Azure Data Factory'deki tümleştirme çalışma zamanıIntegration runtime in Azure Data Factory

Uygulama hedefi: Azure SYNAPSE Analytics 'i Azure Data Factory

Integration Runtime (IR), Azure Data Factory tarafından farklı ağ ortamlarında aşağıdaki veri tümleştirme özelliklerini sunmak için kullanılan işlem altyapısıdır:The Integration Runtime (IR) is the compute infrastructure used by Azure Data Factory to provide the following data integration capabilities across different network environments:

  • Veri akışı : yönetilen Azure işlem ortamında bir veri akışı yürütün.Data Flow : Execute a Data Flow in managed Azure compute environment.
  • Veri taşıma : özel ağdaki (Şirket içi veya sanal özel ağ) ortak ağ ve veri depolarında veri depoları arasında veri kopyalama.Data movement : Copy data across data stores in public network and data stores in private network (on-premises or virtual private network). Yerleşik bağlayıcılar, biçim dönüştürme, sütun eşleme, performanslı ve ölçeklenebilir veri aktarımı desteği sunar.It provides support for built-in connectors, format conversion, column mapping, and performant and scalable data transfer.
  • Etkinlik gönderme : Azure Databricks, Azure hdınsight, Azure Machine Learning, Azure SQL veritabanı, SQL Server ve daha birçok işlem hizmeti üzerinde çalışan dönüştürme etkinliklerini dağıtma ve izleme.Activity dispatch : Dispatch and monitor transformation activities running on a variety of compute services such as Azure Databricks, Azure HDInsight, Azure Machine Learning, Azure SQL Database, SQL Server, and more.
  • SSIS paketi yürütme : SQL Server Integration Services (SSIS) paketlerini yönetilen bir Azure işlem ortamında yerel olarak yürütün.SSIS package execution : Natively execute SQL Server Integration Services (SSIS) packages in a managed Azure compute environment.

Data Factory'de etkinlik, gerçekleştirilecek eylemi tanımlar.In Data Factory, an activity defines the action to be performed. Bağlı hizmet, bir hedef veri deposunu veya işlem hizmetini tanımlar.A linked service defines a target data store or a compute service. Tümleştirme çalışma zamanı, etkinlik ile bağlı Hizmetler arasında köprü görevi görür.An integration runtime provides the bridge between the activity and linked Services. Bağlı hizmet veya etkinlik tarafından başvurulur ve etkinliğin üzerinde çalıştığı ya da dağıtıldığı işlem ortamını sağlar.It's referenced by the linked service or activity, and provides the compute environment where the activity either runs on or gets dispatched from. Bu şekilde etkinlik hedef veri deposuna veya işlem hizmetine en yakın bölgeden en yüksek performansla gerçekleştirilirken güvenlik ve uyum gereksinimleri korunmuş olur.This way, the activity can be performed in the region closest possible to the target data store or compute service in the most performant way while meeting security and compliance needs.

Tümleştirme çalışma zamanları, Yönetim hub 'ı ve bunlara başvuran etkinlikler, veri kümeleri veya veri akışları aracılığıyla Azure Data Factory UX içinde oluşturulabilir.Integration runtimes can be created in the Azure Data Factory UX via the management hub and any activities, datasets, or data flows that reference them.

Tümleştirme çalışma zamanı türleriIntegration runtime types

Data Factory üç tür Integration Runtime (IR) sunar ve veri tümleştirme özelliklerine ve aradığınız ağ ortamına en uygun türü seçmeniz gerekir.Data Factory offers three types of Integration Runtime (IR), and you should choose the type that best serve the data integration capabilities and network environment needs you're looking for. Bu üç tür şunlardır:These three types are:

  • AzureAzure
  • Kendinden konakSelf-hosted
  • Azure-SSISAzure-SSIS

Aşağıdaki tabloda tümleştirme çalışma zamanı türlerinin her birinin sunduğu özellikler ve ağ desteği açıklanmaktadır:The following table describes the capabilities and network support for each of the integration runtime types:

