LE GUIDE COMPLET
Azure Data Factory
Avec Azure Data Factory, créez, gérez et orchestrez des workflows de données à grande échelle.
LE GUIDE COMPLET
Azure Data Factory
Avec Azure Data Factory, créez, gérez et orchestrez des workflows de données à grande échelle.
Création de pipeline
Azure Data Factory permet de créer des pipelines de données définissant des tâches de transfert et de transformation de données entre différentes sources et cibles. Ces pipelines peuvent être créés visuellement ou en utilisant un langage JSON.
Exécution programmée
Les pipelines peuvent être planifiés pour être exécutés à des moments spécifiques, ou en réponse à des événements, tels que l'arrivée de nouvelles données dans une source.
Suivi et gestion
Data Factory fournit des fonctionnalités de monitoring pour surveiller l'exécution des pipelines de données et de gestion pour résoudre les erreurs éventuelles. Les données d'exécution peuvent être vues et exportées pour une analyse ultérieure.
AZURE DATA FACTORY
Un service Microsoft
Azure Data Factory permet de transférer des données, de les transformer et de les charger entre des sources de données diverses et cibles, tant en local qu’en nuage.
Azure Data Factory
Un service Microsoft
Azure Data Factory permet de transférer des données, de les transformer et de les charger entre des sources de données diverses et cibles, tant en local qu’en nuage.
Création de pipeline
Azure Data Factory permet de créer des pipelines de données définissant des tâches de transfert et de transformation de données entre différentes sources et cibles. Ces pipelines peuvent être créés visuellement ou en utilisant un langage JSON.
Exécution programmée
Les pipelines peuvent être planifiés pour être exécutés à des moments spécifiques, ou en réponse à des événements, tels que l'arrivée de nouvelles données dans une source.
Suivi et gestion
Data Factory fournit des fonctionnalités de monitoring pour surveiller l'exécution des pipelines de données et de gestion pour résoudre les erreurs éventuelles. Les données d'exécution peuvent être vues et exportées pour une analyse ultérieure.
AZURE DATA FACTORY
Un service Microsoft
Azure Data Factory permet de transférer des données, de les transformer et de les charger entre des sources de données diverses et cibles, tant en local qu’en nuage.
Azure Data Factory permet de créer des pipelines de données définissant des tâches de transfert et de transformation de données entre différentes sources et cibles. Ces pipelines peuvent être créés visuellement ou en utilisant un langage JSON.
Les pipelines peuvent être planifiés pour être exécutés à des moments spécifiques, ou en réponse à des événements, tels que l'arrivée de nouvelles données dans une source.
Data Factory fournit des fonctionnalités de monitoring pour surveiller l'exécution des pipelines de données et de gestion pour résoudre les erreurs éventuelles. Les données d'exécution peuvent être vues et exportées pour une analyse ultérieure.
RÔLE
Gestion des données cloud
Accélérer la transformation des données
Azure Data Factory permet de simplifier les processus d'intégration et de transformation des données. Il offre des fonctionnalités telles que la préparation des données, la construction de processus ETL et ELT, ainsi que l'orchestration et la surveillance de pipelines sans code.
Moderniser et étendre SSIS
Azure Data Factory permet de réaliser jusqu'à 88% d'économies avec le Azure Hybrid Benefit. Il est le seul service entièrement compatible qui facilite le déplacement des packages SSIS vers le cloud. La migration est facilitée par l'Assistant Déploiement d'Azure Data Factory et par une documentation simple. Il permet aussi de réaliser votre vision des initiatives hybrides de Big Data et d'entreposage de données en les combinant avec les pipelines de données cloud de Data Factory.
Ingérer vos données de différentes sources
Azure Data Factory permet également de simplifier l'ingestion de données provenant de différentes sources. Il offre plus de 90 connecteurs intégrés pour acquérir des données à partir de sources Big Data telles que Amazon Redshift, Google BigQuery, HDFS, entrepôts de données d’entreprise tels que Oracle Exadata, Teradata, applications SaaS telles que Salesforce, Marketo et ServiceNow et tous les services de données Azure.
RÔLE
Gestion des données cloud
Accélérer la transformation des données
Azure Data Factory permet de simplifier les processus d'intégration et de transformation des données. Il offre des fonctionnalités telles que la préparation des données, la construction de processus ETL et ELT, ainsi que l'orchestration et la surveillance de pipelines sans code.
