Azure Data Factory là gì? Giới thiệu tổng quan về Azure Data Factory

Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, việc thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn là thách thức lớn và Azure Data Factory trở thành giải pháp quan trọng. Vậy, Azure Data Factory là gì? Azure Data Factory có những tính năng, ưu điểm và lợi ích gì? Hãy theo dõi bài viết dưới đây, MSO sẽ đi sâu vào các thông tin quan trọng và giải đáp cho bạn một số thắc mắc về Azure Data Factory để giúp bạn có được một cái nhìn tổng quan và hiểu rõ về giải pháp ELT này của Microsoft nhé.

Azure Data Factory là gì?

Azure Data Factory là một dịch vụ ETL (Extract, Transform, Load) trên đám mây, giúp tự động hóa và quản lý các luồng dữ liệu được cung cấp từ Microsoft, cung cấp cho người dùng khả năng thu thập, kết nối, chuyển đổi và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Công cụ này được ví như một “nhà máy số” cho dữ liệu, nơi mà các dữ liệu thô được đưa vào và trải qua các quy trình xử lý để biến đổi thành những dữ liệu có ích, sau đó sẽ được chuyển đến nơi cần thiết mà người dùng muốn.

Azure Data Factory được Microsoft cung cấp với giao diện người dùng đồ họa (GUI), hỗ trợ người dùng có thể kéo và thả các hoạt động linh hoạt để xây dựng luồng dữ liệu nhanh chóng và dễ dàng mà không cần máy chủ quản lý hay cần phải bảo trì.

Dưới đây là một số tính ứng dụng thực tế của Azure Data Factory trong thực tế:

• Di chuyển dữ liệu lên đám mây: Chuyển đổi những dữ liệu từ các hệ thống on-premise lên nền tảng Microsoft Azure một cách hiệu quả.
• Xây dựng Data Warehouse: Tạo các luồng dữ liệu tự động để cập nhật và có thể làm giàu dữ liệu cho data warehouse.
• Chuẩn bị dữ liệu cho AI và Machine Learning: Chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình AI và ML.

Cách hoạt động của Azure Data Factory như thế nào?

Azure Data Factory (ADF) hoạt động như một “nhà máy dữ liệu” trên nền tảng đám mây Microsoft Azure để giúp người dùng có thể thu thập, xử lý và chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách tự động và linh hoạt. Azure Data Factory giúp người dùng kết nối với các nguồn dữ liệu mà họ muốn, sử dụng các hoạt động để di chuyển dữ liệu từ nguồn đến đích, áp dụng các thao tác chuyển đổi dữ liệu bằng Azure Databricks và Azure HDInsight, sau đó lên lịch và tự động hóa quy trình

Dưới đây là cách thức hoạt động và vận hành chi tiết của Azure Data Factory:

– Bước 1: Kết nối và Thu thập các nguồn dữ liệu (Connect & Collect): Azure Data Factory có thể kết nối với vô số nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu tại chỗ (on-premise), dịch vụ SaaS, dịch vụ lưu trữ đám mây (cloud) khác.

– Bước 2: Di chuyển và trích xuất dữ liệu: Azure Data Factory sử dụng các hoạt động phổ biến như sao chép (Copy Activity) để sao chép dữ liệu từ các nguồn đã kết nối và di chuyển chúng đến một vị trí tập trung, thường là một kho lưu trữ dữ liệu trên đám mây như Azure Data Lake Storage.

– Bước 3: Chuyển đổi và Làm phong phú dữ liệu (Transform & Enrich): Sau khi dữ liệu được tập trung, Azure Data Factory sẽ sử dụng các dịch vụ như Azure Databricks, HDInsight và Functions, đồng thời tiến hành các thao tác chuyển đổi dữ liệu như làm sạch, tổng hợp và xử lý nâng cao, hỗ trợ người dùng biến đổi những dữ liệu thô thành những thông tin có giá trị.

