Table of Contents

Передача проблем міграції даних про спадщину

Системи спадщини — основні кадри, локальні бази даних, або десятки-старі платформи ERP — це критичні дані бізнесу, але не вистачає гнучкості, масштабності та економічності сучасних хмарних середовищ. Ми вітаємо ці дані без порушення щоденних операцій — це високопосадовний хід. Завод даних Azure Data (ADF) забезпечує повністю керовану, серверну службу інтеграції даних, яка адресує ці виклики, що заголовок, що дозволяє організаціям сконструювати та автоматизувати переміщення даних з джерел спадщини до Azure з мінімальним рівнем часу та максимальною безпекою.

Розуміння Azure Data Factory

Azure Data Factory - це хмарний екстракт Microsoft, Transform, Load (ETL) і екстракт, навантаження, Transform (ELT) сервіс. Він пропонує візуальний інтерфейс і код-перші параметри для побудови трубопроводів даних, які найширший дані з широкого масиву локальних і хмарних джерел. На його основі ADF використовує Інтеграція Runtime (IR)] для підключення до джерел даних по мережах, забезпечення безпечного моста між системами спадщини і Azure. Ключові компоненти включають:

  • Піпелині: Логічні групи діяльності, які виконують рухи даних і перетворення.
  • => Послуги:. Список рядків для підключення до системи джерела та призначення.
  • Datasets: Ім'я переглядів даних структур, що використовуються в діяльності.
  • Triggers:] Час- або задні механізми для виконання трубопроводів.

Безсерверний характер ADF означає неінфраструктуру для управління — Microsoft ручки, масштабування, патчінг та висока доступність. Це робить його особливо привабливим для організацій з обмеженими ІТ-ресурсами.

Explore the official Azure Data Factory documentation →

Основні можливості для міграції спадщини

Роз'єм

ADF підтримує понад 100 вбудованих роз'ємів, включаючи ті, для SQL Server, Oracle, SAP, IBM Db2, MySQL, PostgreSQL, плоскі файли та джерела даних основних рамок. Використовуючи самоприхований інтеграційний режим Runtime, ви можете безпечно отримати доступ до локальних систем за брандмауерами. Це виключає необхідність користувацького коду або сторонніх гальмівних інструментів.

Трансформація даних в масштабі

Mapping Data Flows дозволяє візуально, без кодові перетворення з такими функціями, як приєднання, агрегації, пітливості та перевірки якості даних. Для складних логічних можна використовувати Data Flow скрипти або Комплексні інстанції (Azure Databricks, HDInsight). Трансформації можуть бути виконані в пам'яті або стійких до зони старіння, забезпечення даних є очищені і підготовлені до завантаження в сучасні мийки, такі як Azure SQL Database, Azure Synse Analytics або Azure Data Lake Storage Storage.

Оркестрація та слухання

Fine-grained scheduling дозволяє вдосконалювати відвали, нічні повні навантаження, або тригери подій. Trigger Залежності модель дозволяє вам ланцюгові трубопроводи на основі успіху, невдачі, або завершення, створення надійних робочих процесів. Моніторинг панелей і ]Azure Monitor інтеграція забезпечує в режимі реального часу сповіщення про затримки, помилки та пропускну здатність.

Безпека та комплаєнс

ADF підтримує шифрування в стані спокою та в транзиті Керовані ідентичності для забезпечення автентифікації та інтеграції з Azure Private Link] для збереження трафіку в публічному інтернеті. Сертифікація відповідності (ISO, SOC, HIPAA, GDPR) робить його придатним для регульованих галузей.

View Azure Data Factory pricing and tiers →

Фасадний підхід до міграції спадщини

Фаза 1: Discovery and Assessment

Починається за допомогою систем збирання даних — schemas, обсягів даних, шаблонів доступу та залежностей. Використовуйте Azure Migrate або користувацьких сценаріїв профілювання для оцінки сумісності. Визначте проблеми якості даних, вихованці та правила бізнесу, вбудовані в збережені процедури або тригери. Цільова схема schema mappings в Data Lineage Document.

Фаза 2: Розробка та розробка труб

Створіть пов'язані послуги для кожного джерела та призначення. Почати з вистоюванням трубопроводу, який витягує невеликий підмножин даних, застосовує прості перетворення, і перевіряє підключення. Використовуйте parameterization] для обробки декількох таблиць або розділів. Для великих даних, реалізовувати водомаркінг, щоб увімкнути незнімні навантаження— Використовуйте модифікований дата- стовпчик або системно-змінні поля.

Фаза 3: Тестування та перевірка

Запуск сухих труб з копіювання та перетворення діяльності. Порівняйте рядки рядків, перевірте, та запис зразків між джерелом та цільовою метою. Використовуйте ADF Data Preview] та Debug Mode для ізоляційних питань. Сформуйте Регресивація Тестування Framework, які автоматизують перевірку через декілька середовищ (розробник, тест, прод).

