Migrowanie do usługi Data Factory w usłudze Microsoft Fabric

  • Artykuł

Usługa Data Factory w usłudze Microsoft Fabric łączy usługi Power Query i Azure Data Factory w nowoczesne, zaufane środowisko integracji danych, które umożliwia specjalistom ds. danych i firm wyodrębnianie, ładowanie i przekształcanie danych dla organizacji. Ponadto zaawansowane możliwości orkiestracji danych umożliwiają tworzenie prostych i złożonych przepływów pracy danych, które organizują kroki niezbędne do potrzeb związanych z integracją danych.

Kluczowe pojęcia w usłudze Data Factory w usłudze Microsoft Fabric

  • Pobieranie danych i przekształcanie — przepływ danych Gen2 to ewolucja przepływów danych w usłudze Power BI. Usługa Dataflow Gen2 została ponownie wykryta, aby używać aparatów obliczeniowych sieci Szkieletowej do przetwarzania i przekształcania danych. Dzięki temu można pozyskiwać i przekształcać dane w dowolnej skali.

  • Orkiestracja danych — korzystanie z potoków danych znanych już użytkownikom usługi Azure Data Factory (ADF), usługa Microsoft Fabric umożliwia korzystanie z tych samych funkcji orkiestracji oferowanych w usłudze ADF. W ramach ogólnie dostępnej wersji usługi Fabric potoki danych obsługują większość działań dostępnych w usłudze ADF.

    Zapoznaj się z tą listą działań , które są częścią potoków danych w sieci szkieletowej. Działanie SSIS zostanie dodane do potoków danych do kwartału 2024 r.

  • Przenoszenie danych gotowych do użycia w przedsiębiorstwie — niezależnie od tego, czy jest to mały ruch danych, czy petabajtowa, usługa Data Factory zapewnia bezserwerową i inteligentną platformę do przenoszenia danych, która umożliwia niezawodne przenoszenie danych między różnymi źródłami danych i miejscami docelowymi danych. Dzięki obsłudze 170+ łączników usługa Data Factory w usłudze Microsoft Fabric umożliwia przenoszenie danych między wieloma chmurami, źródłami danych lokalnie i w sieciach wirtualnych . Optymalizacja inteligentnej przepływności umożliwia platformie przenoszenia danych automatyczne wykrywanie rozmiaru zasobów obliczeniowych potrzebnych do przenoszenia danych.

Migrowanie z usługi Azure Data Factory (ADF)

Aby umożliwić klientom uaktualnienie do usługi Microsoft Fabric z usługi Azure Data Factory (ADF), obsługujemy następujące funkcje:

  • Działania potoku danych — obsługujemy większość działań, które są już używane w usłudze ADF w usłudze Data Factory w sieci szkieletowej. Ponadto dodaliśmy nowe działania dla powiadomień, na przykład działania aplikacji Teams i Outlook. Zapoznaj się z tą listą działań , które są dostępne w usłudze Data Factory w sieci szkieletowej.

  • Łącznik OneLake/Lakehouse w usłudze Azure Data Factory — w przypadku wielu klientów usługi ADF można teraz zintegrować z usługą Microsoft Fabric i przenieść dane do usługi Fabric OneLake.

  • Przepływ danych mapowania usługi Azure Data Factory na sieć szkieletową — udostępniamy ten przewodnik dla klientów usługi ADF, którzy rozważają tworzenie nowych przekształceń danych w sieci szkieletowej.

    Ponadto w przypadku klientów rozważających migrację przepływów danych mapowania usługi ADF do sieci szkieletowej można zastosować przykładowy kod z zespołu doradczego ds. obsługi klienta sieci szkieletowej (FABRIC CAT), aby przekonwertować przepływy danych mapowania na kod platformy Spark. Dowiedz się więcej na stronie Mapowanie przepływów danych do usługi Microsoft Fabric.

W ramach planu dotyczącego usługi Data Factory w usłudze Microsoft Fabric pracujemy nad wersją zapoznawcza następujących elementów do kwartału 2024 r.:

  • Instalowanie usługi ADF w sieci szkieletowej — ta funkcja umożliwi klientom instalowanie istniejącej usługi ADF w usłudze Microsoft Fabric. Wszystkie potoki usługi ADF będą działać zgodnie z oczekiwaniami i nadal działają na platformie Azure, jednocześnie umożliwiając eksplorowanie sieci szkieletowej i wypracowanie bardziej kompleksowego planu uaktualniania.
  • Uaktualnianie potoków usługi ADF do sieci szkieletowej — współpracujemy z klientami i społecznością, aby dowiedzieć się, jak najlepiej obsługiwać uaktualnienia potoków danych z usługi ADF do sieci szkieletowej. W ramach tego procesu udostępnimy środowisko uaktualniania, które umożliwia przetestowanie istniejących potoków danych w sieci szkieletowej przy użyciu instalowania i uaktualniania potoków danych.

Migrowanie przepływu danych usługi Power BI Gen1 do przepływu danych Gen2 w sieci szkieletowej

Usługa Dataflow Gen2 w sieci szkieletowej oferuje wiele zalet i nowych możliwości w porównaniu z przepływami danych (Gen1) w usłudze Power BI:

  • Pobieranie danych w dużej skali ("Szybka kopia")
  • Przekształcenia danych o dużej skali (przy użyciu aparatu SQL usługi Fabric Lakehouse)
  • Więcej miejsc docelowych danych wyjściowych: Azure SQL DB, Lakehouse, Warehouse, SharePoint, KQL Databases i nie tylko
  • Ulepszona historia odświeżania i monitorowanie
  • Ulepszone środowiska tworzenia i publikowania.

Zachęcamy klientów do rozpoczęcia próby użycia usługi Dataflow Gen2 w celu ponownego utworzenia istniejących scenariuszy usługi Dataflow Gen1 lub wypróbowania nowych. Wczesna opinia na temat usługi Dataflow Gen2 pomoże nam rozwijać i rozwijać możliwości produktów.

Oferujemy klientom kilka opcji ponownego utworzenia przepływów danych Gen1 jako przepływu danych Gen2:

  • Wyeksportuj zapytania usługi Dataflow Gen1 i zaimportuj je do usługi Dataflow Gen2: możesz teraz eksportować zapytania zarówno w środowiskach tworzenia przepływów danych, jak i w środowiskach tworzenia przepływów danych Gen2, a następnie zapisywać je w plikach PQT, które można następnie zaimportować do usługi Dataflow Gen2. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Używanie funkcji eksportowania szablonu.
  • Kopiowanie i wklejanie w dodatku Power Query: jeśli masz przepływ danych w usłudze Power BI lub Power Apps, możesz skopiować zapytania i wkleić je w środowisku edycji artefaktu usługi Dataflow Gen2. Ta funkcja umożliwia migrowanie przepływu danych do usługi Gen2 bez konieczności ponownego zapisywania zapytań. Aby uzyskać więcej informacji, zobaczKopiowanie i wklejanie istniejących przepływów danych (Gen1) zapytań.

Zapoznaj się również z następującym artykułem, aby zapoznać się z dalszymi zagadnieniami: Różnice między przepływem danych Gen1 i Gen2

Powiązana zawartość