Integrar o Teradata VantageCloud ao Azure Data Factory

Fábrica de dados do Azure

Armazenamento do Blobs do Azure

Link Privado do Azure

WAN Virtual do Azure

A arquitetura descrita neste artigo demonstra como você pode usar o Teradata VantageCloud Enterprise junto com o Azure Data Factory para desenvolver pipelines de integração de dados com uma abordagem low-code ou no-code. Ele mostra como ingerir ou extrair rapidamente dados do Vantage em uma conexão de segurança aprimorada usando o Data Factory.

Apache®, Hadoop e o logotipo da chama são marcas registradas ou marcas comerciais do Apache Software Foundation nos Estados Unidos e/ou em outros países. O uso dessa marca não implica aprovação por parte da Apache Software Foundation.

Arquitetura

O diagrama a seguir ilustra uma versão da arquitetura que usa conectividade de emparelhamento de rede virtual. Ele usa um Integration Runtime (IR) auto-hospedado para se conectar ao banco de dados de análise. As VMs da Teradata são implantadas apenas com endereços IP privados.

Baixe um Arquivo Visio dessa arquitetura.

O diagrama a seguir ilustra uma versão da arquitetura que usa a conectividade do Link Privado do Azure.

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O VantageCloud Enterprise no Azure é um serviço totalmente gerenciado implantado em uma assinatura do Azure de propriedade da Teradata. Você implanta serviços de nuvem na sua própria assinatura do Azure, que é conectada à assinatura gerenciada pela Teradata por meio de uma das opções de conectividade aprovadas. O Teradata oferece suporte aos seguintes tipos de conectividade entre sua assinatura do Azure e o VantageCloud Enterprise no Azure:

Emparelhamento de rede virtual
Link privado
WAN Virtual do Azure

Se você planeja usar o emparelhamento de rede virtual, trabalhe com o suporte da Teradata ou com sua equipe de conta Teradata para garantir que as configurações de grupo de segurança necessárias estejam em vigor para iniciar o tráfego do IR auto-hospedado para o banco de dados por meio do link de emparelhamento de rede virtual.

Componentes

Para implementar essa arquitetura, você precisa estar familiarizado com o Data Factory, o Armazenamento de Blobs do Azure, o Teradata VantageCloud Enterprise e o Teradata Tools and Utilities (TTU).

Esses componentes e versões são usados nos cenários de integração:

Teradata Vantage

O Vantage fornece o que a Teradata chama de Pervasive Data Intelligence. Os usuários de toda a sua organização podem usá-lo para obter respostas inteligentes e em tempo real para suas perguntas. Nessa arquitetura, o Vantage no Azure é usado como origem ou destino para tarefas de integração de dados. O Vantage Native Object Storage (NOS) é usado para integração com dados no Armazenamento de Blobs.

Data Factory

O Data Factory é um serviço de ETL (extração, transformação e carregamento) de nuvem sem servidor. Você pode usá-lo para orquestrar e automatizar a movimentação e transformação de dados. Ele fornece uma interface de usuário livre de código para ingestão de dados e criação intuitiva e monitoramento e gerenciamento de painel único.

Com o Data Factory, é possível criar e agendar fluxos de trabalho controlados por dados (chamados de pipelines) que podem ingerir dados de diferentes armazenamentos de dados. Você pode criar processos ETL complexos que transformam visualmente os dados usando fluxos de dados executados no Spark ou serviços de computação como Lote do Azure, Aprendizado de Máquina do Azure, Apache Spark, SQL, Azure HDInsight com Hadoop e Azure Databricks. Trabalhar com o Data Factory envolve as seguintes camadas, listadas desde o nível mais alto de abstração até o software mais próximo dos dados.

Pipelines são interfaces gráficas que contêm atividades e caminhos de dados.
As atividades executam operações em dados.
Fontes e coletores são atividades que especificam de onde vêm e para onde vão os dados.
Conjuntos de dados são conjuntos bem definidos de dados que o Data Factory ingere, carrega e transforma.
Os serviços vinculados permitem que o Data Factory acesse informações de conexão para fontes de dados externas específicas.
O Integration Runtime (IR) fornece um gateway entre o Data Factory e os dados ou recursos de computação.

