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Schulungsübersicht

Einführung in Azure Data Factory

  • Überblick über Azure Data Factory
  • Wichtige Konzepte und Architektur
  • Einsatzszenarien sowie Vorteile von ADF

Einrichtung der ADF-Umgebung

  • Erstellen und Konfigurieren einer ADF-Instanz
  • Navigieren im Azure Data Factory-Portal
  • Verständnis von Integration Runtimes

Arbeiten mit Datasets und Linked Services

  • Definition von Datasets sowie Linked Services
  • Verbindung zu unterschiedlichen Datenquellen herstellen
  • Authentifizierung und sichere Verbindungen konfigurieren

Erstellung von Datenpipelines

  • Grundlagen sowie Komponenten von Pipelines
  • Einfache Datenpipelines mit Aktivitäten erstellen
  • Aufbau einer Pipeline für die Datenbewegung

Datenfluss und Transformationsaktivitäten

  • Einführung in den Datenfluss
  • Transformationsaktivitäten für Daten
  • Konzeption sowie Ausführung von Transformationen im Datenfluss

Planung und Auslösung von Pipelines

  • Pipeline-Ausführungen mittels Trigger planen
  • Einsatz von Tumbling-Windows-Triggern sowie ereignisbasierten Triggern
  • Überwachung der Pipeline-Aktivität sowie Auswertung von Ausgabelogs

Fehlerbehebung und Fehlerverarbeitung

  • Debuggen von Pipelines sowie Datenflüssen
  • Implementierung von Mechanismen zur Fehlerbehandlung und zum erneuten Ausführen
  • Hinzufügen von Fehlerbehandlungslogik zu bestehenden Pipelines

Leistungsoptimierung

  • Empfehlungen zur Optimierung von Datenpipelines
  • Verständnis und Konfiguration von Parallelität sowie Partitionierung
  • Optimierung der Gesamtleistung von Pipelines

Sicherheit und Überwachung

  • Sichern von ADF durch Zugriffssteuerung und Berechtigungen
  • Einsatz von Datenverschlüsselung sowie sicherem Datentransfer
  • Überwachung von Datenpipelines mittels integrierter Werkzeuge und Benachrichtigungen

Fortgeschrittene Szenarien und Integrationen

  • Integration von ADF mit anderen Azure-Diensten
  • Bewältigung komplexer Datenintegrationsszenarien
  • Erstellung einer ganzheitlichen Lösung zur Datenintegration

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse über Konzepte der Cloud-Computing-Technologie
  • Kenntnisse im Bereich Datenintegration sowie ETL-Prozessen

Zielgruppe

  • Dateningenieure
  • Datenanalysten
  • ETL-Entwickler
  • IT-Fachkräfte
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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