Azure Data Factory の最新情報: MySQL、DB2、Sybase、PostgreSQL、Teradata からデータのコピーが可能に

このポストは、6 月 15 日に投稿された Azure Data Factory Updates: Copy data from MySQL, DB2, Sybase, PostgreSQL and Teradata の翻訳です。 Azure Data Factory に新しいデータ ストアのサポートが追加されました。MySQL、DB2、Sybase、PostgreSQL、Teradata への接続が新たに可能となり、Azure Blob や SQL Database にデータをコピーできるようになりました。 ここでは例として、MySQL から Azure Blob へのデータの移行方法をご説明したいと思います。まず、次のように、MySQL のリンク サービスを追加します。 MySQL のリンク サービスの定義は、次のようになります。 { “name”: “MyLinkedService_MySQL”, “properties”: { “type”: “OnPremisesMySqlLinkedService”, “server”: “[ServerName]”, “database”: “[DatabaseName]”, “username”: “[UserName]”, “password”: “[Password]”, “gatewayName”:…


Azure Data Factory の最新情報: サンプルのデプロイが容易に

このポストは、4 月 24 日に投稿された Azure Data Factory update: Simplified Sample deployment の翻訳です。 Azure Data Factory チームでは、皆様からのフィードバックに基づいて Azure Data Factory サービスを継続的に改善しています。本日、Azure 管理ポータルに新たな機能を追加し、数回のクリックで Data Factory にユースケース ベースのサンプルをデプロイできるようにしました。デプロイにかかる時間は 5 分以内となっています。 これにより、Data Factory の学習をより簡単に、より実践的に行っていただけるようになれば幸いです。このサンプルは標準パイプラインとして Data Factory にデプロイされるため、ソースを ADF エディター (英語) に表示してしくみを確認し、必要に応じて編集、カスタマイズすることができます。 サンプルのデプロイ方法は、以下の動画でご確認いただけます。     サンプルの起動 こちらのチュートリアルの手順に従って新しい Data Factory を作成するか、既存の Data Factory を使用します。 [DATA FACTORY] ブレードの [Sample pipelines] タイルをクリックします (以下のスクリーンショットを参照)。 図…


Azure Data Factory のパブリック プレビューを発表: 情報生成パイプラインの構築と管理のためのソリューション

このポストは、10 月 29 日に投稿された Data Factory Public Preview – build and manage information production pipelines の翻訳です。 データ処理はかつてないほど多様化しており、各地に分散して存在するオンプレミスやクラウドに蓄積されたさまざま種類や規模のデータを処理するようになっています。このため開発者には、大量のカスタム ロジックを作成し、こうしたデータやデータ処理を十全に管理し連携できる情報生成システムを実現することが求められています。 マイクロソフトはこのたび Azure Data Factory のプレビューをリリースしました。Data Factory はデータの保管、処理、移行を行うサービスからマネージド データ生成パイプラインを作成するマネージド サービスであり、現在既に提供を開始しています。使用方法としては、Azure ポータルから数クリックで、またはコマンドラインを実行して簡単に新規の Data Factory を作成し、データや処理リソースにリンクできます。このプレビュー版では SQL Server のオンプレミス データや Azure の Blob、Table、Database サービスのクラウド データも利用できます。プレビュー版に対する皆様のフィードバックをもとに、さらに必要なソースを追加していく予定です。データ管理ゲートウェイを通じてオンプレミス データにアクセスできるので、オンプレミスの SQL Server への接続の構成や管理も簡単です。 データ処理は Hive、Pig や C# のカスタム アクティビティを通じて行います。これらのアクティビティを使用して、データのクリーニング、データ項目のマスク、データの変換を幅広い種類の複雑な方法で行うことができます。Hive と Pig のアクティビティは、作成した HDInsight クラスターで実行できます。また、Data…