Azure 가상 머신에 Python과 R을 지원하는 SQL Server Machine Learning Services 설치
적용 대상: 
SQL Server 2017(14.x) 이상
Azure 가상 머신에 Python과 R을 지원하는 SQL Server Machine Learning Services를 설치하는 방법을 알아봅니다. 이렇게 하면 Machine Learning Services에 대한 설치 및 구성 태스크가 제거됩니다.
다음 단계를 수행합니다.
- Azure에서 SQL Server 가상 머신 프로비저닝
- 방화벽 차단 해제
- 원격 클라이언트에 대해 ODBC 콜백을 사사용하도록 설정
- 네트워크 프로토콜 추가
Azure에서 SQL Server 가상 머신 프로비저닝
단계별 지침은 Azure Portal에서 Windows SQL Server가상 머신을 프로비닝하는 방법을 참조하세요.
SQL Server 설정 구성 단계에서는 인스턴스에 Machine Learning Services를 추가합니다.
방화벽 차단 해제
기본적으로 Azure 가상 머신 방화벽에는 로컬 사용자 계정에 대한 네트워크 액세스를 차단하는 규칙이 포함되어 있습니다.
원격 데이터 과학 클라이언트에서 SQL Server 인스턴스에 액세스할 수 있도록 하려면 이 규칙을 사용하지 않도록 설정해야 합니다. 그렇지 않으면 가상 머신의 작업 영역을 사용하는 컴퓨팅 컨텍스트에서 기계 학습 코드를 실행할 수 없습니다.
원격 데이터 과학 클라이언트에서 액세스를 사용하도록 설정하려면:
가상 머신에서 고급 보안이 포함된 Windows 방화벽을 엽니다.
아웃바운드 규칙을 선택합니다.
다음 항목을 사용하지 않도록 설정:
Block network access for R local user accounts in SQL Server instance MSSQLSERVER
원격 클라이언트에 대해 ODBC 콜백을 사사용하도록 설정
서버를 호출하는 클라이언트가 기계 학습 솔루션의 일부로 ODBC 쿼리를 실행해야 할 것으로 예상되는 경우 실행 패드가 원격 클라이언트를 대신하여 ODBC 호출을 수행할 수 있는지 확인해야 합니다.
이렇게 하려면 실행 패드에서 사용하는 SQL 작업자 계정이 인스턴스에 로그인하도록 허용해야 합니다. 자세한 내용은 데이터베이스 사용자로 SQLRUserGroup 추가를 참조하세요.
네트워크 프로토콜 추가
명명된 파이프 사용
R Services(데이터베이스 내)는 클라이언트와 서버 컴퓨터 간의 연결 및 일부 인터넷 연결을 위해 명명된 파이프 프로토콜을 사용합니다. 명명된 파이프를 사용하지 않는 경우 Azure 가상 머신 및 서버에 연결된 데이터 과학 클라이언트에서 둘 다 명명된 파이프를 설치하고 사용하도록 설정해야 합니다.
TCP/IP 사용
루프백 연결에는 TCP/IP가 필요합니다. "DBNETLIB; SQL Server가 없거나 액세스가 거부되었습니다" 오류가 발생하면 인스턴스를 지원하는 가상 머신에서 TCP/IP를 사용하도록 설정합니다.