Полное руководство по Azure Data Factory для интеграции данных

Что такое Azure Data Factory и почему это важно

Azure Data Factory (ADF) - это полностью управляемый облачный сервис интеграции данных от Microsoft, который позволяет создавать, планировать и организовывать конвейеры данных в масштабе. Он подключается к более чем 90 встроенным, не требующим обслуживания разъемам, охватывающим локальные базы данных, приложения SaaS и другие облачные платформы, чтобы вы могли перемещать и преобразовывать данные без написания кода. ADF поддерживает как ETL (извлекать, трансформировать, загружать), так и ELT (извлекать, загружать, трансформировать) шаблоны, что делает его универсальным основой для аналитики, машинного обучения и инициатив по миграции данных.

Современные организации собирают данные из десятков источников: транзакционных баз данных, CRM-систем, потоков IoT, каналов социальных сетей и внешних API. Сбор этих данных для анализа или оперативного использования является серьезной проблемой. ADF решает эту проблему, предоставляя визуальный интерфейс для проектирования рабочих процессов, механизм выполнения без сервера, который автоматически масштабируется, и глубокую интеграцию с экосистемой Azure (Synapse, Power BI, Azure Machine Learning, Data Lake Storage). Он также поддерживает гибридные и многооблачные сценарии, что позволяет подключать локальные системы с сервисами Azure или даже перемещать данные между AWS S3 и Google Cloud Storage.

Сервис предназначен для инженеров по данным, разработчиков ETL и специалистов по аналитике, которым нужен надежный инструмент корпоративного уровня для автоматизации перемещения и преобразования данных. Благодаря его цене с оплатой по мере использования вы избежите затрат и сложности управления собственной инфраструктурой. В следующих разделах мы рассмотрим компоненты, которые делают ADF тик, как их эффективно использовать и лучшие практики, которые отделяют хорошо построенный трубопровод от хрупкого.

Основные компоненты Azure Data Factory

Для разработки эффективных решений по интеграции данных необходимо понимать строительные блоки, которые предоставляет ADF. Каждый компонент играет определенную роль, и вместе они создают гибкую, повторяемую структуру для рабочих процессов данных.

трубопровод

Трубопровод — это логическая единица работы, которая содержит одно или несколько действий. Он определяет последовательность задач, необходимых для проглатывания, преобразования и загрузки данных. Трубопроводы могут быть запланированы, спровоцированы событиями или запущены по требованию. Они являются основным механизмом для организации потоков данных, и вы можете объединить несколько трубопроводов вместе, используя Выполнить трубопровод деятельность для создания сложных, модульных рабочих процессов.

Деятельность

Действия - это отдельные шаги внутри конвейера. Общие типы активности включают Copy Data (для перемещения данных между магазинами), Data Flow (для преобразований без кода), Stored Procedure (для запуска логики SQL), Web (для вызова REST API) и Databricks (для запуска заданий Spark). Каждая деятельность может иметь наборы данных ввода и вывода, что позволяет последовательно или параллельно их цепочке.

Набор данных

Наборы данных называются ссылками, которые указывают на данные, которые вы хотите использовать в своей деятельности. Они не содержат сами данные; вместо этого они описывают структуру (схему, формат, местоположение) и связь. Например, набор данных может указывать на конкретный файл Parquet в хранилище Azure Data Lake или таблицу в базе данных SQL. Эта абстракция позволяет повторно использовать один и тот же набор данных во многих трубопроводах и действиях.

Связанный сервис

Связанные службы содержат данные о соединении - адреса серверов, учетные данные аутентификации и настройки безопасности - необходимые для доступа к внешним хранилищам данных. Связанный сервис - это, по сути, строка соединения на стероидах. Вы можете ссылаться на Azure SQL Database, локальные Oracle, Amazon Redshift, Salesforce и многие другие. Разделяя определения наборов данных с информацией о соединении, вы можете обновлять учетные данные в одном месте, не касаясь каждого трубопровода.

