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Struttura del corso

Introduzione ad Azure Data Factory

  • Panoramica generale su Azure Data Factory
  • Concetti chiave e architettura del sistema
  • Casi d’uso e vantaggi offerti da ADF

Configurazione dell’ambiente ADF

  • Creazione e configurazione di un’istanza di ADF
  • Utilizzo del portale di Azure Data Factory
  • Comprensione dei runtime di integrazione

Lavorare con i dataset e i servizi collegati

  • Definizione di dataset e servizi collegati
  • Collegamento a diverse fonti di dati
  • Configurazione dell’autenticazione e delle connessioni sicure

Creazione delle pipeline di dati

  • Concetti base e componenti principali delle pipeline
  • Creaizione di semplici pipeline utilizzando le attività disponibili
  • Progettazione di una pipeline per il trasferimento dei dati

Flussi di dati e attività di trasformazione

  • Introduzione ai flussi di dati
  • Le diverse attività utilizzabili per la trasformazione dei dati
  • Progettazione ed esecuzione delle trasformazioni nei flussi di dati

Pianificazione e attivazione delle pipeline

  • Programmazione dell’esecuzione delle pipeline tramite i trigger
  • Utilizzo dei trigger basati su intervalli temporali o eventi specifici
  • Monitoraggio dell’attività delle pipeline e analisi dei log di output

Risoluzione dei problemi e gestione degli errori

  • Individuazione e correzione di eventuali anomalie nelle pipeline e nei flussi di dati
  • Implementazione di meccanismi per la gestione degli errori e i tentativi di ripetizione automatica
  • Inserimento di strategie di gestione degli errori in pipeline già esistenti<\/li>

Ottimizzazione delle prestazioni

  • Le migliori pratiche per migliorare le prestazioni delle pipeline
  • Comprensione e configurazione della parallelizzazione e della suddivisione dei dati
  • Adeguamento ottimale delle performance generali delle pipeline

Sicurezza e monitoraggio

  • Protezione di ADF tramite controlli degli accessi e gestione delle autorizzazioni
  • Applicazione di crittografia ai dati e garanzia della sicurezza nei trasferimenti
  • Monitoraggio continuo delle pipeline mediante strumenti predefiniti e avvisi personalizzati

Casi d’uso avanzati ed integrazioni

  • Integrazione di ADF con altri servizi disponibili su Azure
  • Gestione di scenari complessi legati all’integrazione dei dati
  • Creazione di una soluzione completa per l’integrazione informativa

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenze di base sui concetti legati al cloud computing
  • Familiarità con l’integrazione dei dati e i processi ETL

Destinatari

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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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