Tworzenie nowoczesnej architektury platformy danych dla małych i średnich przedsiębiorstw przy użyciu usług Microsoft Fabric i Azure Databricks

Azure Data Lake
Azure Databricks
Microsoft Fabric
Dynamics 365
Azure Data Factory
Microsoft Purview

Rozwiązania — pomysły

W tym artykule opisano pomysł rozwiązania. Architekt chmury może użyć tych wskazówek, aby ułatwić wizualizowanie głównych składników dla typowej implementacji tej architektury. Skorzystaj z tego artykułu jako punktu wyjścia, aby zaprojektować dobrze zaprojektowane rozwiązanie zgodne z konkretnymi wymaganiami obciążenia.

W tym artykule opisano, jak małe i średnie firmy (SMB) mogą tworzyć nowoczesną architekturę platformy danych, łącząc istniejące inwestycje w usługę Azure Databricks z w pełni zarządzaną platformą danych oprogramowania jako usługi (SaaS), taką jak Microsoft Fabric. Platformy danych SaaS to kompleksowe rozwiązania do analizy danych, które integrują się z narzędziami takimi jak Azure Machine Learning, Foundry Tools, Power Platform, Microsoft Dynamics 365 i inne technologie Microsoft.

Uproszczona architektura

Diagram przedstawiający uproszczoną nowoczesną architekturę platformy danych dla smB.

Pobierz plik programu Visio tej architektury.

Współdziałanie usług Azure Databricks i Fabric zapewnia niezawodne rozwiązanie, które minimalizuje fragmentację danych przy jednoczesnym ulepszaniu możliwości analitycznych.

Fabric zapewnia otwarte i zarządzane jezioro danych o nazwie OneLake jako podstawową pamięć masową SaaS. OneLake i Azure Databricks używają formatu Delta Parquet. Aby uzyskać dostęp do danych Azure Databricks z usługi OneLake, możesz utworzyć w usłudze Fabric kopię lustrzaną wykazu Unity Catalog usługi Azure Databricks, aby zintegrować dane bez replikacji ani przenoszenia danych. Dzięki tej integracji można rozszerzyć systemy analizy Azure Databricks za pomocą generowania sztucznej inteligencji w oparciu o usługę OneLake.

Możesz również użyć trybu Direct Lake w Power BI na danych Azure Databricks w usłudze OneLake. Tryb Direct Lake upraszcza warstwę udostępniania i poprawia wydajność raportów. Usługa OneLake obsługuje interfejsy API dla usługi Azure Data Lake Storage i przechowuje wszystkie dane tabelaryczne w formacie Delta Parquet.

W rezultacie notesy usługi Azure Databricks mogą używać punktów końcowych usługi OneLake do uzyskiwania dostępu do przechowywanych danych. Doświadczenie jest takie samo jak uzyskiwanie dostępu do danych za pośrednictwem magazynu Fabric. Dzięki tej integracji można użyć Fabric lub Azure Databricks bez zmieniania danych.

Architektura

Diagram przedstawiający kompletną nowoczesną architekturę platformy danych dla smB.

Pobierz plik programu Visio tej architektury.

Przepływ danych

Poniższy przepływ danych odpowiada poprzedniemu diagramowi:

  1. Użyj istniejących potoków Azure Data Factory, aby pobierać ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane z systemów źródłowych i umieszczać je w istniejącym jeziorze danych.

  2. Źródła danych Microsoft Dynamics 365 umożliwiają tworzenie scentralizowanych pulpitów nawigacyjnych analizy biznesowej na rozszerzonych zestawach danych przy użyciu usługi Azure Synapse Link lub Microsoft Fabric Link. Połącz połączone, przetworzone dane z powrotem do usług Microsoft Dynamics 365 i Power BI w celu dalszej analizy.

  3. Dane przesyłane strumieniowo mogą być pozyskiwane za pośrednictwem Azure Event Hubs lub Azure IoT Hub, w zależności od protokołów wysyłających te komunikaty.

  4. W ścieżce cold path można użyć usługi Azure Databricks do przesyłania danych strumieniowych do scentralizowanego jeziora danych na potrzeby dalszej analizy, przechowywania i raportowania. Te dane mogą być następnie ujednolicone z innymi źródłami danych na potrzeby analizy wsadowej.