– Bước 4: Xuất bản và Tiêu thụ (Publish & Consume): Các dữ liệu được được chuyển đổi và xử lý sẽ có thể được Azure Data Factory di chuyển đến một điểm đích (data warehouse, data lake) và sẵn sàng cho việc báo cáo hoặc sử dụng trong các ứng dụng khác mà người dùng muốn, chẳng hạn như Power BI, Data Warehouse hoặc kho dữ liệu phân tích.

– Bước 5: Lên lịch và Giám sát: Azure Data Factory (ADF) cũng cung cấp khả năng lên lịch các đường ống để chạy tự động theo thời gian như hàng giờ và hàng ngày. Thông qua giao diện đồ họa của ADF, người dùng cũng có thể giám sát tiến trình, trạng thái và nhận thông báo khi có lỗi xảy ra.

Trên đây là các bước hoạt động chính của Azure Data Factory, giúp bạn nắm được tổng quan cách thức hoạt động của Azure Data Factory là gì. Hãy tiếp tục theo dõi bài viết này để biết thêm về các tính năng nổi bật của công cụ Azure Data Factory gì gì nhé.

Các tính năng nổi bật của Azure Data Factory

Azure Data Factory (ADF) cung cấp một loạt các tính năng mạnh mẽ để giúp cho các tổ chức doanh nghiệp xử lý và tích hợp toàn bộ dữ liệu của mình một cách hiệu quả trên nền tảng đám mây. Dưới đây là những tính năng đáng chú ý nhất mà Azure Data Factory cung cấp:

• Nén dữ liệu (Data Compression): Trong quá trình sao chép dữ liệu, Azure Data Factory hỗ trợ nén dữ liệu trước khi ghi dữ liệu vào nguồn đích. Điều này sẽ giúp cho tổ chức doanh nghiệp có thể tiết kiệm tối đa băng thông và nâng cao hiệu suất trong quá trình truyền tải và sao chép dữ liệu.
• Kết nối linh hoạt với nhiều nguồn dữ liệu (Extensive Connectivity): Nền tảng này cũng cung cấp khả năng kết nối đa dạng và rộng rãi với nhiều loại nguồn dữ liệu khác nhau, điều này cho phép các tổ chức doanh nghiệp có thể dễ dàng truy xuất hoặc ghi dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau vào hệ thống duy nhất của họ.
• Kích hoạt sự kiện tùy chỉnh (Custom Event Triggers): Azure Data Factory còn hỗ trợ các quy trình tự động hóa xử lý dữ liệu thông qua việc sử dụng các trigger kích hoạt sự kiện tùy chỉnh, giúp tối ưu hóa quá trình thực hiện các hành động cụ thể của tổ chức doanh nghiệp khi xảy ra một sự kiện định sẵn.
• Xem trước và xác thực dữ liệu (Data Preview & Validation): Trong hoạt động sao chép dữ liệu, Azure Data Factory còn cho phép người dùng có thể xem trước và kiểm tra tính chính xác của dữ liệu trước khi ghi vào nguồn đích. Điều này giúp đảm bảo rằng dữ liệu được sao chép, xử lý và ghi vào nguồn đích được diễn ra chính xác.
• Luồng dữ liệu tùy chỉnh (Customizable Data Flows): Azure Data Factory cho phép các tổ chức doanh nghiệp có thể xây dựng các luồng xử lý dữ liệu theo nhu cầu riêng, tích hợp với các bước và hành động tùy chỉnh để đảm bảo quá trình xử lý dữ liệu được phù hợp với từng kịch bản cụ thể mà tổ chức mình cần đến.
• Bảo mật tích hợp (Integrated Security): Azure Data Factory được Microsoft cung cấp đi kèm với các tính năng bảo mật cao cấp như tích hợp Entra ID và kiểm soát quyền truy cập dựa trên vai trò. Từ đó giúp các tổ chức doanh nghiệp có thể bảo vệ dữ liệu và kiểm soát quyền truy cập một cách hiệu quả trong toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu của tổ chức.

Trên đây là thông tin chi tiết về một số tính năng của ADF, giúp bạn nắm rõ được những tính năng nổi bật nhất của Azure Data Factory là gì. Tiếp tục theo dõi bài viết để nắm được một số ưu điểm và nhược điểm nổi bật nhất của Azure Data Factory nhé.

Ưu và nhược điểm của Azure Data Factory là gì?

Azure Data Factory (ADF) là một trong những công cụ ETL mạnh mẽ, cung cấp khả năng thu thập, tích hợp và xử lý dữ liệu chuyên sâu trên nền tảng đám mây Microsoft Azure. Dưới đây là những thông tin tổng hợp về ưu điểm vượt trội và nhược điểm của Azure Data Factory:

Ưu điểm:

• Giao diện trực quan: ADF cung cấp giao diện kéo-thả (drag-and-drop) cùng đồ họa GUI dễ sử dụng, đảm bảo phù hợp với cả người dùng không chuyên về kỹ thuật, giúp họ có thể dễ dàng xây dựng pipeline mà không cần viết quá nhiều mã.
• Hỗ trợ đa dạng nguồn dữ liệu: Hỗ trợ kết nối đa nguồn dữ liệu tích hợp sẵn, với hơn 90 loại nguồn dữ liệu khác nhau, từ cơ sở dữ liệu truyền thống đến dịch vụ đám mây như Azure Blob Storage, SQL Server, Amazon S3, Google BigQuery….
• Tích hợp tốt với hệ sinh thái Azure: Người dùng có thể dễ dàng kết hợp Azure Data Factory (ADF) với các dịch vụ khác như Azure Databricks, Azure Functions và Synapse Analytics để xử lý dữ liệu nâng cao.
• Không cần máy chủ: Azure Data Factory (ADF) là dịch vụ serverless không cần máy chủ, vì thế người dùng sẽ không cần phải quản lý hạ tầng phức tạp.
• Tự động hóa linh hoạt: Người dùng có thể thiết lập lịch chạy, kích hoạt theo sự kiện hoặc tự động hóa theo nhiều điều kiện cụ thể, giúp xử lý dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.
• Khả năng mở rộng linh hoạt: Azure Data Factory (ADF) hoạt động theo mô hình serverless, tự động mở rộng tài nguyên theo khối lượng công việc mà không cần quản lý hạ tầng, giúp người dùng có thể mở rộng và quản lý linh hoạt theo cách mà mình muốn.
• Mô hình trả phí linh hoạt: Dịch vụ Azure Data Factory (ADF) được cung cấp theo mô hình trả phí theo mức độ sử dụng, dùng bao nhiêu trả bấy nhiêu, điều này giúp cho các tổ chức doanh nghiệp có thể tối ưu chi phí một cách tối đa.

Nhược điểm:

• Hạn chế trong tùy chỉnh sâu: Một số tác vụ phức tạp hoặc yêu cầu xử lý đặc biệt, điều này có thể bị giới hạn khi thực hiện nếu chỉ dùng GUI mà không viết mã.
• Yêu cầu kiến thức kỹ thuật: Dù giao diện thân thiện, nhưng để triển khai hiệu quả, người dùng vẫn cần hiểu rõ về ETL/ELT, cấu trúc dữ liệu và các dịch vụ Azure để đảm bảo có thể sử dụng hiệu quả hơn.
• Khó kiểm thử từng bước nhỏ: Việc debug hoặc kiểm tra chi tiết từng bước trong pipeline có thể không trực quan như khi dùng các công cụ phát triển truyền thống.
• Thời gian khởi tạo pipeline có thể chậm: Với khối lượng dữ liệu lớn hoặc cần nhiều bước xử lý, pipeline có thể mất thời gian để khởi tạo và thực thi, điều này có thể làm giảm đi hiệu suất hoạt động và xử lý dữ liệu của người dùng.

Trên đây là những ưu điểm và nhược điểm cụ thể của Azure Data Factory (ADF), hãy tiếp tục theo dõi bài viết này của chúng tôi để nắm rõ được những lợi ích khi sử dụng Azure Data Factory là gì nhé.

Lợi ích khi sử dụng Azure Data Factory là gì?