IR auto-hospedado

O IR auto-hospedado pode executar operações de cópia entre armazenamentos de dados em nuvem e armazenamentos de dados de rede privada. Você também pode transformar seus recursos de computação em uma rede local ou em uma rede virtual do Azure. Você precisa de um computador local ou máquina virtual na sua rede privada para instalar o IR auto-hospedado. Para obter mais informações, consulte Considerações sobre o uso de um IR auto-hospedado. Este artigo descreve como usar o IR auto-hospedado para se conectar ao VantageCloud e extrair dados para carregar no Azure Data Lake Storage.

Conector do Teradata

Nessa arquitetura, o Data Factory usa o conector Teradata para se conectar ao Vantage. O conector Teradata suporta:

Teradata versões 14.10, 15.0, 15.10, 16.0, 16.10 e 16.20.
Copiar dados usando autenticação básica, Windows ou LDAP.
Cópia paralela de uma fonte do Teradata. Para obter mais informações, consulte Cópia paralela do Teradata.

Este artigo descreve como configurar serviços vinculados e conjuntos de dados para a atividade de Copiar Dados do Data Factory, que ingere dados do Vantage e os carrega no Data Lake Storage

Detalhes do cenário

Este artigo descreve três cenários:

Data Factory extraindo dados do VantageCloud Enterprise e carregando-os no Armazenamento de Blob
Data Factory carregando dados no VantageCloud Enterprise a partir do Armazenamento de Blob
Usando a funcionalidade Vantage NOS para acessar dados transformados e carregados no Armazenamento de Blob pelo Data Factory

Cenário 1: Carregar dados no Armazenamento de Blobs a partir do VantageCloud

Este cenário descreve como usar o Data Factory para extrair dados do VantageCloud Enterprise, executar algumas transformações básicas e carregar os dados em um contêiner de Armazenamento de Blobs.

O cenário destaca a integração nativa entre o Data Factory e o Vantage e a facilidade com que você pode criar um pipeline de ETL corporativo para integrar dados no Vantage.

Para concluir este procedimento, você precisa ter um contêiner de Armazenamento de Blobs na sua assinatura, conforme mostrado nos diagramas de arquitetura.

Para criar um conector nativo para o Vantage, no seu data factory, selecione a guia Gerenciar, selecione Serviços vinculados e Novo:
Procure Teradata e então selecione o conector do Teradata. Depois selecione Continuar.
Configure o serviço vinculado para se conectar ao banco de dados do Vantage. Use o mecanismo de autenticação mais seguro disponível e defina os parâmetros conforme necessário. Para saber mais, confira Propriedades do serviço vinculado do conector do Teradata. Use o Key Vault como a origem de todos os segredos de conexão. Você usará um IR auto-hospedado. Para obter mais informações, consulte estas instruções para implantar um IR auto-hospedado. Implante-o na mesma rede virtual que seu data factory.

