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2018-01-25T19:26:19.000000Z
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语言开发
Microsoft
摘要: 继去年九月发布了Microsoft Azure Data Factory(ADF)第二版(v2)的公共预览版之后,近期Microsoft继续跟进,发布了该服务新的可视化工具的公开预览版。
作者: Martin Abbott
正文:
继去年九月发布了Microsoft Azure Data Factory(ADF)第二版(v2)的公共预览版之后,近期Microsoft继续跟进,发布了该服务新的可视化工具的公开预览版。
在前期发布的ADF v2服务中,添加了对下列功能的支持:
但是在去年九月发布ADF v2服务时,并未提供可视化工具,依然需要手工创建ADF v2组件和流水线。最新发布的可视化工具,使v2版服务具备了和以前版本相同的功能。
新的可视化工具是基于Web的。对于已部署的Azure Data Factory,需要在Azure门户上加载。
工具在启动后,提供以下功能:
创建新的ADF复制(Copy)流水线。与ADF v1中使用的自动过程一样,允许用户选取源数据集和目标数据集,快速地创建一个复制流水线。当前,ADF v2的源数据支持33种数据源,包括Amazon Redshift、Oracle和SAP HANA等;目标数据支持13种数据源,包括部分Azure服务,以及Oracle和Salesforce等。
配置新的SSIS Integration Runtime。允许用户在Azure SQL Database中创建新的SSIS Integration Runtime,以支持在云升级转换(Lift-and-Shift)场景下执行SSIS软件包。据Microsoft宣称,只要满足数据源连接性和可用性要求,本地部署(On-Premises)的SSIS软件包同样可在Azure中正常执行。
配置Git软件库。允许用户配置ADF实例和Visual Studio Team Services账户间的连接性。但目前尚不支持软件库以GitHub作为宿主。
为支持复制活动和计算任务卸载(Offloading),ADF v2还提供了一种同时支持基于Azure(Azure-based)或本机(Self-Hosted)运行的Intergration Runtime组件类型。具体使用哪一种方式,取决于数据源和计算资源的位置。
图片来源:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/concepts-integration-runtime
Self-Hosted Integration Runtime可用于集成本地部署资源,它替代了上一版ADF中推出的On-Premises Data Management Gateway组件。该组件可以下载并安装在Windows系统中,目前尚不支持任何Linux系统。对于运行在ADF v2服务上的Azure-based Integration Runtime组件,至少需要关联两个节点才能实现本地部署组件的高可用性,目前最多可以关联四个节点。
该可视化工具的发布,弥补ADF v2发布后一直缺失的易用性。Microsoft的大数据管理解决方案,意在抗衡Software AG webMethods、 Talend Big Data Platform或Hitachi Pentaho的类似方案,同时在Azure Logic Apps、Mulesoft或Dell Boomi等工具之外,为用户另提供了一种iPaaS(集成平台即服务,Integration Platform as a Service)工具选择,解决了原有iPaaS工具并不能很好地适用于大规模和大批量数据的问题。
在Azure上运行的SSIS Integration Runtime,给出了SSIS软件包的迁移路径。这样,Microsoft具备在云平台服务上继续使用本地部署投资的能力。
当前,Azure Data Factory v2工作负载可部署到East US、East US2和West Europe数据中心,但服务依然是公开预览版的。
使用ADF服务的详细信息,可参考Microsoft官方文档。在Microsoft自己的媒体频道上,也提供了演示工具基本使用的视频。
查看英文原文: Microsoft Releases Azure Data Factory V2 Visual Tools in Public Preview