Temario del curso
Introducción a Azure Data Factory
- Descripción general de Azure Data Factory
- Conceptos clave y arquitectura básica
- Casos de uso y ventajas de ADF
Configuración del entorno de ADF
- Creación y configuración inicial de una instancia de ADF
- Navegación por el portal de Azure Data Factory
- Explicación sobre los tiempos de ejecución de integración
Trabajo con conjuntos de datos y servicios vinculados
- Definición de conjuntos de datos y servicios vinculados
- Conexión a diferentes fuentes de información
- Configuración de autenticaciones y conexiones seguras
Creación de canalizaciones de datos
- Elementos básicos que componen una canalización
- Diseño de canalizaciones simples mediante actividades específicas
- Construcción de una canalización orientada al movimiento de información
Flujo de datos y transformaciones
- Introducción a la noción de flujo de datos
- Tipos de actividades para la transformación de información
- Diseño e implementación de transformaciones en el flujo de datos
Programación y activación automática de las canalizaciones
- Configuración de desencadenadores para la ejecución programada
- Uso de ventanas basadas en intervalos regulares o eventos externos
- Supervisión del funcionamiento y análisis de registros generados
Depuración y manejo de errores
- Técnicas para depurar canalizaciones y flujos de datos
- Implementación de mecanismos de reintentos y gestión de fallos
- Incorporación de controles de error en las configuraciones ya existentes<\/li>
Optimización del rendimiento
- Pautas recomendadas para elevar la eficiencia de las canalizaciones
- Uso y ajuste de mecanismos como el paralelismo y la partición
- Técnicas que contribuyen a maximizar la velocidad del procesamiento
Seguridad y vigilancia continua
- Garantía de seguridad en ADF mediante el control de acceso y permisos<\/li>
- Aplicación de cifrado de datos y transmisión protegida de información<\/li>
- Seguimiento continuo de las canalizaciones utilizando herramientas integradas y alertas
Escenarios avanzados e integración complementaria
- Vinculación de ADF con otros servicios ofrecidos por Azure<\/li>
- Gestionar escenarios complejos de intercambio de información<\/li>
- Diseño y ejecución de soluciones completas para la integración de datos<\/li>
Resumen e orientaciones futuras
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre los conceptos de computación en la nube
- Familiaridad con procesos de integración de datos y ETL
Público objetivo
- Ingenieros de datos
- Analistas de datos
- Desarrolladores de ETL
- Profesionales de TI
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Reseñas (2)
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Amy Gregg - Qualfon
Curso - Boomi Integration Fundamentals
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He descubierto cosas nuevas y interesantes sobre Lambda y Serverless
Oleg Buldumac - PUBLIC COURSE
Curso - AWS Lambda for Developers
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