Use os valores a seguir para configurar o serviço vinculado:
- Nome: insira um nome exclusivo para a conexão do serviço vinculado.
- Conectar por meio do Integration Runtime: selecione SelfHostedIR.
- Nome do servidor:
  - Se você estiver se conectando por meio de emparelhamento de rede virtual, forneça o endereço IP de uma VM no cluster Teradata. Você pode se conectar ao endereço IP de qualquer VM no cluster.
  - Se você estiver se conectando via Link Privado, forneça o endereço IP do ponto de extremidade privado que você criou na sua rede virtual para se conectar ao cluster Teradata pelo Link Privado.
- Tipo de autenticação: escolha o tipo de autenticação mais seguro, obtendo segredos do Azure Key Vault.
- Selecione Testar conexão e, em seguida, selecione Concluir. Certifique-se de que a criação interativa esteja habilitada para seu IR para que a funcionalidade de conexão de teste funcione.
Para testes, você pode usar um banco de dados de teste no Vantage chamado NYCTaxiADFIntegration. Esse banco de dados tem uma única tabela chamada Green_Taxi_Trip_Data. Você pode baixar o banco de dados do NYC OpenData. A instrução CREATE TABLE a seguir pode ajudá-lo a entender o esquema da tabela.
```
CREATE MULTISET TABLE NYCTaxiADFIntegration.Green_Taxi_Trip_Data, FALLBACK ,
     NO BEFORE JOURNAL,
     NO AFTER JOURNAL,
     CHECKSUM = DEFAULT,
     DEFAULT MERGEBLOCKRATIO,
     MAP = TD_MAP1
     (
      VendorID BYTEINT,
      lpep_pickup_datetime DATE FORMAT ‘YY/MM/DD’,
      lpep_dropoff_datetime DATE FORMAT ‘YY/MM/DD’,
      store_and_fwd_flag VARCHAR(1) CHARACTER SET LATIN CASESPECIFIC,
      RatecodeID BYTEINT,
      PULocationID SMALLINT,
      DOLocationID SMALLINT,
      passenger_count BYTEINT,
      trip_distance FLOAT,
      fare_amount FLOAT,
      extra DECIMAL(18,16),
      mta_tax DECIMAL(4,2),
      tip_amount FLOAT,
      tolls_amount DECIMAL(18,16),
      ehail_fee BYTEINT,
      improvement_surcharge DECIMAL(3,1),
      total_amount DECIMAL(21,17),
      payment_type BYTEINT,
      trip_type BYTEINT,
      congestion_surcharge DECIMAL(4,2))
NO PRIMARY INDEX ;
```
Em seguida, crie um pipeline simples para copiar os dados da tabela, executar alguma transformação básica e carregar os dados em um contêiner de Armazenamento de Blobs. Conforme observado no início deste procedimento, você já deve ter criado o contêiner de Armazenamento de Blobs na sua assinatura. Primeiro, crie um serviço vinculado para se conectar ao contêiner, que é o coletor no qual você copiará os dados.
- Selecione a guia Gerenciar no seu data factory, escolha Serviços vinculados, e então Novo:
Procure Blob do Azure, selecione o conector de Armazenamento de Blobs do Azure e selecione Continuar:
Configure o serviço vinculado para se conectar à conta do Armazenamento de Blobs:
- Nome: insira um nome exclusivo para a conexão do serviço vinculado.
- Conectar por meio do Integration Runtime: selecione AutoResolveIntegrationRuntime.
- Tipo de Autenticação: selecione a Chave de conta.
- Assinatura do Azure: insira a ID da sua assinatura do Azure.
- Nome da conta de armazenamento: insira o nome da conta de armazenamento do Azure.
Selecione Testar conexão para verificar a conexão, e escolha Criar.
Criar um pipeline do Data Factory:
1. Selecione a guia Autor .
2. Selecione o botão +.
3. Selecione Pipeline.
4. Insira um nome para o pipeline.
Crie dois conjuntos de dados:
1. Selecione a guia Autor .
2. Selecione o botão +.
3. Selecione Conjunto de dados.
4. Crie um conjunto de dados para a tabela Teradata Green_Taxi_Trip_Data:
- Selecione Teradata como o Armazenamento de dados.
- Nome: insira um nome para o conjunto de dados.
- Serviço vinculado: selecione o serviço vinculado que você criou para o Teradata nas etapas 2 e 3.
- Nome da tabela: selecione a tabela da lista.
- Selecione OK.
- Criar um conjunto de dados do Blob do Azure:
  - Selecione Azure Blob como o Armazenamento de dados.
  - Selecione o formato dos seus dados. O Parquet é usado nesta demonstração.
  - Serviço vinculado: selecione o serviço vinculado que você criou na etapa 6.
  - Caminho do arquivo: insira o caminho do arquivo de blob.
  - Importar esquema: selecione Nenhum.
  - Selecione OK.
Arraste uma atividade Copiar Dados para o pipeline.

Observação

No momento, o conector Teradata não oferece suporte à atividade de Fluxo de Dados no Data Factory. Se você quiser executar a transformação nos dados, recomendamos que você adicione uma atividade de Fluxo de Dados após a atividade Copiar.
Para configurar a atividade Copiar Dados:
- Na guia Origem, em Conjunto de dados de origem, selecione o conjunto de dados da tabela Teradata que você criou na etapa anterior.
- Em Usar consulta, selecione Tabela.
- Use os valores padrão para as outras opções.
- Na guia Coletor, em Conjunto de dados do coletor, selecione o conjunto de dados de Blob do Azure que você criou na etapa anterior.
- Use os valores padrão para as outras opções.
Selecione Depurar. O pipeline copia os dados da tabela Teradata para um arquivo Parquet no Armazenamento de Blobs.

