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Introdução à integração de pipelines de implantação com o Banco de Dados SQL no Microsoft Fabric

  • Artigo

Aplica-se a:✅banco de dados SQL no Microsoft Fabric

Neste tutorial, você aprenderá a implantar alterações no banco de dados SQL no Fabric usando pipelines de implantação e um ambiente de vários espaços de trabalho.

Os pipelines de implantação no Fabric servem como um mecanismo para promover alterações entre ambientes, de modo que os desenvolvedores possam colaborar em alterações e validar um conjunto de alterações em um ou mais objetos. Conceitualmente, os estágios mais comuns em um pipeline são:

  • Desenvolvimento: a primeira fase nos pipelines de implantação nos quais você deve fazer upload de novos conteúdos com seus colegas criadores. Você pode projetar, criar e desenvolver aqui ou em uma fase diferente.
  • Teste: após ter feito todas as alterações necessárias em seu conteúdo, você está pronto para entrar na fase de teste. Faça upload do conteúdo modificado para que ele possa ser movido para uma fase de teste. Aqui estão três exemplos do que pode ser feito no ambiente de teste:
    • Compartilhar conteúdo com testadores e revisores
    • Carregar e executar testes com grandes volumes de dados
    • Testar seu aplicativo para ver como ele será exibido para os usuários finais
  • Produção: após testar o conteúdo, use o estágio de produção para compartilhar a versão final do conteúdo com usuários corporativos em toda a organização.

Para o banco de dados SQL no Fabric especificamente, a movimentação de alterações entre espaços de trabalho usa os mesmos mecanismos que atualizar um espaço de trabalho do controle do código-fonte. Com pipelines de implantação, seus dados existentes permanecem em vigor enquanto o serviço do Fabric calcula o T-SQL necessário para atualizar seu banco de dados para corresponder ao estado desejado (alterações de entrada). Se as alterações exigirem perda de dados, o Fabric exigirá que você faça as alterações manualmente.

Pré-requisitos

Instalação

  1. Crie outro espaço de trabalho no Fabric. Esse espaço de trabalho é usado como o segundo estágio no pipeline de implantação e um derivado de nome do primeiro espaço de trabalho é sugerido. Por exemplo, se o primeiro espaço de trabalho for nomeado ContosoApp, o segundo espaço de trabalho poderá ser nomeado ContosoApp-Test.
  2. Crie um pipeline de implantação no Fabric. É possível encontrar um ponto de entrada para pipelines de implantação na parte inferior da lista de espaços de trabalho e, em seguida, selecionar Criar pipeline ou + Novo pipeline.
  3. Na caixa de diálogo Criar pipeline de implantação, insira um nome e uma descrição para o pipeline e clique em Avançar.
  4. Configure a estrutura do pipeline de implantação definindo as fases exigidas para seu pipeline de implantação. Por padrão, o pipeline tem três fases denominadas Desenvolvimento, Teste e Produção. Neste tutorial, você poderá remover o estágio de produção e manter somente Desenvolvimento e Teste.
  5. Atribua seus dois espaços de trabalho aos estágios desenvolvimento e teste selecionando o espaço de trabalho na lista e, em seguida, selecione Atribuir.

Implantar conteúdo de um estágio para outro

O pipeline de implantação do Fabric compara automaticamente o conteúdo de nossos espaços de trabalho de desenvolvimento e teste. Enquanto a comparação estiver ocorrendo, você verá um ícone de progresso giratório no espaço de trabalho de teste. Após concluir a comparação, se você selecionar o estágio de pipeline de teste, verá um resumo das diferenças por item do Fabric em que o conteúdo do espaço de trabalho de desenvolvimento será marcado como "somente na origem".

  • Para implantar de Desenvolvimento em Teste, selecione todos os itens da lista e selecione Implantar.
    • Como estamos usando pipelines de implantação do Fabric sem nenhuma alteração de controle do código-fonte em nossos testes, é sugerido usar o campo de observação na implantação para ajudar a equipe a saber quais alterações estão associadas.
    • Depois de selecionar Implantar na caixa de diálogo de implantação de estágio, o Fabric executará o pipeline de implantação em segundo plano.

Após concluir a implantação com êxito, o estágio do pipeline de teste indicará que ela está atualizada.

Examinar as diferenças entre os estágios

Os pipelines de implantação podem ser usados para comparar o conteúdo dos espaços de trabalho atribuídos aos diferentes estágios. Para o banco de dados SQL no Fabric, a comparação inclui as diferenças específicas entre os objetos de banco de dados individuais nos espaços de trabalho de desenvolvimento e teste.

  1. Após concluir a implantação do pipeline, retorne ao espaço de trabalho de desenvolvimento e faça uma alteração nos objetos de banco de dados. As alterações podem ser uma nova tabela, uma nova coluna ou uma alteração em um procedimento armazenado existente.
  2. Após fazer a alteração, retorne ao pipeline de implantação. Você visualizará que o pipeline detectou a alteração e está pronto para implantá-la no espaço de trabalho de teste.
  3. selecione o estágio de teste de modo que a lista de itens na metade inferior da janela exiba um ou mais como "diferente da origem". Selecione um item que tenha alterações (é diferente da origem) e use a opção Comparar para obter detalhes mais detalhados sobre as alterações.
  4. A caixa de diálogo aberta para um item de banco de dados SQL é semelhante a uma comparação de esquema em que cada objeto de banco de dados SQL (tabela, procedimento armazenado, exibição etc.) tem diferenças específicas exibidas.

Depois de examinarmos as alterações pendentes do espaço de trabalho de desenvolvimento, podemos repetir nossas ações da seção anterior para implantar essas alterações no estágio de teste. As alterações entre espaços de trabalho podem ser selecionadas por item, portanto, se não quisermos implantar alterações em um objeto (como um notebook), poderemos desmarcar esse item antes da implantação. Se quisermos fazer alterações em objetos individuais do banco de dados SQL, devemos retornar ao espaço de trabalho de desenvolvimento para fazer essas alterações no banco de dados SQL.

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