Интеграция Runtime

Среда выполнения интеграции (IR) обеспечивает вычислительную среду, в которой выполняются действия. ADF предлагает три типа IR: Azure (полностью без сервера, для операций «облако-облако», Саморазмещение (установлено в вашей сети, для доступа к локальным или частным данным) и Azure-SSIS (посвящен запуску пакетов служб интеграции SQL Server). Выбор правильного IR имеет решающее значение для производительности, безопасности и стоимости, как мы обсудим в следующем разделе.

триггер

Триггеры определяют, когда проходит трубопровод. Вы можете использовать триггеры расписания (например, ежедневно в 2 часа ночи), триггеры окна с нажатием на кнопку (для фиксированных, неперекрывающихся интервалов, таких как почасовой или ежедневный) и триггеры на основе событий (реактивные к событиям, таким как новый файл, поступающий в хранилище Blob). Триггеры могут передавать параметры времени выполнения в трубопроводы, обеспечивая динамическое, контекстно-ориентированное выполнение.

Понимание типов интеграции Runtime

Время выполнения интеграции - это двигатель, который управляет вашими трубопроводами. Выбор правильного типа - это основополагающее решение, которое влияет на связь, безопасность и стоимость.

Azure Integration Runtime (Azure IR)

Azure IR является выбором по умолчанию для большинства сценариев облачного происхождения. Он работает в управляемой, безсерверной среде, которая автоматически масштабируется на основе рабочей нагрузки. Вам не нужно предоставлять виртуальные машины или обрабатывать обновления программного обеспечения. Azure IR идеально подходит для копирования данных между хранилищами облачных данных (например, Azure Blob to Azure SQL) и для выполнения потоков данных картирования. Он поддерживает самую высокую параллель между всеми типами ИК и может быть настроен с различными типами вычислений (общее назначение, оптимизированная память) и подсчет ядер для удовлетворения ваших потребностей в производительности.

Для действий по копированию вы можете контролировать параллелизм, устанавливая Единицы интеграции данных (DIU) . DIU представляет вычислительную мощность, выделенную для операции по копированию. По умолчанию ADF использует автомасштабирование, но вы можете вручную установить количество DIU для оптимизации пропускной способности по сравнению с стоимостью. Azure IR также предлагает Время жить (TTL) для потоков данных, что сохраняет теплый кластер живым после окончания работы, уменьшая задержку запуска для последующих запусков.

Самостоятельная интеграция Runtime

Когда ваши источники данных живут за брандмауэром — в корпоративных центрах обработки данных, виртуальных частных сетях или локальных базах данных — вам нужен ИК с автономным размещением. Это время выполнения устанавливается как легкое приложение на машине Windows (или VM) внутри вашей сети. Он может быть развернут в кластере высокой доступности для надежности и поддерживает как движение данных, так и выполнение потока данных.

Самонастраиваемый ИК действует как мост между ADF и вашими личными данными. Он шифрует весь трафик и использует только исходящую связь, поэтому вам не нужно открывать входящие порты. Общие случаи использования включают копирование данных с локального SQL Server на Azure, интеграцию систем точек продаж с облачной аналитикой и перемещение файлов между внутренними файлами и Azure Data Lake. компромисс заключается в том, что вы должны управлять обновлениями программного обеспечения, контролировать использование ресурсов и обеспечивать постоянную работу хост-машины.

Azure-SSIS интеграция Runtime

Если у вас есть существующие пакеты SQL Server Integration Services (SSIS), Azure-SSIS IR позволяет вам поднимать и перемещать их в Azure с минимальными изменениями. Это время выполнения - полностью управляемый кластер виртуальных машин Azure, которые запускают движок SSIS. Вы можете развернуть свои файлы .ispac напрямую, и они будут выполняться в кластере так же, как они будут выполняться на локальном сервере.

Azure-SSIS IR поддерживает все стандартные разъемы SSIS и может интегрироваться с Azure SQL Managed Instance, Azure SQL Database и локальными источниками через самонастраиваемую IR. Microsoft предлагает до 88% экономии средств с Azure Hybrid Benefit, если у вас есть существующие лицензии SQL Server. Это единственный полностью совместимый сервис SSIS в облаке, что делает его естественным путем миграции для организаций с большими инвестициями в SSIS.

