Az adat-előállító folyamatának ismertetése
Adatvezérelt munkafolyamatok
Az egyes folyamatok (adatvezérelt munkafolyamatok) az Azure Data Factoryben általában a következő négy lépést hajtják végre:
Csatlakozás és összegyűjtés
A vezénylési rendszer létrehozásának első lépése az összes szükséges adatforrás, például az adatbázisok, a fájlmegosztások és az FTP-webszolgáltatások meghatározása és összekapcsolása. A következő lépés az adatok szükség szerinti betöltése egy központosított helyre a későbbi feldolgozáshoz.
Átalakítás és bővítés
Az olyan számítási szolgáltatások, mint a Databricks és a Machine Tanulás, felhasználhatók az átalakított adatok fenntartható és szabályozott ütemezés szerinti előkészítésére vagy előállítására, hogy megtisztított és átalakított adatokkal táplálják az éles környezeteket. Egyes esetekben a forrásadatokat kiegészítheti további adatokkal az elemzés támogatásához, vagy összevonhatja azokat egy normalizálási folyamattal, amelyet egy gépi Tanulás kísérletben használnak példaként.
Közzététel
Miután a nyers adatok az átalakítás és bővítés fázisából üzleti használatra kész, fogyasztható formában lettek finomítva, betöltheti az adatokat az Azure Data Warehouse-ba, az Azure SQL Database-be, az Azure Cosmos DB-be, vagy bármelyik elemzési motorba, amelyre az üzleti felhasználók az üzletiintelligencia-eszközeikről mutathatnak
Nyomon követés
Az Azure Data Factory beépített támogatást nyújt a folyamatfigyeléshez az Azure Monitor, AZ API, a PowerShell, az Azure Monitor naplói és állapotpaneljei segítségével az Azure Portalon, hogy nyomon kövesse az ütemezett tevékenységeket és folyamatokat a sikeres és sikertelenségi arány érdekében.