Azure Data Factory (ADF) mang đến cho người dùng rất nhiều lợi ích tuyệt vời. Bao gồm khả năng tích hợp dữ liệu mạnh mẽ với hàng trăm trình kết nối, tạo pipeline ETL/ELT không cần mã, tự động hóa và quản lý quy trình làm việc dữ liệu, khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu, cùng khả năng hỗ trợ quản lý và giám sát toàn diện. Dưới đây là những lợi ích nổi bật mà người dùng nhận được khi sử dụng Azure Data Factory:

• Dễ sử dụng với cả người dùng không chuyên: Azure Data Factory (ADF) giúp người dùng có thể tạo ra các quy trình làm việc ETL và ELT dễ dàng mà không cần viết code phức tạp, họ có thể giám sát, debug và quản lý pipeline trực tiếp từ portal, phù hợp cả với người không chuyên kỹ thuật.
• Kết nối dữ liệu mạnh mẽ: Khả năng kết nối với hơn 90 trình kết nối được tích hợp sẵn, bao gồm SQL Server, Oracle, SAP, Salesforce, Blob Storage và REST API, ngoài ra còn hỗ trợ cả các dữ liệu tại chỗ (on-premises) và dữ liệu đám mây (cloud) hay dịch vụ SaaS.
• Tự động hóa quy trình ETL/ELT toàn diện: Cho phép người dùng thiết kế luồng xử lý dữ liệu linh hoạt gồm nhiều bước (activities), đồng thời có thể kích hoạt theo lịch, theo sự kiện hoặc theo điều kiện, cùng khả năng xử lý dữ liệu trực quan mà không cần viết mã. Điều này giúp tăng cường hiệu suất và giảm thiểu công sức thủ công.
• Linh hoạt và mở rộng: Dễ dàng mở rộng quy mô (scale up/down) theo nhu cầu, đảm bảo phù hợp với mọi khối lượng dữ liệu mà người dùng muốn kết nối và xử lý mà không cần phải quản lý hạ tầng. Từ đó đảm bảo hiệu suất và khả năng mở rộng linh hoạt.
• Tích hợp nâng cao: Với Azure Data Factory (ADF), người dùng có thể tích hợp liền mạch với hệ sinh thái Microsoft Azure như Azure Machine Learning, Azure Databricks và các dịch vụ AI/ML, giúp họ có thể dễ dàng kết hợp với các nguồn dữ liệu mà mình muốn. Từ đó có thể xây dựng quy trình phân tích và học máy một cách dễ dàng để có thể tạo ra các giải pháp dữ liệu toàn diện.
• Hỗ trợ DevOps: Azure Data Factory (ADF) cũng có khả năng tích hợp mạnh mẽ với Git và hỗ trợ CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery), điều này giúp tăng tốc độ phát triển và triển khai các quy trình dữ liệu cho người dùng. 
• Bảo mật: Azure Data Factory (ADF) cung cấp các tính năng bảo mật mạnh mẽ để hỗ trợ người dùng có thể bảo vệ dữ liệu an toàn và đảm bảo tuân thủ tốt các quy định của pháp luật và tiêu chuẩn ngành về bảo mật dữ liệu. Những tính năng này bao gồm Azure Key Vault và Azure Active Directory, trong đó với Azure Key Vault người dùng có thể quản lý thông tin nhạy cảm và với Azure Active Directory người dùng có thể kiểm soát truy cập tốt hơn.
• Giám sát và cảnh báo: Azure Data Factory (ADF) cũng cung cấp các dashboard để hỗ trợ người dùng theo dõi pipeline, trạng thái hoạt động, lỗi và cảnh báo một cách toàn diện. Đồng thời, công cụ này cũng có thể tích hợp với Azure Monitor để giúp người dùng theo dõi chuyên sâu. Từ đó có thể giúp họ giám sát và nhận cảnh báo dễ dàng để theo dõi hiệu suất và khắc phục sự cố một cách dễ dàng và hiệu quả hơn.
• Tiết kiệm chi phí: Với mô hình chi phí dựa trên mức độ sử dụng, người dùng sẽ không cần đầu tư ban đầu vào phần cứng mà vẫn có thể giúp cho các hoạt động thu thập, xử lý và chuyển đổi dữ liệu được diễn ra hiệu quả. Điều này sẽ giúp cho họ có thể tiết kiệm chi phí một cách tối đa.

