Ինչու՞ ինձ պետք է Azure Data Factory-ը:
Ինչու՞ ինձ պետք է Azure Data Factory-ը:

Video: Ինչու՞ ինձ պետք է Azure Data Factory-ը:

Video: Ինչու՞ ինձ պետք է Azure Data Factory-ը:
Video: Դուք երբեք գումար չեք աշխատի պիկապ մեքենայի վրա: Ինչո՞ւ: 2024, Դեկտեմբեր
Anonim

Azure Data Factory Կարող եմ օգնել Լազուր Cloud Users

Այն թույլ է տալիս ընկերություններին վերափոխել իրենց բոլոր հումքը տվյալները հարաբերական, ոչ հարաբերական և այլ պահեստավորման համակարգերից. և ինտեգրել այն օգտագործման համար տվյալները - հիմնված աշխատանքային հոսքեր, որոնք կօգնեն ընկերություններին քարտեզագրել ռազմավարությունները, հասնել նպատակներին և առաջ մղել բիզնեսի արժեքը տվյալները տիրապետում են.

Այս կերպ, ինչպե՞ս է աշխատում Azure-ի տվյալները/գործարանը:

Azure Data Factory չի պահում որևէ մեկը տվյալները ինքն իրեն։ Այն թույլ է տալիս ստեղծել տվյալները - պայմանավորված աշխատանքային հոսքեր՝ շարժումը կազմակերպելու համար տվյալները աջակցվող միջև տվյալները խանութներ և վերամշակում տվյալները օգտագործելով հաշվողական ծառայություններ այլ տարածաշրջաններում կամ ներքին միջավայրում:

Երկրորդ, ո՞րն է տարբերությունը SSIS-ի և Azure Data Factory-ի միջև: ADF-ն է Azure Data Factory , Cloud-ի վրա հիմնված PaaS ծառայություն համար տվյալները ինտեգրում։ Երկուսն էլ կարող են օգտագործվել ինտեգրվելու և փոխակերպելու համար տվյալները օն-պրեմի և ամպի միջով տվյալները խանութներ. Այնուամենայնիվ, SSIS կառուցված է հիմնականում որպես նախնական ծառայություն, մինչդեռ ADF-ն ունի սանդղակ տվյալները շարժման ծառայություն ներս Լազուր.

Հետագայում, կարելի է նաև հարցնել, արդյոք Azure Data Factory-ն ETL գործիք է:

Ներածություն. Այն Azure Data Factory (ADF) ծառայություն է, որը նախատեսված է թույլ տալու ծրագրավորողներին ինտեգրվել տարբեր տվյալները աղբյուրները։ Այլ կերպ ասած, ADF-ն կառավարվող ամպային ծառայություն է, որը կառուցված է բարդ հիբրիդային էքստրակտ-տրանսֆորմ-բեռնվածության համար ( ETL ), արդյունահանում-բեռնափոխադրում (ELT) և տվյալները ինտեգրացիոն նախագծեր։

Ի՞նչ է ETL-ը Azure-ում:

Քաղեք, փոխակերպեք և բեռնեք ( ETL ) այն գործընթացն է, որով տվյալները ձեռք են բերվում տարբեր աղբյուրներից, հավաքվում են ստանդարտ վայրում, մաքրվում և մշակվում և, ի վերջո, բեռնվում են տվյալների պահեստում, որտեղից կարելի է հարցումներ կատարել:

Խորհուրդ ենք տալիս: