エピソード
Azure Data Factory の概要
データの長期的展望は、多くのクラウドおよびオンプレミスのソースからの非構造化データと構造化データが混合されているというだけでなく、さらに複雑です。 Data Factory を使用すると、SQL Server などのオンプレミス データを、Azure SQL Database、BLOB、Table などのクラウド データと一緒に処理できます。 こうしたデータ ソースは、簡単で、可用性が高く、フォールト トレランスを備えたデータ パイプラインを介して、構成、処理、監視を行えます。
複雑なデータを組み合わせて整形するには、複数の試みで正しく行う必要があり、データ モデルの変更にはコストがかかり、時間がかかる場合があります。 Data Factory を使用すると、サービスが "配管の処理" を行う間、変換分析に集中できます。
このセッションは、Data Factory の機能と、Data Factory を適用できるシナリオについて理解するのに役立ちます。
データの長期的展望は、多くのクラウドおよびオンプレミスのソースからの非構造化データと構造化データが混合されているというだけでなく、さらに複雑です。 Data Factory を使用すると、SQL Server などのオンプレミス データを、Azure SQL Database、BLOB、Table などのクラウド データと一緒に処理できます。 こうしたデータ ソースは、簡単で、可用性が高く、フォールト トレランスを備えたデータ パイプラインを介して、構成、処理、監視を行えます。
複雑なデータを組み合わせて整形するには、複数の試みで正しく行う必要があり、データ モデルの変更にはコストがかかり、時間がかかる場合があります。 Data Factory を使用すると、サービスが "配管の処理" を行う間、変換分析に集中できます。
このセッションは、Data Factory の機能と、Data Factory を適用できるシナリオについて理解するのに役立ちます。
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