หมายเหตุ
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลอง ลงชื่อเข้าใช้หรือเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลองเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
Note
เนื้อหาของบทความนี้ใช้กับกระแสข้อมูล Gen2 ที่รองรับ CI/CD
Microsoft Fabric มีเครื่องมือสําหรับการรวมอย่างต่อเนื่อง/การปรับใช้อย่างต่อเนื่อง (CI/CD) และการจัดการวงจรชีวิตของแอปพลิเคชัน (ALM) เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ทีมสร้าง ทดสอบ และปรับใช้โซลูชันข้อมูลด้วยความสอดคล้องและการกํากับดูแล
กระแสข้อมูล Gen2 พร้อมการสนับสนุน CI/CD รวมกระแสข้อมูลเข้ากับไปป์ไลน์การปรับใช้ Fabric การผสานรวมนี้ทําให้ขั้นตอนการสร้าง ทดสอบ และการปรับใช้เป็นไปโดยอัตโนมัติ ให้การส่งมอบกระแสข้อมูลที่ควบคุมเวอร์ชันที่สอดคล้องกัน และปรับปรุงความน่าเชื่อถือโดยการฝัง Dataflow Gen2 ลงในการประสานไปป์ไลน์ของ Fabric
บทความนี้ให้คําแนะนําเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมโซลูชันสําหรับกระแสข้อมูลของคุณและรายการ Fabric ที่เกี่ยวข้องโดยคํานึงถึง CI/CD และ ALM คุณสามารถใช้คําแนะนํานี้เพื่อสร้างโซลูชันที่เหมาะกับความต้องการของคุณ บทความนี้มุ่งเน้นไปที่เป้าหมายเฉพาะสองประการ:
- ความสอดคล้อง: รักษาสคริปต์ Mashup ของกระแสข้อมูลของคุณไม่เปลี่ยนแปลงตลอดวงจรชีวิตของแอปพลิเคชันทั้งหมด (หรือขั้นตอนการปรับใช้ในไปป์ไลน์การปรับใช้)
- การกําหนดค่าเฉพาะขั้นตอน: ใช้การอ้างอิงแบบไดนามิกสําหรับแหล่งข้อมูลและปลายทางที่ปรับให้เข้ากับแต่ละขั้นตอน (Dev, Test, Prod)
สถาปัตยกรรมโซลูชัน
สถาปัตยกรรมโซลูชันที่ดีใช้ได้กับ Dataflow Gen2 ของคุณและขยายไปทั่วโซลูชัน Fabric โดยรวมของคุณ
ตารางต่อไปนี้ครอบคลุมสถาปัตยกรรมโซลูชันที่พร้อมใช้งานเมื่อใช้กระแสข้อมูล Gen2:
| ประเภท | คำอธิบาย | แผนผัง | Tutorial |
|---|---|---|---|
| กระแสข้อมูลที่มีพารามิเตอร์ Gen2 | เมื่อใช้ โหมดพารามิเตอร์สาธารณะ คุณสามารถกําหนดพารามิเตอร์ส่วนประกอบของกระแสข้อมูล เช่น ตรรกะ แหล่งที่มา หรือปลายทาง และส่งผ่านค่ารันไทม์เพื่อปรับกระแสข้อมูลแบบไดนามิกตามขั้นตอนไปป์ไลน์ |
|
ลิงค์ไปยังบทช่วยสอน |
| การอ้างอิงตัวแปรในกระแสข้อมูล Gen2 | การใช้ การรวมไลบรารีตัวแปรกับ Dataflow Gen2 คุณสามารถอ้างอิงตัวแปรทั่วทั้งกระแสข้อมูลของคุณได้ ตัวแปรเหล่านี้จะได้รับการประเมินในรันไทม์ตามค่าที่จัดเก็บไว้ในไลบรารี ทําให้สามารถใช้งานแบบไดนามิกที่สอดคล้องกับขั้นตอนไปป์ไลน์ |
|
ลิงค์ไปยังบทช่วยสอน |
