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Ridondanza dei dati di Azure Data Factory

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I dati di Azure Data Factory includono metadati (pipeline, set di dati, servizi collegati, runtime di integrazione e trigger) e dati di monitoraggio (pipeline, trigger ed esecuzioni di attività).

In tutte le aree (ad eccezione del Brasile meridionale e dell'Asia sud-orientale), i dati di Azure Data Factory vengono archiviati e replicati in un'area associata per evitare di perdere i metadati. Durante gli errori del data center a livello di area, Microsoft può avviare un failover a livello di area dell'istanza di Azure Data Factory. Nella maggior parte dei casi, non è necessario eseguire alcuna azione. Al termine del failover gestito da Microsoft, sarà possibile accedere ad Azure Data Factory nell'area di failover. Per la replica tra aree non abbinate, vedere Replica tra più aree per aree non associate.

A causa dei requisiti di residenza dei dati in Brasile meridionale e Asia sud-orientale, i dati di Azure Data Factory vengono archiviati solo nell'area locale. Per l'Asia sud-orientale, tutti i dati vengono archiviati a Singapore. Per il Brasile meridionale, tutti i dati vengono archiviati in Brasile. Quando l'area viene persa a causa di un'emergenza significativa, Microsoft non è in grado di ripristinare i dati di Azure Data Factory.

Nota

Il failover gestito da Microsoft non si applica al runtime di integrazione self-hosted (SHIR) perché questa infrastruttura è in genere gestita dal cliente. Se lo SHIR è configurato nella macchina virtuale di Azure, è consigliabile usare Azure Site Recovery per gestire il failover della macchina virtuale di Azure in un'altra area.

Uso del controllo del codice sorgente in Azure Data Factory

Per monitorare e controllare le modifiche apportate ai metadati, è consigliabile configurare il controllo del codice sorgente per Azure Data Factory. Consente anche di accedere ai file JSON dei metadati per pipeline, set di dati, servizi collegati e trigger. Azure Data Factory consente di lavorare con repository Git diversi (Azure DevOps e GitHub).

Informazioni su come configurare il controllo del codice sorgente in Azure Data Factory.

Nota

In caso di emergenza (perdita di area), è possibile effettuare il provisioning di una nuova data factory manualmente o in modo automatico. Dopo aver creato la nuova data factory, è possibile ripristinare le pipeline, i set di dati e i servizi collegati JSON dal repository Git esistente.

Archivi dati

Azure Data Factory consente di trasferire i dati tra i vari archivi dati, sia locali che cloud. Per garantire la continuità aziendale con gli archivi dati, è necessario fare riferimento ai consigli sulla continuità aziendale per ognuno di questi archivi dati.

Vedi anche