Обзор Azure Data Factory. Введение 2026

Azure Data Factory — мощная и гибкая платформа для создания сложных процессов интеграции и оркестрации данных. С последними обновлениями и функциями платформа предоставляет ещё больше возможностей для успешной реализации ваших проектов работы с данными.

Если вы хотите получить сертификацию в Azure, вам придётся серьёзно заняться Azure Data Factory.

Введение в Azure Data Factory 2026

Azure Data Factory в 2026 году! В этой статье вы узнаете всё, что необходимо для оптимального использования мощной платформы интеграции и оркестрации данных от Microsoft.

Что такое Azure Data Factory?

Azure Data Factory — полностью управляемый сервис интеграции данных, позволяющий создавать, планировать и оркестрировать процессы ETL (Extraction, Transformation, Loading — извлечение, преобразование, загрузка) и ELT (Extraction, Loading, Transformation — извлечение, загрузка, преобразование).

ADF помогает извлекать данные из различных источников, преобразовывать их и загружать в разные целевые системы, будь то облако или локальные вычисления.

Почему Azure Data Factory — один из самых важных сервисов?

Azure Data Factory работает как универсальный помощник для ваших данных. Она обеспечивает взаимодействие всех источников данных, гарантирует их качество и порядок, направляя информацию точно туда, где она нужна. Вот почему ADF занимает ключевое место в обработке данных.

Она упрощает вашу жизнь и помогает максимально эффективно использовать потенциал данных.

Простой пример Azure Data Factory

Представьте, что у вас множество различных источников данных: данные в Excel-таблице, информация в SQL-базе данных и еще больше данных в облачных сервисах вроде Google Analytics или Salesforce. Вы хотите объединить все эти данные, немного их очистить и загрузить в центральную базу, чтобы анализировать и создавать из них отчёты. Звучит сложновато, верно?

Здесь на помощь приходит Azure Data Factory.

Думайте о ADF как об очень умном и усердном роботе, который собирает все эти данные, сортирует их, очищает и доставляет в нужное место.

Amazon рекомендация

Я рекомендую книгу

Clean Code посмотреть на Amazon

Основные возможности Azure Data Factory

1. Интеграция данных

Разнообразные источники данных: ADF поддерживает широкий спектр источников, включая SQL-базы, NoSQL-базы, файловые системы, SaaS-приложения и многое другое. Коннекторы: предопределённые коннекторы обеспечивают беспрепятственную интеграцию с различными источниками и целевыми системами.

2. Pipelines и действия

(Если вы не знаете, что такое pipelines, я написал небольшой раздел внизу)

Pipelines

Создавайте pipelines как логическую группировку действий для определения процессов интеграции и преобразования данных.

Действия

Действия — это строительные блоки pipeline, позволяющие копировать, преобразовывать, сохранять данные и многое другое.

3. Оркестрация и автоматизация

Планирование

Планируйте pipelines по расписанию или на основе событий для автоматического выполнения процессов обработки данных.

Мониторинг

Используйте комплексные возможности мониторинга и диагностики для отслеживания состояния и производительности ваших pipelines.

4. Поток данных

Mapping Data Flows

С визуально настраиваемыми потоками данных вы можете выполнять сложные преобразования без написания кода.

Трансформации на основе кода

Используйте известные технологии, такие как Spark и Databricks, для гибких и производительных преобразований.

5. Гибридная интеграция данных

Self-hosted Integration Runtime

Обеспечивает интеграцию локальных источников и гибридных окружений.

Azure Integration Runtime

Используйте облачное окружение Azure для перемещения и преобразования данных в облаке.

6. Безопасность и управление

Шифрование

Данные шифруются как при передаче, так и в состоянии покоя, обеспечивая защиту.

Azure Data Factory предоставляет обширные функции безопасности и управления, гарантируя защиту ваших данных и соответствие процессов требованиям. Вот основные аспекты:

Безопасность в Azure Data Factory

1. Шифрование

Данные при передаче: ADF использует TLS (Transport Layer Security) для обеспечения безопасной передачи данных между сервисами. Данные в состоянии покоя: данные, хранящиеся в Azure, шифруются по умолчанию для защиты от несанкционированного доступа.

2. Управление доступом

Ролевое управление доступом (RBAC)

С помощью RBAC вы можете точно контролировать, кто имеет доступ к вашим ресурсам ADF. Вы можете назначать специфические роли и разрешения, гарантируя, что только авторизованные пользователи могут вносить изменения или просматривать данные.

Интеграция с Azure Active Directory (AAD): ADF беспрепятственно интегрируется с Azure AD, позволяя централизованно управлять идентификацией пользователей и усиливать аутентификацию.