ความแตกต่างที่สําคัญระหว่างสองวิธีนี้คือวิธีการส่งผ่านค่าในรันไทม์ กระแสข้อมูลที่มีพารามิเตอร์ต้องการกระบวนการผ่าน REST API หรือ กิจกรรมกระแสข้อมูลไปป์ไลน์ Fabric เพื่อส่งผ่านค่า การรวมไลบรารีตัวแปรกับ Dataflow Gen2 จําเป็นต้องมีไลบรารีตัวแปรที่ระดับพื้นที่ทํางานและตัวแปรที่ถูกต้องที่อ้างอิงภายในกระแสข้อมูล
ทั้งสองตัวเลือกนั้นถูกต้อง และแต่ละตัวเลือกมีข้อควรพิจารณาและข้อจํากัดของตัวเอง เราขอแนะนําให้ประเมินวิธีการทํางานของเวิร์กโฟลว์ของคุณและวิธีที่เวิร์กโฟลว์นั้นเหมาะสมกับโซลูชัน Fabric โดยรวมของคุณ
ข้อควรพิจารณาทั่วไป
ต่อไปนี้คือสิ่งที่ควรพิจารณาเมื่อเลือกสถาปัตยกรรมโซลูชันโดยคํานึงถึง CI/CD และ ALM:
- การอ้างอิงเริ่มต้น: กระแสข้อมูล Gen2 สร้างการอ้างอิงแบบสัมบูรณ์ไปยังรายการ Fabric (ตัวอย่างเช่น Lakehouses, Warehouses) ตามค่าเริ่มต้น ตรวจสอบกระแสข้อมูลของคุณเพื่อระบุว่าการอ้างอิงใดควรคงที่และควรปรับแบบไดนามิกในสภาพแวดล้อมต่างๆ
- ลักษณะการทํางานการเชื่อมต่อ: กระแสข้อมูล Gen2 ไม่สนับสนุนการกําหนดค่าใหม่แบบไดนามิกของการเชื่อมต่อแหล่งข้อมูล ถ้ากระแสข้อมูลของคุณเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูล เช่น ฐานข้อมูล SQL โดยใช้พารามิเตอร์ (ตัวอย่างเช่น ชื่อเซิร์ฟเวอร์ ชื่อฐานข้อมูล) การเชื่อมต่อเหล่านั้นจะถูกผูกไว้แบบคงที่ และไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยใช้ตัวแปรพื้นที่ทํางานหรือการกําหนดพารามิเตอร์
- ขอบเขตการรวม Git: เราขอแนะนําว่าเฉพาะขั้นตอนแรก (โดยทั่วไปคือ Dev) เท่านั้นที่ต้องเปิดใช้งานการรวม Git เมื่อเขียนและคอมมิตสคริปต์ Mashup แล้ว ขั้นตอนต่อๆ ไปจะสามารถใช้ไปป์ไลน์การปรับใช้ได้โดยไม่ต้องใช้ Git
- ใช้ไปป์ไลน์ Fabric เพื่อประสานงาน: กิจกรรมกระแสข้อมูลในไปป์ไลน์ สามารถช่วยคุณประสานการเรียกใช้กระแสข้อมูลและส่งผ่านพารามิเตอร์โดยใช้ส่วนติดต่อผู้ใช้ที่ใช้งานง่าย คุณยังสามารถใช้ การรวมไลบรารีตัวแปรกับไปป์ไลน์ เพื่อดึงค่าจากตัวแปรและส่งผ่านค่าเหล่านั้นไปยังพารามิเตอร์กระแสข้อมูลขณะรันไทม์
- ความเข้ากันได้ของกฎการปรับใช้: ปัจจุบัน กฎการปรับใช้สามารถปรับเปลี่ยนคุณสมบัติรายการบางอย่างได้ แต่ไม่รองรับการเปลี่ยนแปลงการเชื่อมต่อกระแสข้อมูลหรือตรรกะการผสมผสาน วางแผนสถาปัตยกรรมของคุณให้เหมาะสม
- การทดสอบข้ามขั้นตอน: ตรวจสอบพฤติกรรมของกระแสข้อมูลในแต่ละขั้นตอนหลังการปรับใช้เสมอ ความแตกต่างในแหล่งข้อมูล สิทธิ์ หรือค่าตัวแปรอาจนําไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด