Een gegevensfabriek kopiëren of klonen in Azure Data Factory

  • Artikel

VAN TOEPASSING OP: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Tip

Probeer Data Factory uit in Microsoft Fabric, een alles-in-één analyseoplossing voor ondernemingen. Microsoft Fabric omvat alles, van gegevensverplaatsing tot gegevenswetenschap, realtime analyses, business intelligence en rapportage. Meer informatie over het gratis starten van een nieuwe proefversie .

In dit artikel wordt beschreven hoe u een gegevensfactory kopieert of kloont in Azure Data Factory.

Gebruiksvoorbeelden voor het klonen van een data factory

Hier volgen enkele omstandigheden waarin u het nuttig vindt om een data factory te kopiëren of te klonen:

  • Data Factory verplaatsen naar een nieuwe regio. Als u uw Data Factory naar een andere regio wilt verplaatsen, kunt u het beste een kopie maken in de doelregio en de bestaande regio verwijderen.

  • De naam van Data Factory wijzigen. Azure biedt geen ondersteuning voor het wijzigen van de naam van resources. Als u de naam van een data factory wilt wijzigen, kunt u de data factory klonen met een andere naam en de bestaande gegevensfactory verwijderen.

  • Fouten opsporen in wijzigingen wanneer de foutopsporingsfuncties niet voldoende zijn. In de meeste scenario's kunt u foutopsporing gebruiken. In andere is het beter om wijzigingen in een gekloonde sandbox-omgeving te testen. Bijvoorbeeld hoe uw geparameteriseerde ETL-pijplijnen zich gedragen wanneer een trigger wordt geactiveerd bij het ontvangen van bestanden versus tijdens het tumblingtijdvenster, kan niet eenvoudig alleen door foutopsporing worden getest. In dergelijke gevallen kunt u een sandbox-omgeving klonen om te experimenteren. Omdat Azure Data Factory voornamelijk in rekening wordt gebracht op basis van het aantal uitvoeringen, leidt een tweede factory niet tot extra kosten.

Een data factory klonen

  1. Als vereiste moet u eerst uw doelgegevensfactory maken vanuit Azure Portal.

  2. Als u zich in de GIT-modus bevindt:

    1. Telkens wanneer u vanuit de portal publiceert, wordt de Resource Manager-sjabloon van de factory opgeslagen in GIT in de adf_publish vertakking
    2. Verbinding maken de nieuwe factory naar dezelfde opslagplaats en bouw vanuit adf_publish vertakking. Resources, zoals pijplijnen, gegevenssets en triggers, worden doorgevoerd

  3. Als u zich in de livemodus bevindt:

    1. Met de gebruikersinterface van Data Factory kunt u de volledige nettolading van uw data factory exporteren naar een Resource Manager-sjabloonbestand en een parameterbestand. Ze kunnen worden geopend via de ARM-sjabloon \ De knop Resource Manager-sjabloon exporteren in de portal.
    2. U kunt de juiste wijzigingen aanbrengen in het parameterbestand en wisselen in nieuwe waarden voor de nieuwe factory
    3. Vervolgens kunt u deze implementeren via standaardimplementatiemethoden voor Resource Manager-sjablonen.

  4. Als u een SelfHosted IntegrationRuntime in uw bronfactory hebt, moet u deze vooraf maken met dezelfde naam in de doelfactory. Als u de SelfHosted Integration Runtime tussen verschillende factory's wilt delen, kunt u het hier gepubliceerde patroon gebruiken voor het delen van SelfHosted IR.

  5. Om veiligheidsredenen bevat de gegenereerde Resource Manager-sjabloon geen geheime informatie, bijvoorbeeld wachtwoorden voor gekoppelde services. Daarom moet u de referenties opgeven als implementatieparameters. Als het handmatig invoeren van referenties niet wenselijk is voor uw instellingen, kunt u overwegen in plaats daarvan de verbindingsreeks s en wachtwoorden op te halen uit Azure Key Vault. Meer bekijken

Gerelateerde inhoud

Bekijk de richtlijnen voor het maken van een data factory in Azure Portal in Een gegevensfactory maken met behulp van de gebruikersinterface van Azure Data Factory.