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Azure Data Factory
Ce livre sur Azure Data Factory (dans sa version V2 de 2018) s'adresse principalement aux développeurs qui souhaitent mettre en œuvre dans leurs applications des solutions d'intégration de données industrialisées et normées, en respectant les bonnes pratiques de l'outil. L'auteur...
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| Auteur principal : | |
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| Format : | Livre |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Azure Data Factory / Charles-Henri Sauget; Préface de Emilie Beau, Cloud Solution Architect Data & AI chez Microsoft |
| Publié : |
St-Herblain :
Editions ENI
, 2019 |
| Collection : | Epsilon |
| Titre de l'ensemble : | Epsilon |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
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| Documents associés : | Autre format:
Azure data factory |
| Particularités de l'exemplaire : | Bib. numérique, Ex. 1 : Accessible sur ENI |
| Résumé : | Ce livre sur Azure Data Factory (dans sa version V2 de 2018) s'adresse principalement aux développeurs qui souhaitent mettre en œuvre dans leurs applications des solutions d'intégration de données industrialisées et normées, en respectant les bonnes pratiques de l'outil. L'auteur commence par présenter les grands concepts d'Azure Data Factory avant de détailler les différentes activités liées aux données (activité de flux de données, activité de traitement, activité de flux de contrôle...). L'auteur met également l'accent sur les Data Flow, véritable révolution au sein des outils d'intégration dans le Cloud, permettant de réaliser des transformations de données graphiquement ou via Power Query. Dans la suite du livre, il donne les explications nécessaires sur les premiers pipelines, sur l'utilisation du portail Azure, du SDK C# ou encore des templates ARM pour développer efficacement avec Azure Data Factory. Des notions plus avancées sur le développement sont également décrites au travers de différentes approches de l'architecture Data Warehouse. Puis, un chapitre est consacré à l'administration et à la supervision d'Azure Data Factory. Pour finir, l'auteur présente la notion d'intégration continue permettant au lecteur de capitaliser au maximum sur l'approche DevOps au cœur de l'utilisation d'Azure Data Factory, tout en ayant conscience des subtilités liées à la fois aux architectures cloud et à la modernisation des architectures de données. Pour illustrer les notions étudiées, l'auteur s'appuie sur un exemple détaillé d'alimentation d'entrepôt et de lac de données, ainsi que sur de nombreux cas d'usages courants tels que l'envoi d'e-mails ou l'actualisation de modèles Analysis Services. Les sources des exemples sont disponibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr |
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| Notes : | Édition du 9 octobre 2019 La pagination de l'édition imprimée correspondante est : 412 p. |