Картографирование потоков данных: безкодовые преобразования

Картирование потоков данных позволяет визуально проектировать сложные преобразования данных, не записывая ни одной строки кода. Они работают на кластерах Apache Spark, управляемых ADF, поэтому вы получаете распределенную обработку в масштабе. Потоки данных создаются на интерактивном холсте, где вы добавляете этапы преобразования, результаты предварительного просмотра в реальном времени и отладку логики перед развертыванием.

Опыт визуального дизайна

Дизайнер потока данных включает холст (где вы перетаскиваете и подключаете преобразования), панель конфигурации (для настройки свойств, таких как отображения колонок и выражения), и панель предварительного просмотра данных в реальном времени. Вы можете проверить вывод после каждого шага, что позволяет легко обнаружить ошибки на ранней стадии. Опыт похож на построение блок-схемы: вы начинаете с источника, применяете серию преобразований и приземляете результат в раковину.

Категории трансформации

ADF организует преобразования в группы, которые помогут вам быстро найти правильный инструмент:

Каждое преобразование включает в себя оптимизированный конструктор выражений, поддерживающий строку, дату, математику и условную логику.Вы можете использовать встроенные функции или писать собственные выражения с помощью языка выражения потока данных ADF.

Производительность и масштабируемость

За кулисами картографирование потоков данных компилирует вашу визуальную логику в оптимизированные задания Spark. ADF обрабатывает разделение, параллелизм и распределение ресурсов. Вы можете контролировать производительность, выбирая тип вычислений (общее назначение или оптимизированную память) и количество ядер для кластера. ADF в настоящее время использует Spark 3.3, который приносит улучшения производительности и доступ к последним функциям Spark. Для больших наборов данных стратегии разделения (например, круглый ромб, хэш, диапазон) могут значительно ускорить преобразования. Официальное руководство по производительности предоставляет подробные рекомендации по настройке.

Создание трубопровода данных в Azure Data Factory

Создание сквозного конвейера данных включает в себя шесть ключевых шагов. Каждый шаг основывается на предыдущем, превращая логику интеграции данных в повторяемый, автоматизированный процесс.

Шаг 1: Определите связанные услуги

Во-первых, создайте связанные службы для каждого хранилища данных, к которому будет прикасаться ваш конвейер. Например, связанный сервис для Azure Blob Storage может использовать аутентификацию ключа учетной записи, в то время как связанный сервис для локального SQL Server будет использовать аутентификацию SQL и указывать на ИК с самонаведением. Используйте управляемые идентификаторы или хранилище ключей Azure для безопасного хранения учетных данных вместо их жесткого кодирования.

Шаг 2: Создание наборов данных

Далее, определите наборы данных, которые представляют конкретные структуры данных, с которыми вы будете работать. Набор данных ссылается на связанную службу и добавляет такие детали, как пути файлов, имена таблиц и параметры формата (CSV, Parquet, JSON). Например, вы можете создать набор данных для файла CSV в хранилище Blob и еще один для таблицы в Azure SQL.

Шаг 3: Проектирование трубопровода

Используйте холст трубопровода для добавления действий. Перетащите Копируйте данные , установите его источник и поглотите созданные вами наборы данных и настройте любые отображения столбцов или настройки постановки. Для преобразований добавьте Поток данных активность, которая ссылается на предварительно построенный поток данных отображения. Цепные действия с использованием условий успеха / неудачи, циклов и ветвей для создания сложных оркестровок.

Шаг 4: Настройка триггеров

Выберите, как запустить свой трубопровод. Триггер расписания может запускать его каждое утро в 6 утра. Триггер с падающим окном может обрабатывать почасовые партии. Триггер события может загореться, как только новый файл приземлится в определенной папке. Триггеры могут передавать параметры (например, время запуска окна) к трубопроводу, делая их динамичными.

Шаг 5: Тестирование и отладка

Перед публикацией используйте режим отладки ADF для интерактивной работы трубопровода. Вы можете устанавливать точки останова, проверять промежуточные данные и просматривать журналы выполнения. Прогоны отладки не требуют опубликованного трубопровода, поэтому вы можете быстро итерировать. После удовлетворения опубликуйте трубопровод в службу ADF, где он становится доступным для запланированного или ручного выполнения.