Moderniser et étendre SSIS
Azure Data Factory permet de réaliser jusqu'à 88% d'économies avec le Azure Hybrid Benefit. Il est le seul service entièrement compatible qui facilite le déplacement des packages SSIS vers le cloud. La migration est facilitée par l'Assistant Déploiement d'Azure Data Factory et par une documentation simple. Il permet aussi de réaliser votre vision des initiatives hybrides de Big Data et d'entreposage de données en les combinant avec les pipelines de données cloud de Data Factory.
Ingérer vos données de différentes sources
Azure Data Factory permet également de simplifier l'ingestion de données provenant de différentes sources. Il offre plus de 90 connecteurs intégrés pour acquérir des données à partir de sources Big Data telles que Amazon Redshift, Google BigQuery, HDFS, entrepôts de données d’entreprise tels que Oracle Exadata, Teradata, applications SaaS telles que Salesforce, Marketo et ServiceNow et tous les services de données Azure.
Gestion des données sur Azure
Accélérer la transformation des données
Azure Data Factory permet de simplifier les processus d'intégration et de transformation des données. Il offre des fonctionnalités telles que la préparation des données, la construction de processus ETL et ELT, ainsi que l'orchestration et la surveillance de pipelines sans code.
Moderniser et étendre SSIS
Azure Data Factory permet de réaliser jusqu'à 88% d'économies avec le Azure Hybrid Benefit. Il est le seul service entièrement compatible qui facilite le déplacement des packages SSIS vers le cloud. La migration est facilitée par l'Assistant Déploiement d'Azure Data Factory et par une documentation simple. Il permet aussi de réaliser votre vision des initiatives hybrides de Big Data et d'entreposage de données en les combinant avec les pipelines de données cloud de Data Factory.
Ingérer vos données de différentes sources
Azure Data Factory permet également de simplifier l'ingestion de données provenant de différentes sources. Il offre plus de 90 connecteurs intégrés pour acquérir des données à partir de sources Big Data telles que Amazon Redshift, Google BigQuery, HDFS, entrepôts de données d’entreprise tels que Oracle Exadata, Teradata, applications SaaS telles que Salesforce, Marketo et ServiceNow et tous les services de données Azure.
Toute notre expertise au sein de votre entreprise
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au sein de votre entreprise
MANOEUVRE
Déploiement d'Azure Data Factory
01.
Création
Créer un compte Azure et une instance de Data Factory pour pouvoir utiliser le service de gestion de données.
02.
Conception
de l'architecture de données, y compris la définition des sources de données, des cibles et des transformations.
03.
Automatisation
Automatiser les flux de données en utilisant les fonctionnalités de Data Factory pour créer des pipelines de données qui spécifient les étapes de transformation et de chargement des données.
04.
Publication
Publier les pipelines et les paramètres de configuration sur Azure pour les rendre disponibles pour l'exécution.
05.
Tests
Tester les pipelines en utilisant des jeux de données de test pour s'assurer qu'ils fonctionnent correctement et qu'ils respectent les spécifications.
06.
Utilisation
Utiliser les pipelines en production pour automatiser les flux de données, et surveiller les pipelines pour s'assurer que les données sont de qualité et qu'il n'y a pas d'erreurs. Il peut également y avoir des étapes supplémentaires pour la sécurisation, la gouvernance et la conformité.
Notez que ces étapes peuvent varier en fonction de la complexité de votre projet et de vos besoins spécifiques. Il peut également y avoir des étapes supplémentaires pour la sécurisation, la gouvernance et la conformité.
MANOEUVRE
Déploiement d'Azure Data Factory
01.
Création
Créer un compte Azure et une instance de Data Factory pour pouvoir utiliser le service de gestion de données.
02.
Conception
de l'architecture de données, y compris la définition des sources de données, des cibles et des transformations.
03.
Automatisation
Automatiser les flux de données en utilisant les fonctionnalités de Data Factory pour créer des pipelines de données qui spécifient les étapes de transformation et de chargement des données.
04.
Publication
Publier les pipelines et les paramètres de configuration sur Azure pour les rendre disponibles pour l'exécution.
05.
