソースへの書き戻しをサポートしています。 そのため、バッチ予測APIは、安全に保存された資格情報を使用して外部データソースと統合されます。

以下の表に記載されているように、予測 > ジョブ定義タブまたはバッチ予測API（outputSettings）を使用してデータの宛先の詳細を提供します。

ステートメントタイプ¶

書き込み戦略オプションを扱う場合、状況に応じて、次のステートメントタイプを使用してデータを書き込むことができます。

許可対象の送信元IPアドレス¶

DataRobotから開始される接続は、以下のIPアドレスのいずれかから行われます。

Amazon S3 write¶

DataRobotはスコアリングされたデータを、パブリックとプライベートバケットの両方に保存できます。 S3に書き込むためには、アクセスキー（IDおよびキー）とオプションのセッショントークンで構成される資格情報をDataRobotで設定する必要があります。

AWS資格情報は暗号化され、スコアリング時にAWSとの通信用にクライアントをセットアップするときにのみ解読されます。

Azure Blob Storage write¶

Azure Blob Storageは、大きなファイルをスコアリングするためのオプションです。 データセットをAzure Blob Storageに保存するには、Azure Connection文字列で構成される資格情報をDataRobotで設定する必要があります。

Azureの資格情報は暗号化されており、スコアリング時にAzureとの通信において、クライアントを設定する際にのみ解読されます。

Google Cloud Storage write¶

DataRobotは、Google Cloud Storageアダプターもサポートしています。 データセットをGoogle Cloud Storageに保存するには、JSON形式のアカウントキーで構成される資格情報をDataRobotで設定する必要があります。

GCP資格情報は暗号化されており、スコアリング時にGCPとの通信において、クライアントを設定する際にのみ解読されます。

BigQuery write¶

スコアリングにBigQueryを使用するには、次の表で説明するように、予測 > ジョブ定義タブまたはバッチ予測API（outputSettings）を使用してデータの宛先の詳細を指定します。

完全なAPI例については、例セクションを参照してください。

Snowflake write¶

スコアリングにSnowflakeを使用するには、次の表で説明するように、予測 > ジョブ定義タブまたはバッチ予測API（outputSettings）を使用してデータの宛先の詳細を指定します。

完全なAPI例については、例セクションを参照してください。

Azure Synapse write¶

Synapseをスコアリングに使用するには、次の表で説明するように、予測 > ジョブ定義タブまたはバッチ予測API（outputSettings）を使用してデータの宛先の詳細を指定します。

完全なAPI例については、例セクションを参照してください。