Struttura del corso

Introduzione a Azure Data Factory

  • Panoramica di Azure Data Factory
  • Concetti chiave e architettura
  • Casi d'uso e vantaggi di ADF

Configurazione dell'ambiente ADF

  • Creazione e configurazione di un'istanza di ADF
  • Esplorazione del portale di Data Factory Azure
  • Informazioni sui runtime di integrazione

Utilizzo di dataset e servizi collegati

  • Definizione di set di dati e servizi collegati
  • Connessione a diverse origini dati
  • Configurazione dell'autenticazione e delle connessioni sicure

Creazione di pipeline di dati

  • Nozioni di base e componenti della pipeline
  • Creazione di semplici pipeline di dati con attività
  • Creazione di una pipeline per lo spostamento dei dati

Flusso e trasformazione dei dati Activities

  • Introduzione al flusso di dati
  • Attività di trasformazione dei dati
  • Progettazione ed esecuzione di trasformazioni del flusso di dati

Pianificazione e attivazione delle pipeline

  • Pianificazione delle esecuzioni della pipeline con trigger
  • Utilizzo della finestra a cascata e dei trigger basati su eventi
  • Monitoraggio dell'attività della pipeline e comprensione dei log di output

Debug e gestione degli errori

  • Debug di pipeline e flussi di dati
  • Implementazione di meccanismi di gestione degli errori e di ripetizione dei tentativi
  • Aggiunta della gestione degli errori alle pipeline esistenti

Ottimizzazione delle prestazioni

  • Best practice per l'ottimizzazione delle pipeline di dati
  • Informazioni e configurazione del parallelismo e del partizionamento
  • Ottimizzazione delle prestazioni della pipeline

Sicurezza e monitoraggio

  • Protezione di ADF con il controllo degli accessi e le autorizzazioni
  • Implementazione della crittografia dei dati e del trasferimento sicuro dei dati
  • Monitoraggio delle pipeline di dati con strumenti e avvisi integrati

Scenari avanzati e integrazione

  • Integrazione di ADF con altri servizi Azure
  • Gestione di scenari complessi di integrazione dei dati
  • Creazione di una soluzione di integrazione dei dati end-to-end

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Conoscenza base dei concetti di cloud computing
  • Familiarità con l'integrazione dei dati e i processi ETL

Pubblico

  • Ingegneri dei dati
  • Analisti di dati
  • Sviluppatori ETL
  • Professionisti IT
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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