Tests
Tester les pipelines en utilisant des jeux de données de test pour s'assurer qu'ils fonctionnent correctement et qu'ils respectent les spécifications.
06.
Utilisation
Utiliser les pipelines en production pour automatiser les flux de données, et surveiller les pipelines pour s'assurer que les données sont de qualité et qu'il n'y a pas d'erreurs. Il peut également y avoir des étapes supplémentaires pour la sécurisation, la gouvernance et la conformité.
Notez que ces étapes peuvent varier en fonction de la complexité de votre projet et de vos besoins spécifiques. Il peut également y avoir des étapes supplémentaires pour la sécurisation, la gouvernance et la conformité.
Déploiement d'Apache NiFi
sur Azure
01. Création
Téléchargez et installez l'outil de ligne de commande Azure CLI sur votre ordinateur.
02. Conception
Créez un groupe de ressources Azure.
03. Automatisation
Créez une machine virtuelle Azure et installez Apache NiFi dessus. Vous pouvez utiliser l'interface de ligne de commande Azure ou l'interface de gestion Azure Portal pour créer une machine virtuelle et l'installer avec Apache NiFi.
04. Publication
Configurez Apache NiFi pour qu'il puisse accéder aux ressources Azure que vous souhaitez utiliser. Par exemple, si vous voulez utiliser Azure Event Hubs comme source de données, vous devez configurer Apache NiFi pour qu'il puisse se connecter à l'Event Hubs et récupérer les données.
05. Tests
Créez des pipelines de données avec Apache NiFi pour gérer les données sur Azure. Vous pouvez utiliser l'interface graphique de Apache NiFi pour créer et configurer vos pipelines de données en glissant-déposant des nœuds et en définissant leurs paramètres.
06. Utilisation
Déployez et exécutez vos pipelines de données sur votre machine virtuelle Apache NiFi. Vous pouvez surveiller leur fonctionnement en utilisant l'interface de gestion Apache NiFi et en configurant des alertes en cas de problèmes.
Notez que ces étapes peuvent varier en fonction de la complexité de votre projet et de vos besoins spécifiques. Il peut également y avoir des étapes supplémentaires pour la sécurisation, la gouvernance et la conformité.
Avantages
Intégration facile avec Azure Data Factory
Azure Data Factory permet une intégration transparente des données provenant de différentes sources, y compris les sources Big Data, les bases de données relationnelles, les fichiers, les SaaS et les services de données Azure.
Automatisation des flux de données
Azure Data Factory permet de créer des pipelines de données qui automatisent les flux de données, éliminant ainsi la nécessité de scripts manuels et réduisant les erreurs humaines.
Scalabilité élevée
Azure Data Factory est conçu pour gérer des flux de données volumineux et peut facilement évoluer pour prendre en charge les besoins en matière de données croissants de votre entreprise. Il est également facile de surveiller les performances des pipelines pour s'assurer que les données sont traitées efficacement.
Avantages
Intégration facile avec Azure Data Factory
Azure Data Factory permet une intégration transparente des données provenant de différentes sources, y compris les sources Big Data, les bases de données relationnelles, les fichiers, les SaaS et les services de données Azure.
Automatisation des flux de données
Azure Data Factory permet de créer des pipelines de données qui automatisent les flux de données, éliminant ainsi la nécessité de scripts manuels et réduisant les erreurs humaines.
Scalabilité élevée
Azure Data Factory est conçu pour gérer des flux de données volumineux et peut facilement évoluer pour prendre en charge les besoins en matière de données croissants de votre entreprise. Il est également facile de surveiller les performances des pipelines pour s'assurer que les données sont traitées efficacement.
Avantages
Intégration facile avec Azure Data Factory
Azure Data Factory permet une intégration transparente des données provenant de différentes sources, y compris les sources Big Data, les bases de données relationnelles, les fichiers, les SaaS et les services de données Azure.
Automatisation des flux de données
Azure Data Factory permet de créer des pipelines de données qui automatisent les flux de données, éliminant ainsi la nécessité de scripts manuels et réduisant les erreurs humaines.
Scalabilité élevée
Azure Data Factory est conçu pour gérer des flux de données volumineux et peut facilement évoluer pour prendre en charge les besoins en matière de données croissants de votre entreprise. Il est également facile de surveiller les performances des pipelines pour s'assurer que les données sont traitées efficacement.