IR türüIR type Ortak ağPublic network Özel ağPrivate network
AzureAzure Veri AkışıData Flow
Veri taşımaData movement
Etkinlik dağıtmaActivity dispatch
Veri AkışıData Flow
Veri taşımaData movement
Etkinlik dağıtmaActivity dispatch
Kendinden konakSelf-hosted Veri taşımaData movement
Etkinlik dağıtmaActivity dispatch
Veri taşımaData movement
Etkinlik dağıtmaActivity dispatch
Azure-SSISAzure-SSIS SSIS paketi yürütmeSSIS package execution SSIS paketi yürütmeSSIS package execution

Azure tümleştirme çalışma zamanıAzure integration runtime

Bir Azure tümleştirme çalışma zamanı şunları yapabilir:An Azure integration runtime can:

  • Azure 'da veri akışları çalıştırmaRun Data Flows in Azure
  • Bulut veri depoları arasında kopyalama etkinliğini ÇalıştırRun copy activity between cloud data stores
  • Aşağıdaki dönüşüm etkinliklerini genel ağa gönderme: Databricks Not defteri/jar/Python etkinliği, HDInsight Hive etkinliği, HDInsight Pig Activity, HDInsight MapReduce etkinliği, HDInsight Spark etkinliği, HDInsight akış etkinliği, Azure Machine Learning Studio (klasik) toplu yürütme etkinliği, Azure Machine Learning Studio (klasik) güncelleştirme kaynak etkinlikleri, saklı yordam etkinliği, Data Lake Analytics U-SQL etkinliği, .NET özel etkinliği, Web etkinliği, arama etkinliği ve meta veri alma etkinliği.Dispatch the following transform activities in public network: Databricks Notebook/ Jar/ Python activity, HDInsight Hive activity, HDInsight Pig activity, HDInsight MapReduce activity, HDInsight Spark activity, HDInsight Streaming activity, Azure Machine Learning Studio (classic) Batch Execution activity, Azure Machine Learning Studio (classic) Update Resource activities, Stored Procedure activity, Data Lake Analytics U-SQL activity, .NET custom activity, Web activity, Lookup activity, and Get Metadata activity.

Azure IR ağ ortamıAzure IR network environment

Azure Integration Runtime, veri depolarına bağlanmayı ve genel olarak erişilebilen uç noktalarla Hizmetleri hesaplamayı destekler.Azure Integration Runtime supports connecting to data stores and computes services with public accessible endpoints. Yönetilen sanal ağı etkinleştirmek Azure Integration Runtime, özel ağ ortamında özel bağlantı hizmeti kullanılarak veri depolarına bağlanmayı destekler.Enabling Managed Virtual Network, Azure Integration Runtime supports connecting to data stores using private link service in private network environment.

Azure IR işlem kaynağı ve ölçeklendirmeAzure IR compute resource and scaling

Azure tümleştirme çalışma zamanı Azure'da tamamen yönetilebilen ve sunucusuz bir işlem sunar.Azure integration runtime provides a fully managed, serverless compute in Azure. Altyapı sağlama, yazılım yükleme, düzeltme eki uygulama veya kapasite ölçekleme konusunda endişelenmenize gerek yoktur.You don't have to worry about infrastructure provision, software installation, patching, or capacity scaling. Ayrıca yalnızca gerçekten kullandığınız süre boyunca ödeme yaparsınız.In addition, you only pay for the duration of the actual utilization.

Azure tümleştirme çalışma zamanı verileri bulut veri depoları arasında güvenli, güvenilir ve yüksek performanslı bir şekilde taşınması için gerekli yerel işlemi sunar.Azure integration runtime provides the native compute to move data between cloud data stores in a secure, reliable, and high-performance manner. Kopyalama etkinliğinde kullanılacak veri tümleştirme birimi sayısını belirleyebilirsiniz. Bunu yaptığınızda Azure IR işlem boyutu esnek şekilde ölçeklendirilerek Azure Integration Runtime boyutunu el ile ayarlama ihtiyacını ortadan kaldırır.You can set how many data integration units to use on the copy activity, and the compute size of the Azure IR is elastically scaled up accordingly without you having to explicitly adjusting size of the Azure Integration Runtime.

