Share via

Bermigrasi ke Data Factory di Microsoft Fabric

  • Artikel

Data Factory di Microsoft Fabric menyatukan Power Query dan Azure Data Factory ke dalam pengalaman integrasi data tepercaya modern yang memberdayakan data dan profesional bisnis untuk mengekstrak, memuat, dan mengubah data untuk organisasi mereka. Selain itu, kemampuan orkestrasi data yang kuat memungkinkan Anda membangun alur kerja data yang sederhana hingga kompleks yang mengatur langkah-langkah yang diperlukan untuk kebutuhan integrasi data Anda.

Konsep utama dalam Data Factory di Microsoft Fabric

  • Mendapatkan data dan transformasi - Dataflow Gen2 adalah evolusi aliran data di Power BI. Dataflow Gen2 disusun ulang untuk menggunakan mesin komputasi Fabric untuk pemrosesan dan transformasi data. Ini memungkinkan mereka untuk menyerap dan mengubah data dalam skala apa pun.

  • Orkestrasi data - Menggunakan alur data yang sudah akrab bagi pengguna Azure Data Factory (ADF), Microsoft Fabric memungkinkan kemampuan orkestrasi yang sama yang ditawarkan di ADF. Sebagai bagian dari rilis GA Fabric, alur data mendukung sebagian besar aktivitas yang tersedia di ADF.

    Lihat daftar aktivitas ini yang merupakan bagian dari alur data di Fabric. Aktivitas SSIS akan ditambahkan ke alur data oleh Q2 CY2024.

  • Pergerakan data siap perusahaan - Baik itu pergerakan data kecil atau skala petabyte, Data Factory menyediakan platform pergerakan data tanpa server dan cerdas yang memungkinkan Anda memindahkan data antara berbagai sumber data dan tujuan data dengan andal. Dengan dukungan untuk 170+ konektor, Data Factory di Microsoft Fabric memungkinkan Anda memindahkan data antara multicloud, sumber data lokal, dan dalam jaringan virtual (VNet). Pengoptimalan throughput cerdas memungkinkan platform pergerakan data untuk secara otomatis mendeteksi ukuran komputasi yang diperlukan untuk pergerakan data.

Migrasi dari Azure Data Factory (ADF)

Untuk memungkinkan pelanggan meningkatkan ke Microsoft Fabric dari Azure Data Factory (ADF), kami mendukung fitur-fitur berikut:

  • Aktivitas alur data - Kami mendukung sebagian besar aktivitas yang sudah Anda gunakan di ADF ke Data Factory di Fabric. Selain itu, kami telah menambahkan aktivitas baru untuk pemberitahuan, misalnya, aktivitas Teams dan Outlook. Lihat daftar aktivitas ini yang tersedia di Data Factory di Fabric.

  • Konektor OneLake/Lakehouse di Azure Data Factory - Untuk banyak pelanggan ADF, Anda sekarang dapat berintegrasi dengan Microsoft Fabric, dan membawa data ke Fabric OneLake.

  • Azure Data Factory Mapping Dataflow to Fabric - Kami menyediakan panduan ini untuk pelanggan ADF yang mempertimbangkan untuk membangun transformasi data baru di Fabric.

    Selain itu, bagi pelanggan yang mempertimbangkan untuk memigrasikan aliran data pemetaan ADF mereka ke Fabric, Anda dapat menerapkan kode sampel dari Fabric Customer Advisory Team (Fabric CAT) untuk mengonversi aliran data pemetaan ke kode Spark. Cari tahu lebih lanjut di Memetakan aliran data ke Microsoft Fabric.

Sebagai bagian dari peta strategi Data Factory di Microsoft Fabric, kami berupaya menuju pratinjau berikut oleh Q2 CY2024:

  • Pemasangan ADF di Fabric - Fitur ini akan memungkinkan pelanggan untuk memasang ADF yang ada di Microsoft Fabric. Semua alur ADF akan berfungsi apa adanya, dan terus berjalan di Azure, sambil memungkinkan Anda menjelajahi Fabric dan mengerjakan rencana peningkatan yang lebih komprehensif.
  • Tingkatkan dari alur ADF ke Fabric - Kami bekerja sama dengan pelanggan dan komunitas untuk mempelajari bagaimana kami dapat mendukung peningkatan alur data terbaik dari ADF ke Fabric. Sebagai bagian dari ini, kami akan memberikan pengalaman peningkatan yang memberdayakan Anda untuk menguji alur data yang ada di Fabric menggunakan pemasangan dan peningkatan alur data.

Memigrasikan Power BI Dataflow Gen1 ke Dataflow Gen2 di Fabric

Dataflow Gen2 di Fabric memberikan banyak keuntungan dan kemampuan baru dibandingkan dengan aliran data (Gen1) di Power BI:

  • Data Dapatkan Skala Tinggi ("Salinan Cepat")
  • Transformasi Data Skala Tinggi (menggunakan mesin Fabric Lakehouse SQL)
  • Tujuan Output Lainnya: Azure SQL DB, Lakehouse, Gudang, SharePoint, Database KQL, dan banyak lagi
  • Riwayat Refresh & Pengalaman Pemantauan yang Disempurnakan
  • Pengalaman Penulisan dan Penerbitan yang Disempurnakan.

Kami mendorong pelanggan untuk mulai mencoba Dataflow Gen2, baik untuk membuat ulang skenario Dataflow Gen1 yang ada atau mencoba yang baru. Umpan balik awal tentang Dataflow Gen2 akan membantu kami mengembangkan dan mematangkan kemampuan produk.

Kami memiliki beberapa opsi bagi pelanggan untuk membuat ulang aliran data Gen1 Anda sebagai Dataflow Gen2:

  • Ekspor kueri Dataflow Gen1 dan impor ke Dataflow Gen2: Anda sekarang dapat mengekspor kueri di pengalaman penulisan Aliran Data dan Aliran Data Gen2 dan menyimpannya ke file PQT yang kemudian dapat Anda impor ke Dataflow Gen2. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan fitur templat ekspor.
  • Salin dan tempel di Power Query: Jika Anda memiliki aliran data di Power BI atau Power Apps, Anda bisa menyalin kueri dan menempelkannya dalam pengalaman pengeditan artefak Dataflow Gen2 Anda. Fungsionalitas ini memungkinkan Anda untuk memigrasikan aliran data Anda ke Gen2 tanpa harus menulis ulang kueri Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihatMenyalin dan menempelkan kueri aliran data (Gen1) yang ada.

Lihat juga artikel berikut untuk pertimbangan lebih lanjut: Perbedaan antara Aliran Data Gen1 dan Gen2

Konten terkait