Autonomous Database용 Python Data Studio API 작업

Python Data Studio API 패키지는 OML 노트북과 독립형 애플리케이션 모두에서 작동합니다.

Oracle Autonomous Database에서 호스팅되는 REST API 엔드포인트를 확인할 수 있습니다. 해당 엔드포인트를 사용하면 머신 러닝 모델을 메타데이터와 함께 저장하고 모델에 대한 점수부여 엔드포인트를 생성할 수 있습니다.

Python Data Studio API 설치

PyPI에서 기본 패키지를 설치합니다.

pip install oracle-data-studio

기본 설치에는 ADP(Autonomous Database), Essbase(essbase) 및 데이터 변환(datatransforms) 클라이언트가 포함됩니다. 선택적인 특징은 extras로 설치됩니다:

pip install "oracle-data-studio[mcp]"               # MCP server
pip install "oracle-data-studio[agents]"            # A2A agent runtime
pip install "oracle-data-studio[agents,openai]"     # agents + OpenAI model adapter
pip install "oracle-data-studio[agents,anthropic]"  # agents + Anthropic model adapter
pip install "oracle-data-studio[oracle]"            # Oracle-DB-backed durable agent store
pip install "oracle-data-studio[redis]"             # Redis-backed durable agent store

자율운영 데이터베이스에 접속

사용자 이름과 비밀번호를 통해 Autonomous Database에 연결하려면 다음 명령을 실행합니다.
import adp 
adp_instance = adp.login('<url>', '<username>', '<password>')
다음은 매개변수 및 해당 설명입니다.

url: Database Actions 호스트를 지정합니다. https://abcdefg.oraclecloudapps.com을 예로 들 수 없습니다.

username: 스키마 이름을 지정합니다.

password: 스키마에 대한 비밀번호를 지정합니다.

OML 노트북 내부 연결

다음 명령을 입력하여 OML 노트북 내에 로그인합니다.
import adp
adp_instance = adp.connect()

로그인 메소드의 반환 값은 모든 ADP(자율운영 데이터 플랫폼) 함수를 포함하는 클래스의 인스턴스입니다.

Adp 클래스 인스턴스는 다음 내부 클래스로 구성됩니다.
  • 수집
  • 애널리틱스
  • Insight
  • 기타
  • 데이터 공유

다음 장에서 다음 기능을 참조하십시오.

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