Cenário 2: Carregar dados no VantageCloud a partir do Blob Storage

Este cenário descreve como usar um conector ODBC para se conectar ao Vantage por meio da VM IR auto-hospedada para carregar dados. Como o IR precisa ser instalado e configurado com o driver ODBC Teradata, essa opção funciona apenas com um IR auto-hospedado do Data Factory.

Você também pode usar TTU, atividades personalizadas do Data Factory e Lote do Azure para carregar dados no Vantage e transformá-los. Para obter mais informações, consulte Conectar o Teradata Vantage ao Azure Data Factory usando o recurso de atividade personalizada. Recomendamos que você avalie ambas as opções para considerações de desempenho, custo e gerenciamento e escolha a opção mais adequada às suas necessidades.

Comece preparando o IR auto-hospedado que você criou no cenário anterior. Você precisa instalar o driver ODBC Teradata nele. Esse cenário usa uma VM do Windows 11 para o IR auto-hospedado.
1. Use RDP para conectar a VM.
2. Baixe e instale o driver Teradata ODBC.
3. Se o JAVA JRE ainda não estiver na VM, baixe-o e instale-o.
Crie um DSN do sistema de 64 bits para o banco de dados Teradata adicionando uma fonte de dados ODBC.
- Certifique-se de usar a janela DSN de 64 bits.
- Selecione o driver ODBC do banco de dados Teradata, conforme mostrado na captura de tela a seguir.
- Selecione Concluir para abrir a janela de configuração do driver.
Configure as propriedades DSN.
- Nome: insira um nome para o DSN.
- Em Informações do Servidor Teradata, em Nome ou endereço IP:
  - Se você estiver se conectando por meio de emparelhamento de rede virtual, forneça o endereço IP de uma VM no cluster Teradata. Você pode se conectar ao endereço IP de qualquer VM no cluster.
  - Se você estiver se conectando via Link Privado, forneça o endereço IP do ponto de extremidade privado que você criou na sua rede virtual para se conectar ao cluster Teradata pelo Link Privado.
- Opcionalmente, forneça o Nome de usuário e selecione Testar. Será solicitado que você insira suas credenciais. Selecione OK e verifique se a conexão é bem-sucedida. Observe que você fornecerá o nome de usuário e a senha no Data Factory ao criar o serviço vinculado ODBC usado para se conectar ao banco de dados Teradata do Data Factory.
- Deixe os outros campos em branco.
- Selecione OK.
A janela Administrador de Fonte de Dados ODBC será semelhante à da captura de tela a seguir. Escolha Aplicar. Agora você pode fechar a janela. Seu IR auto-hospedado agora está pronto para se conectar ao Vantage usando ODBC.
No Data Factory, crie uma conexão de serviço vinculado. Escolha ODBC como o armazenamento de dados:
Configure o serviço vinculado com o IR que você configurou nas etapas anteriores:
- Nome: forneça um nome para o serviço vinculado.
- Conectar por meio do Integration Runtime: selecione SelfHostedIR.
- Forneça credenciais com base em valores armazenados no Azure Key Vault.
- Selecione Testar conexão e, em seguida, selecione Concluir.
Conclua as etapas a seguir para criar um conjunto de dados com ODBC como o armazenamento de dados. Use o serviço vinculado que você criou anteriormente.
1. Selecione a guia Autor .
2. Selecione o botão +.
3. Selecione Conjunto de dados.
4. Crie um conjunto de dados para a tabela Teradata Green_Taxi_Trip_DataIn:
- Selecione ODBC como o armazenamento de dados e, em seguida, selecione Continuar.
- Nome: forneça um nome para o conjunto de dados.
- Serviço vinculado: selecione o serviço vinculado ODBC que você criou nas etapas anteriores.
- Nome da tabela: selecione a tabela da lista.
- Selecione OK.
Dica

Ao carregar os dados, use uma tabela de preparo com tipos de dados genéricos para evitar erros de incompatibilidade de tipo de dados. Por exemplo, em vez de usar o tipo de dados Decimal para colunas, use Varchar. Em seguida, você pode executar transformações de tipo de dados no banco de dados Vantage.
Crie uma conexão de Blob do Azure com o arquivo de origem que você deseja carregar no Vantage seguindo as etapas 4 a 6 e 8 no primeiro cenário. Observe que você está estabelecendo essa conexão para o arquivo de origem, portanto, o caminho do arquivo será diferente.
Crie um pipeline que contenha uma atividade Copiar Dados, conforme descrito no cenário 1.
- Arraste uma atividade Copiar Dados para o pipeline.
  
  Observação
  
  No momento, o conector ODBC Teradata não oferece suporte à atividade de Fluxo de Dados no Data Factory. Se você quiser executar a transformação nos dados, recomendamos que você crie uma atividade de Fluxo de Dados antes da atividade Copiar Dados.
Para configurar a atividade Copiar Dados:
- Na guia Origem, selecione o conjunto de dados de arquivo que você deseja carregar no Teradata.
- Use os valores padrão para as outras opções.
- Na guia Coletor, em Conjunto de dados do coletor, selecione o conjunto de dados da tabela Teradata que você criou por meio da conexão ODBC.
- Use os valores padrão para as outras opções.
Selecione Depurar. O pipeline copia os dados do arquivo Parquet para o Vantage.

Cenário 3: Acessar dados no Armazenamento de Blobs a partir do VantageCloud

Este cenário descreve como usar a funcionalidade Vantage Native Object Store (NOS) para acessar dados que estão no Armazenamento de Blobs. O cenário anterior é ideal quando você deseja carregar dados no Vantage de forma contínua ou programada. Este cenário descreve como acessar dados de maneira única a partir do Armazenamento de Blobs, com ou sem carregar os dados no Vantage.

Observação

Você também pode usar o NOS para exportar dados para o Armazenamento de Blobs.

Você pode usar a consulta a seguir para ler, a partir do Vantage, os dados que foram transformados e carregados no Armazenamento de Blobs via Data Factory, sem carregar os dados no Vantage. Você pode usar o Teradata SQL Editor para executar consultas. Para acessar os dados que estão no blob, forneça o nome da conta de armazenamento e a chave de acesso nos campos Access_ID e Access_Key. A consulta também retorna um campo chamado Location que especifica o caminho do arquivo do qual o registro foi lido.
```
FROM (  LOCATION='/AZ/yourstorageaccount.blob.core.windows.net/vantageadfdatain/NYCGreenTaxi/'
AUTHORIZATION='{"ACCESS_ID":"yourstorageaccountname","ACCESS_KEY":"yourstorageaccesskey"}'
) as GreenTaxiData;
```
Aqui está outro exemplo de consulta de dados no local. Ele usa o operador de tabela READ_NOS.

Você também pode consultar dados no local ou carregar dados em um banco de dados Vantage criando uma tabela externa no repositório de objetos. Primeiro, você precisa criar um objeto de autorização que use o nome da conta de armazenamento e a chave de acesso nos campos USER e PASSWORD, respectivamente, conforme mostrado na sintaxe a seguir. Você pode usar esse objeto para criar sua tabela externa para que você não precise fornecer as chaves ao criar a tabela.

USER 'YOUR-STORAGE-ACCOUNT-NAME'
PASSWORD 'YOUR-ACCESS-KEY';

Agora você pode criar a tabela externa para acessar os dados. A consulta a seguir cria a tabela para os dados da Green Taxi. Ele usa o objeto authorization.

Observação

Ao carregar o arquivo Parquet, certifique-se de mapear os tipos de dados corretamente. Para obter ajuda com a correspondência dos tipos de dados, você pode usar o comando READ_NOS para visualizar o esquema Parquet.

Create Foreign Table 
NYCTaxiADFIntegration.GreenTaxiForeignTable
, External security definer trusted DefAuth3
( 
VendorID INT,
      lpep_pickup_datetime TIMESTAMP,
      lpep_dropoff_datetime TIMESTAMP,
      store_and_fwd_flag VARCHAR(40) CHARACTER SET UNICODE CASESPECIFIC,
      RatecodeID INT,
      PULocationID INT,
      DOLocationID INT,
      passenger_count INT,
      trip_distance FLOAT,
      fare_amount FLOAT,
      extra DECIMAL(38,18),
      mta_tax DECIMAL(38,18),
      tip_amount FLOAT,
      tolls_amount DECIMAL(38,18),
      ehail_fee INT,
      improvement_surcharge DECIMAL(38,18),
      total_amount DECIMAL(38,18),
      payment_type INT,
      trip_type INT,
      congestion_surcharge DECIMAL(38,18)
)   
USING (    
LOCATION('/AZ/adfvantagestorageaccount.blob.core.windows.net/vantageadfdatain/NYCGreenTaxi')
   STOREDAS ('PARQUET'))
NO PRIMARY INDEX
     , PARTITION BY COLUMN;

