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Data Factory

Umfangreiche Hybriddatenintegration leicht gemacht

Übersicht

Erstellen, planen und verwalten Sie die Datenintegration in großem Umfang mit Azure Data Factory – einem hybriden Datenintegrationsdienst (ETL). Arbeiten Sie mit Ihren Daten unabhängig von deren Speicherort – lokal oder in der Cloud –, und verlassen Sie sich auf Sicherheitsfunktionen auf Unternehmensniveau.

Beschleunigen Sie Ihre Datenintegrationsprojekte, indem Sie von über 70 verfügbaren Datenquellenconnectors profitieren. Nutzen Sie die grafische Benutzeroberfläche, um Ihre Datenpipelines zu erstellen und zu verwalten. Wandeln Sie Rohdaten in aufbereitete, formatierte Informationen um, die umgehend von Business Intelligence-Tools oder benutzerdefinierten Anwendungen genutzt werden können. Stellen Sie Ihre SQL Server Integration Services-Pakete (SSIS) in Azure bereit, und überlassen Sie Azure Data Factory die Verwaltung Ihrer Ressourcen – so steigern Sie die Produktivität und senken Ihre Gesamtbetriebskosten.

Kunden, die Azure Data Factory nutzen:

Was spricht für Azure Data Factory?

Produktiv

Erstellen Sie automatisierte Datenintegrationslösungen mit einer visuellen Drag & Drop-Benutzeroberfläche. Verschieben Sie Daten reibungslos aus über 60 Quellen – ohne selbst Code schreiben zu müssen.

Hybrid

Erstellen Sie Datenintegrationspipelines, die sich über Ihre lokale Umgebung und die Cloud erstrecken. Stellen Sie Ihre SQL Server Integration Services-Pakete (SSIS) mühelos in Azure bereit.

Vertrauenswürdig

Die Datenverschiebung mithilfe von Azure Data Factory wurde durch HIPAA/HITECH, ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27018 und CSA STAR zertifiziert.

Skalierbar

Sorgen Sie für eine serverlose, cloudbasierte Datenintegration, bei der Sie keinerlei Infrastruktur verwalten müssen. Profitieren Sie von elastischen Funktionen, damit Sie Ihre Lösung entsprechend dem Wachstum Ihres Kundenbestands horizontal hochskalieren können.

Was ist im Lieferumfang von Azure Data Factory enthalten?

Visuelle Drag & Drop-Benutzeroberfläche

Maximieren Sie die Produktivität, indem Sie Pipelines im Handumdrehen einrichten und in Betrieb nehmen. Verwenden Sie die Drag & Drop-Benutzeroberfläche, um Ihre Datenintegration zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten, ohne selbst Code schreiben zu müssen. Verknüpfen Sie dieses visuelle Tool direkt mit Ihrem Git-Repository, um einen reibungslosen Entwicklungsworkflow zu erzielen.

Unterstützung mehrerer Sprachen

Verwenden Sie die visuelle Benutzeroberfläche, oder nutzen Sie Ihre Programmierkenntnisse und schreiben selbst Code in Python, .NET oder ARM, um Pipelines zu erstellen. Wählen Sie aus einer umfassenden Palette an Verarbeitungsdiensten, und platzieren Sie diese in verwalteten Datenpipelines, um für jeden Auftrag das ideale Tool zu verwenden. Oder fügen Sie benutzerdefinierten Code als Verarbeitungsschritt in eine Pipeline ein.

SSIS-Paketausführung in Azure

In der verwalteten Ausführungsumgebung können Sie Ihre SSIS-Pakete ganz einfach planen und ausführen. Stellen Sie Ihre SSIS-Pakete in Azure bereit, um hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit sowie geringere Gesamtkosten zu erzielen.

Datenverschiebung ohne Programmierung

Optimieren Sie Ihre Gesamtkosten mit über 70 nativ unterstützten Connectors, wie z.B. Azure Data Services, AWS S3 und Redshift, Google BigQuery, SAP HANA, Oracle, DB2, MongoDB sowie vielen weiteren an diversen globalen Bereitstellungspunkten.

Umfassende Ablaufsteuerung

Vereinfachen Sie Schleifen, Branches, Bedingungskonstrukte, bedarfsgesteuerte Ausführungen und flexible Zeitplanung mit umfassenden Ablaufsteuerungskonstrukten.

Datenintegration mit Azure Data Factory

Schritt 1: Zugreifen auf Daten und Erfassen von Daten mit integrierten Connectors

Verwenden Sie die Kopieraktivität in einer Datenpipeline, um Daten aus lokalen und Cloudquellen zur genaueren Analyse in einen zentralen Datenspeicher in der Cloud zu verschieben.

Schritt 2: Erstellen skalierbarer Datenflüsse mit einer codefreien Benutzeroberfläche oder Schreiben von eigenem Code

Dank der visuellen Benutzeroberfläche können Sie problemlos eine Datenintegration erstellen sowie Big Data-Verarbeitung und Machine Learning-Funktionen transformieren und integrieren.

Schritt 3: Planen, Ausführen und Überwachen Ihrer Pipelines

Rufen Sie Pipelines per bedarfs- oder triggerbasierter Planung auf. Überwachen Sie Pipelineaktivitäten visuell per Protokollierung und Pipelineverlauf, und verfolgen Sie Fehlerquellen nach.

Welche Möglichkeiten bietet Azure Data Factory?

Data Warehouse modernisieren

Integrieren Sie Daten aus lokalen und Clouddatenquellen, transformieren Sie Daten in Big Data- und Data Warehouse-Engines, und laden Sie dann Ihre Data Marts zur Geschäftsdatenanalyse in Azure SQL Data Warehouse.

Moderne datengesteuerte Anwendungen

Erstellen Sie benutzerdefinierte, datengesteuerte Cloudanwendungen mit Datenintegration auf globaler Ebene.

SSIS-Paketausführung in Azure

In der verwalteten Ausführungsumgebung können Sie Ihre SSIS-Pakete ganz einfach planen und ausführen. Stellen Sie Ihre SSIS-Pakete in Azure bereit, um hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit sowie geringere Gesamtkosten zu erzielen.

Schneller Einstieg in Azure Data Factory mit einem praxisorientierten Lab

Sie erfahren mehr zu folgenden Themen:

  • SSIS-Pakete in Azure bereitstellen
  • Data Warehouse modernisieren
  • Data Factory-Pipelines planen und überwachen

Offenes Lab

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  • Data Warehouse modernisieren
  • Erstellen Sie intelligente datengesteuerte Anwendungen.
  • Stellen Sie SQL Server Integration Services-Pakete in Azure bereit.
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