Etkinlik dağıtımı, etkinliği hedef işlem hizmetine yönlendiren hafif bir işlemdir, bu nedenle bu senaryonun işlem boyutunu ölçeklendirmeniz gerekmez.Activity dispatch is a lightweight operation to route the activity to the target compute service, so there isn't need to scale up the compute size for this scenario.

Azure IR oluşturma ve yapılandırma hakkında daha fazla bilgi için bkz. Azure Integration Runtime oluşturma ve yapılandırma.For information about creating and configuring an Azure IR, see How to create and configure Azure Integration Runtime.

Not

Azure Integration Runtime 'da veri akışını çalıştırmak için kullanılacak temel işlem altyapısını tanımlayan veri akışı çalışma zamanı ile ilgili özellikler vardır.Azure Integration runtime has properties related to Data Flow runtime, which defines the underlying compute infrastructure that would be used to run the data flows on.

Kendinden konak tümleştirme çalışma zamanıSelf-hosted integration runtime

Kendinden konak IR şu özelliklere sahiptir:A self-hosted IR is capable of:

  • Bulut veri depoları ve özel ağdaki veri deposu arasında kopyalama etkinliği çalıştırma.Running copy activity between a cloud data stores and a data store in private network.
  • Şirket içi veya Azure sanal ağı 'ndaki işlem kaynaklarına karşı aşağıdaki dönüşüm etkinliklerini gönderme: HDInsight Hive etkinliği (BYOC-Kendi kümenizi getir), HDInsight Pig Activity (BYOC), HDInsight MapReduce Activity (BYOC), HDInsight Spark Activity (BYOC), HDInsight akış etkinliği (BYOC), Azure Machine Learning Studio (klasik) toplu yürütme etkinliği, Azure Machine Learning Studio (klasik) güncelleştirme kaynak etkinlikleri, saklı yordam etkinliği, Data Lake Analytics U-SQL etkinliği , Özel etkinlik (Azure Batch çalışır), arama etkinliği ve meta verileri Al etkinliği.Dispatching the following transform activities against compute resources in on-premises or Azure Virtual Network: HDInsight Hive activity (BYOC-Bring Your Own Cluster), HDInsight Pig activity (BYOC), HDInsight MapReduce activity (BYOC), HDInsight Spark activity (BYOC), HDInsight Streaming activity (BYOC), Azure Machine Learning Studio (classic) Batch Execution activity, Azure Machine Learning Studio (classic) Update Resource activities, Stored Procedure activity, Data Lake Analytics U-SQL activity, Custom activity (runs on Azure Batch), Lookup activity, and Get Metadata activity.

Not

Şirket içinde barındırılan tümleştirme çalışma zamanını, SAP HANA, MySQL vb. gibi kendi sürücüsünü getir gerektiren veri depolarını desteklemek için kullanın. Daha fazla bilgi için bkz. desteklenen veri depoları.Use self-hosted integration runtime to support data stores that requires bring-your-own driver such as SAP Hana, MySQL, etc. For more information, see supported data stores.

Not

Java Runtime Environment (JRE), kendine barındırılan IR 'nin bir bağımlılığı.Java Runtime Environment (JRE) is a dependency of Self Hosted IR. Lütfen JRE 'nin aynı konakta yüklü olduğundan emin olun.Please make sure you have JRE installed on the same host.

Kendinden konak IR ağ ortamıSelf-hosted IR network environment

Genel bulut ortamından doğrudan bir görüş satırı bulunmayan özel bir ağ ortamında güvenli bir şekilde veri tümleştirmesi gerçekleştirmek istiyorsanız, şirket güvenlik duvarınızın arkasındaki şirket içi bir IR veya bir sanal özel ağ içinde şirket içinde barındırılan bir IR yükleyebilirsiniz.If you want to perform data integration securely in a private network environment, which doesn't have a direct line-of-sight from the public cloud environment, you can install a self-hosted IR on premises environment behind your corporate firewall, or inside a virtual private network. Kendinden konak tümleştirme çalışma zamanı yalnızca açık internete giden HTTP tabanlı bağlantılar oluşturur.The self-hosted integration runtime only makes outbound HTTP-based connections to open internet.