Фаза 4: Виконання та побіжник

Запланувати остаточну міграцію під час запланованого вікна в режимі скидання. Для нульових стратегій використовуйте подвійний шаблон : продовжуйте писати до системи спадщини при перепідготовці ADF синксів в Azure. Після закінчення синхронізації, валідувати цілісність даних і рядки з'єднання перемикачів. Моніторинг ADF трубопроводу працює для будь-яких збоїв і репроцесів, як це необхідно.

Фаза 5: Оптимізація та моніторинг

Після-міграція, продуктивність рецензування трубопроводів. Регульований Data Flow Partitioning, DIU (Data Integration Unit) підрахунки, а також розміщення локації. Встановлення Azure Monitor оповіщення для провалів трубопроводів та затримки. Політика Azure для виконання намінних конвенцій та стандартів безпеки.

Розширені оцінки для комплексних міграції

Ручний великий обсяг і

Для тарбайтів даних використовуйте , розподілені операції копіювання з декількома паралельними копіями. Стратегії Partition (на дату, хеш або регіон) покращують пропускну здатність. Використовуйте , використовуючи Blob Storage, щоб дозволити ПоліБази або COPY INTO для сипучих навантажень в Azure Synapse. Monitor Інтеграція ресурсу споживання і масштабувати при необхідності.

Комплексність трансформації даних

Системи Legacy часто мають денормовані таблиці, ієрархічні дані, або користувацькі формати файлів. Використовуйте Azure Databricks для перетворення на Python / Scala, або тиснення Azure Функції для легкої логіки бізнесу. Для еволюції schema, розглянемо читання Delta Lake] в архітектуру озер, яка підтримує schema-on-read.

Безпека та врядування при міграції

Мінімізувати вплив чутливих даних за допомогою Ключевого скерма] для облікових даних. Впровадження Колумн-Level Masking] в Azure, якщо ці середовища повинні обфускувати PII. Використовуйте Політика Азуре] для виконання HTTPS і версії. Підтримка ]Автоматизований журнал всіх трубопроводів працює для дотримання.

НалалалалалалалалалалалалаРNoталалалалРμР»РμР»РμР»РμР»РμР»РμР»РμР»РμР»РμР»РμР»РμР»РμР»РμллРμР»РμР»РμР»РμллРμРμллллллллллРμРμтллРNo РїСЂРѕРμРμР»РμллРμРμРμРμРμР»РμРμРμРμРμРμР»РμРμРμРμР»РμР»РμРμллРμРμР»РμРμР»Р

  • Retail Company: Migrated a 20-річна система інвентаризації AS / 400 до бази даних Azure SQL. ADF керував нічним дельта навантаженням, а також картографічні дані, що очистили історичні дані. Загальна міграція виконана протягом 6 тижнів з точністю 99,9%.
  • Продектор охорони здоров'я: Поведінка даних про спадок EHR з локальної бази Oracle до Azure Synapse. Використовується ADF з самоприховане IR для насосів мільйонів записів пацієнтів щодня, застосування HIPAA-компліантного шифрування та аудиту.
  • Фірма "Фільт: Уніфіковані дані з SAP ECC, основні кадри спадщини (z/OS), а SQL Server в єдиний Azure Data Lake. ADF сконструювали багатофазну міграцію без галасливих виробничих систем.

Порівняння ADF з Альтернативами міграції

В той час як Завод даних видає на масштабовані, безкодові оркестри, інші інструменти можуть задовольнити певні потреби:

  • SSIS (SQL Server Integration Services): Найкращі для організацій, які вже інвестували в Microsoft BI стек, але вимагає більшого управління інфраструктурою.
  • Azure Data Studio + dbt:] Детальніше розробник-центричний, корисний при переході логіку є складним і потребує контролю версій.
  • Third-party Instrument (Fivetran, Stitch): Пропозиція пробіла установка для SaaS джерел, але може не мати передових трансформацій і рідної Azure інтеграції.

ADF подарує сильний баланс між простотою використання, інтеграції екосистеми Azure та управлінням.

See a detailed comparison of Azure Data Factory vs. other migration tools →

Кращі практики для плавної міграції

  • Start Small:] Провайдер з одним столом перед кальмаруванням до сотні.
  • Використовувати параметри та метадані: Створити багаторазові трубопроводи, що приводяться на конфігурацію таблиць.
  • Монітор з вставками: Встановлення ] // ]. Дяшборди для здоров'я трубопроводів та вартості.
  • Plan для Rollback: Тримайте доступну систему для перевірки.
  • Документ Все: Утримання лінійки даних, трубопроводів та процедур обробки помилок.

Висновок

Azure Data Factory - це надійна, хмарна платформа, яка трансформує завдання міграції даних з систем спадкування в структурований, ефективний процес. Його велика бібліотека роз'ємів, масштабовані можливості трансформації, а також тісні організації інтеграції безпеки для модернізації інфраструктури даних з впевненістю. За допомогою фазичного підходу та важіль передових функцій ADF, бізнес може досягати мінімального часу, менших витрат, а чіткого шляху до хмарної аналітики. Як системи legacy продовжують розсипатися сучасними вимогами, ADF забезпечує міст майбутнім потребами даних.