Publicação automatizada para integração e entrega contínuas (CI/CD)

Artigo
29/01/2025

APLICA-SE A: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Sugestão

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Nota

Synapse Analytics também suporta CI/CD. Consulte a documentação do Synapse Analytics CI/CD para obter mais informações.

Descrição geral

A integração contínua é a prática de testar automaticamente cada alteração feita ao código base. O mais cedo possível, a entrega contínua segue os testes que acontecem durante a integração contínua e empurra as alterações para um sistema de preparação ou produção.

No Azure Data Factory, CI/CD significa mover pipelines do Data Factory de um ambiente, como desenvolvimento, teste e produção, para outro. O Data Factory usa modelos do Azure Resource Manager (modelos ARM) para armazenar a configuração de suas várias entidades do Data Factory, como pipelines, conjuntos de dados e fluxos de dados.

Há dois métodos sugeridos para promover uma fábrica de dados para outro ambiente:

Implantação automatizada usando a integração do Data Factory com o Azure Pipelines.
Carregar manualmente um modelo ARM usando a integração da experiência do usuário do Data Factory com o Azure Resource Manager.

Para obter mais informações, consulte Integração e entrega contínuas no Azure Data Factory.

Este artigo se concentra nas melhorias contínuas de implantação e no recurso de publicação automatizada para CI/CD.

Melhorias contínuas na implantação

O recurso de publicação automatizada usa os recursos de modelo Validar tudo e Exportar ARM da experiência do usuário do Data Factory e torna a lógica consumível por meio de um pacote npm disponível publicamente @microsoft/azure-data-factory-utilities. Por esse motivo, você pode acionar programaticamente essas ações em vez de ter que ir para a interface do usuário do Data Factory e selecionar um botão manualmente. Esta capacidade irá proporcionar uma experiência de integração contínua mais verdadeira aos seus pipelines de CI/CD.

Nota

Certifique-se de usar a versão do nó 18.x e sua versão compatível para evitar erros que podem ocorrer devido à incompatibilidade do pacote com versões mais antigas.

Fluxo atual de CI/CD

Cada usuário faz alterações em suas filiais privadas.
Não é permitido enviar push para master. Os usuários devem criar uma solicitação pull para fazer alterações.
Os usuários devem carregar a interface do usuário do Data Factory e selecionar Publicar para implantar alterações no Data Factory e gerar os modelos ARM na ramificação de publicação.
O pipeline de Lançamento do DevOps é configurado para criar uma nova versão e implantar o modelo ARM sempre que uma nova alteração é enviada por push para a ramificação de publicação.

Diagrama que mostra o fluxo CI/CD atual.

Passo manual

No fluxo atual de CI/CD, a experiência do usuário é a intermediária para criar o modelo ARM. Como resultado, um usuário deve ir para a interface do usuário do Data Factory e selecionar manualmente Publicar para iniciar a geração do modelo ARM e soltá-lo na ramificação de publicação.

O novo fluxo CI/CD

Cada usuário faz alterações em suas filiais privadas.
Não é permitido enviar push para master. Os usuários devem criar uma solicitação pull para fazer alterações.
A compilação de pipeline do Azure DevOps é acionada sempre que uma nova confirmação é feita para master. Ele valida os recursos e gera um modelo ARM como um artefato se a validação for bem-sucedida.
O pipeline DevOps Release é configurado para criar uma nova versão e implantar o modelo ARM sempre que uma nova compilação estiver disponível.

Diagrama que mostra o novo fluxo de CI/CD.

O que mudou?

Agora temos um processo de compilação que usa um pipeline de compilação de DevOps.
O pipeline de construção usa o pacote ADFUtilities NPM, que validará todos os recursos e gerará os modelos ARM. Esses modelos podem ser únicos e vinculados.
O pipeline de compilação é responsável por validar os recursos do Data Factory e gerar o modelo ARM em vez da interface do usuário do Data Factory (botão Publicar ).
A definição de versão do DevOps agora consumirá esse novo pipeline de compilação em vez do artefato Git.

Nota

Você pode continuar a usar o mecanismo existente, que é a adf_publish ramificação, ou você pode usar o novo fluxo. Ambos são suportados.

Descrição geral do pacote

Dois comandos estão atualmente disponíveis no pacote:

Exportar o modelo do Resource Manager
Validar

Exportar o modelo do Resource Manager

Execute npm run build export <rootFolder> <factoryId> [outputFolder] para exportar o modelo ARM usando os recursos de uma determinada pasta. Este comando também executa uma verificação de validação antes de gerar o modelo ARM. Aqui está um exemplo usando um grupo de recursos chamado testResourceGroup:

npm run build export C:\DataFactories\DevDataFactory /subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/testResourceGroup/providers/Microsoft.DataFactory/factories/DevDataFactory ArmTemplateOutput

RootFolder é um campo obrigatório que representa onde os recursos do Data Factory estão localizados.
FactoryId é um campo obrigatório que representa o ID do recurso Data Factory no formato /subscriptions/<subId>/resourceGroups/<rgName>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<dfName>.
OutputFolder é um parâmetro opcional que especifica o caminho relativo para salvar o modelo ARM gerado.

A capacidade de parar/iniciar apenas os gatilhos atualizados agora está disponível em geral e é mesclada no comando mostrado acima.

Nota

O modelo ARM gerado não é publicado na versão ativa da fábrica. A implantação deve ser feita usando um pipeline de CI/CD.

Validar

Execute npm run build validate <rootFolder> <factoryId> para validar todos os recursos de uma determinada pasta. Eis um exemplo:

npm run build validate C:\DataFactories\DevDataFactory /subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/testResourceGroup/providers/Microsoft.DataFactory/factories/DevDataFactory

RootFolder é um campo obrigatório que representa onde os recursos do Data Factory estão localizados.
FactoryId é um campo obrigatório que representa o ID do recurso Data Factory no formato /subscriptions/<subId>/resourceGroups/<rgName>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<dfName>.

Criar um pipeline do Azure

Embora os pacotes npm possam ser consumidos de várias maneiras, um dos principais benefícios é ser consumido por meio do Azure Pipeline. Em cada mesclagem em sua ramificação de colaboração, um pipeline pode ser acionado que primeiro valida todo o código e, em seguida, exporta o modelo ARM para um artefato de compilação que pode ser consumido por um pipeline de liberação. Como ele difere do processo de CI/CD atual é que você apontará seu pipeline de liberação para esse artefato em vez da ramificação existenteadf_publish.

Siga estes passos para começar:

Abra um projeto de DevOps do Azure e vá para Pipelines. Selecione Novo Pipeline.
Selecione o repositório onde você deseja salvar o script YAML do pipeline. Recomendamos salvá-lo em uma pasta de compilação no mesmo repositório de seus recursos do Data Factory. Verifique se há um arquivo package.json no repositório que contenha o nome do pacote, conforme mostrado no exemplo a seguir:
```
{
    "scripts":{
        "build":"node node_modules/@microsoft/azure-data-factory-utilities/lib/index"
    },
    "dependencies":{
        "@microsoft/azure-data-factory-utilities":"^1.0.0"
    }
} 
```

Selecione Pipeline inicial. Se você carregou ou mesclou o arquivo YAML, como mostrado no exemplo a seguir, você também pode apontar diretamente para ele e editá-lo.

Captura de tela que mostra o pipeline inicial.

# Sample YAML file to validate and export an ARM template into a build artifact
# Requires a package.json file located in the target repository

trigger:
- main #collaboration branch

pool:
  vmImage: 'ubuntu-latest'

steps:

# Installs Node and the npm packages saved in your package.json file in the build

- task: UseNode@1
  inputs:
    version: '18.x'
  displayName: 'Install Node.js'

- task: Npm@1
  inputs:
    command: 'install'
    workingDir: '$(Build.Repository.LocalPath)/<folder-of-the-package.json-file>' #replace with the package.json folder
    verbose: true
  displayName: 'Install npm package'

# Validates all of the Data Factory resources in the repository. You'll get the same validation errors as when "Validate All" is selected.
# Enter the appropriate subscription and name for the source factory. Either of the "Validate" or "Validate and Generate ARM template" options are required to perform validation. Running both is unnecessary.

- task: Npm@1
  inputs:
    command: 'custom'
    workingDir: '$(Build.Repository.LocalPath)/<folder-of-the-package.json-file>' #replace with the package.json folder
    customCommand: 'run build validate $(Build.Repository.LocalPath)/<Root-folder-from-Git-configuration-settings-in-ADF> /subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/<Your-ResourceGroup-Name>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<Your-Factory-Name>'
  displayName: 'Validate'

# Validate and then generate the ARM template into the destination folder, which is the same as selecting "Publish" from the UX.
# The ARM template generated isn't published to the live version of the factory. Deployment should be done by using a CI/CD pipeline. 

- task: Npm@1
  inputs:
    command: 'custom'
    workingDir: '$(Build.Repository.LocalPath)/<folder-of-the-package.json-file>' #replace with the package.json folder
    customCommand: 'run build export $(Build.Repository.LocalPath)/<Root-folder-from-Git-configuration-settings-in-ADF> /subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/<Your-ResourceGroup-Name>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<Your-Factory-Name> "ArmTemplate"'
#For using preview that allows you to only stop/ start triggers that are modified, please comment out the above line and uncomment the below line. Make sure the package.json contains the build-preview command. 
 #customCommand: 'run build-preview export $(Build.Repository.LocalPath) /subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/GartnerMQ2021/providers/Microsoft.DataFactory/factories/Dev-GartnerMQ2021-DataFactory "ArmTemplate"'
  displayName: 'Validate and Generate ARM template'

# Publish the artifact to be used as a source for a release pipeline.

- task: PublishPipelineArtifact@1
  inputs:
    targetPath: '$(Build.Repository.LocalPath)/<folder-of-the-package.json-file>/ArmTemplate' #replace with the package.json folder
    artifact: 'ArmTemplates'
    publishLocation: 'pipeline'

Introduza o seu código YAML. Recomendamos que você use o arquivo YAML como ponto de partida.
Salve e execute. Se você usou o YAML, ele é acionado toda vez que a ramificação principal é atualizada.

Nota

Os artefatos gerados já contêm scripts pré e pós-implantação para os gatilhos, portanto, não é necessário adicioná-los manualmente. No entanto, ao implantar, ainda seria necessário consultar a documentação sobre como parar e iniciar gatilhos para executar o script fornecido.

Saiba mais informações sobre integração e entrega contínuas no Data Factory: Integração e entrega contínuas no Azure Data Factory.

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Exportar o modelo do Resource Manager

Validar

Criar um pipeline do Azure

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Exportar o modelo do Resource Manager

Validar

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