Kendinden konak IR işlem kaynağı ve ölçeklendirmeSelf-hosted IR compute resource and scaling

Şirket içi bir makineye veya özel bir ağ içindeki bir sanal makineye şirket içinde barındırılan IR 'yi yükler.Install Self-hosted IR on an on-premises machine or a virtual machine inside a private network. Şu anda kendinden konak IR yalnızca Windows işletim sistemlerinde çalışmaktadır.Currently, we only support running the self-hosted IR on a Windows operating system.

Yüksek kullanılabilirlik ve ölçeklenebilirlik için kendinden konak IR ölçeğini mantıksal örneği birden fazla şirket içi makineyle etkin-etkin modda ilişkilendirerek genişletebilirsiniz.For high availability and scalability, you can scale out the self-hosted IR by associating the logical instance with multiple on-premises machines in active-active mode. Daha fazla bilgi için bkz. yönergeler için nasıl yapılır kılavuzlarında Şirket içinde BARıNDıRıLAN IR oluşturma ve yapılandırma .For more information, see how to create and configure self-hosted IR article under how to guides for details.

Azure-SSIS Integration RuntimeAzure-SSIS Integration Runtime

Var olan SSIS iş yükünü artırmak ve değiştirmek için Azure-SSIS IR oluşturarak SSIS paketlerini yerel ortamda yürütebilirsiniz.To lift and shift existing SSIS workload, you can create an Azure-SSIS IR to natively execute SSIS packages.

Azure-SSIS IR ağ ortamıAzure-SSIS IR network environment

Azure-SSIS IR ortak ağ veya özel ağ üzerinde sağlanabilir.Azure-SSIS IR can be provisioned in either public network or private network. Şirket içi verilere erişim için Azure-SSIS IR’nin şirket içi ağınıza bağlı bir Sanal Ağa katılması gerekir.On-premises data access is supported by joining Azure-SSIS IR to a Virtual Network that is connected to your on-premises network.

Azure-SSIS IR işlem kaynağı ve ölçeklendirmeAzure-SSIS IR compute resource and scaling

Azure-SSIS IR, SSIS paketlerinizi çalıştırmaya ayrılmış Azure sanal makinelerinin tam yönetilen bir kümesidir.Azure-SSIS IR is a fully managed cluster of Azure VMs dedicated to run your SSIS packages. SSIS projelerinin/paketlerinin (SSSıSDB) kataloğu için kendi Azure SQL veritabanınızı veya SQL yönetilen örneğinizi getirebilirsiniz.You can bring your own Azure SQL Database or SQL Managed Instance for the catalog of SSIS projects/packages (SSISDB). Düğüm boyutunu belirttikten sonra kümedeki düğüm sayısını belirtik ölçeğini genişleterek işlem gücünü artırabilirsiniz.You can scale up the power of the compute by specifying node size and scale it out by specifying the number of nodes in the cluster. Azure-SSIS Integration Runtime hizmetini gerekli olduğunda durdurup başlatarak çalıştırma maliyetlerini kontrol altına alabilirsiniz.You can manage the cost of running your Azure-SSIS Integration Runtime by stopping and starting it as you see fit.

Daha fazla bilgi için nasıl yapılır kılavuzlarında Azure SSIS IR oluşturma ve yapılandırma makalesine bakın.For more information, see how to create and configure Azure-SSIS IR article under how to guides. Oluşturduktan sonra var olan SSIS paketlerinizi çok az veya sıfır değişiklikle SQL Server Veri Araçları (SSDT) ve SQL Server Management Studio (SSMS) gibi bilinen araçları kullanarak şirket içi SSIS kullanır gibi dağıtabilir ve yönetebilirsiniz.Once created, you can deploy and manage your existing SSIS packages with little to no change using familiar tools such as SQL Server Data Tools (SSDT) and SQL Server Management Studio (SSMS), just like using SSIS on premises.

