Vanlige spørsmål om Data Factory i Microsoft Fabric

Azure Data Factory (ADF) og Azure Synapse-rørledninger opprettholder et eget plattform som et tjenesteveikart (PaaS). Disse to løsningene fortsetter å eksistere sammen med Fabric Data Factory, som fungerer som software as a Service (SaaS)-tilbudet. ADF- og Synapse-datasamlebånd støttes fortsatt fullstendig, og det finnes ingen planer for avskrivning. Det er viktig å fremheve at for alle kommende prosjekter er vårt forslag å starte dem ved hjelp av Fabric Data Factory. I tillegg har vi strategier for å legge til rette for overgang av ADF- og Synapse-rørledninger til Fabric Data Factory, slik at de kan dra nytte av nye stofffunksjonaliteter. Du kan lære mer om dette her.

Når vi streber etter å bygge bro over funksjonalitetshull og innlemme de robuste orkestrerings- og arbeidsflytfunksjonene for datasamlebånd som finnes i ADF/ Azure Synapse-rørledninger i Fabric Data Factory, erkjenner vi at visse funksjoner som finnes i ADF/ Synapse-datasamlebånd, kan være avgjørende for dine behov. Selv om du oppfordres til å fortsette å bruke ADF/ Synapse-datasamlebånd hvis disse funksjonene er nødvendige, oppfordrer vi deg til først å utforske de nye mulighetene for dataintegrasjon i Fabric. Tilbakemeldingen din om hvilke funksjoner som er avgjørende for at du lykkes, er uvurderlig. For å legge til rette for dette jobber vi aktivt med å introdusere en ny funksjon, slik at du også kan overføre eksisterende datafabrikker fra Azure til Fabric-arbeidsområder.

Vi backporterer ikke nye funksjoner fra Fabric-rørledninger til ADF/ Synapse-rørledninger. Vi har to separate veikart for Fabric Data Factory og ADF/ Synapse. Vi evaluerer backport-forespørsler som svar på innkommende tilbakemelding.

Hovedfunksjonen til Fabric Pipeline ligner på Azure Synapse Pipeline, men ved hjelp av Fabric Pipeline kan brukere bruke alle dataanalysefunksjonene i Fabric-plattformen. Du finner viktige forskjeller og funksjonstilordninger mellom Fabric Pipeline og Azure Synapse pipeline her: Forskjeller mellom Data Factory i Fabric og Azure.

Data Factory hjelper deg med å løse komplekse dataintegrerings- og ETL-scenarier med skyskala databevegelse og datatransformasjonstjenester, mens datateknikk hjelper deg med å opprette lake house, bruke Apache Spark til å transformere og klargjøre dataene dine. Forskjeller mellom hver av fabric terminologiene /opplevelsene er tilgjengelige under Microsoft Fabric terminologi.

Månedlige stoffoppdateringer er tilgjengelig på Microsoft Fabric Blog.

For å legge til rette for kundenes overgang til Microsoft Fabric fra Azure Data Factory (ADF), tilbyr vi en rekke viktige funksjoner og støttemekanismer. For det første gir vi omfattende støtte for de fleste aktiviteter som brukes i ADF i Fabric, sammen med tillegg av nye aktiviteter som er skreddersydd for varsler, for eksempel Teams og Outlook-funksjonalitet. Kunder kan få tilgang til en detaljert liste over tilgjengelige aktiviteter i Data Factory i Fabric. I tillegg hadde vi introdusert Fabric Lakehouse / Warehouse-koblinger i Azure Data Factory, noe som muliggjør sømløs dataintegrasjon i Fabrics OneLake-miljø for ADF-kunder. Vi gir også en veiledning for ADF-kunder som bidrar til å tilordne eksisterende tilordning av dataflyttransformasjoner til nye Dataflyt Gen2-transformasjoner. Når vi ser fremover, som en del av veikartet vårt, inkluderer vi muligheten til å montere ADF-ressurser i Fabric, slik at kundene kan beholde funksjonaliteten til sine eksisterende ADF-rørledninger på Azure mens de utforsker Fabric og planlegger omfattende oppgraderingsstrategier. Vi samarbeider tett med kunder og fellesskapet for å finne de mest effektive måtene å støtte overføring av datasamlebånd fra ADF til Fabric på. Som en del av dette arbeidet vil vi tilby en oppgraderingsopplevelse som gjør det mulig for deg å teste gjeldende datasamlebånd i Fabric gjennom prosessen med å montere og oppgradere dem.

