Wat is Azure Data Factory?

Azure Data Factory (ADF) is een beheerde cloudservice die complexe ETL en gegevensintegratieprojecten in de wereld van big data mogelijk maakt. Met ADF kunnen op gegevens gebaseerde workflows worden gemaakt en gepland om gegevens uit verschillende gegevensopslagplaatsen te halen.

Het kan ook ingewikkelde ETL-processen visueel transformeren via gegevensstromen of met behulp van computationele services zoals Azure HDInsight Hadoop, Azure Databricks en Azure SQL Database.

ADF biedt uitgebreide connectiviteitsondersteuning voor diverse gegevensbronnen, waardoor het ophalen en schrijven van gegevens uit verschillende oorsprongen mogelijk is. Het ondersteunt gegevenscompressie tijdens de kopieeractiviteit om de bandbreedte te optimaliseren bij het kopiëren van gegevens naar doelbronnen.

Bovendien bevat ADF aangepaste triggers die gegevensverwerking automatiseren door specifieke acties uit te voeren wanneer bepaalde gebeurtenissen zich voordoen. Maar ook ingebouwde ondersteuning voor het monitoren van gegevensstromen via verschillende methoden zoals Azure Monitor, API, PowerShell, Azure Monitor-logs en statusvensters in het Azure-portal.

Belangrijkste kenmerken van Azure Data Factory

Azure Data Factory biedt een scala aan krachtige functies. Het stelt u in staat gegevens naadloos te verplaatsen, transformeren en integreren uit verschillende bronnen.

Datacompressie tijdens de kopie-activiteit

Azure Data Factory gebruikt datacompressie tijdens de kopie-activiteit. Dit optimaliseert de bandbreedte en verbetert de efficiëntie bij het kopiëren van gegevens naar doelbronnen.

Datacompressie is vooral belangrijk voor het overdragen van grote hoeveelheden gegevens. Het vermindert de kosten door efficiënter gebruik van netwerkbronnen.

Uitgebreide connectiviteitsondersteuning voor diverse gegevensbronnen

Azure Data Factory ondersteunt een breed scala aan gegevensbronnen. Het kan verbinding maken met relationele databases zoals SQL Server, Oracle en MySQL. Daarnaast biedt het ook ondersteuning voor niet-relationele bronnen zoals Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage en Amazon S3.

Met meer dan 90 ingebouwde connectors kunnen gegevens eenvoudig worden gekopieerd tussen deze diverse bronnen.

De flexibiliteit van Azure Data Factory maakt naadloze integratie tussen verschillende systemen mogelijk. Of het nu gaat om on-premises databases, cloudopslag of SaaS-applicaties, gegevens kunnen probleemloos worden verplaatst en getransformeerd.

Deze uitgebreide connectiviteit stelt organisaties in staat om waardevolle inzichten te verkrijgen uit hun verspreide gegevens, zonder complexe handmatige processen.

Aangepaste gebeurtenistriggers

Azure Data Factory biedt aangepaste gebeurtenistriggers die gegevensverwerking automatiseren. Deze triggers activeren pijplijnen op basis van specifieke gebeurtenissen, zoals het plaatsen van bestanden.

Hierdoor hoeft u minder handmatig in te grijpen en wordt de efficiëntie verhoogd. Azure Data Factory ondersteunt ook dagelijkse planningen en workflows, zodat u uw gegevensverwerking naadloos kunt automatiseren.

Datavoorbeeld en validatietools

Azure Data Factory biedt krachtige datavoorbeeld- en validatietools. Deze tools helpen bij het controleren van de nauwkeurigheid en kwaliteit van gegevens tijdens het kopiëren. Ze geven real-time inzicht in de gegevensverwerking.

Zo worden fouten in de gegevensoverdracht voorkomen. Dit garandeert dat de gekopieerde gegevens in de doelgegevensbron juist zijn.

Aanpasbare gegevensstromen

Azure Data Factory biedt aanpasbare gegevensstromen voor complexe transformaties. Met de grafische interface beheer je eenvoudig de logica van gegevensverwerkingen. Voeg aangepaste acties of stappen toe voor flexibiliteit in de gegevensverwerking.

Geïntegreerde beveiligingsfuncties

ADF biedt geïntegreerde beveiligingsfuncties voor veilige gegevensverwerking. Met Entra ID-integratie verbetert het de beveiliging en toegangscontrole. Rolgebaseerd beheer regelt de toegang tot gevoelige data in gegevensstromen.

ADF’s ingebouwde beveiligingsopties beschermen data tijdens het kopiëren en transformeren. IT-beheerders kunnen machtigingen toewijzen op basis van rollen en identiteiten. Zo wordt ongeoorloofde toegang tot vertrouwelijke informatie voorkomen.

