Avaliações e Detalhes do Produto Azure Data Factory

Facilidade para criar e implantar o pipeline de dados no Azure Data Factory e melhor para toda migração de grande quantidade de banco de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não é para uso de iniciantes, e também está levando muito tempo para a migração. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor parte do Azure Data Factory é que podemos realizar várias tarefas, como copiar dados de uma plataforma para o Azure facilmente. Por exemplo, replicação de banco de dados, do S3 bucket para o Azure Blob Storage, etc. Ele possui trabalhos que podemos agendar conforme nossa necessidade e recursos de arrastar e soltar que facilitam o trabalho do UI e do Administrador no Data Factory. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não enfrentamos nenhum desafio com o DataFactory. No entanto, estamos procurando mais opções de integração que devem estar disponíveis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

No Azure Data Factory, o que mais gosto é do recurso de pipeline de dados, synapse, databricks, conta de armazenamento e todos os tipos de conectores, e ele tem o melhor agendador onde qualquer pessoa sem conhecimento de programação também pode criar pipeline e agendar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada em desgosto, se o preço do recurso ADF puder ser reduzido, então seria ótimo e se a conta sandbox também receber o recurso ADF, isso também seria o melhor para testar e praticar. O resto é o melhor produto de pipeline de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ajuda a orquestrar diferentes trabalhos através da criação de pipelines. Além disso, vários ambientes podem ser conectados facilmente através do ADF, e o ambiente sem código torna isso mais fácil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Azure Data Factory não permite que você envie e-mails personalizados com base na atividade que falhou. Se qualquer atividade de um pipeline falhar, ele enviará um e-mail informando que o pipeline falhou, mas não menciona qual atividade falhou. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor parte do Azure Data Factory é a interface do usuário, onde é possível projetar pipelines ETL complexos sem escrever uma única linha de código e simplesmente alcançá-lo arrastando e soltando diferentes atividades. Além disso, as atualizações de melhorias de recursos e novas atividades também são muito frequentes, o que eventualmente aumenta o entusiasmo entre os usuários por este serviço. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Existem algumas limitações no ADF, como não poder executar instruções de controle aninhadas diretamente. Além disso, nos fluxos de dados de mapeamento para upsert, é necessário selecionar tanto upsert quanto insert juntos. Além disso, para transformações muito complexas, os fluxos de dados de mapeamento do ADF não são muito recomendados.

Essas são algumas desvantagens que sou capaz de listar de acordo com minha experiência. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Data factory é um serviço inovador de Orquestração e Carregamento de Dados/ETL da Azure com conectores disponíveis para várias aplicações SAAS como Snowflake, Zoho, GA e mais. Fácil de configurar com uma plataforma de baixo/nenhum código e tempo de desenvolvimento rápido sem necessidade de instalação pesada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

ainda há muitos mais serviços que não estão disponíveis para se conectar diretamente usando ADF, então eu adoraria ver mais e mais serviços. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor coisa sobre o Azure Data Factory é que ele possui uma ampla gama de conectores para muitos servidores locais e servidores em nuvem. Ele possui muitos serviços de computação em cluster, como HDInsight e Databricks, para que possamos usá-los para processamento de dados em massa sem precisar conhecer o cluster. Ele fornece todos os componentes necessários para a orquestração de dados e para automatizá-la. Ele também permite executar os pacotes SSIS para que o processo ETL possa ser realizado facilmente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Deve permitir-nos codificar até certo ponto e mudar os clusters de serviço de computação para que possamos otimizar ainda mais nosso pipeline. Ele utiliza serviços de computação externos, como HDInsight e DataBricks, e, ao usar esses, não podemos estimar o custo até a conclusão do pipeline. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Azure Data Factory é um produto da Microsoft que oferece a capacidade de criar pipelines de dados para a migração e transformação de dados. O fluxo de dados define as etapas do movimento de dados. Componentes individuais são definidos em um formato amigável. Os pipelines são criados montando esses componentes individuais e os vinculando no formato necessário. Após a conclusão da montagem de componentes de ponta a ponta, as atividades podem ser testadas e validadas individualmente. Como etapa final, esses pipelines podem ser automatizados para execuções programadas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A interface do Azure Data Factory não é fácil de ser entendida por iniciantes. O número de atividades, componentes, definições de conjuntos de dados, etc., é grande e requer um bom entendimento. Parâmetros, variáveis e configurações, quando configurados, não podem estar errados. As definições de todas as listas devem ser completas e precisas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sendo de uma área não técnica, a interface gráfica do Azure Data Factory foi a melhor para me ajudar a automatizar tarefas de fluxos de trabalho ETL. Quando usei sua interface gráfica, foi fácil localizar a navegação necessária para completar os cronogramas de tarefas ETL. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Encontrei a dependência do Azure Data Factory em outros serviços do Azure principalmente como um ponto negativo. Eu só consegui usar o serviço de data factory com serviços do Azure, não com outras aplicações de terceiros. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o Azure Data Factory ofereça muitas vantagens, uma das melhores e mais utilizadas por mim é sua interface gráfica amigável ao criar fluxos de trabalho ETL. É super fácil aprender e implantar fluxos de trabalho usando a interface gráfica do ADF. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma das desvantagens significativas do Azure Data Factory é que ele é um serviço do Azure, portanto, outros serviços que não são do Azure não podem ser integrados a ele. Tenho que depender inteiramente do uso dos serviços do Azure para sua utilização. Análise coletada por e hospedada no G2.com.