说明数据工厂流程

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数据驱动的工厂流

Azure 数据工厂中的管道（数据驱动型工作流）通常执行以下四个步骤：

Data Factory process

连接和收集

构建编排系统的第一步是定义所有必需的数据源并将其连接在一起，例如数据库、文件共享和 FTP Web 服务。 下一步是根据需要将数据引入提取到集中位置以进行后续处理。

转换和扩充

计算服务（如 Databricks 和机器学习）可用于按可维护和受控的计划准备或生成转换后的数据，以向生产环境提供经过清理和转换后的数据。 在某些情况下，甚至可以使用其他数据来扩充源数据，以帮助进行分析，或者通过规范化过程对其进行合并，以供在机器学习试验中使用。

发布

从转换和扩充阶段将原始数据优化为可用于业务的使用形式之后，可以将数据加载到 Azure 数据仓库、Azure SQL 数据库、Azure Cosmos DB 或业务用户可以从其商业智能工具中指向的任何分析引擎

监视器

Azure 数据工厂内置支持通过 Azure 门户上的 Azure Monitor、API、PowerShell、Azure Monitor 日志和运行状况面板进行管道监视，以监视计划的活动和管道的成功率和失败率。