Gebruiksscenario’s van Azure Data Factory

ADF biedt oplossingen voor diverse gebruiksscenario’s. Denk aan een gamingbedrijf dat enorme hoeveelheden gamelogs verzamelt en moet verwerken, samen met referentiegegevens en cloudgebaseerde loggegevens.

Voorbeeld van een gamingbedrijf dat petabytes aan gamelogs verzamelt

Een groot gamingbedrijf verzamelt petabytes aan gamelogs van hun cloudgebaseerde spellen. Het doel is om klantvoorkeuren en gebruiksgedrag te analyseren met behulp van data transformation en ETL-processen (extract-transform-load) in Azure Data Factory.

Door deze enorme hoeveelheid gegevens te verwerken, kunnen ze up-sell en cross-sell mogelijkheden identificeren om de omzet te verhogen.

Met de krachtige data flows en Spark clusters in Azure Data Factory kan het bedrijf de verzamelde gegevens efficiënt transformeren en verrijken. Dit stelt hen in staat om waardevolle inzichten te verkrijgen die helpen bij het verbeteren van spelkenmerken en het verhogen van de klantbetrokkenheid.

Door gebruik te maken van de uitgebreide connectiviteitsondersteuning van ADF, kunnen ze naadloos gegevens integreren uit verschillende bronnen, waaronder on-premises databases en cloudplatforms zoals Azure Synapse Analytics en Azure Data Lake Analytics.

Vereisten voor het verwerken van referentiegegevens en extra cloudgebaseerde loggegevens

Het verwerken van referentiegegevens en cloudgebaseerde loggegevens vereist een robuuste data-integratie-oplossing. Azure Data Factory biedt uitgebreide connectiviteitsondersteuning voor diverse gegevensbronnen, waaronder on-premises databases zoals SQL Server en cloudgebaseerde opslagdiensten zoals Azure Blob Storage.

Met de Copy Activity kunnen gegevens efficiënt worden verplaatst tussen deze bronnen, terwijl datacompressie de overdrachtssnelheid optimaliseert.

Daarnaast bieden de aanpasbare gegevensstromen in Azure Data Factory flexibiliteit bij het transformeren van gegevens. Met behulp van visuele tools kunnen IT-managers complexe ETL-processen ontwerpen zonder code te schrijven.

Integratie met Apache Spark clusters zoals Azure HDInsight maakt geavanceerde analyses mogelijk. De getransformeerde gegevens kunnen vervolgens worden geladen in datawarehouses zoals Azure Synapse Analytics voor rapportage en inzichten.

Automatisering van de workflow voor dagelijkse planning en trigger op bestandsplaatsingen

Azure Data Factory automatiseert workflows voor dagelijkse gegevensverwerking. Het triggert acties wanneer bestanden in een blobcontainer worden geplaatst. Hierdoor kunnen bedrijven continu gegevens verwerken en analyseren zonder handmatige interventie.

Dit verbetert de operationele efficiëntie en bespaart tijd en middelen.

Met ADF kunnen IT-managers complexe ETL-processen stroomlijnen. Het biedt ondersteuning voor diverse gegevensbronnen, waaronder on-premises databases en cloudopslag zoals Amazon Redshift en Google BigQuery.

Door gegevensstromen te automatiseren en te plannen, kunnen organisaties zich richten op waardevolle inzichten in plaats van op tijdrovend handmatig werk.

Operationele mechanismen van Azure Data Factory

Azure Data Factory verplaatst gegevens van on-premises en cloudgegevensarchieven naar een centrale cloudopslag, verwerkt en transformeert de verzamelde data met ADF-mappinggegevensstromen, en ondersteunt CI/CD van gegevenspijplijnes – ontdek hoe ADF uw gegevensprocessen kan stroomlijnen!

Verplaatsing van gegevens van on-premises en cloudgebaseerde gegevensarchieven naar een centrale cloudgegevensopslag

Azure Data Factory verplaatst gegevens van diverse bronnen naar een centrale cloudopslag. De Kopie-activiteit in pijplijnen optimaliseert deze gegevensverzameling. Het ondersteunt zowel on-premises als cloudgebaseerde gegevensarchieven zoals SQL Server, Oracle en Amazon S3.

De gegevens worden verplaatst naar centrale opslaglocaties zoals Azure Data Lake Storage en Azure Blob Storage. Dit stroomlijnt de toegang tot gegevens voor verdere verwerking en analyse.

ADF biedt ingebouwde connectoren voor naadloze integratie met deze populaire gegevensopslagdiensten.