  5. W ścieżce gorącej możesz analizować dane w czasie rzeczywistym i tworzyć pulpity nawigacyjne w czasie rzeczywistym za pomocą Microsoft Fabric Real-Time Intelligence.

  6. Istniejące notesy Azure Databricks umożliwiają czyszczenie, łączenie i analizowanie danych. Rozważ użycie architektury medalonu, takiej jak:

    • Brązowy, który przechowuje nieprzetworzone dane.
    • Silver, który zawiera oczyszczone, przefiltrowane dane.
    • Złoto, które przechowuje zagregowane dane przydatne do analizy biznesowej.

  7. W przypadku złotych danych lub magazynu danych nadal używaj Azure Databricks SQL lub utwórz dublowanie wykazu Azure Databricks Unity w Fabric. Aby włączyć raportowanie i analizę w usłudze Fabric Lakehouse, utwórz model semantyczny jawnie i skompiluj pulpity nawigacyjne Power BI przy użyciu usługi Direct Lake lub trybu DirectQuery w celu uzyskania wysokiej wydajności. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Modele semantyczne w usłudze Fabric.

Poniższe narzędzia są używane do monitorowania ładu, współpracy, zabezpieczeń, wydajności i kosztów.

  • Odkrywanie i zarządzanie:

    • Usługa Microsoft Purview udostępnia usługi odnajdywania danych, klasyfikację poufnych danych i szczegółowe informacje dotyczące ładu w obrębie infrastruktury danych.

    • Unity Catalog zapewnia centralne zarządzanie dostępem, audyt, śledzenie pochodzenia oraz możliwości wyszukiwania danych w obszarach roboczych usługi Azure Databricks.

  • Zasoby platformy:

    • Microsoft Entra ID zapewnia logowanie jednokrotne dla użytkowników Azure Databricks. Usługa Azure Databricks obsługuje automatyczną aprowizację użytkowników z użyciem Microsoft Entra ID w celu:

      • Utwórz nowych użytkowników.
      • Przypisz każdemu użytkownikowi poziom dostępu.
      • Usuń użytkowników i odmów im dostępu.

    • Usługa Microsoft Cost Management zapewnia usługi zarządzania finansowego dla obciążeń platformy Azure.

    • Usługa Azure Key Vault zarządza wpisami tajnymi, kluczami i certyfikatami.

    • Usługa Azure Monitor zbiera i analizuje dane telemetryczne zasobów platformy Azure. Ta usługa maksymalizuje wydajność i niezawodność, proaktywnie identyfikując problemy.

    • Microsoft Defender dla Chmury zapewnia zarządzanie stanem zabezpieczeń i ochronę przed zagrożeniami dla Azure zasobów i obciążeń.

    • Azure DevOps zapewnia ciągłą integrację i ciągłe wdrażanie (CI/CD) oraz inne zintegrowane funkcje kontroli wersji.

    • GitHub zapewnia możliwości kontroli wersji i tworzenia aplikacji do współpracy na potrzeby zarządzania potokami kodu i wdrażania.

Składniki

  • Data Lake Storage to skalowalna usługa magazynu danych przeznaczona dla danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. W tej architekturze usługa Data Lake Storage pełni rolę podstawowej infrastruktury usługi Delta Lake. Jest to podstawowa warstwa magazynu dla nieprzetworzonych i przetworzonych danych, która umożliwia wydajne pozyskiwanie danych, przechowywanie i pobieranie obciążeń analitycznych i uczenia maszynowego.

  • Data Factory to oparta na chmurze usługa integracji danych, która organizuje i automatyzuje przenoszenie i przekształcanie danych. W tej architekturze usługa Data Factory tworzy, planuje i koordynuje potoki danych, które przenoszą i przekształcają dane między różnymi magazynami danych i usługami.

  • Event Hubs to usługa pozyskiwania danych w czasie rzeczywistym, która może przetwarzać miliony zdarzeń na sekundę z dowolnego źródła. W tej architekturze usługa Event Hubs przechwytuje i przesyła strumieniowo duże ilości danych z różnych źródeł, aby umożliwić analizę w czasie rzeczywistym i przetwarzanie sterowane zdarzeniami.