Шаг 6: Мониторинг и оптимизация

После развертывания, проследите за работой трубопровода в режиме мониторинга ADF. Вы можете увидеть состояние, продолжительность, прочитанные/записанные данные и подробные журналы уровня активности. Настройте оповещения (через Azure Monitor) для уведомления вашей команды, когда трубопровод выходит из строя или превышает порог. Используйте эти данные для выявления медленных этапов, настройки DIU или кластера и оптимизации затрат. Регулярный мониторинг необходим для поддержания надежных операций с данными.

Преимущества использования Azure Data Factory

Azure Data Factory предоставляет широкий спектр преимуществ, которые делают его сильным конкурентом для любой рабочей нагрузки по интеграции данных.

Масштабируемость и производительность

ADF построен для масштабирования. Он может обрабатывать петабайт данных, автоматически предоставляя вычислительные ресурсы на основе спроса. Нет предварительного планирования емкости: вы определяете свои трубопроводы, и ADF управляет кластерами, сетями и повторными запросами. Этот бессерверный подход гарантирует, что у вас достаточно ресурсов для больших всплесков данных, не платя за простаивающий потенциал между запусками.

Широкие возможности интеграции

С более чем 90 встроенными разъемами ADF может принимать данные практически из любого источника: хранилища больших данных (Amazon Redshift, Google BigQuery, HDFS), корпоративные хранилища данных (Oracle Exadata, Teradata), приложения SaaS (Salesforce, Marketo, ServiceNow) и файлы. Все разъемы поддерживаются Microsoft, поэтому вам не нужно устанавливать драйверы или обрабатывать изменения API. Если встроенный разъем не существует, вы можете использовать деятельность Copy с пользовательскими вызовами REST или ODBC.

Автоматизация и оркестровка

ADF преуспевает в автоматизации многоступенчатых рабочих процессов. Можно планировать конвейеры, запускать их на основе поступающих файлов или вызывать их через REST API. Оркестровый движок поддерживает параллелизм, условное ветвление, петли и обработку ошибок. Например, можно спроектировать трубопровод, который пытается копировать данные, а если он не срабатывает, отправляет электронное письмо и дважды перезапрашивает. С ограничением в 80 действий на конвейер можно моделировать даже самую сложную бизнес-логику.

Всесторонний мониторинг и оповещение

Каждый запуск трубопровода генерирует подробные журналы, которые вы можете просматривать на портале ADF или экспортировать в Azure Monitor и Log Analytics. Вы можете отслеживать линии между действиями, измерять производительность движения данных и настраивать проактивные оповещения о сбоях или подозрительных задержках. Интеграция с Azure Monitor позволяет создавать пользовательские панели инструментов и политики хранения для соответствия.

Модель экономически эффективного ценообразования

ADF использует модель ценообразования, основанную на потреблении. Вы платите за запуски активности, движение данных (часы DIU), преобразования (vCore часы для потоков данных) и операционные чтения / записи. Нет фиксированной ежемесячной платы, поэтому небольшие рабочие нагрузки стоят очень мало. Для предсказуемых больших объемов работ вы можете оптимизировать затраты путем настройки DIU правильного размера, позволяя TTL для кластеров потоков данных и консолидирующих трубопроводов. Страница ценообразования ADF включает калькулятор для оценки затрат на основе ваших параметров рабочей нагрузки.

Гибридная и многооблачная поддержка

С помощью самонастраиваемого IR вы можете подключаться к локальным источникам данных за брандмауэрами, что делает ADF естественным решением для гибридных архитектур. Он также поддерживает перемещение данных в кросс-облаке: вы можете копировать данные из AWS S3 в Azure Data Lake или из Google Cloud Storage в Azure Blob, все в пределах одного трубопровода. Эта многооблачная возможность позволяет организациям избегать блокировки и выбирать лучшее хранилище для каждой рабочей нагрузки.