Với những lợi ích tuyệt vời mà Azure Data Factory mang lại này, các tổ chức doanh nghiệp bạn có thể tăng cường hiệu suất trong việc thu thập, xử lý và chuyển đổi dữ liệu một cách hiệu quả nhất. Hãy tiếp tục theo dõi bài viết này để nắm rõ về các khái niệm thường gặp trong Azure Data Factory và biết rõ hơn giải pháp này nhé.

Các khái niệm thường gặp trong Azure Data Factory

Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu chi tiết và rõ ràng về các khái niệm thường gặp trong Azure Data Factory (ADF) ngay trong nội dung dưới đây để hiểu rõ hơn về dịch vụ tích hợp dữ liệu mạnh mẽ trên nền tảng đám mây này của Microsoft:

Đường ống (Pipeline)

Đường ống (Pipeline) là một tập hợp logic các hoạt động (activities) được nhóm lại để thực hiện một quy trình xử lý dữ liệu. Ví dụ, một pipeline có thể gồm hoạt động sao chép dữ liệu từ SQL Server sang Azure Blob Storage, sau đó có thể thực hiện các hoạt động phân tích và xử lý dữ liệu.

Lập bản đồ luồng dữ liệu (Mapping data flows)

Luồng dữ liệu ánh xạ (Mapping Data Flows) là một công cụ trực quan trong ADF, hỗ trợ các thao tác như lọc, nối, nhóm và chuyển đổi kiểu dữ liệu, cho phép người dùng có thể thiết kế các luồng xử lý dữ liệu mà không cần viết mã. Công cụ này được chạy trên Spark engine do Azure Data Factory (ADF) quản lý.

Hoạt động (Activity)

Hoạt động (Activity) là đơn vị thực thi trong pipeline, nó đại diện cho một hành động cụ thể như sao chép dữ liệu, gọi API hoặc chạy notebook, giúp hỗ trợ người dùng xử lý và làm việc với các dữ liệu một cách dễ dàng. Trong Azure Data Factory (ADF) có ba loại hoạt động chính, bao gồm Data movement (di chuyển dữ liệu), Data transformation (biến đổi dữ liệu) và Control flow (luồng điều khiển)

Tập dữ liệu (Datasets)

Tập dữ liệu (Datasets) là biểu diễn logic của dữ liệu cần xử lý, ví dụ như một bảng SQL, một file CSV hoặc một thư mục trong Blob Storage. Thành phần này được sử dụng để làm đầu vào hoặc đầu ra cho các hoạt động trong Azure Data Factory (ADF).

Dịch vụ liên kết (Linked services)

Dịch vụ liên kết (Linked Services) là cấu hình kết nối đến nguồn dữ liệu hoặc dịch vụ tính toán, chẳng hạn như kết nối từ Linked Service đến Azure SQL Database. Thành phần này sẽ chứa những thông tin cụ thể như chuỗi kết nối, xác thực hoặc vị trí máy chủ.

Môi trường tích hợp (Integration Runtime)

Môi trường tích hợp (Integration Runtime – IR) là một công cụ thực thi các hoạt động trong Azure Data Factory (ADF). Trong Azure Data Factory (ADF), có ba loại môi trường như sau:

• Azure IR: Môi trường do Microsoft quản lý, được sử dụng cho các hoạt động trên nền tảng đám mây (Cloud).
• Self-hosted IR: Môi trường do người dùng cài đặt, được sử dụng cho những dữ liệu tại chỗ (on-premises).
• Azure SSIS IR: Môi trường được sử dụng để chạy các gói SSIS trong Azure Data Factory (ADF).

Kích hoạt (Triggers)

Kích hoạt (Triggers) là cơ chế để khởi chạy pipeline theo lịch trình hoặc sự kiện. Trong nền tảng Azure Data Factory (ADF), bao gồm các loại Kích hoạt (Trigger) như Schedule trigger (theo thời gian), Tumbling window trigger (theo chu kỳ) và Event-based trigger (dựa trên sự kiện như file mới trong blob).

