Azure Data Factory (ADF) ist Teil des Azure Service und wird hauptsächlich für ETL-Operations verwendet.
Einführung in Data Factory
Azure Data Factory (ADF) ist ein cloudbasierter Dienst zur Datenintegration und -orchestrierung, entwickelt von Microsoft. Es ermöglicht die
- Erstellung,
- Planung
- und Orchestrierung
von Datenworkflows (Pipelines), die ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) unterstützen und Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen.
Das Ziel von Microsoft war es, wachsende Anforderungen an moderne Datenintegration und –transformation in Unternehmen zu erfüllen. Die Lösung sollte Unternehmen das Verwenden einer flexiblen, skalierbaren und benutzerfreundlichen Plattform ermöglichen, um Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, zu transformieren und für Analysen und Berichterstattung bereitzustellen. Als Antwort präsentierte Microsoft ADF.
Sehen wir uns die Funktionen genauer an.
Funktionen von Azure Data Factory
Azure Data Factory bietet umfangreiche Funktionen zur Orchestrierung und Operationalisierung von verschiedensten Prozessen. Zur besseren Veranschaulichung haben wir Ihnen die Funktionen in einer Tabelle dargestellt.
| Funktion | Beschreibung der Funktion |
|---|---|
| Visuelle Benutzeroberfläche | Drag- und Drop-Oberfläche zur Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines |
| Konnektoren | Unterstützt über 90 Konnektoren, wie SAP, Salesforce und Oracle |
| ETL und ELT | Azure kann sowohl traditionelle ETL- als auch moderne ELT-Prozesse (Extract, Load, Transform) durchführen |
| Echtzeit-Datenverarbeitung | Unterstützung der sofortigen Datenverfügbarkeit |
| Skalierbarkeit | Hoch skalierbar und kann große Datenmengen verarbeiten. Es unterstützt auch hybride Datenintegrationsszenarien, die sowohl On-Premises- als auch Cloud-Datenquellen umfassen |
| Integration mit Azure-Diensten | ADF ist nahtlos in das Azure-Ökosystem integriert und kann mit anderen Azure-Diensten wie Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake, Azure Machine Learning und Azure IoT Hub zusammenarbeiten |
| Automatisierung | Bietet umfassende Automatisierungs- und Scheduling-Funktionen, mit denen Datenpipelines nach einem festgelegten Zeitplan oder in Abhängigkeit von bestimmten Ereignissen ausgeführt werden können |
| Sicherheit und Compliance | Bietet robuste Sicherheits- und Compliance-Features, einschließlich Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und Überwachungsfunktionen |
Arbeitsweise von ADF
Azure Data Factory ermöglicht die Erstellung von Datenpipelines über eine visuelle Benutzeroberfläche. Es bietet Optionen für No-Code und Low-Code-Entwicklung, Echtzeitdatenverarbeitung, Monitoring und automatisierte Zeitpläne für Datenprozesse.
Die Hauptkomponenten und deren Funktionsweise stellen wir Ihnen kurz vor:
- Datenpipelines: Eine Pipeline besteht aus einer Reihe von Aktivitäten, die zusammenarbeiten, um Daten zu bewegen und zu transformieren. Jede Pipeline hat mehrere Schritte, die in einer bestimmten Reihenfolge ausgeführt werden.
- In ADF können multiple Pipelines erstellt werden
- Aktivitäten: Das sind die Aufgaben innerhalb einer Pipeline, z.B. Datenkopieren, Transformationen, Datenaufbereitung und das Ausführen von Skripten. Es gibt verschiedene Arten von Aktivitäten, die in einer Pipeline verwendet werden können.
- Eine Gruppe von Aktivitäten wird Pipeline genannt
- Datasets: Datasets definieren die Struktur der Daten, auf die zugegriffen werden soll. Sie repräsentieren Datenquellen oder Datenspeicherziele, die in den Pipelines verwendet werden.
- Linked Services: Diese dienen als Verbindungsstränge zwischen ADF und den externen Datenquellen oder -zielen. Ein Linked Service kann z.B. eine Verbindung zu einem Azure SQL-Datenbank, einer Datei in einem Azure Data Lake Storage oder einer On-Premises-Datenquelle herstellen.
- Integration Runtimes: Dies sind die Rechenumgebungen, die von ADF zur Ausführung von Aktivitäten verwendet werden. Es gibt verschiedene Arten von Integration Runtimes: Azure Integration Runtime, Self-hosted Integration Runtime und Azure-SSIS Integration Runtime. Jede hat spezifische Einsatzszenarien und Vorteile.
- Trigger: Triggers definieren, wann eine Pipeline ausgeführt werden soll. Es gibt verschiedene Arten von Triggers, wie z.B. zeitbasierte Trigger (zeitgesteuert) und Event-basierte Trigger (bei einem bestimmten Ereignis).
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Sehen wir uns nun an, was die Vorteile der Verwendung sind.
Vorteile der Verwendung von Data Factory
Azure Data Factory kann problemlos große Datenmengen verarbeiten, wodurch Unternehmen flexibel auf wachsende Datenanforderungen reagieren können. Benutzer zahlen dabei nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen.
Die Plattform unterstützt sowohl No-Code als auch Low-Code Entwicklung, was die Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines vereinfacht. Der einfache Zugriff auf die Daten ermöglicht die vereinfachte Zusammenarbeit von Datenteams und erleichtert die Datenintegration von verschiedenen Quellen.
Fazit
Azure Data Factory ist ein leistungsstarker Dienst zur Datenintegration, der Unternehmen hilft, Daten effizient zu verwalten und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Beachtung von Best Practices und die Nutzung der vielfältigen Funktionen können Benutzer das volle Potenzial von ADF ausschöpfen und ihre Datenintegrationsprozesse optimieren.
Diese Zusammenfassung stellt die wichtigsten Informationen zu Azure Data Factory dar, einschließlich seiner Funktionen, Arbeitsweise, Integration, Vorteile und Best Practices. ADF ist ein unverzichtbares Werkzeug für moderne Datenintegration und -analyse.
FAQ – Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet
Azure Data Factory (ADF) ist ein cloudbasierter Datenintegrationsdienst von Microsoft, der Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, transformiert und lädt (ETL). Es ermöglicht die Erstellung, Planung und Orchestrierung von Datenworkflows.
ADF funktioniert durch die Erstellung von Datenpipelines, die Aktivitäten enthalten. Diese Pipelines können Daten bewegen und transformieren, wobei sie Datasets, Linked Services und Integration Runtimes nutzen.
ADF bietet Datenbewegung und -transformation, über 90 Konnektoren für verschiedene Datenquellen, Unterstützung von ETL und ELT, Echtzeitdatenverarbeitung und Integration mit anderen Azure-Diensten.