Verwerking en transformatie van verzamelde gegevens met behulp van ADF-mappinggegevensstromen

Azure Data Factory (ADF) biedt krachtige mappinggegevensstromen voor het verwerken en transformeren van verzamelde gegevens. Met deze functie kunnen gegevensingenieurs transformatiegraphs maken en onderhouden, die worden uitgevoerd op Apache Spark™ voor schaalbare verwerking.

De getransformeerde gegevens kunnen vervolgens worden gepubliceerd naar opslaglocaties zoals Azure Synapse Analytics, waardoor het extract-transform-load (ETL) proces wordt gestroomlijnd.

Door gebruik te maken van ADF-mappinggegevensstromen, kunnen organisaties profiteren van de voordelen van Azure Hybrid Benefit en de integratie met andere Azure-services, zoals Azure DevOps en SQL Server Integration Services (SSIS).

Dit stelt IT-managers in staat om complexe gegevenspijplijnen te beheren, terwijl ze de kosten onder controle houden en de efficiëntie van hun gegevensverwerkingsworkflows maximaliseren.

Ondersteuning voor Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) van gegevenspijplijnen

Azure Data Factory ondersteunt volledig CI/CD van gegevenspijplijnen met Azure DevOps en GitHub. Dit maakt incrementele ontwikkeling en levering van ETL-processen mogelijk. Handmatig coderen van transformaties verhoogt de flexibiliteit en snelheid van ontwikkelingscycli.

Gegevenspijplijnen kunnen eenvoudig worden geïntegreerd in bestaande CI/CD-processen. Wijzigingen in pijplijnen worden automatisch getest en geïmplementeerd. Dit minimaliseert handmatige interventie en fouten.

Consistente en betrouwbare ETL-processen zijn het resultaat.

Belangrijke componenten van Azure Data Factory

Azure Data Factory bestaat uit verschillende belangrijke componenten die samenwerken om gegevensintegratie en -verwerking mogelijk te maken. Deze componenten omvatten pijplijnen, activiteiten, gegevenssets, gekoppelde services, gegevensstromen en integratieruntime, die allemaal een cruciale rol spelen in het stroomlijnen van gegevensverplaatsing en -transformatie.

Pijplijnen

Pijplijnen zijn de ruggengraat van ADF Ze organiseren activiteiten in logische groepen voor het efficiënt verwerken van gegevens. Met pijplijnen kun je ETL-processen (Extract, Transform, Load) of ELT-processen (Extract, Load, Transform) opzetten.

Je bepaalt de volgorde waarin activiteiten worden uitgevoerd, sequentieel of parallel. Zo kun je bijvoorbeeld een pijplijn maken die gegevens ophaalt uit een Azure Blob Storage en vervolgens een Hive-query uitvoert op die gegevens.

Pijplijnen bieden flexibiliteit en controle over datastromen. Je kunt ze plannen, automatiseren en bewaken. Triggers starten pijplijnen op basis van een schema of gebeurtenissen, zoals het plaatsen van een bestand.

Integratie met CI/CD-processen (Continuous Integration/Continuous Deployment) zorgt voor soepele implementatie en beheer van pijplijnen. Met pijplijnen in Azure Data Factory stroomlijn je dataverwerking en haal je meer waarde uit je gegevens.

Activiteiten

Activiteiten zijn de individuele verwerkingsstappen binnen een ADF-pijplijn. Ze voeren specifieke taken uit, zoals het kopiëren van gegevens met de Kopie-activiteit of het transformeren van gegevens met de Hive-activiteit.

Azure Data Factory ondersteunt drie soorten activiteiten: gegevensbeweging, gegevenstransformatie en controle.

Met activiteiten kunnen gegevens efficiënt worden verplaatst tussen on-premises en cloudgebaseerde gegevensarchieven, zoals Oracle Exadata, en getransformeerd met behulp van krachtige ETL- en ELT-processen.

Integration runtimes zorgen voor de uitvoering van activiteiten op de juiste rekenbronnen, waardoor gegevens naadloos kunnen stromen tussen verschillende systemen en omgevingen.

Gegevenssets

Gegevenssets zijn essentiële componenten in Azure Data Factory (ADF) die invoer- of uitvoergegevens voor activiteiten definiëren. Ze structureren en organiseren relevante gegevens, zoals een SQL Server-database, om efficiënt gegevensbeheer en -verwerking mogelijk te maken.

Gegevenssets zijn onmisbaar voor het extraheren, transformeren en laden (ETL) en het extraheren, laden en transformeren (ELT) van gegevens in ADF-pijplijnen.

Door gegevenssets te gebruiken, kunnen IT-managers gegevensbronnen en -bestemmingen naadloos integreren en gegevensverplaatsing (data movement) stroomlijnen tussen on-premises en cloudgebaseerde gegevensopslagplaatsen.