3. Сетевая безопасность

VNet-интеграция: вы можете интегрировать ADF в виртуальную сеть (VNet) для ограничения доступа к источникам и целям внутренними сетями. Приватные endpoints: приватные endpoints обеспечивают безопасное подключение к ADF, избегая взаимодействия через публичный интернет.

Управление в Azure Data Factory

1. Соответствие требованиям и сертификации

Azure Data Factory соответствует множеству глобальных, отраслевых и региональных требований по соответствию, включая ISO/IEC 27001, HIPAA, FedRAMP, SOC 1 и SOC 2. Это гарантирует, что ADF отвечает высочайшим стандартам защиты и безопасности данных.

2. Мониторинг и логирование

Azure Monitor: с помощью Azure Monitor вы можете отслеживать деятельность и производительность pipelines в реальном времени.

Это помогает быстро выявлять и устранять проблемы.

Activity Log и Pipeline Run History

Эти функции предоставляют подробные журналы всех выполненных операций и запусков pipeline, необходимые для аудита и устранения неполадок.

3. Происхождение данных и каталог

Data Lineage: ADF отслеживает полный жизненный цикл данных от источника до целевой системы. Это помогает вам понять происхождение, движение и трансформации данных.

Azure Data Catalog: ADF интегрируется с Azure Data Catalog для управления метаданными и облегчения обнаружения источников данных.

4. Политики и управление

Azure Policy: с помощью Azure Policy вы можете определять и применять политики управления, гарантируя соответствие всех ресурсов ADF корпоративным стандартам.

Tagging: теги помогают категоризировать и управлять ресурсами ADF, что особенно полезно для управления затратами и распределения ресурсов.

Управление доступом

Используйте ролевое управление доступом (RBAC) и Azure Active Directory (AAD) для безопасного доступа к данным.

Варианты использования Azure Data Factory

1. ETL и ELT процессы

Автоматизируйте извлечение, преобразование и загрузку больших объёмов данных из различных источников в хранилища или озёра данных.

2. Миграция данных

Мигрируйте данные между разными хранилищами, например из локальных баз в облако Azure.

3. Интеграция данных

Объединяйте данные из различных источников для аналитики, отчётности и машинного обучения.

4. Подготовка данных

Подготавливайте и очищайте данные для дальнейшей аналитики и машинного обучения.

5. Обработка данных в реальном времени

Обрабатывайте данные в режиме реального времени и интегрируйте их в аналитические и отчётные процессы.

Новости и улучшения 2024 / 2025

Расширенная интеграция Machine Learning

ADF теперь предлагает улучшенную интеграцию с Azure Machine Learning, позволяя встраивать ML-модели прямо в pipelines обработки данных.

Оптимизированный пользовательский интерфейс

Интерфейс был дополнительно улучшен для еще более интуитивного и удобного использования.

Расширенные коннекторы

Новые коннекторы обеспечивают более полную интеграцию с современными источниками и целями данных.

Небольшой экскурс: что такое pipelines?

Представьте pipeline как своего рода производственную линию для ваших данных. Подобно тому, как в заводском цехе продукт собирается пошагово, pipelines в Azure Data Factory обрабатывают ваши данные в несколько этапов. Вот простое объяснение:

Что делает pipeline?

Pipeline в ADF — это группа действий, работающих вместе для выполнения задачи. Думайте об этом как о списке дел, выполняемом пункт за пунктом. Каждое действие в pipeline — отдельный шаг, что-то делающий с данными, например:

Сбор данных: первое действие может извлечь данные из SQL-базы. Преобразование данных: следующее действие может очистить и переформатировать эти данные, удалив ненужную информацию или приведя данные в другой формат. Сохранение данных: последнее действие может сохранить подготовленные данные в озере или другой базе.

Почему pipelines полезны?

Автоматизация: вы можете автоматизировать повторяющиеся задачи, чтобы они выполнялись без вашего участия. Эффективность: обработка данных становится эффективнее, потому что шаги чётко определены и выполняются последовательно. Гибкость: вы можете адаптировать pipeline под ваши нужды. Разные действия можно комбинировать для решения сложных задач. Мониторинг: вы легко можете следить, что происходит на каждом этапе pipeline и убедиться, что всё работает гладко.

Пример pipeline

Предположим, вы работаете в e-commerce компании и хотите ежедневно создавать отчёт о продажах:

Сбор данных: получите данные о продажах из системы заказов. Очистка данных: удалите ошибочные и дублирующиеся записи. Анализ данных: рассчитайте ежедневные продажи, прибыль и другие ключевые показатели. Сохранение данных: сохраните готовые отчёты в базе или отправьте по электронной почте руководству.

Каждая из этих задач — действие в вашем pipeline, и ADF гарантирует, что они выполняются в правильном порядке.