Безопасность и соблюдение Enterprise-Grade

Безопасность встроена на каждом уровне. ADF поддерживает управляемые идентификаторы (которые устраняют управление учетными данными), интеграцию Azure Key Vault и принципы обслуживания для аутентификации. Все данные в пути шифруются с помощью TLS 1.2. Для частного подключения вы можете использовать Azure Private Link для поддержания трафика в сети Microsoft. ADF соответствует ISO 27001, SOC 2, HIPAA и другим отраслевым стандартам, что делает его подходящим для регулируемых отраслей, таких как финансы и здравоохранение.

Цена Azure Data Factory объяснили

Понимание того, как ADF плата помогает вам бюджет и оптимизировать расходы. Модель ценообразования является гранулярной, с несколькими измерениями, которые накапливаются на основе использования.

Трубопроводная оркестровка и исполнение

Вы оплачиваете за выполнение действия плюс часы работы интеграции, потребляемые во время выполнения. За выполнение записываются за выполнение (например, за выполнение действия копирования данных после того, как оно стоит небольшую сумму). Часы работы интеграции варьируются по типу: ИК-заряды Azure для используемого вычисления, в то время как ИК-заряды Self-Hosted взимаются только за оркестровку (основная хост-машина - ваша ответственность).

Стоимость перемещения данных

Копии потребляют единицы интеграции данных (DIU). Microsoft взимает $0,25 за час DIU (по последним общедоступным ценам). Количество требуемых DIU зависит от объема данных, производительности источника / поглотителя и от того, пересекаются ли данные по регионам. Например, копирование 10 ГБ в одном и том же центре обработки данных может использовать меньше часов DIU, чем копирование 100 ГБ на континентах.

Исполнение Data Flow

Потоки данных картографирования рассчитываются по vCore-часам. Вы выбираете тип вычислений (общее назначение или оптимизированную память) и количество vCores (например, 8, 16, 32). Общая стоимость равна потребляемым vCore-часам, умноженным на применимую ставку. Вы можете сократить затраты, включив TTL на ИК, который поддерживает работу кластера в течение короткого периода после выполнения, избегая холодных запусков для последующих запусков. Для разработки используйте режим отладки, который работает на меньшем кластере и заряжается с меньшей скоростью.

Операции и мониторинг

Операции чтения/записи стоят 0,50 доллара за 50 000 модифицированных или упоминаемых объектов (наборы данных, связанные службы, трубопроводы). Операции мониторинга (получение записей запуска) стоят 0,25 доллара за 50 000 записей. Эти затраты обычно незначительны по сравнению с расходами на выполнение, но они могут складываться, если ваша команда строит сотни трубопроводов и запускает запросы глубокого мониторинга.

Стратегии оптимизации затрат

Azure Data Factory против AWS Glue: сравнение

ADF и AWS Glue являются ведущими облачными сервисами ETL, но они отличаются философией и сильными сторонами.

Архитектура и философия дизайна

AWS Glue склоняется к подходу, основанному на коде: вы пишете сценарии PySpark или Scala для определения преобразований. ADF, напротив, подчеркивает визуальный опыт с низким кодом, хотя он также поддерживает код с помощью пользовательских действий или ноутбуков. Если вашей команде удобно писать Spark, Glue может чувствовать себя более естественно. Если вы предпочитаете перетаскивать с богатыми визуальными предварительными просмотрами, потоки картографических данных ADF лучше подходят.

Ценовые модели

Glue использует простую модель DPU-часа (Data Processing Units). ADF имеет несколько компонентов затрат (оркестрация, DIU, vCore, операции), которые могут сделать его более сложным для оценки, но и более гибким для простых рабочих нагрузок. Например, небольшая, нечастая работа с копией в ADF может стоить меньше, чем работа с Glue, потому что вы не платите за полный кластер Spark. Для сложных работ по преобразованию с большим количеством заданий ADF может стать дорогостоящим, если не оптимизировать.

Интеграция и экосистема

Если ваша организация уже использует инструменты Microsoft (SQL Server, Active Directory, Power BI, Azure Synapse), ADF предлагает самую глубокую интеграцию. AWS Glue естественным образом вписывается в экосистему AWS (S3, Redshift, Athena, Glue Catalog). Выбор часто сводится к тому, какой облачный провайдер является вашей основной платформой. Оба поддерживают кросс-облачные перемещения данных.