Azure-SSIS çalışma zamanı hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki makalelere bakın:For more information about Azure-SSIS runtime, see the following articles:

  • Öğretici: SSIS paketlerini Azure’a dağıtma.Tutorial: deploy SSIS packages to Azure. Bu makalede, bir Azure-SSIS IR oluşturmak ve SSIS kataloğunu barındırmak için bir Azure SQL veritabanı kullanması için adım adım yönergeler sağlanmaktadır.This article provides step-by-step instructions to create an Azure-SSIS IR and uses an Azure SQL Database to host the SSIS catalog.
  • Nasıl yapılır: Azure-SSIS tümleştirme çalışma zamanı oluşturma.How to: Create an Azure-SSIS integration runtime. Bu makale öğreticide genişler ve SQL yönetilen örneği kullanma ve IR 'yi bir sanal ağa katma hakkında yönergeler sağlar.This article expands on the tutorial and provides instructions on using SQL Managed Instance and joining the IR to a virtual network.
  • Azure-SSIS IR’yi izleme.Monitor an Azure-SSIS IR. Bu makalede bir Azure-SSIS IR ile ilgili bilgileri ve döndürülen bilgilerdeki durumların açıklamalarını alma işlemi gösterilmektedir.This article shows you how to retrieve information about an Azure-SSIS IR and descriptions of statuses in the returned information.
  • Azure-SSIS IR’yi yönetme.Manage an Azure-SSIS IR. Bu makale bir Azure-SSIS IR’yi durdurma, başlatma veya kaldırma işlemini gösterir.This article shows you how to stop, start, or remove an Azure-SSIS IR. Ayrıca, IR’ye daha fazla düğüm ekleyerek Azure-SSIS IR’nizi ölçeklendirmeyi gösterir.It also shows you how to scale out your Azure-SSIS IR by adding more nodes to the IR.
  • Azure-SSIS IR’yi bir sanal ağa ekleyin.Join an Azure-SSIS IR to a virtual network. Bu makale Azure-SSIS IR’yi bir Azure sanal ağına ekleme hakkında kavramsal bilgiler sağlar.This article provides conceptual information about joining an Azure-SSIS IR to an Azure virtual network. Ayrıca, Azure portalını kullanarak Azure-SSIS IR’nin sanal ağa katılmasını sağlayacak şekilde sanal ağı yapılandırma adımlarını da sunar.It also provides steps to use Azure portal to configure virtual network so that Azure-SSIS IR can join the virtual network.

Tümleştirme çalışma zamanının konumuIntegration runtime location

Fabrika konumu ve IR konumu arasındaki ilişkiRelationship between factory location and IR location

Müşteri bir Data Factory örneği oluşturduğunda, veri fabrikasının konumunu belirtmeleri gerekir.When customer creates a data factory instance, they need to specify the location for the data factory. Data Factory konumu, veri fabrikası meta verilerinin depolandığı ve işlem hattı tetiklemesinin başlatıldığı konumdur.The Data Factory location is where the metadata of the data factory is stored and where the triggering of the pipeline is initiated from. Fabrika meta verileri yalnızca müşterinin tercih ettiği bölgede depolanır ve diğer bölgelerde depolanmaz.Metadata for the factory is only stored in the region of customer’s choice and will not be stored in other regions.

Bu arada, verileri veri depoları arasında taşımak ve işlem hizmetlerini kullanarak verileri işlemek amacıyla veri fabrikası, başka Azure bölgelerindeki veri depolarına ve işlem hizmetlerine erişebilir.Meanwhile, a data factory can access data stores and compute services in other Azure regions to move data between data stores or process data using compute services. Bu davranış veri uyumluluğu, verimlilik ve düşük ağ kullanım maliyetleri için global ölçekte kullanılabilen IR aracılığıyla gerçekleştirilir.This behavior is realized through the globally available IR to ensure data compliance, efficiency, and reduced network egress costs.

IR Konumu arka uç işleminin konumunu tanımlar ve bu veri taşıma, etkinlik dağıtımı ve SSIS paket yürütme işlemlerinin gerçekleştirileceği konumdur.The IR Location defines the location of its back-end compute, and essentially the location where the data movement, activity dispatching, and SSIS package execution are performed. IR konumu veri fabrikasının ait olduğu konumdan farklı olabilir.The IR location can be different from the location of the data factory it belongs to.