Microsoft Fabric-kapasitetsadministratorer kan bruke Microsoft Fabric Capacity Metrics-appen , også kjent som måledataappen, for å få innsyn i kapasitetsressurser. Denne appen gjør det mulig for administratorer å se hvor mye CPU-utnyttelse, behandlingstid og minne som brukes av datasamlebånd, dataflyter og andre elementer i de stoffkapasitetsaktiverte arbeidsområdene. Få innsyn i overbelastningsårsaker, perioder med høy etterspørsel, ressursforbruk og mer og enkelt å identifisere de mest krevende eller mest populære elementene.

Power Query-aktiviteten i ADF deler likheter med Dataflyt gen2, men den har ekstra funksjoner som aktiverer handlinger som å skrive til bestemte datamål osv. Denne sammenligningen justeres mer rettferdig med Dataflyt gen1 (Power BI-dataflyter eller Power Apps-dataflyter). Ta en titt her for mer informasjon: Forskjeller mellom dataflyt gen1 og dataflyt gen2.

Ved hjelp av den lokale datagatewayen kan kunder nå koble til lokale datakilder ved hjelp av dataflyter og datasamlebånd (forhåndsversjon) med Data Factory i Microsoft Fabric. Hvis du vil ha mer informasjon, kan du se Slik får du tilgang til lokale datakilder i Data Factory.

For øyeblikket tilbyr VNet-gatewayen en injiserende metode for sømløs integrering i det virtuelle nettverket, noe som gir en robust vei for bruk av private endepunkter for å etablere sikre tilkoblinger til datalagrene. Det er viktig å være oppmerksom på at VNet-gatewayen bare har plass til Fabric-dataflyter for øyeblikket. Våre kommende initiativer omfatter imidlertid å utvide sine evner til å omfatte Fabric-rørledninger.

Fabric Data Factory lar deg utvikle datasamlebånd som maksimerer gjennomstrømming av data for miljøet ditt. Disse datasamlebåndene bruker fullt ut følgende ressurser:

• Nettverksbåndbredde mellom kilde- og måldatalagrene
• Inndata-/utdataoperasjoner for kilde- eller måldatalager per sekund (IOPS) og båndbredde Denne fullstendige bruken betyr at du kan beregne den totale gjennomstrømmingen ved å måle den minste gjennomstrømmingen som er tilgjengelig med følgende ressurser:
• Kildedatalager
• Måldatalager
• Nettverksbåndbredde mellom kilde- og måldatalagrene I mellomtiden jobber vi kontinuerlig med innovasjoner for å øke best mulig gjennomstrømming du kan oppnå. I dag kan tjenesten flytte 1 TB TPC-DI-datasett (parkettfiler) til både Fabric Lakehouse-tabellen og Data Warehouse innen 5 minutter – flytte 1B rader under 1 min; Vær oppmerksom på at denne ytelsen bare er en referanse ved å kjøre datasettet ovenfor. Den faktiske gjennomstrømmingen avhenger fortsatt av faktorene som er oppført tidligere. I tillegg kan du alltid multiplisere gjennomstrømmingen ved å kjøre flere kopieringsaktiviteter parallelt. For eksempel ved hjelp av ForEach-løkke.

Du kan skille de ulike arbeidsbelastningene mellom arbeidsområder og bruke rollene som medlem og visningsprogram til å ha et arbeidsområde for datateknikk som klargjør data for et arbeidsområde som brukes til rapport- eller AI-opplæring. Med seerrollen kan du deretter bruke data fra arbeidsområdet for datateknikk.

Vårt nåværende fokus innebærer aktiv utvikling av CDC-kapasitet i Data Factory In Fabric. Denne kommende funksjonen gir deg mulighet til å flytte data på tvers av flere datakilder som kombinerer ulike kopieringsmønstre, inkludert masse-/bunkekopimønster, trinnvis/kontinuerlig kopieringsmønster (CDC) og kopieringsmønster i sanntid til én 5x5-opplevelse.

I enkelte brukeropplevelser kan det hende du støter på systemartefakter som ikke er ment for samhandling. Det er best å se bort fra disse artefaktene, da de etter hvert vil bli fjernet fra Hent data-opplevelsene i fremtiden.

Data Factory-priser i Microsoft Fabric gir en omfattende veiledning for hvordan kostnadene beregnes for datasamlebånd og dataflyt gen2. Den inneholder flere priseksempler for å hjelpe deg med å forstå prismodellen bedre.

Det som er nytt og planlagt for Data Factory i Microsoft Fabric , gir innsikt i kommende funksjoner og deres estimerte tidslinjer for utgivelse i løpet av de neste månedene.

Relatert innhold

Innføring – Opplæring for Data Factory