Поддержка пакета SSIS

ADF обеспечивает нативную поддержку пакетов SSIS через Azure-SSIS IR, поэтому вы можете мигрировать существующий код без переписывания. AWS Glue не предлагает никакой совместимости с SSIS; вам нужно будет конвертировать пакеты в скрипты Glue с помощью ручного усилия или сторонних инструментов. Для организаций с большими инвестициями SSIS ADF является четким выбором.

Масштабируемость и управление рабочей нагрузкой

Glue полностью бессерверный и автоматически масштабирует кластеры Spark. ADF полагается на Integration Runtimes, которые дают вам ручное управление конфигурацией среды (регионы, тип вычислений, количество ядер). Это управление делает ADF лучше подходящим для гибридных настроек, которые соединяют облачные и локальные системы. Оба могут масштабироваться для обработки терабайтов данных, но операционные накладные расходы отличаются.

Лучшие практики использования Azure Data Factory

Следуя установленным передовым методам, ваши трубопроводы являются надежными, ремонтопригодными и экономичными.

Модульные и многоразовые трубопроводы

Построить небольшие одноцелевые трубопроводы вместо монолитных. Используйте параметры, чтобы сделать их многоразовыми. Например, создайте один параметризованный трубопровод, который копирует данные из любой таблицы, при этом название таблицы и исходное соединение передаются в качестве параметров. Это уменьшает количество трубопроводов, которые вам нужно поддерживать, и обеспечивает последовательную логику.

Устранение серьезных ошибок

Заверните критические действия в шаблоны try-catch с использованием действий Execute Pipeline. Настройте политики повторного использования (например, дважды повторите с 5-минутным интервалом) для переходных сбоев. Добавьте ветку «Неудача», которая отправляет предупреждение по электронной почте или Slack. Зарегистрируйте подробные сообщения об ошибках в таблицу или файл для посмертного анализа. Проектируйте трубопроводы, чтобы частичные сбои не повреждали системы нисходящего потока.

Использование параметризации и динамического контента

Используйте параметры для путей файлов, строк соединений и окон времени выполнения. Динамические выражения контента в ADF (например, ) позволяют создавать трубопроводы, которые адаптируются к изменениям среды без ручного редактирования. Это особенно полезно для дополнительных нагрузок, где вам нужно пройти последнюю временную метку выполнения.

Защитите свои данные и полномочия

Никогда не храните секреты в хранилище ключей Azure и ссылайтесь на них из связанных служб, используя тип соединения Key Vault. Используйте управляемые идентификаторы, когда это возможно, - это полностью устраняет необходимость в учетных данных. Примените Role-Based Access Control (RBAC), чтобы ограничить, какие пользователи или руководители служб могут редактировать трубопроводы или запуска / остановки. Включите Частную ссылку для всех движений данных, чтобы не допустить трафика в общедоступном Интернете.

Оптимизация интеграции Runtime Configuration

Для потоков производственных данных создайте свой собственный Azure IR с определенной областью, типом вычислений (общее назначение) и не менее 8 + 8 (16 всего) vCores. Установите 10-минутный TTL для поддержания теплого кластера, уменьшая задержку запуска с ~ 5 минут до почти нуля. Для копирования действий начните с автоматического масштабирования DIU, а затем вручную настройте на основе показателей производительности с точки зрения мониторинга.

Мониторинг и оптимизация производительности

Регулярно просматривайте панель мониторинга Azure для трубопроводных прогонов. Идентифицируйте действия с высокой продолжительностью или высоким потреблением DIU. Оптимизируйте действия по копированию путем разделения исходных данных, используя постановку для межрегиональных копий и позволяя параллельные копии. Для потоков данных регулируйте стратегии разделов и размер кластера. Используйте отчет «Потребление» в обзоре мониторинга, чтобы увидеть, где сосредоточены затраты.

