Programa do Curso

Introdução ao Azure Data Factory

  • Visão geral do Azure Data Factory
  • Conceitos-chave e arquitetura
  • Casos de utilização e benefícios do ADF

Configurar o ambiente do ADF

  • Criação e configuração de uma instância do ADF
  • Navegar no portal do Azure Data Factory
  • Compreender os tempos de execução de integração

Trabalhar com conjuntos de dados e serviços associados

  • Definindo conjuntos de dados e serviços vinculados
  • Ligar a diferentes fontes de dados
  • Configurar autenticação e conexões seguras

Criar pipelines de dados

  • Noções básicas e componentes do pipeline
  • Criar pipelines de dados simples com actividades
  • Criação de um pipeline para movimentação de dados

Fluxo e transformação de dados Activities

  • Introdução ao fluxo de dados
  • Actividades de transformação de dados
  • Conceber e executar transformações de fluxo de dados

Agendamento e acionamento de pipelines

  • Agendamento de execuções de pipelines com accionadores
  • Utilizar a janela basculante e os accionadores baseados em eventos
  • Monitorizar a atividade do pipeline e compreender os registos de saída

Depuração e tratamento de erros

  • Depuração de pipelines e fluxos de dados
  • Implementação de mecanismos de tratamento de erros e de repetição
  • Adicionando tratamento de erros a pipelines existentes

Otimização do desempenho

  • Práticas recomendadas para otimizar pipelines de dados
  • Entendendo e configurando o paralelismo e o particionamento
  • Otimização do desempenho do pipeline

Segurança e monitoramento

  • Proteger o ADF com controlo de acesso e permissões
  • Implementar a encriptação de dados e a transferência segura de dados
  • Monitorizar pipelines de dados com ferramentas e alertas incorporados

Cenários avançados e integração

  • Integração do ADF com outros serviços Azure
  • Lidar com cenários complexos de integração de dados
  • Criando uma solução de integração de dados de ponta a ponta

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Conhecimento básico dos conceitos de computação em nuvem
  • Familiaridade com processos de integração de dados e ETL

Público-alvo

  • Engenheiros de dados
  • Analistas de dados
  • Programadores de ETL
  • Profissionais de TI
 14 Horas

Declaração de Clientes (4)

Próximas Formações Provisórias

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