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コース概要

Azure Data Factoryの概要紹介

  • Azure Data Factoryの全体像
  • 主要な概念と仕組み
  • ADFの利用事例および利点

ADF環境の設定方法

  • ADFインスタンスの作成と設定
  • Azure Data Factoryポータルの操作方法
  • 統合ランタイムの仕組みを理解する

データセットおよびリンクされたサービスの扱い方

  • データセットとリンクされたサービスの定義方法
  • さまざまなデータソースへの接続手法
  • 認証設定や安全な接続の構成方法

データパイプラインの作成手順

  • パイプラインの基本構造と構成要素
  • アクティビティを用いたシンプルなデータパイプラインの作成方法
  • データ移動用パイプラインの設計手法

データフローおよび変換処理について

  • データフローの基礎知識
  • 各種データ変換処理の内容
  • データフロー変換機能の設計と実行方法

パイプラインのスケジュール設定とトリガーの利用法

  • トリガーを用いたパイプライン実行のスケジュール設定
  • 定期実行用およびイベント駆動型トリガーの使用例
  • パイプラインの実行状況確認とログ情報の読み取り方法

デバッグ処理およびエラーハンドリング手法

  • パイプラインやデータフローの不具合解析方法
  • エラー対応策や再実行機能の導入方法
  • 既存パイプラインへのエラーハンドリング機能の追加手法

パフォーマンス最適化の進め方

  • データパイプラインの効率化を図るためのベストプラクティス
  • 並列処理やデータ分割設定の仕組みと調整方法
  • パイプライン全体の性能向上策

セキュリティ対策および監視手法

  • アクセス制御や権限管理を用いたADF環境の保護
  • データ暗号化技術や安全な通信方法の導入法
  • 組み込み機能によるパイプライン監視と警告設定

高度なシナリオへの対応および他サービスとの連携

  • Azureサービス群との統合方法
  • 複雑なデータ統合要件の処理手法
  • エンドツーエンド型データ統合ソリューションの構築法

まとめおよび今後のステップについて

要求

  • クラウドコンピューティングに関する基本的な知識
  • データ統合およびETL処理の基礎的理解

対象者

  • データエンジニア
  • データアナリスト
  • ETL開発者
  • IT関連の専門家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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