Azure IR konumuAzure IR location

Azure IR belirli bir konum ayarlayabilirsiniz, bu durumda Etkinlik yürütme veya dağıtım söz konusu bölgede gerçekleşecektir.You can set a certain location of an Azure IR, in which case the activity execution or dispatch will happen in that specific region.

Varsayılan olan genel ağda otomatik çözümle Azure IR kullanmayı seçerseniz,If you choose to use the auto-resolve Azure IR in public network, which is the default,

  • Kopyalama etkinliği için ADF, havuz veri deposunun konumunu otomatik olarak algılamaya yönelik en iyi çabayı yapar, sonra da varsa aynı bölgede veya aynı coğrafi bölgede bulunan en yakın bir şekilde IR kullanır; Havuz veri deposunun bölgesi algılanamaz ise, Data Factory bölgesindeki IR alternatif olarak kullanılır.For copy activity, ADF will make a best effort to automatically detect your sink data store's location, then use the IR in either the same region if available or the closest one in the same geography; if the sink data store's region is not detectable, IR in the data factory region as alternative is used.

    Örneğin, fabrikanızın Doğu ABD ' de oluşturulduğunu,For example, you have your factory created in East US,

    • Batı ABD ' de Azure Blob 'a veri kopyalama sırasında, ADF başarıyla blob 'un Batı ABD olduğunu tespit ederseniz kopyalama etkinliği Batı ABD ' de IR üzerinde yürütülür; bölge algılaması başarısız olursa, kopyalama etkinliği Doğu ABD IR üzerinde yürütülür.When copy data to Azure Blob in West US, if ADF successfully detected that the Blob is in West US, copy activity is executed on IR in West US; if the region detection fails, copy activity is executed on IR in East US.
    • Bölgenin algılanamayan verileri Salesforce 'a kopyaladığınızda, kopyalama etkinliği Doğu ABD IR üzerinde yürütülür.When copy data to Salesforce of which the region is not detectable, copy activity is executed on IR in East US.

    İpucu

    Katı veri uyumluluğu gereksinimleriniz varsa ve verilerin belirli bir coğrafyadan ayrılmamasını sağlamak istiyorsanız, belirli bir bölgede açık bir şekilde Azure IR oluşturabilir ve ConnectVia özelliğini kullanarak Bağlı Hizmeti bu IR’ye yönlendirebilirsiniz.If you have strict data compliance requirements and need ensure that data do not leave a certain geography, you can explicitly create an Azure IR in a certain region and point the Linked Service to this IR using ConnectVia property. Örneğin, UK Güney blob 'tan UK Güney Azure SYNAPSE Analytics 'e veri kopyalamak istiyorsanız ve verilerin UK ' a ayrılmadığından emin olmak istiyorsanız, UK Güney içinde bir Azure IR oluşturun ve hem bağlı hizmetleri bu IR 'ye bağlayın.For example, if you want to copy data from Blob in UK South to Azure Synapse Analytics in UK South and want to ensure data do not leave UK, create an Azure IR in UK South and link both Linked Services to this IR.

  • Arama/GetMetadata/silme etkinliği yürütmesi (ardışık düzen etkinlikleri olarak da bilinir), dönüştürme etkinliği dağıtma (dış etkinlik olarak da bilinir) ve yazma işlemleri (test bağlantısı, klasör listesi ve tablo listesi, Önizleme verileri) için ADF, Data Factory bölgesindeki IR 'yi kullanır.For Lookup/GetMetadata/Delete activity execution (also known as Pipeline activities), transformation activity dispatching (also known as External activities), and authoring operations (test connection, browse folder list and table list, preview data), ADF uses the IR in the data factory region.

  • ADF, veri akışı için Data Factory bölgesindeki IR 'yi kullanır.For Data Flow, ADF uses the IR in the data factory region.

    İpucu

    Veri akışının ilgili veri depolarıyla aynı bölgede (mümkünse) çalıştığından emin olmak iyi bir uygulamadır.A good practice would be to ensure Data flow runs in the same region as your corresponding data stores (if possible). Bunu, Azure IR Otomatik Çözümle (veri deposu konumu Data Factory konumuyla aynı ise) veya veri depolarınız ile aynı bölgede yeni bir Azure IR örneği oluşturup veri akışını yürütüşleyerek elde edebilirsiniz.You can either achieve this by auto-resolve Azure IR (if data store location is same as Data Factory location), or by creating a new Azure IR instance in the same region as your data stores and then execute the data flow on it.

