Mikor érdemes használni az Azure Data Factoryt?
Ebben a leckében bemutatjuk, hogyan állapítható meg, hogy az Azure Data Factory megfelelő adatintegrációs megoldás-e a szervezet számára. Az Azure Data Factoryt a következő feltételek alapján értékeljük ki:
- Az adatintegráció követelményei
- Erőforrások kódolása
- Több adatforrás támogatása
- Kiszolgáló nélküli infrastruktúra
A döntés alapjául szolgáló feltételek
Az Azure Data Factory használatának meghatározásához használja az alábbi táblázatban leírt feltételeket.
| Feltételek | Analysis |
|---|---|
| Szüksége van egyáltalán adatintegrációra? | Ha szervezete big data-okkal dolgozik, vagy hagyományos relációs adatraktározási szervezet, akkor egy adatintegrációs megoldásra lehet szüksége. |
| Rendelkezik a szükséges kódolási erőforrásokkal? | Az adatokkal dolgozó felhasználók nem tapasztalják a kódolást. Vannak, akik inkább olyan grafikus eszközökkel dolgoznak, amelyek vizualizációkat biztosítanak a forrásadatokkal működő feladatok létrehozásához. |
| Több adatforrással kell dolgoznia? | Előfordulhat, hogy egyes szervezetek nyers adatai különböző rendszerekben vannak tárolva, mind a helyszíni, mind a felhőalapú rendszerekben. Egy adatelemzési megoldásnak képesnek kell lennie könnyen csatlakozni számos adatforráshoz. |
| Létrehozhat, kezelhet és kezelhet különálló adatintegrációs összetevőket? | Az adatelemzéshez felügyelt szolgáltatás nélkül a vállalatoknak egyéni adatáthelyezési összetevőket kell létrehozniuk. Másik lehetőségként létrehozhatnak egyéni szolgáltatásokat az adatforrások és a feldolgozás integrálásához. Az ilyen rendszerek integrálása és fenntartása költséges és nehéz lehet. Emellett nem minden ilyen rendszer rendelkezik a teljes mértékben felügyelt szolgáltatás által kínált monitorozási, riasztási és vezérlőkkel. |
A feltételek alkalmazása
Tekintse át az alábbi kérdéseket, amikor az Azure Data Factoryt tekinti adatintegrációs megoldásnak.
Szüksége van egyáltalán adatintegrációra?
Ha a szervezet kicsi, és korlátozott adatforrásokkal dolgozik, akkor előfordulhat, hogy egyáltalán nincs szükség adatintegrációs szolgáltatásra. Ha azonban a szervezet big data-ekkel dolgozik, vagy hagyományos relációs adatraktározási szervezet, akkor hasznos lehet egy adatintegrációs megoldás. Consider the following points:
- A big data-szervezetek nagy mennyiségű különböző adat kezelésére szolgáló technológiákra támaszkodnak. Számukra az Azure Data Factory lehetővé teszi a folyamatok felhőben való létrehozását és futtatását. Ezek a folyamatok a felhőbeli és a helyszíni adatszolgáltatásokat is elérhetik. Ezek a folyamatok általában olyan technológiákkal működnek, mint az Azure Synapse Analytics, az Azure Blobs, az Azure Data Lake, az Azure HDInsight, az Azure Databricks és az Azure Machine Tanulás.
- A relációs adattárházak általában olyan technológiákra támaszkodnak, mint az SQL Server. Az SSIS-t gyakran használják SSIS-csomagok létrehozásához. Az ilyen szervezetek esetében az Azure Data Factory SSIS-csomagok futtatását teszi lehetővé az Azure-ban, lehetővé téve számukra a felhőbeli és a helyszíni adatszolgáltatások elérését.
Rendelkezik a szükséges kódolási erőforrásokkal?
Ha a szervezet nem rendelkezik a szükséges kódolási erőforrásokkal a szükséges tevékenységek létrehozásához, fontolja meg az Azure Data Factory használatát. Az Azure Data Factory alacsony kód/kód nélküli folyamatot biztosít az adatforrások és a kapcsolódó tevékenységek kezeléséhez. Az Azure Data Factory szerzői és monitorozási eszközével például grafikusan hozhat létre folyamatokat a tevékenységek tervezőfelületre húzásával. Az alábbi képernyőkép azt a felületet mutatja be, ahol egy adatszakértő több tevékenységet tartalmazó folyamatot hoz létre:
Több adatforrással kell dolgoznia?
Ha a szervezetnek több helyen és több forrásból származó adatokhoz kell hozzáférnie, érdemes megfontolnia egy olyan adatintegrációs megoldást, amely ezt a támogatást nyújtja. Az Azure Data Factory összekötőkkel integrálható különböző adatforrásokkal. Jelenleg több mint 90 adatforrás támogatott. Emellett az Azure Data Factory támogatja a bővíthető lehetőségeket további adatforrások eléréséhez.
Létrehozhat, kezelhet és kezelhet különálló adatintegrációs összetevőket?
Rendkívül összetett és időigényes lehet saját kiszolgálóalapú adatintegrációs megoldás létrehozása és kezelése. Ha olyan tartalmat használ, amely egy ilyen megoldást futtat a szervezet adatközpontjában, akkor nem kell figyelembe vennie az Azure Data Factoryt. Az adatintegrációhoz azonban vannak előnyei egy teljes mértékben felügyelt, kiszolgáló nélküli megoldásnak. A következő fő előnyöket nyújtják:
- A további számítási feladatok támogatása érdekében szükség szerint skálázható.
- Nincs szükség kiszolgálók üzembe helyezésére, konfigurálására és karbantartására az adatintegrációs számítási feladatok üzemeltetéséhez.
Összesítés
Összefoglalva, vegye figyelembe az Azure Data Factoryt, ha megfelel az alábbi feltételek valamelyikének:
- Az adatszakértőknek nincs elég idejük arra, hogy kódokat hozzanak létre az adatelemzési feladatok elvégzéséhez.
- Több adatforrása van különböző helyeken.
- Egy teljes mértékben felügyelt, felhőalapú megoldás előnyeit szeretné kihasználni.