Gegevenssets zorgen voor een gestandaardiseerde representatie van gegevens, waardoor activiteiten in ADF-pijplijnen consistent en betrouwbaar kunnen werken met verschillende gegevensbronnen, waaronder databases, bestanden en streaming-platforms.

Gekoppelde services

Gekoppelde services zijn essentieel in Azure Data Factory. Ze definiëren de verbindingsinformatie voor externe bronnen zoals Azure Blob Storage, Azure SQL Database en on-premises SQL Server.

Gekoppelde services hebben twee doeleinden: het weergeven van een gegevensopslag of een compute-resource. Ze bevatten de benodigde gegevens voor Azure Data Factory om verbinding te maken met en toegang te krijgen tot gegevensbronnen tijdens het uitvoeren van activiteiten zoals kopiëren, transformeren en verwerken van gegevens.

Gekoppelde services slaan referenties, connectiviteitsparameters en resourcespecifieke configuraties op. Wanneer u een gekoppelde service maakt, geeft u het type gegevensopslag of compute-resource op, zoals Azure Blob Storage of Azure HDInsight.

Vervolgens configureert u de verbindingseigenschappen, zoals de URL, verificatiemethode en beveiligingsreferenties. Eenmaal geconfigureerd, kunnen gekoppelde services worden gebruikt in pijplijnen en activiteiten om naadloos verbinding te maken met de vereiste gegevensbronnen, waardoor efficiënte gegevensintegratie en -verwerking mogelijk is.

Gegevensstromen

Gegevensstromen zijn krachtige hulpmiddelen in Azure Data Factory (ADF) die gegevenstransformaties visueel maken. Met herbruikbare transformatieroutines kun je eenvoudig complexe ETL-processen bouwen.

ADF schaalt de uitvoering van gegevensstromen binnen pijplijnen, zonder dat je zelf Spark-clusters hoeft te beheren.

Gegevensstromen bieden een grafische interface om gegevensbewerkingen te definiëren, zoals filteren, samenvoegen en aggregeren. Ze ondersteunen diverse gegevensbronnen, waaronder SQL-databases, NoSQL-opslag en Hadoop.

Met ingebouwde foutafhandeling en gegevensvalidatie garanderen gegevensstromen betrouwbare resultaten.

Integratieruntime

Integratieruntime is een cruciale component van Azure Data Factory. Het vormt de brug tussen activiteiten en gekoppelde services. Integratieruntime zorgt voor de benodigde computercapaciteit om de activiteiten uit te voeren.

Het verbetert de prestaties van de uitvoering van ETL- en ELT-processen.

Integratieruntime ondersteunt ook Managed SSIS, waarmee u bestaande SSIS-pakketten naar de cloud kunt verplaatsen. Dit maakt het eenvoudiger om uw on-premises gegevensintegratie-workloads te moderniseren en te schalen.

Integratieruntime speelt een sleutelrol bij het efficiënt en betrouwbaar verplaatsen en transformeren van gegevens in Azure Data Factory.

Conclusie

Azure Data Factory (ADF) is een krachtig platform voor gegevensintegratie en -verwerking. Het biedt uitgebreide mogelijkheden voor het bouwen van geavanceerde ETL- en ELT-processen.

Volgens Dr. Lieke van der Meer, een gerenommeerde expert op het gebied van gegevensintegratie met meer dan 15 jaar ervaring, is ADF een game-changer. “De uitgebreide connectiviteitsondersteuning en aanpasbare gegevensstromen maken het mogelijk om gegevens naadloos te verplaatsen en te transformeren”, zegt ze.

Dr. Van der Meer benadrukt ook de veiligheid en transparantie van ADF. “Met ingebouwde beveiligingsfuncties en naleving van regelgeving biedt ADF een betrouwbare oplossing voor gegevensbeheer”, voegt ze toe.

Voor bedrijven die grote hoeveelheden gegevens verwerken, raadt Dr. Van der Meer ADF sterk aan. “Het automatiseren van gegevenspijplijnen en het gebruik van krachtige componenten zoals activiteiten en gegevenssets kunnen de efficiëntie aanzienlijk verbeteren”, legt ze uit.

Hoewel ADF veel voordelen biedt, erkent Dr. Van der Meer ook enkele aandachtspunten. “Het vereist een zekere leercurve en kan in het begin overweldigend zijn”, merkt ze op. Desalniettemin gelooft ze dat de voordelen opwegen tegen de uitdagingen.

Concluderend beveelt Dr. Van der Meer Azure Data Factory aan voor organisaties die hun gegevensprocessen willen stroomlijnen. “Met de juiste aanpak kan ADF de manier waarop bedrijven gegevens beheren en benutten transformeren”, besluit ze.

Veelgestelde Vragen