Bakit ko kailangan ng Azure Data Factory?
Bakit ko kailangan ng Azure Data Factory?

Video: Bakit ko kailangan ng Azure Data Factory?

Video: Bakit ko kailangan ng Azure Data Factory?
Video: DP 200 Implementing an Azure Data Solution Exam 2024, Nobyembre
Anonim

Pabrika ng Azure Data Makakatulong Azure Mga User ng Cloud

Hinahayaan nito ang mga kumpanya na baguhin ang lahat ng kanilang hilaw na malaki datos mula sa relational, non-relational at iba pang storage system; at isama ito para magamit sa datos -driven na mga daloy ng trabaho upang matulungan ang mga kumpanya na mag-map ng mga diskarte, makamit ang mga layunin at humimok ng halaga ng negosyo mula sa datos taglay nila.

Sa ganitong paraan, paano gumagana ang Azure data/factory?

Pabrika ng Azure Data hindi nag-iimbak ng anuman datos mismo. Pinapayagan ka nitong lumikha datos -driven na mga daloy ng trabaho upang ayusin ang paggalaw ng datos sa pagitan ng suportado datos mga tindahan at pagproseso ng datos gamit ang mga serbisyo sa pag-compute sa ibang mga rehiyon o sa isang on-premise na kapaligiran.

Pangalawa, ano ang pagkakaiba sa pagitan ng SSIS at Azure Data Factory? Ang ADF ay Pabrika ng Azure Data , Cloud-based na serbisyo ng PaaS para sa datos pagsasama. Parehong maaaring magamit upang isama at ibahin ang anyo datos sa kabila ng on-prem at cloud datos mga tindahan. gayunpaman, SSIS ay pangunahing binuo bilang isang on-prem na serbisyo habang ang ADF ay may scale-out datos serbisyo sa paggalaw sa Azure.

Kasunod nito, maaari ring magtanong, ang Azure Data Factory ba ay isang ETL tool?

Panimula. Ang Pabrika ng Azure Data (ADF) ay isang serbisyong idinisenyo upang payagan ang mga developer na magsama ng iba datos pinagmumulan. Sa madaling salita, ang ADF ay isang pinamamahalaang serbisyo ng Cloud na binuo para sa kumplikadong hybrid extract-transform-load ( ETL ), extract-load-transform (ELT), at datos mga proyekto ng integrasyon.

Ano ang ETL sa Azure?

I-extract, i-transform, at i-load ( ETL ) ay ang proseso kung saan ang data ay nakuha mula sa iba't ibang mga mapagkukunan, nakolekta sa isang karaniwang lokasyon, nililinis at naproseso, at sa huli ay na-load sa isang datastore kung saan maaari itong i-query.

Inirerekumendang: