因此，我正在创建用于添加数据的流，因此可以将一些汇总列上载到Azure Sql数据库，然后再上载到表格模型中。现在，我将描述流程，以便有人可以说出它的优缺点。
用户将CSV文件导入到我的Web服务（在ASP.NET CORE 2.1中）到Azure Sql数据库中，以进行导入我正在使用.NET Core中的Sql Bulk Library。 Web服务和数据库将天蓝色地位于服务器上。 某些数据导入大约需要20分钟。
数据导入完成后，我将调用Azure机器学习Web服务，该服务将计算帮助列，以便以后使用MDX查询可以更轻松，更高效地从表格模型中检索数据。例如，这些帮助列将告诉用户上个月是否活跃。
R脚本完成计算后，将使用新列更新Azure Sql数据库表。
当数据库中的列更新时，我告诉Azure分析服务刷新数据库（由于它不支持ADOM.NET，因此不在.net核心版本中），所以我创建了另一个Web服务（.NET 4.7），因此我可以从Web服务自动刷新它。
因此，最终，新数据出现在表格模型中，这样我就可以使用带有ADOM.NET库的MDX查询获取数据信息。
请告诉我该流程是否有更好的解决方案。
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Azure SQL Database支持在内存R中执行功能工程，训练模型和推理。它目前处于预览状态，但即将在Google Analytics（分析）上发布：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-database/sql-database-machine-learning-services-overview
还在// BUILD，Microsoft宣布了Azure SQL DB的无服务器性能配置文件，非常适合像这样的低频工作。
希望可以大大简化您的工作流程。