Otomatik Çözümle Azure IR için yönetilen sanal ağı etkinleştirirseniz ADF, Data Factory bölgesindeki IR 'yi kullanır.If you enable Managed Virtual Network for auto-resolve Azure IR, ADF uses the IR in the data factory region.

Kullanıcı arabirimindeki işlem hattı etkinliğini izleme görünümünde veya etkinlik izleme yükündeki etkinlik yürütme işlemi sırasında kullanıma alınan IR konumunu izleyebilirsiniz.You can monitor which IR location takes effect during activity execution in pipeline activity monitoring view on UI or activity monitoring payload.

Kendinden konak IR konumuSelf-hosted IR location

Kendinden konak IR, mantıksal olarak Data Factory'ye kayıtlıdır ve işlevini desteklemek için kullanılan işlem sizin tarafınızdan sağlanır.The self-hosted IR is logically registered to the Data Factory and the compute used to support its functionalities is provided by you. Bu nedenle kendinden konak IR için açık bir konum özelliği yoktur.Therefore there is no explicit location property for self-hosted IR.

Kendinden konak IR veri taşıma işlemini gerçekleştirmek için kullanıldığında kaynaktan veri ayıklar ve hedefe yazar.When used to perform data movement, the self-hosted IR extracts data from the source and writes into the destination.

Azure SSIS IR konumuAzure-SSIS IR location

Ayıklama, dönüştürme, yükleme (ETL) iş akışlarınızda yüksek performansa ulaşmak için doğru Azure-SSIS IR konumunu seçmek önemlidir.Selecting the right location for your Azure-SSIS IR is essential to achieve high performance in your extract-transform-load (ETL) workflows.

  • Azure-SSIS IR konumunun veri fabrikanızın konumuyla aynı olması gerekmez, ancak kendi Azure SQL veritabanınızın veya SSSıSDB 'nin bulunduğu SQL yönetilen örneğinizin konumuyla aynı olmalıdır.The location of your Azure-SSIS IR does not need to be the same as the location of your data factory, but it should be the same as the location of your own Azure SQL Database or SQL Managed Instance where SSISDB. Bu şekilde Azure-SSIS Integration Runtime biriminiz farklı konumlar arasında aşırı trafik oluşturmadan kolayca SSISDB öğesine erişebilir.This way, your Azure-SSIS Integration Runtime can easily access SSISDB without incurring excessive traffics between different locations.
  • Mevcut bir SQL veritabanınız veya SQL yönetilen örneğiniz yoksa, ancak şirket içi veri kaynaklarınız/hedefleri varsa, şirket içi ağınıza bağlı bir sanal ağın bulunduğu konumda yeni bir Azure SQL veritabanı veya SQL yönetilen örneği oluşturmanız gerekir.If you do not have an existing SQL Database or SQL Managed Instance, but you have on-premises data sources/destinations, you should create a new Azure SQL Database or SQL Managed Instance in the same location of a virtual network connected to your on-premises network. Bu şekilde, yeni Azure SQL veritabanı veya SQL yönetilen örneği kullanarak Azure-SSIS IR oluşturabilir ve bu sanal ağı aynı konumda birleştirerek farklı konumlarda veri taşımalarını etkili bir şekilde en aza indirebilirsiniz.This way, you can create your Azure-SSIS IR using the new Azure SQL Database or SQL Managed Instance and joining that virtual network, all in the same location, effectively minimizing data movements across different locations.
  • Mevcut Azure SQL veritabanınızın veya SQL yönetilen örneğinizin konumu, şirket içi ağınıza bağlı bir sanal ağın konumuyla aynı değilse, önce mevcut bir Azure SQL veritabanı veya SQL yönetilen örneği kullanarak Azure-SSIS IR oluşturun ve aynı konumdaki başka bir sanal ağı ve ardından bir sanal ağı farklı konumlar arasında sanal ağ bağlantısı olarak yapılandırın.If the location of your existing Azure SQL Database or SQL Managed Instance is not the same as the location of a virtual network connected to your on-premises network, first create your Azure-SSIS IR using an existing Azure SQL Database or SQL Managed Instance and joining another virtual network in the same location, and then configure a virtual network to virtual network connection between different locations.

