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Exemplo de preços: transformar dados no repositório de blobs com fluxos de dados de mapeamento

APLICA-SE A: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Dica

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Nesse cenário, você deseja transformar os dados no Repositório de Blobs visualmente nos fluxos de dados de mapeamento do ADF em uma agenda de 8 horas por dia durante 30 dias.

Os preços usados neste exemplo abaixo são hipotéticos e não têm o objetivo de sugerir o preço real exato. Os custos de leitura/gravação e monitoramento não são mostrados, pois normalmente são insignificantes e não afetarão os custos gerais de forma substancial. As execuções de atividade também são arredondadas para os 1000 mais próximos nas estimativas da calculadora de preços.

Veja a Calculadora de Preços do Azure para ver cenários mais específicos e estimar os custos futuros para usar o serviço.

Configuração

Para executar o cenário, você precisará criar um pipeline com os seguintes itens:

  • Uma atividade de Fluxo de Dados com a lógica de transformação.
  • Um conjunto de dados de entrada para os dados no Armazenamento do Azure.
  • Um conjunto de dados de saída para os dados no Armazenamento do Azure.
  • Um gatilho de agenda para executar o pipeline a cada hora. Quando você quiser executar um pipeline, poderá acioná-lo imediatamente ou agendá-lo. Além do próprio pipeline, cada instância de gatilho conta como uma única execução de atividade.

Estimativa de custos

Operações Tipos e unidades
Executar pipeline 2 execuções de atividade por execução (1 para a execução de gatilho, 1 para a execução de atividade) = 480 execuções de atividade, arredondadas, pois a calculadora permite apenas incrementos de mil.
Suposições de fluxo de dados: uso geral 16 horas vCore por execução = 10 min 10 min\60 min

Exemplo de calculadora de preços

Preço total do cenário por 30 dias: US$ 175,88

Screenshot of the orchestration section of the pricing calculator configured to transform data in a blob store with mapping data flows.

Screenshot of the data flow section of the pricing calculator configured to transform data in a blob store with mapping data flows.