다른 Azure 데이터 워크로드에서 Microsoft Power Platform 데이터 흐름의 출력 사용

Microsoft Power Platform 데이터 흐름의 출력에 대한 스토리지에 따라 다른 Azure 서비스에서 해당 출력을 사용할 수 있습니다.

Power Platform 데이터 흐름의 출력으로 작업할 때의 이점

Power Platform 데이터 흐름을 사용하여 추가 분석 및 사용을 위해 데이터를 재구성, 클린 준비할 수 있습니다. 데이터를 입력으로 사용하고 작업을 제공하는 다른 많은 Azure 데이터 서비스가 있습니다.

• Azure Machine Learning은 데이터 흐름의 출력을 사용하고 기계 학습 시나리오(예: 예측 분석)에 사용할 수 있습니다.
• Azure Data Factory는 고급 데이터 통합 솔루션을 위해 빅 데이터 원본의 데이터와 결합된 훨씬 더 큰 규모로 데이터 흐름의 출력을 가져올 수 있습니다.
• Azure Databricks는 Apache Spark 백 엔드에서 빅 데이터 스케일을 사용하여 적용된 데이터 과학 알고리즘 및 추가 AI에 대한 데이터 흐름의 출력을 사용할 수 있습니다.
• 다른 Azure 데이터 서비스는 Power Platform 데이터 흐름의 출력을 사용하여 해당 데이터에 대한 추가 작업을 수행할 수 있습니다.

외부 Azure Data Lake Storage를 사용한 데이터 흐름

외부 Azure Data Lake Storage 스토리지를 Power Platform 데이터 흐름에 연결한 경우 Azure Machine Learning, Azure Data Factory, Azure Databricks 및 Azure Analysis Services와 같은 원본으로 Azure Data Lake Storage가 있는 모든 Azure 서비스를 사용하여 연결할 수 있습니다.

이러한 서비스에서는 Azure Data Lake Storage를 원본으로 사용합니다. 스토리지의 세부 정보를 입력하고 스토리지의 데이터에 연결할 수 있습니다. 데이터는 CSV 형식으로 저장되며 이러한 도구 및 서비스를 통해 읽을 수 있습니다. 다음 스크린샷은 Azure Data Lake Storage가 Azure Data Factory의 원본 옵션인 방법을 보여 줍니다.

Dataverse를 사용하는 데이터 흐름

Dataverse에 데이터를 저장하는 표준 데이터 흐름을 사용하는 경우에도 여러 Azure 서비스에서 Dataverse에 연결할 수 있습니다. 다음 이미지는 Azure Data Factory에서 Dataverse의 데이터 흐름 출력을 원본으로 사용할 수 있음을 보여 줍니다.

내부 Azure Data Lake Storage를 사용하는 데이터 흐름

Power Platform 데이터 흐름에서 제공하는 내부 Data Lake Storage를 사용하는 경우 해당 스토리지는 Power Platform 도구로만 제한되며 다른 Azure 데이터 워크로드에서 액세스할 수 없습니다.