Contexte Métier
Un data scientist lance un entraînement de modèle de machine learning (`forestTrain`) sur des millions de logs de capteurs IoT. Le processus prendra plusieurs heures. Un administrateur de la plateforme Viya, depuis sa propre session, doit s'assurer que ce job critique est bien passé en mode batch pour ne pas être interrompu si la session du data scientist venait à expirer.
À propos du Set : session
Gestion de l'état de la session CAS.
Découvrir toutes les actions de session Préparation des Données
Création d'une table volumineuse simulant des données de capteurs IoT pour un modèle de maintenance prédictive.
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| 1 | DATA casuser.logs_capteurs_iot; |
| 2 | call streaminit(456); |
| 3 | DO id_capteur = 1 to 100; |
| 4 | DO i = 1 to 20000; |
| 5 | timestamp = datetime(); |
| 6 | temperature = 70 + (id_capteur*0.1) + rand('normal', 0, 2); |
| 7 | vibration = 0.5 + (id_capteur*0.01) + rand('normal', 0, 0.1); |
| 8 | panne_imminente = (temperature > 85 and vibration > 1.5); |
| 9 | OUTPUT; |
| 10 | END; |
| 11 | END; |
| 12 | RUN; |
Étapes de réalisation
1
Session 1 (Data Scientist) : Lancement asynchrone de l'entraînement du modèle `forestTrain`.
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| 1 | cas session_ds; |
| 2 | PROC CAS SESSION=session_ds; |
| 3 | ACTION decisionTree.forestTrain / |
| 4 | TABLE={name='logs_capteurs_iot'}, |
| 5 | target='panne_imminente', |
| 6 | inputs={{name='temperature'}, {name='vibration'}}, |
| 7 | savestate={name='modele_foret', replace=true}, |
| 8 | async='job_training_long'; |
| 9 | RUN; |
| 10 | QUIT; |
2
Session 2 (Administrateur) : L'administrateur récupère l'UUID du job (par un moyen externe, ici simulé) et utilise `batchresults` depuis sa propre session pour détacher le job de la session du data scientist.
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| 1 | cas session_admin; |
| 2 | PROC CAS SESSION=session_admin; |
| 3 | /* En pratique, l'UUID serait communiqué à l'admin. Ici on le récupère directement pour le test. */ |
| 4 | string jobId; |
| 5 | jobId = session_ds.job_training_long.jobId; |
| 6 | ACTION SESSION.batchresults / uuid=jobId; |
| 7 | RUN; |
| 8 | QUIT; |
3
Session 1 (Data Scientist) : Le data scientist vérifie sa file d'actions en cours. Le job de training ne doit plus y figurer.
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| 1 | PROC CAS SESSION=session_ds; |
| 2 | ACTION SESSION.listactionq; |
| 3 | RUN; |
| 4 | QUIT; |
Résultat Attendu
L'action `batchresults` lancée par l'administrateur réussit. L'action `listactionq` exécutée ensuite par le data scientist retourne une liste vide ou ne contenant plus le `job_training_long`. Cela confirme que le job a été transféré avec succès en mode batch et n'est plus lié à la session d'origine, assurant sa continuité.