デプロイ パイプラインの概要
Note
このセクションのこの記事では、アプリにコンテンツをデプロイする方法について説明します。 バージョン管理については、Git 統合 のドキュメントを参照してください。
現代の組織にとって、分析は意思決定を行う上で必要不可欠な要素です。 Fabric のデプロイ パイプライン ツールを使用すると、コンテンツ作成者は運用環境で共同作業を行い、組織のコンテンツのライフサイクルを管理できます。 デプロイメント・パイプラインにより、作成者はユーザーに届く前にサービス内でコンテンツを開発し、テストすることができます。 デプロイできる、サポートされているアイテムの種類の完全な一覧を参照してください。
デプロイ パイプラインの使用方法を学習する
デプロイ パイプライン ツールを使用する方法については、次のリンクで学習できます。
デプロイ パイプラインを作成し、管理する - デプロイ パイプラインを段階的に作成する Learn モジュール。
デプロイ パイプラインの概要 - パイプラインと、後方デプロイやデプロイ ルールなどの主要機能を作成する方法を説明した記事。
サポートされているアイテム
あるパイプライン ステージから別のパイプライン ステージにコンテンツをデプロイする場合、コピーされるコンテンツには以下のアイテムを含めることができます。
- データ パイプライン
- Dataflows Gen1
- データマート
- レイクハウス
- Notebooks
- ページ分割されたレポート
- レポート (サポートされているセマンティック モデルに基づく)
- セマンティック モデル (例外として、Direct Lake セマンティック モデルは除きます)
- 倉庫
パイプライン構造
デプロイ パイプラインに必要なステージの数を決定できます。 2 から 10 の範囲で任意の数のステージを使用できます。 パイプラインを作成するとデフォルトで提供される 3 つの一般的なステージを基にして作業を始めることができますが、必要に応じてステージを追加、削除、または名前変更できます。 ステージの数に関係なく、一般的な概念は同じです。
-
仲間の作成者と共に新しいコンテンツをアップロードするデプロイ パイプラインの最初のステージ。 ビルドを設計し、ここで開発することも、別のステージで開発することもできます。
-
コンテンツに必要なすべての変更を行ったら、テスト ステージを開始できる状態になります。 変更したコンテンツをアップロードして、このテスト ステージに移動できるようにします。 テスト環境で実行できることの 3 つの例を次に示します。
テスト担当者およびレビュー担当者とコンテンツを共有する
大量のデータがあるテストを読み込んで実行する
アプリをテストして、エンド ユーザー向けにどのように表示されるかを確認する
-
コンテンツのテスト後、運用ステージを使用して、コンテンツの最終バージョンを組織内のビジネス ユーザーと共有します。
アイテムペアリング
ペアリングとは、デプロイ パイプラインの 1 つのステージにあるアイテム (レポート、ダッシュボード、セマンティック モデルなど) が、隣接するステージの同じアイテムに関連付けられるプロセスです。 ペアリングは、ワークスペースをデプロイ ステージに割り当てたり、あるステージから別のステージにコンテンツを展開したりするときに発生します。 正しいデプロイにはペアリングが不可欠です。 アイテムがペアになっていない場合、同じと思われる場合でも、後続のデプロイでは上書きされません。
- 同じ名前と種類の同じフォルダー内のアイテムは、ワークスペースが割り当てられているか、アイテムが展開されるときに自動的にペアになります。
- ペアになっているアイテムは、名前を変更してもペアのままです。 そのため、異なる名前のアイテムをペアにすることができます。
- ワークスペースがパイプラインに割り当てられた後に追加されたアイテムは、自動的にはペアになりません。 そのため、隣接するワークスペース内にペアになっていない同じアイテムを含めることができます。
アイテムのペアリングと動作の詳細については、「アイテムのペアリング」を参照してください。
デプロイ方法
ソース ステージからターゲット ステージにコンテンツを展開すると、ペアのアイテムが上書きされます。 ターゲット ステージにあるがソース ステージにないコンテンツは、ターゲット ステージにそのまま残ります。 [デプロイ] を選択すると、上書きされるアイテムが記載された警告メッセージが表示されます。
どのアイテムのプロパティが次のステージにコピーされ、どのプロパティがコピーされないかについて詳しくは、「デプロイ プロセスを理解する」を参照してください。
Automation
デプロイ パイプライン REST API を使用して、プログラムでコンテンツをデプロイすることもできます。 このプロセスの詳細については、「API と DevOps を使用してデプロイ パイプラインを自動化する」を参照してください。
関連するコンテンツ
フィードバック
https://aka.ms/ContentUserFeedback」を参照してください。
以下は間もなく提供いたします。2024 年を通じて、コンテンツのフィードバック メカニズムとして GitHub の issue を段階的に廃止し、新しいフィードバック システムに置き換えます。 詳細については、「フィードバックの送信と表示