Agora você pode consultar os dados da tabela estrangeira assim como pode consultar qualquer outra tabela:

Você viu como consultar dados no armazenamento de objetos no local. No entanto, convém carregar os dados permanentemente em uma tabela no banco de dados para melhorar o desempenho da consulta. Você pode carregar dados do Armazenamento de Blobs em uma tabela permanente usando as instruções a seguir. Algumas opções podem funcionar apenas para determinados formatos de arquivo de dados. Para obter detalhes, consulte a documentação do Teradata. Para obter código de exemplo, consulte Carregando dados externos em um banco de dados.

Método	Descrição
CREATE TABLE AS...WITH DATA	Acessa definições de tabela e dados de uma tabela externa existente e cria uma nova tabela permanente no banco de dados
CREATE TABLE AS...FROM READ_NOS	Acessa dados diretamente do repositório de objetos e cria uma tabela permanente no banco de dados
INSERT SELECT	Armazena valores de dados externos em uma tabela de banco de dados persistente

Os exemplos a seguir mostram como criar uma tabela permanente a partir de GreenTaxiData:

CREATE Multiset table NYCTaxiADFIntegration.GreenTaxiNosPermanent As (
SELECT D.PULocationID as PickupSite, Sum(fare_amount) AS TotalFarebyPickuploation
FROM NYCTaxiADFIntegration.GreenTaxiForeignTable AS D
GROUP BY 1
) with Data
No Primary Index;

INSERT INTO NYCTaxiADFIntegration.GreenTaxiNosPermanent
SELECT D.PULocationID as PickupSite, Sum(fare_amount) AS TotalFarebyPickuploation
FROM NYCTaxiADFIntegration.GreenTaxiForeignTable AS D
GROUP BY 1;

Práticas recomendadas

Siga as dicas de desempenho do conector e as práticas recomendadas descritas em Teradata como origem.
Certifique-se de que o IR auto-hospedado está dimensionado corretamente para o seu volume de dados. Você pode querer dimensionar o IR para obter melhor desempenho. Para obter mais informações, consulte este guia de desempenho de IR auto-hospedado.
Use o guia de desempenho e escalabilidade da atividade de cópia para ajustar o desempenho dos pipelines do Data Factory.
Use a ferramenta Copiar Dados do Data Factory para configurar rapidamente um pipeline e executá-lo em uma agenda.
Considere usar uma VM do Azure com um IR auto-hospedado para gerenciar o custo de execução de pipelines. Se você quiser executar pipelines duas vezes por dia, inicie a VM duas vezes e, em seguida, desligue-a.
Considere o uso de CI/CD no Data Factory para implementar práticas de integração e desenvolvimento contínuo habilitadas para Git.
Otimize sua contagem de atividades de pipeline. Atividades desnecessárias aumentam os custos e tornam os dutos complexos.
Considere o uso de fluxos de dados de mapeamento para transformar visualmente os dados do Armazenamento de Blobs com processos no-code e low-code para preparar dados Vantage para usos como relatórios do Power BI.
Além de usar gatilhos de agendamento, considere usar uma combinação de janela de tombamento e gatilhos de eventos para carregar dados do Vantage em locais de destino. Diminua gatilhos desnecessários para reduzir custos.
Use o Vantage NOS para consultas ad-hoc para fornecer facilmente dados para aplicativos upstream.

Colaboradores

Esse artigo é mantido pela Microsoft. Ele foi originalmente escrito pelos colaboradores a seguir.

Principais autores:

Sunil Sabat | Gerenciador de Programas Principal
Divyesh Sah | Diretor WW Cloud Architecture
Jianlei Shen | Gerente de Programas Sênior

Outros colaboradores:

Mick Alberts | Escritor Técnico
Emily Chen | Diretor Gerente de PM
Wee Hyong Tok | Sócio Diretor de PM
Bunty Ranu | Diretor Sênior, Arquitetura Mundial de Nuvem

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IR auto-hospedado

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