  • IoT Hub to zarządzana usługa, która zwiększa bezpieczeństwo i niezawodną komunikację między urządzeniami Internetu rzeczy (IoT) i chmurą. W tej architekturze usługa IoT Hub ułatwia pozyskiwanie, przetwarzanie i analizę danych telemetrycznych z urządzeń IoT w celu zapewnienia szczegółowych informacji w czasie rzeczywistym i włączenia monitorowania zdalnego.

  • Microsoft Dataverse to skalowalna platforma danych, której organizacje mogą używać do bezpiecznego przechowywania danych używanych przez aplikacje biznesowe i zarządzania nimi. W tej architekturze służy jako źródło danych, które zasila potok analityczny za pośrednictwem Azure Synapse Link lub Microsoft Fabric Link.

    • Usługa Azure Synapse Link to funkcja integracji danych, która łączy aplikacje usługi Dynamics z usługą Azure Synapse Analytics lub Data Lake Storage. W tej architekturze kopiuje dane niemal w czasie rzeczywistym z usługi Dataverse do Data Lake Storage.

    • Microsoft Fabric Link to funkcja integracji danych, która łączy aplikacje usługi Dynamics z usługą Fabric. W tej architekturze replikuje dane z usługi Dataverse do Fabric niemal w czasie rzeczywistym.

  • Azure Databricks to oparta na platformie Apache Spark platforma analityczna do przetwarzania danych big data, uczenia maszynowego i inżynierii danych. W tej architekturze wykonuje czyszczenie, przekształcanie i analizę danych przy użyciu warstw architektury medalionu.

    • Delta Lake to otwartoźródłowa warstwa pamięci masowej, która wprowadza transakcje zapewniające atomowość, spójność, izolację i trwałość (ACID) do platformy Spark i obciążeń związanych z dużymi zbiorami danych. W tej architekturze Delta Lake zwiększa niezawodność i wydajność danych w Data Lake.

    • Azure Databricks SQL to oparta na języku SQL usługa analityczna, która umożliwia użytkownikom uruchamianie zapytań SQL dotyczących danych przechowywanych w usłudze Azure Databricks. W tej architekturze usługa Azure Databricks SQL udostępnia zaawansowany interfejs SQL do wykonywania zapytań i analizowania danych, co umożliwia interaktywną analizę.

    • Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe obejmują szereg technologii i usług, które umożliwiają tworzenie, wdrażanie i zarządzanie modelami uczenia maszynowego. W tej architekturze usługi sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego tworzą, trenują i wdrażają modele predykcyjne. Ta funkcja umożliwia podejmowanie decyzji opartych na danych.

    • Unity Catalog to rozwiązanie do zarządzania danymi, które zapewnia scentralizowaną kontrolę dostępu, audyt, śledzenie pochodzenia danych oraz funkcje odkrywania danych we wszystkich obszarach roboczych Azure Databricks. W tej architekturze Unity Catalog pomaga zapewnić zarządzanie danymi i bezpieczeństwo poprzez dostarczanie precyzyjnych mechanizmów kontroli dostępu, audytowania i śledzenia liniażu danych.

  • Architektura Medallion lakehouse jest wzorcem architektury danych, który organizuje dane na brązowe, srebrne i złote warstwy, zapewniając wydajne przetwarzanie i analizę danych. W tej architekturze tworzy ona przepływy pracy przetwarzania danych przy użyciu usługi Data Lake Storage, usługi Delta Lake i usługi Azure Databricks w celu obsługi skalowalnej analizy.

  • Fabric to kompleksowa platforma danych, która integruje różne usługi i narzędzia dla bezproblemowego zarządzania danymi i analityki. W tej architekturze sieć szkieletowa łączy i integruje dane z wielu źródeł, co umożliwia kompleksową analizę danych i szczegółowe informacje w całej organizacji.

    • Real-Time Intelligence to funkcja przetwarzania danych, która umożliwia organizacjom pozyskiwanie, przetwarzanie i analizowanie danych w czasie rzeczywistym. Real-Time Analiza przetwarza dane przesyłane strumieniowo z różnych źródeł. W tej architekturze zapewnia szczegółowe informacje w czasie rzeczywistym i umożliwia automatyczne akcje oparte na wzorcach danych.

    • Skróty OneLake tworzą bezpośrednie połączenie między OneLake i innymi źródłami danych. W tej architekturze upraszczają dostęp do danych i zarządzanie nimi oraz zapewniają ujednolicony widok danych w całej organizacji.

