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Preisbeispiel: Transformieren von Daten im Blob-Speicher mit Zuordnungsdatenflüssen

GILT FÜR: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Tipp

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In diesem Szenario möchten Sie Daten im Blobspeicher visuell in ADF-Zuordnungsdatenflüsse stündlich für acht Stunden pro Tag über 30 Tage transformieren.

Die in diesem Beispiel verwendeten Preise sind hypothetisch und stellen nicht die tatsächlichen genauen Preise dar. Lese-/Schreib- und Überwachungskosten werden nicht gezeigt, da sie in der Regel vernachlässigbar sind und sich nicht auf die Gesamtkosten auswirken. Aktivitätsausführungen werden bei den Schätzungen des Preisrechners zudem auf die nächsten 1000 gerundet.

Für spezifischere Szenarien und zur Einschätzung Ihrer zukünftigen Kosten für die Nutzung des Diensts können Sie den Azure-Preisrechner verwenden.

Konfiguration

Um dieses Szenario zu realisieren, müssen Sie eine Pipeline mit folgenden Elementen erstellen:

  • Eine Data Flow-Aktivität mit der Transformationslogik.
  • Ein Eingabedataset für die Daten in Azure Storage.
  • Ein Ausgabedataset für die Daten in Azure Storage.
  • Einen Zeitplantrigger, der die Pipeline einmal pro Stunde ausführt. Wenn Sie eine Pipeline ausführen möchten, können Sie sie entweder sofort auslösen oder planen. Zusätzlich zur Pipeline selbst zählt jede Triggerinstanz als einzelne Aktivitätsausführung.

Kostenschätzung

Vorgänge Typen und Einheiten
Ausführen der Pipeline Zwei Aktivitätsausführungen pro Ausführung (eine für die Triggerausführung, eine für die Aktivitätsausführungen) = 480 Aktivitätsausführungen, aufgerundet, da der Rechner nur Inkremente von 1000 zulässt.
Annahme für den Datenfluss: Universell, 16 vCore-Stunden pro Ausführung = 10 Minuten. 10 Minuten/60 Minuten

Beispiel für Preisrechner

Preis für das gesamte Szenario für 30 Tage: 175,88 USD

Screenshot of the orchestration section of the pricing calculator configured to transform data in a blob store with mapping data flows.

Screenshot of the data flow section of the pricing calculator configured to transform data in a blob store with mapping data flows.