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Stündliches Kopieren und Transformieren von Daten mit dynamischen Parametern

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GILT FÜR: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Tipp

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In diesem Szenario möchten Sie über 8 Stunden am Tag und 30 Tage lang stündlich Daten aus AWS S3 in Azure Blob Storage kopieren und die Daten mit Azure Databricks transformieren (mit dynamischen Parametern im Skript).

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 Kopieraktivität mit einem Eingabedataset für die aus AWS S3 kopierten Daten und ein Ausgabedataset für die Daten in Azure Storage.
  • Eine Suchaktivität zur dynamischen Übergabe von Parametern an das Skript für die Transformation.
  • Eine Azure Databricks-Aktivität für die Datentransformation.
  • Ein Zeitplantrigger, der die Pipeline stündlich über acht Stunden am Tag 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.

Diagram shows a pipeline with a schedule trigger. In the pipeline, copy activity flows to an input dataset, an output dataset, and lookup activity that flows to a DataBricks activity, which runs on Azure Databricks. The input dataset flows to an AWS S3 linked service. The output dataset flows to an Azure Storage linked service.

Kostenschätzung

Vorgänge Typen und Einheiten
Ausführen der Pipeline Vier Aktivitätsausführungen pro Ausführung (eine für die Triggerausführung, drei für die Aktivitätsausführungen) = 960 Aktivitätsausführungen, aufgerundet, da der Rechner nur Inkremente von 1000 zulässt.
Annahme für das Kopieren der Daten: DIU-Stunden pro Ausführung = 10 Min 10 Stunden \ 60 Min. * Azure Integration Runtime (Standard-DIU-Einstellung = 4) Weitere Informationen zu Datenintegrationseinheiten und Optimieren der Kopierleistung finden Sie in diesem Artikel.
Ausführen der Lookup-Aktivität, Annahme: Pipelineaktivitätszeit pro Ausführung = 1 Min. 1 Min. / 60 Min. Ausführung der Pipelineaktivität
Ausführen der Databricks-Aktivität, Annahme: externe Ausführungszeit pro Ausführung = 10 Min. 10 Min. / 60 Min. Ausführung der externen Pipelineaktivität

Preisbeispiel: Beispiel für Preisrechner

Preis für gesamtes Szenario für 30 Tage: 41,03 USD

Screenshot of the pricing calculator configured for a copy data and transform with dynamic parameters scenario.

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