Aşağıdaki şemada Data Factory konum ayarları ve tümleştirme çalışma zamanları gösterilmektedir:The following diagram shows location settings of Data Factory and its integration run times:

Tümleştirme çalışma zamanının konumu

Kullanılacak IR'yi belirlemeDetermining which IR to use

Kopyalama etkinliğiCopy activity

Kopyalama etkinliği için veri akışı yönünü tanımlamak üzere kaynak ve havuz bağlantılı hizmetleri gerektirir.For Copy activity, it requires source and sink linked services to define the direction of data flow. Kopyalama işlemini gerçekleştirmek için kullanılacak olan tümleştirme çalışma zamanı örneğini belirlemek için aşağıdaki mantık kullanılır:The following logic is used to determine which integration runtime instance is used to perform the copy:

  • İki bulut veri kaynağı arasında kopyalama : hem kaynak hem de havuz bağlantılı hizmetler Azure IR KULLANDıĞıNDA, ADF, belirttiğiniz bölgesel Azure IR kullanır ya da Azure IR Otomatik Çözümle 'yi (varsayılan) tümleştirme çalışma zamanı konumu bölümünde açıklandığı şekilde seçin.Copying between two cloud data sources : when both source and sink linked services are using Azure IR, ADF uses the regional Azure IR if you specified, or auto determine a location of Azure IR if you choose the autoresolve IR (default) as described in Integration runtime location section.
  • Bir bulut veri kaynağından özel ağdaki veri kaynağına kopyalama : Kaynak veya havuz bağlantılı hizmet noktaları kendinden konak IR birimine işaret ediyorsa kopyalama etkinliği kendinden konak Integration Runtime üzerinde yürütülür.Copying between a cloud data source and a data source in private network : if either source or sink linked service points to a self-hosted IR, the copy activity is executed on that self-hosted Integration Runtime.
  • Özel ağ üzerindeki iki veri kaynağı arasında kopyalama : Hem kaynak hem de havuz Bağlantılı Hizmetin aynı tümleştirme çalışma zamanı örneğine işaret etmesi gerekir ve kopyalama Etkinliğini yürütmek için bu tümleştirme çalışma zamanı kullanılır.Copying between two data sources in private network : both the source and sink Linked Service must point to the same instance of integration runtime, and that integration runtime is used to execute the copy Activity.

Lookup ve GetMetadata etkinliğiLookup and GetMetadata activity

Lookup ve GetMetadata etkinliği, veri deposu bağlı hizmetiyle ilişkili tümleştirme çalışma zamanı üzerinde yürütülür.The Lookup and GetMetadata activity is executed on the integration runtime associated to the data store linked service.

Dış dönüşüm etkinliğiExternal transformation activity

Bir dış işlem altyapısını kullanan her dış dönüşüm etkinliğinin, bir tümleştirme çalışma zamanına işaret eden bir hedef işlem bağlı hizmeti vardır.Each external transformation activity that utilizes an external compute engine has a target compute Linked Service, which points to an integration runtime. Bu tümleştirme çalışma zamanı örneği, dış el kodlu dönüştürme etkinliğinin dağıtıldığı konumu belirler.This integration runtime instance determines the location where that external hand-coded transformation activity is dispatched from.

Veri akışı etkinliğiData Flow activity

Veri akışı etkinlikleri, onunla ilişkili Azure tümleştirme çalışma zamanı üzerinde yürütülür.Data Flow activities are executed on the Azure integration runtime associated to it. Veri akışları tarafından kullanılan Spark işlem, Azure Integration Runtime veri akışı özellikleri tarafından belirlenir ve ADF tarafından tam olarak yönetilir.The Spark compute utilized by Data Flows are determined by the data flow properties in your Azure Integration Runtime and are fully managed by ADF.

Sonraki adımlarNext steps

Aşağıdaki makalelere bakın:See the following articles: