Миграция Azure Data Factory в MS Fabric

По мере модернизации аналитических платформ организаций миграция существующих рабочих нагрузок Azure Data Factory (ADF) на Microsoft Fabric становится критически важным шагом на пути к упрощению интеграции данных и раскрытию потенциала аналитики на основе ИИ в масштабах всей организации. На этом занятии вы узнаете, как уверенно перейти с Azure Data Factory на Fabric Data Factory. Мы рассмотрим стратегии миграции, инструменты и лучшие практики, покажем, как оценить ваши текущие конвейеры обработки данных, понять вопросы совместимости и спланировать поэтапный переход, который минимизирует риски и максимизирует ценность. После занятия у вас будет четкое представление о том, как Fabric объединяет интеграцию данных, разработку и аналитику на единой SaaS-платформе, и как миграция — это не просто перенос, а возможность стандартизировать шаблоны, улучшить управление и ускорить получение аналитических данных во всей вашей организации. 📌 Ознакомьтесь с серией здесь: https://aka.ms/ReactorFabric Главы: 00:00 Вступительная музыка 00:17 Приветствие + Кодекс поведения 00:53 Представление докладчика 01:15 Обзор сессии: ADF → Миграция Fabric 02:20 Что такое Microsoft Fabric? 03:05 Fabric как платформа данных для ИИ 04:47 Предсказуемое бюджетирование (модель мощности) 06:03 Снижение сложности в Fabric 07:37 Более быстрое получение результатов и улучшения CI/CD 09:06 ADF в Fabric: обзор 10:00 OneLake + унифицированная платформа данных 11:02 Эволюция Data Factory (V1 → Fabric) 12:11 Коннекторы, ETL и открытый исходный код (DBT, Airflow) 14:20 Fabric против ADF: стратегическое направление 15:09 Новые функции и дорожная карта (Fabric Data Factory) 18:03 Трансформации ИИ и Copilot в конвейерах 19:20 Ценообразование и производительность в Fabric 20:43 Зеркалирование и копирование заданий (перемещение данных) 22:22 Объяснение модели стоимости на основе мощности 23:46 Потоки данных против преобразований в Fabric 24:25 Производительность Dataflows Gen2 Улучшения 25:31 Copilot для конвейеров и повышения производительности 27:36 Fabric AI + Агенты данных + Fabric IQ 28:26 Ярлыки против зеркалирования (шаблоны доступа к данным) 29:43 Подробный анализ заданий копирования (перемещение данных без конвейеров) 31:02 Apache Airflow в Fabric 32:28 Интеграция DBT для преобразований SQL 33:27 Преобразования Spark (миграция потоков данных с отображением) 35:01 Демонстрация: Преобразования Spark в Dataflow Gen2 40:42 Конвейеры DevOps и развертывания в Fabric 42:11 Новые действия (электронная почта, Teams, семантические модели) 42:53 Обзор миграции (ADF → Fabric) 43:40 Демонстрация: Обзор инструмента миграции 47:22 Демонстрация рабочей области Fabric в реальном времени 49:48 Оценка миграции и готовность конвейера 50:34 Краткое описание процесса миграции 51:09 Начало вопросов и ответов 53:13 Подведение итогов и заключительные мысли #MicrosoftReactor #learnconnectbuild #AskTheExpertFabricEdition #ADF #DataPipeline [eventID:26946]