Lần thực thi đường ống (Pipeline runs)

Lần thực thi đường ống (Pipeline Runs) là một phiên bản cụ thể của pipeline được thực thi trong Azure Data Factory (ADF). Mỗi lần chạy sẽ có một ID riêng biệt và có trạng thái (thành công, thất bại), nhật ký chi tiết.

Tham số (Parameters)

Tham số (Parameters) là giá trị đầu vào có thể cấu hình khi chạy pipeline hoặc hoạt động, giúp hỗ trợ cho người dùng có thể sử dụng pipeline với dữ liệu hoặc cấu hình khác nhau, từ đó đảm bảo tính linh hoạt và tương thích với từng nhu cầu sử dụng của họ.

Luồng điều khiển (Control flow)

Luồng điều khiển (Control Flow) là phần điều phối logic trong pipeline, bao gồm các hoạt động như If Condition, ForEach, Switch và Execute Pipeline. Luồng điều khiển (Control flow) trong Azure Data Factory (ADF) cho phép người dùng có thể xây dựng các quy trình xử lý dữ liệu linh hoạt và có điều kiện một cách hiệu và nhanh chóng.

Biến (Variables)

Biến (Variables) Là giá trị tạm thời được lưu trữ trong đường ống (Pipeline), có vai trò dùng để sử dụng trong quá trình thực thi, nó giúp hỗ trợ người dùng có thể gán, cập nhật và sử dụng trong các điều kiện hoặc vòng lặp.

Trên đây là những thành phần cơ bản của dịch vụ Azure Data Factory, những thành phần này có vai trò vô cùng quan trọng trong Azure Data Factory (ADF), giúp tạo nên một thể thống nhất để giúp người dùng có thể kết nối, chuyển đổi, xử lý và tích hợp dữ liệu một cách hiệu quả và dễ dàng trong môi trường Azure Data Factory. Hãy tiếp tục theo dõi bài viết này để biết được những trường hợp mà bạn có thể sử dụng Azure Data Factory là gì nhé.

Khi nào nên dùng Azure Data Factory?

Câu trả lời là bạn nên sử dụng Azure Data Factory (ADF) khi cần xây dựng các quy trình tích hợp và xử lý dữ liệu phức tạp, đặc biệt là trong môi trường đám mây hoặc môi trường kết hợp giữa tại chỗ (on-premises) và đám mây (cloud). Dưới đây là những tình huống điển hình mà bạn nên sử dụng Azure Data Factory:

• Khi cần tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: Khi bạn cần gom dữ liệu từ các hệ thống khác nhau của mình như SQL Server, Oracle, Blob Storage, REST API,… vào trong cùng hệ thống, Azure Data Factory (ADF) sẽ hỗ trợ bạn thu thập hơn 90 nguồn dữ liệu tích hợp sẵn.
• Khi cần xây dựng quy trình ETL/ELT tự động: Nếu bạn cần thực hiện các bước trong quy trình ETL hay ELT tự động, ADF cũng sẽ hỗ trợ bạn thực hiện các quy trình này một cách nhanh chóng và có thể dễ dàng mở rộng. Azure Data Factory (ADF) cho phép bạn thiết kế pipeline để xử lý dữ liệu mà không cần viết nhiều mã.
• Khi cần di chuyển dữ liệu lên đám mây: Khi doanh nghiệp bạn cần chuyển đổi sang Azure và cần di chuyển dữ liệu từ hệ thống tại chỗ (on-premises) lên đám mây (Cloud), Azure Data Factory (ADF) sẽ giúp bạn thực hiện điều này một cách nhanh chóng, an toàn và hiệu quả.
• Khi cần tạo Data Lake hoặc Data Warehouse: Nếu bạn đang muốn xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu như Azure Synapse Analytics, Power BI, hoặc Azure Data Lake, Azure Data Factory (ADF) cũng sẽ là một công cụ trung gian lý tưởng để chuẩn hóa và tích hợp dữ liệu.

