Пять лучших рекомендаций по Azure Data Factory, которым стоит следовать в 2025 году

🔥 Сдайте экзамены на сертификацию на отлично — бесплатные практические вопросы!
👉 https://certiace.com/

☕ Нравится контент? Поддержите канал!
💖 https://buymeacoffee.com/aleksipartan...

👨‍💼 Подпишитесь на меня в LinkedIn!
🔗   / aleksi-partanen  

🚨 Присоединяйтесь к бесплатному сообществу Microsoft Fabric в Discord!
👉   / discord  

📚 Рекомендуемые курсы на Datacamp:
Основы работы с данными в Python: https://datacamp.pxf.io/c/6429510/312...
Аналитик данных на Python: https://datacamp.pxf.io/c/6429510/312...
Основы SQL: https://datacamp.pxf.io/c/6429510/312...
Основы Power BI: https://datacamp.pxf.io/c/6429510/291...
PL-300: Аналитик данных Microsoft Power BI: https://datacamp.pxf.io/c/6429510/312...
Аналитик данных в Power BI: https://datacamp.pxf.io/c/6429510/312...
Другие курсы: https://datacamp.pxf.io/c/6429510/207...
Это партнёрские ссылки. Зарегистрировавшись по ним, вы сможете получить небольшую комиссию бесплатно. Спасибо за поддержку канала.

📂 Доступ к учебным материалам (файлам, коду и т. д.)
💾 Скачайте полезные ресурсы здесь:
🔗 https://drive.google.com/drive/folder...

🎓 Другие мои материалы:
🎥    • DP-700 Microsoft Certified: Fabric Data En...  
🎥    • Microsoft Fabric Data Engineering  
🎥    • Microsoft Fabric Tutorials  
🎥    • DP-600 Microsoft Certified: Fabric Analyti...  
🎥    • Learn Azure Data Factory in 2025 - Full Co...  
🎥    • Learn Microsoft Fabric Data Pipelines in 2...  
🎥    • Learn Microsoft Fabric Notebooks in 2025 -...  

🔗 Все видео:
https://www.youtube.com/@AleksiPartan...

5 основных рекомендаций по конвейерам фабрики данных Azure
В этом видео Алекси делится пятью основными рекомендациями по разработке эффективных, масштабируемых и надежных конвейеров данных в фабрике данных Azure. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным специалистом по обработке данных, эти советы помогут вам оптимизировать рабочий процесс и избежать распространённых ошибок.

Что вы узнаете:
🔷 Важность согласованных соглашений об именовании
🔷 Настройка количества повторных попыток и интервалов между ними для устойчивости к ошибкам
🔷 Настройка подходящих параметров тайм-аута для действий
🔷 Управление параллельным выполнением конвейера для предотвращения проблем с параллельным выполнением
🔷 Использование итеративной логики для оптимизации преобразования данных

Основные выводы:
✨ Установите четкие соглашения об именовании для улучшения совместной работы команды
✨ Сократите количество ненужных сбоев конвейера с помощью конфигураций повторных попыток
✨ Предотвратите длительные зависания действий, установив разумные тайм-ауты
✨ Избегайте сбоев в работе, эффективно управляя параллельным выполнением конвейера
✨ Используйте итеративную логику для более динамичных и многоразовых конвейеров

Похожие хэштеги:
#AzureDataFactory #DataPipelineBestPractices #DataEngineering #ETL #CloudDataIntegration