Recensioni e Dettagli del Prodotto Azure Data Factory

Ciò che è fantastico di ADF è quanto sia facile connettere tutte le mie diverse fonti di dati, sia che siano on-premise o nel cloud, senza dover scrivere molto codice. Posso trascinare e rilasciare visivamente per costruire pipeline di dati complesse, automatizzare compiti ripetitivi sui dati e spostare e trasformare senza problemi enormi volumi di dati man mano che i miei progetti crescono. Posso anche monitorare e gestire tutto da un unico posto, il che riduce notevolmente lo stress legato alla gestione dell'integrazione dei dati e rende la vita molto più semplice per tutti i coinvolti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Le cose che mi piacciono meno di ADF riguardano solitamente la sua complessità e le sue limitazioni. Il debug delle pipeline è spesso complicato e può essere frustrante, specialmente quando qualcosa fallisce, poiché non ci sono molti strumenti per la risoluzione dei problemi passo dopo passo. Se il mio flusso di lavoro è complesso, gestire e comprendere tutto può diventare opprimente con così tanti elementi in movimento e schermate da tenere sotto controllo. Inoltre, la sua integrazione con servizi non Azure è piuttosto limitata, quindi potrei incontrare ostacoli se ho bisogno di connettere altre piattaforme o lavorare in un ambiente cloud Azure. E mentre gestisce bene i compiti semplici, personalizzare le cose oltre i connettori standard o i flussi di dati spesso significa scrivere codice aggiuntivo o trovare soluzioni alternative difficili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Consente l'integrazione scalabile dei dati tra fonti locali e cloud senza una gestione intensiva dell'infrastruttura. I flussi di mappatura dei dati rendono le trasformazioni complesse efficienti e intuitive. Apprezzo anche le funzionalità di monitoraggio e controllo, che offrono una chiara visibilità sulle esecuzioni delle pipeline. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il debug e i messaggi di errore non sono sempre chiari, il che può rendere la risoluzione dei problemi dispendiosa in termini di tempo. Anche la stima dei costi può essere difficile, poiché il modello serverless si basa sull'esecuzione delle attività e sul movimento dei dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La sua capacità di orchestrare e automatizzare flussi di lavoro di integrazione dati complessi su larga scala. La sua interfaccia visiva a basso codice rende facile costruire e monitorare pipeline, mentre la sua integrazione senza soluzione di continuità con una vasta gamma di fonti di dati—sia on-premises che cloud—consente un movimento dei dati affidabile da un capo all'altro. Inoltre, funzionalità come la pianificazione integrata, il monitoraggio, la gestione degli errori e l'integrazione con altri servizi Azure lo rendono una soluzione robusta e scalabile per le esigenze di ingegneria dei dati aziendali. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sebbene Azure Data Factory sia uno strumento di orchestrazione potente, alcune limitazioni includono capacità di debug limitate per pipeline complesse e la mancanza di funzionalità di trasformazione avanzate rispetto a motori di elaborazione dati dedicati come Spark. Il controllo delle versioni e l'integrazione CI/CD possono anche sembrare meno intuitivi, specialmente per team numerosi, e la risoluzione dei problemi di prestazioni o runtime può a volte richiedere il passaggio tra più viste di monitoraggio. Inoltre, i costi possono aumentare man mano che le pipeline diventano più complesse e frequenti, richiedendo un'attenta ottimizzazione e governance. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Le Azure Data Factories sono state ampiamente implementate nella nostra organizzazione e la maggior parte di esse viene utilizzata per ETL/ELT, analisi dei dati, ecc.

Io utilizzo i connettori per l'archiviazione, cioè il connettore Blob e ADLS per l'ingestione dei dati e l'architettura del data lake. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Gli ADF hanno latenza, quindi lo streaming in tempo reale è un problema. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Programmi e vari tipi di programmi disponibili in ADF. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non possiamo vedere tutte le nostre attività della pipeline in una singola pagina durante il monitoraggio. Inoltre, i dati vengono cancellati dopo 50 giorni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ciò che mi piace di più di Azure Data Factory è la sua interfaccia a basso codice e la flessibilità di integrazione. Puoi connetterti a un'ampia gamma di fonti di dati e creare pipeline di dati complesse visivamente senza scrivere codice pesante. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'esperienza di debug sul portale può essere lenta, specialmente per i flussi di dati di grandi dimensioni. Inoltre, l'interfaccia utente della mappatura dei flussi di dati potrebbe essere più reattiva. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Trovo Azure Data Factory facile da usare - è facile da navigare e trovare ciò che sto cercando. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente che mi dispiaccia particolarmente - non ho usato molti strumenti simili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Orchestrare i processi utilizzando varie attività all'interno di Data Factory. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

struttura del pipeline complessa e difficile da tracciare Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Servizi collegati per connettersi a tutti i tipi di servizi Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il flusso di controllo semplice diventa molto complesso da realizzare Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

1. Facile da usare (Fornisce accesso per leggere dati da più fonti e dati di più formati)

2. I servizi collegati offrono molte connessioni con altre piattaforme, rendendolo quasi multipiattaforma

3. Eccellente strumento ETL con molte attività integrate.

4. La connessione con il notebook Databricks e la sua integrazione è di prim'ordine. (In caso di lavori ETL complessi possiamo usare Databricks e chiamarlo direttamente nella pipeline ADF)

5. I flussi di dati sono facili da implementare e richiedono un codice molto minimo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non riesce a eseguire trasformazioni complesse. Limitazione di non poter eseguire più operazioni di Int32. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.