Внедрение CI/CD и контроля версий

Подключите свой экземпляр ADF к репозиторию Git (Azure DevOps или GitHub) для отслеживания изменений и совместной работы. Используйте отдельные экземпляры ADF для разработки, тестирования и производства. Создайте автоматизированные конвейеры развертывания, которые экспортируют шаблоны ARM от разработчиков, запустите тесты проверки, а затем развертывайте на производство. Это снижает риск ручных ошибок и позволяет откаты. ADF теперь поддерживает Azure DevOps Server 2022 для локальных пользователей Git.

Документируйте свои трубопроводы и процессы

Используйте значимые имена для всех артефактов (например, . Добавьте описания и аннотации к сложным действиям. Сохраняйте документ о происхождении данных, который показывает, где происходит каждый набор данных и какие преобразования он претерпевает. Хорошая документация помогает новым членам команды на борту быстро и делает устранение неполадок намного проще.

Расширенные возможности и возможности

Помимо основ, ADF предлагает несколько расширенных функций, которые решают реальные проблемы с данными.

Захват данных об изменениях (CDC)

ADF поддерживает CDC для извлечения только строк, которые изменились со времени последнего извлечения. Вы можете использовать собственные разъемы CDC (для баз данных, таких как SQL Server, Oracle, PostgreSQL) или вручную реализовать столбцы водяных знаков. CDC минимизирует объем передаваемых и обрабатываемых данных, позволяя репликацию данных в режиме реального времени с низкой задержкой.

Режим Debug Data Flow

Режим отладки в картировании потоков данных позволяет интерактивно тестировать преобразования на образце ваших живых данных. Вы можете просматривать выход после каждого шага, просматривать значения столбцов и быстро итерировать. Сеансы отладки используют небольшой кластер Spark, который начинается за секунды, что делает разработку намного быстрее, чем запуск полных отладочных прогонов трубопровода.

Управляемая виртуальная сеть

Управляемая виртуальная сеть (VNet) обеспечивает изоляцию сети для ваших ресурсов ADF. Вы можете создавать частные конечные точки для служб Azure (Blob Storage, SQL Database и т. Д.), Обеспечивая, чтобы данные никогда не покидали магистраль Microsoft. TTL для управляемых VNet позволяет вам контролировать, как долго частные конечные точки остаются активными, балансируя безопасность и стоимость.

Схема Drift Handling

Источники данных часто меняют схемы — появляются новые столбцы, меняются типы данных или удаляются столбцы. Потоки картографических данных ADF могут автоматически обрабатывать дрейф схемы. Вы можете настраивать преобразования для обнаружения новых столбцов на лету, регистрировать их и включать их в выход. Это делает трубопроводы устойчивыми к изменениям вверх по течению без ручного вмешательства.

Триггеры с грохочущими окнами

Спотыкающиеся триггеры окна обрабатывают данные в фиксированных, неперекрывающихся окнах времени. Они идеально подходят для таких сценариев, как почасовая агрегация данных потока кликов или ежедневные отчеты о выставлении счетов. Триггер автоматически передает время запуска и окончания окна в качестве параметров, и он поддерживает заполнение (переработку исторических окон) при необходимости.

Интеграция с Azure Synapse Analytics

ADF глубоко интегрирована с Azure Synapse Analytics. Вы можете создавать трубопроводы непосредственно внутри Synapse Studio, используя один и тот же механизм потока данных и возможности оркестровки. Это позволяет объединить интеграцию данных, хранение данных и аналитику больших данных в одной платформе. Документация Synapse охватывает, как начать работу.

Реальные случаи использования

Azure Data Factory обеспечивает интеграцию данных в разных отраслях.

Модернизация хранилища данных

Компании, мигрирующие с локальных хранилищ данных (SQL Server, Teradata) на облачные платформы, такие как Azure Synapse, используют ADF для организации миграции. Они копируют исторические таблицы, настраивают дополнительные обновления и преобразуют данные в соответствии с новыми схемами. Способность ADF обрабатывать пакетные и микро-пакетные данные делает переход плавным.

Потребление Data Lake

Организации, строящие современные озера данных (Azure Data Lake Storage Gen2), используют ADF для приема данных из операционных баз данных, приложений SaaS, устройств IoT и внешних API. Трубопроводы отправляют необработанные данные в формате Parquet или Delta, а затем применяют схемы на основе шаблонов для последующего потребления Spark, Power BI или ML рабочих мест.

Гибридная интеграция данных

Многие предприятия работают как на локальных, так и на облачных системах. ИК-системы ADF с самонаведением соединяют эти среды, позволяя передавать данные из устаревших ERP-систем в облачные аналитические трубопроводы. Например, производственная компания может копировать данные датчиков в реальном времени из локальных баз данных историков в Azure для моделей прогнозного обслуживания.

Бизнес-аналитика и отчетность

ADF является основой многих BI-решений. Он извлекает данные из исходных систем, применяет бизнес-логику (агрегации, расчеты) и загружает их в аналитические базы данных, которые могут запрашивать Power BI или Tableau. Автоматизируя эти конвейеры, организации гарантируют, что их отчеты всегда актуальны.

Машинное обучение подготовка данных

Ученые данных используют ADF для автоматизации этапа подготовки данных проектов ML. Трубопроводы могут собирать данные из нескольких источников, выполнять проектирование функций (например, кодирование, масштабирование, анализ дат) и доставлять чистые наборы данных в Azure Machine Learning. Эта автоматизация облегчает воспроизведение экспериментов и развертывание моделей в производстве.

Миграция из Legacy ETL Tools

Перемещение существующих рабочих нагрузок ETL в облако может показаться сложным, но ADF предлагает несколько путей миграции, чтобы облегчить переход.

Миграция ССИС

Если у вас есть пакеты SSIS, вы можете поднять и переместить их в ИК Azure-SSIS с минимальными изменениями. Создайте ИК Azure-SSIS, разверните файлы .ispac и запустите их. Со временем вы можете заменить отдельные компоненты SSIS на нативные действия ADF или потоки данных, чтобы воспользоваться преимуществами облачных функций. Этот поэтапный подход снижает риск и ускоряет принятие облака.

Помощник по миграции тканей

Помощник Microsoft по миграции тканей (доступный на портале ADF) помогает перемещать трубопроводы, ноутбуки и бассейны Spark из ADF или Synapse в Microsoft Fabric. Он оценивает зависимости, предлагает эквивалентные артефакты Fabric и автоматически преобразует трубопроводы. Этот инструмент особенно полезен для организаций, желающих принять единую архитектуру Lakehouse Fabric.

Оценка и планирование

Перед миграцией проведите инвентаризацию всех существующих рабочих мест ETL, задокументируйте источники данных и пункты назначения, нанесите на карту зависимости и измерьте текущую производительность. Используйте инструменты, такие как Azure Migrate, для оценки готовности. Затем спроектируйте целевую архитектуру с использованием компонентов ADF, начиная с трубопроводов с самой высокой стоимостью и с наименьшей сложностью. Проверьте каждый мигрированный трубопровод тщательно, прежде чем снимать с эксплуатации устаревшую систему.

Начало работы с Azure Data Factory

Для начала использования ADF вам нужна подписка Azure. Вы можете подписаться на свободную учетную запись Azure, которая включает в себя кредиты для изучения услуг. Затем следуйте руководству quickstart, чтобы создать свой первый завод данных, определить конвейер и запустить простую деятельность по копированию. Сервис достаточно интуитивно понятен для начинающих, но достаточно мощный для рабочих нагрузок корпоративного уровня.

Начните с малого: подключитесь к набору данных в хранилище Blob, скопируйте его в таблицу Azure SQL, а затем добавьте простую трансформацию. Постепенно повышайте уверенность и расширяйте до более сложных сценариев. Официальная документация Microsoft, форумы сообщества и учебные модули на Microsoft Learn обеспечивают обширную поддержку.

Azure Data Factory продолжает развиваться, добавляя новые разъемы, улучшения производительности и интеграцию с Microsoft Fabric. Независимо от того, создаете ли вы новую платформу данных или модернизируете существующие процессы ETL, ADF предлагает надежность, масштабируемость и гибкость, необходимые для успеха в современной интеграции данных.