Nhìn chung, Azure Data Factory (ADF) là công cụ lý tưởng để giúp bạn thu thập, tích hợp và chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau lên hệ thống đám mây mạnh mẽ để hỗ trợ cho việc quản lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng mà không cần hạ tầng phức tạp. Nếu như bạn đang phân vân không biết lựa chọn giữa Azure Data Factory và các công cụ ETL khác, hãy đọc tiếp bài viết này để nắm rõ được những điểm khác biệt của các công cụ khác với Azure Data Factory là gì và chọn ra một giải pháp phù hợp, hữu ích nhất với tổ chức doanh nghiệp mình nhé.

Sự khác biệt giữa Azure Data Factory với các công cụ ETL khác

Dưới đây là bảng so sánh nhanh giữa Azure Data Factory (ADF) và các công cụ ETL khác như AWS Glue và Google Cloud Dataflow, giúp bạn hiểu rõ về sự khác biệt nổi bật giữa các công cụ này:

Nhìn chung, so với tất cả các công cụ ETL hay ELT thì Azure Data Factory (ADF) có rất nhiều ưu thế nổi bật, bao gồm hỗ trợ hoàn toàn trên đám mây, không cần cài đặt phần mềm và quản lý máy chủ, hỗ trợ môi trường lai, tự động hóa và tính bảo mật cao. Bên cạnh đó, Azure Data Factory còn được tích hợp sâu với hệ sinh thái Azure, từ đó hỗ trợ người dùng kết nối dễ dàng với Azure Synapse, Azure SQL, Azure Functions và Power BI.

Nếu bạn đang triển khai hệ thống phân tích dữ liệu hiện đại, đặc biệt là trong môi trường Azure, thì ADF sẽ là sự lựa chọn tối ưu nhất dành cho bạn. Ngoài ra, nếu bạn đang sử dụng SSIS và muốn chuyển sang cloud thì ADF cũng hỗ trợ di chuyển SSIS lên Azure một cách mượt mà.

Các câu hỏi thường gặp

Azure Data Factory (ADF) có miễn phí không?

Không. ADF tính phí theo mức sử dụng, bao gồm số lần chạy pipeline, lượng dữ liệu di chuyển và loại dịch vụ mà người dùng đang sử dụng.

Azure Data Factory và Azure Databricks khác nhau như thế nào?

Azure Data Factory (ADF) dùng để tích hợp và di chuyển dữ liệu (ETL/ELT), còn Azure Databricks mạnh hơn về việc xử lý dữ liệu lớn, phân tích nâng cao và AI/ML.

ADF có hỗ trợ kết nối với các nguồn dữ liệu ngoài Azure không?

Có. ADF hỗ trợ hơn 90 nguồn dữ liệu, bao gồm on-premises, AWS, GCP và các dịch vụ SaaS như Salesforce, cho phép người dùng tích hợp dễ dàng và toàn diện nhất với các hệ thống hay nguồn dữ liệu của mình.

ADF có thể tự động hóa các tác vụ lặp lại không?

Có. Azure Data Factory (ADF) hỗ trợ các loại trigger theo lịch, theo sự kiện hoặc phụ thuộc giữa các pipeline, giúp bạn có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại trong việc thu thập, chuyển đổi và xử lý dữ liệu.

Tôi có cần kiến thức lập trình để sử dụng ADF không?

Không bắt buộc, Azure Data Factory (ADF) có giao diện trực quan và dễ sử dụng, với khả năng kéo thả dễ dàng, giúp bạn có thể làm quen và sử dụng một cách nhanh chóng. Tuy nhiên, nếu như bạn hiểu biết về các kiến thức lập trình, nó sẽ giúp bạn mở rộng khả năng tùy biến một cách hiệu quả.

Lời kết

Trên đây là toàn bộ những thông tin tổng quan về Azure Data Factory (ADF), qua đó có thể giúp bạn hiểu rõ được Azure Data Factory là gì, những tính năng và lợi ích của công cụ ETL này. Nếu như bạn muốn tìm hiểu chi tiết hơn hay cần giải đáp bất cứ điều gì về công cụ này, bạn có thể liên hệ ngay với MSO thông qua những thông tin dưới đây.

———————————————————

Fanpage: MSO.vn – Microsoft 365 Việt Nam

Hotline: 024.9999.7777