Azure Data Factory 的運作方式

在此，您將瞭解 Azure Data Factory 的元件和互相連接的系統。您也將進一步瞭解其運作方式。這可協助您判斷如何充分利用 Azure Data Factory 以符合您組織的需求。

Azure Data Factory 是一組互相連接的系統，結合起來形成了端對端的資料分析平臺。在此單元中，您將瞭解下列 Azure Data Factory 功能：

您也將瞭解 Azure Data Factory 的主要元件。這些包括：

Azure Data Factory 函式

Azure Data Factory 包含了數個函式，結合起來可為您的資料工程師提供完整的資料分析平台。

流程的第一個部分是從適當的資料來源收集必要的資料。資料來源可以來自不同的位置，包括內部部署來源和雲端。資料可能包含：

此外，不同的資料可能會以不同的速度和間隔抵達。藉由使用 Azure Data Factory，您可以使用複製活動，將資料從各種來源移至雲端中單一的集中式資料存放區。在複製資料之後，您可以使用其他系統來轉換和分析資料。

複製活動會執行下列高階步驟：

下圖會摘要說明此程序：

Graphic that depicts the preceding process.

將資料成功複製到中央雲端位置之後，您就可以視需要處理和轉換資料。您將使用 Azure Data Factory 對應資料流程來達成此目的。「資料流程」可讓您建立在 Spark 上執行的資料轉換圖形。不過，您不需要瞭解 Spark 叢集或 Spark 程式設計。

提示

雖然並非必要，但您可能偏好以手動編寫轉換的程式碼。在這種狀況下，Azure Data Factory 支援外部活動來執行您的轉換。

CI/CD 的支援能讓您在發佈之前，以累加方式開發和傳遞 ETL 程式。 Azure Data Factory 使用下列方式提供資料管線的 CI/CD：

注意

持續整合表示其會盡快自動測試您對程式碼基底所做的每項變更。在測試之後便會進行持續傳遞，並將變更推送至暫存或生產系統。

在 Azure Data Factory 調整完原始資料之後，您可以將資料載入企業使用者可從其商業智慧工具存取的任何分析引擎，包括：

在您成功建立並部署資料整合管線之後，請務必監視已排程的活動和管線。這可讓您追蹤成功和失敗率。 Azure Data Factory 使用下列其中一項工具來支援對管線的監視：

Azure Data Factory 由下表所述的元件組成：

元件	描述
管線	執行特定工作單位活動的邏輯群組。這些活動會一起執行一項工作。使用管線的優點是您可以更輕鬆地將活動以集合的方式管理，而不是分為個別的項目。
活動	管線中的單一處理步驟。 Azure Data Factory 支援三種類型的活動︰資料移動、資料轉換，以及控制活動。
資料集	代表資料存放區內的資料結構。這些結構指出 (或傳址) 您想要作為輸出或輸入用於活動中的資料。
連結服務	定義 Azure Data Factory 連接到外部資源 (例如資料來源) 所需的必要連接資訊。 Azure Data Factory 將它們用於兩個用途：代表資料存放區或計算資源。
資料流程	讓您的資料工程師不需要撰寫程式碼即可開發資料轉換邏輯。資料流程會在使用擴增 Apache Spark 叢集的 Azure Data Factory 管線內以活動的形式執行。
整合執行階段	Azure Data Factory 使用計算基礎結構，跨越不同的網路環境提供下列資料整合功能：資料流程、資料移動、活動分派和 SSIS 套件執行。在 Azure Data Factory 中，整合執行階段是活動與連結服務之間的橋樑。

如下圖所示，這些元件會一起運作，以提供完整的端對端平臺供資料工程師使用。藉由使用 Data Factory，您可以：

Graphic that depicts the interaction of the components described in the preceding table.