요약

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이 모듈의 목표는 Azure Data Factory가 데이터 통합 요구 사항에 적합한 선택인지 확인하는 것이었습니다. 결정을 내리기 위해 다음 조건을 적용했습니다.

  • 데이터 통합 요구 사항
  • 리소스 코딩
  • 여러 데이터 원본 지원
  • 서버리스 인프라

가상 게임 회사에 이 조건을 적용했습니다. 분석은 Azure Data Factory를 통해 빅 데이터를 오케스트레이션할 수 있는지 확인하는 데 도움이 되었습니다. Azure Data Factory를 통해 데이터 원본을 통합할 수 있는지 및 온-프레미스, 다중 클라우드, SaaS 데이터 원본에서 데이터를 수집하는 방법을 평가했습니다.

대부분 조직은 원시 상태이고, 구성되지 않고, 다양한 위치에 저장될 수 있는 빅 데이터를 사용합니다. 이러한 조직의 중요한 과제는 빅 데이터를 구성하고 실행 가능한 비즈니스 인사이트로 구체화하는 것입니다. 이 모듈에서는 Azure Data Factory가 복잡한 하이브리드 ETL(추철, 변환, 로드), ELT, 데이터 통합 프로젝트를 관리하는 데 유용할 수 있는 완전 관리형 클라우드 서비스라는 것을 알아보았습니다.

이제 Azure Data Factory가 조직에 적합한 데이터 통합 솔루션을 제공할 수 있는지 확인할 수 있습니다. 조직이 다음 조건 중 하나 이상을 충족하는 경우 Azure Data Factory를 고려하세요.

  • 데이터 엔지니어는 데이터 분석 작업을 수행하는 코드를 만드는 데 필요한 기술이 없습니다.
  • 서로 다른 위치에 여러 데이터 원본이 있습니다.
  • 완전 관리형 클라우드 기반 솔루션을 활용하려고 합니다.

참조