    • Fabric Copilot to asystent oparty na sztucznej inteligencji, zintegrowany we wszystkich obszarach roboczych platformy Fabric. Używa ona dużych modeli językowych (LLMs), aby ułatwić użytkownikom interakcję z danymi przy użyciu języka naturalnego. Upraszcza zadania, takie jak generowanie kodu SQL, języka DAX i transformacji, a także tworzy raporty lub pulpity nawigacyjne. Copilot obsługuje kontekst konwersacyjny, tworzy wizualizacje i ułatwia tworzenie potoków analizy. Pomaga to organizacjom przyspieszyć szczegółowe informacje o danych i zoptymalizować przepływy pracy bez konieczności zaawansowanej wiedzy w zakresie kodowania.

    • Agent danych Fabric to inteligentna usługa oparta na modelach LLM w usłudze Fabric, której organizacje używają do wyszukiwania i analizowania danych z wielu źródeł, w tym lakehouse’ów, magazynów danych, modeli semantycznych, baz danych KQL i dublowanych baz danych, za pośrednictwem jednego interfejsu. Obsługuje złożone zapytania wieloetapowe, stosuje logikę niestandardową za pomocą przykładowych zapytań i instrukcji agenta lub źródła danych oraz publikuje je w usłudze Microsoft 365 Copilot lub Teams. Zapewnia użytkownikom biznesowym bezpieczny, zarządzany dostęp do danych przedsiębiorstwa w języku naturalnym.

  • Power BI to usługa analizy biznesowej, która udostępnia interaktywne wizualizacje i możliwości analizy biznesowej. W tej architekturze Power BI wizualizuje dane z Fabric i Azure Databricks przy użyciu trybu Direct Lake w celu zwiększenia wydajności.

  • Microsoft Purview to zintegrowana usługa zarządzania danymi, która pomaga organizacjom w zarządzaniu i rządzeniu ich danymi w różnych źródłach. W tej architekturze kataloguje dane, śledzi pochodzenie i wymusza zgodność między infrastrukturą danych. Usługę Unity Catalog można zintegrować z usługą Purview, aby uzyskać dostęp do metadanych Unity Catalog z usługi Purview.

  • microsoft Entra ID to oparte na chmurze rozwiązanie do zarządzania tożsamościami i dostępem, które pomaga zapewnić bezpieczne logowanie i dostęp do zasobów, takich jak Microsoft 365, Azure i inne aplikacje SaaS. W tej architekturze identyfikator Entra firmy Microsoft zapewnia bezpieczne zarządzanie tożsamościami i dostępem dla zasobów platformy Azure. Ta funkcja umożliwia bezpieczne logowanie, zarządza tożsamościami użytkowników i pomaga zapewnić autoryzowany dostęp do danych i zasobów.

  • Zarządzanie kosztami to zestaw narzędzi FinOps, których organizacje mogą używać do analizowania, monitorowania i optymalizowania kosztów Microsoft Cloud. W tej architekturze te narzędzia zapewniają nadzór finansowy nad zasobami platformy Azure.

  • key vault to usługa w chmurze, która przechowuje wpisy tajne i zarządza nimi, takimi jak klucze interfejsu API, hasła, certyfikaty i klucze kryptograficzne. W tej architekturze usługa Azure Databricks może pobierać wpisy tajne z usługi Key Vault w celu uwierzytelniania i uzyskiwania dostępu do usługi Data Lake Storage, co zapewnia bezpieczną integrację.

  • Azure Monitor to usługa monitorowania, która zapewnia pełną obserwowalność aplikacji, infrastruktury i sieci. Usługa Azure Monitor umożliwia użytkownikom zbieranie, analizowanie i wykonywanie działań dotyczących danych telemetrycznych ze środowisk platformy Azure i środowiska lokalnego. W tej architekturze usługa Azure Monitor zapewnia wydajność i niezawodność, proaktywnie identyfikując problemy.

  • Defender dla Chmury to natywna dla chmury platforma ochrony aplikacji, która zapewnia zarządzanie stanem zabezpieczeń i ochronę przed zagrożeniami w środowiskach Azure, hybrydowych i wielochmurowych. W tej architekturze Defender dla Chmury zabezpiecza platformy danych i obciążenia, identyfikując luki w zabezpieczeniach, wykrywając zagrożenia i udostępniając zalecenia dotyczące zabezpieczeń w zasobach Azure.

  • azure DevOps to zestaw narzędzi programistycznych, które obsługują kulturę współpracy i usprawnione procesy. Te narzędzia umożliwiają deweloperom, menedżerom projektów i współautorom wydajniejsze tworzenie oprogramowania. Usługa Azure DevOps udostępnia zintegrowane funkcje, takie jak Azure Boards, Azure Repos, Azure Pipelines, Azure Test Plans i Azure Artifacts. Dostęp do tych funkcji można uzyskać za pośrednictwem przeglądarki internetowej lub zintegrowanego klienta środowiska deweloperskiego. W tej architekturze usługa Azure DevOps obsługuje automatyczne wdrażanie i kontrolę wersji dla potoków danych i notesów.

  • github to oparta na chmurze usługa hostingu repozytorium Git, która upraszcza kontrolę wersji i współpracę deweloperów. Osoby i zespoły mogą przechowywać swój kod i zarządzać nim, śledzić zmiany i współpracować nad projektami. W tej architekturze GitHub integruje się z Azure DevOps w celu wymuszania automatyzacji i zgodności w przepływach pracy programowania oraz potokach wdrażania dla usługi Data Factory, Azure Databricks i Fabric.

Alternatywy

Alternatywy usługi w ramach tej architektury

  • Przetwarzanie wsadowe danych

  • przetwarzania Microsoft Dynamics 365

  • pozyskiwanie danych przesyłanych strumieniowo

    • Wybór między usługą Azure IoT a usługą Event Hubs zależy od źródła danych przesyłanych strumieniowo, od tego, czy potrzebne są klonowanie i komunikacja dwukierunkowa z urządzeniami raportującymi, oraz od wymaganych protokołów. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Compare IoT Hub and Event Hubs.

  • Lakehouse

    • Usługa Fabric Lakehouse to ujednolicona platforma architektury danych do zarządzania danymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi w otwartym formacie, który używa głównie plików Delta Parquet. Obsługuje dwa typy magazynów. Te typy magazynów to tabele zarządzane, takie jak CSV, Parquet lub Delta oraz pliki niezarządzane. Tabele zarządzane są automatycznie rozpoznawane. Niezarządzane pliki wymagają jawnego utworzenia tabeli. Platforma umożliwia przekształcanie danych za pośrednictwem punktów końcowych platformy Spark lub SQL i integruje się z innymi składnikami Fabric. Ta integracja umożliwia udostępnianie danych bez duplikowania. Ta koncepcja jest zgodna z typową architekturą medalionu używaną w obciążeniach analitycznych. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Lakehouse w Fabric.

  • analizy w czasie rzeczywistym

    • azure Databricks

      • Jeśli masz istniejące rozwiązanie Azure Databricks, możesz chcieć nadal używać funkcji Structured Streaming platformy Spark do analiz w czasie rzeczywistym. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Streaming w witrynie Azure Databricks.

    • Tkanina

  • Inżynieria danych

  • Hurtownia danych lub warstwa złota

    • Możesz użyć usługi Fabric lub Azure Databricks do utworzenia magazynu opartego na języku SQL lub warstwy złota. Aby zapoznać się z przewodnikiem decyzyjnym dotyczącym wybierania magazynu danych lub rozwiązania magazynu warstwy złota w Fabric, zobacz Choose a data store. Aby uzyskać więcej informacji na temat typów magazynu SQL w usłudze Azure Databricks, zobacz typy usługi SQL Warehouse.

  • data science

    • Użyj usługi Fabric lub Azure Databricks na potrzeby możliwości nauki o danych. Aby uzyskać więcej informacji na temat oferty Fabric Data Science, zobacz Data Science in Fabric (Nauka o danych FabricAI i uczenie maszynowe w witrynie Azure Databricks.

    • Nauka o danych w sieci szkieletowej różni się od uczenia maszynowego. Usługa Machine Learning udostępnia kompleksowe rozwiązanie do zarządzania przepływami pracy i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Analiza danych sieci szkieletowej jest dostosowana do scenariusza analizy i raportowania.

  • Power BI

    • Azure Databricks zintegrowana z Power BI umożliwia przetwarzanie i wizualizację danych. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Connect Power BI to Azure Databricks.

    • Tworząc kopię lustrzaną usługi Azure Databricks Unity Catalog w usłudze Fabric, można uzyskać bezpośrednio z obciążenia Fabric dostęp do danych zarządzanych przez usługę Azure Databricks Unity Catalog. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Mirror Azure Databricks Unity Catalog. Możesz wykonywać zapytania dotyczące tych danych z Power BI w trybie Direct Lake bez kopiowania danych do usługa Power BI.

Szczegóły scenariusza

SmB, które mają istniejące środowisko Azure Databricks i opcjonalnie, architekturę lakehouse, mogą korzystać z tego wzorca. Obecnie używają narzędzia ETL platformy Azure, takiego jak Data Factory, a raporty udostępniają w Power BI. Mogą jednak również mieć wiele źródeł danych, które używają różnych zastrzeżonych formatów danych w tym samym magazynie typu data lake, co prowadzi do duplikowania danych i problemów związanych z blokowaniem dostawcy. Taka sytuacja może komplikować zarządzanie danymi i zwiększać zależność od określonych dostawców. Mogą również potrzebować aktualnego raportowania i raportowania niemal w czasie rzeczywistym do podejmowania decyzji oraz chcieć wdrożyć narzędzia sztucznej inteligencji w całym swoim środowisku.

Platforma to otwarta, ujednolicona i zarządzana podstawa SaaS, której można użyć do:

  • Scentralizuj dane w usłudze OneLake, aby przechowywać nimi, zarządzać nimi i analizować je w jednym miejscu bez obaw o uzależnienie od dostawcy.

  • Szybsze wprowadzanie innowacji dzięki integracji z aplikacjami platformy Microsoft 365.

  • Uzyskaj szybki dostęp do analiz dzięki zaletom trybu Direct Lake w usłudze Power BI.

  • Korzystaj z Copilota w każdym obszarze platformy Fabric.

  • Przyspiesz analizę, opracowując modele sztucznej inteligencji na jednej podstawie.

  • Zachowaj dane na miejscu bez przenoszenia, co skraca czas potrzebny analitykom danych na zapewnienie wartości.

Optymalizacja kosztów

Optymalizacja kosztów koncentruje się na sposobach zmniejszenia niepotrzebnych wydatków i poprawy wydajności operacyjnej. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Lista kontrolna przeglądu projektu dotycząca optymalizacji kosztów.

Aby oszacować koszt tego rozwiązania, skorzystaj z wstępnie skonfigurowanego oszacowania w kalkulatorze cen platformy Azure. Oszacowanie odzwierciedla architekturę opisaną w tym artykule z reprezentatywnym ustalaniem rozmiaru obciążenia SMB. Dostosuj wartości, aby odpowiadały rzeczywistym wzorom użycia, woluminom danych i wymaganiom w zakresie wydajności.

  • Microsoft Fabric ceny zależą od modelu pojemności. Oszacowanie wykorzystuje F2, który jest opłacalnym punktem wejścia dla SMB. Rozważ pojemność zarezerwowaną dla przewidywalnych obciążeń, aby zmniejszyć koszty.

  • Azure Databricks ceny zależą od typu obciążenia, warstwy i godzin obliczeniowych. Szacunek kosztów opiera się na usłudze Premium tier All-Purpose Compute przy założeniu 200 godzin miesięcznie. Użyj obliczeń zadań w przypadku zaplanowanych obciążeń wsadowych, aby obniżyć koszty DBU.

  • Data Lake Storage ceny zależą od woluminu magazynu, warstwy dostępu i liczby transakcji. Oszacowanie obejmuje 1 TB magazynu warstwy gorącej z włączoną hierarchiczną przestrzenią nazw.

  • Ceny usługi Azure Data Factory zależą od liczby uruchomień aktywności, wolumenu przesyłania danych i liczby godzin wykonywania potoków.

  • Ceny usługi Event Hubs zależą od wybranej warstwy i jednostek przepływności. W oszacowaniu użyto warstwy Standard z jedną jednostką przepustowości.

Współpracownicy

Microsoft utrzymuje ten artykuł. Następujący współautorzy napisali ten artykuł.

Główni autorzy:

Aby wyświetlić niepubliczne profile serwisu LinkedIn, zaloguj się do serwisu LinkedIn.

Następne kroki