Azure Data Factory: differenze tra le versioni

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'''Azure Data Factory''' è un servizio di integrazione di dati basato su cloud sviluppato da [[Microsoft Corporation]]. Fornisce strumenti per l'orchestrazione, la trasformazione e l'integrazione (processi [[Extract, transform, load|ETL]]) di grandi quantità di dati provenienti da diverse origini in diverse destinazioni<ref>{{Cita web|url=https://www.techtarget.com/searchcloudcomputing/tip/Compare-AWS-Glue-vs-Azure-Data-Factory|titolo=Compare AWS Glue vs. Azure Data Factory {{!}} TechTarget|sito=Cloud Computing|lingua=en|accesso=2023-06-14}}</ref>.

== Caratteristiche ==

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* Trasformazione dei dati: fornisce una serie di strumenti per manipolare e trasformare i dati (dataflow), l'elaborazione dei dati in batch e in [[streaming]], e l'uso di funzioni di data wrangling<ref>{{Cita web|url=https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/concepts-data-flow-overview|titolo=Creating a dataflow|sito=azure.microsoft.com|lingua=en|accesso=11 giugno 2023}}</ref>.

* Monitoraggio e gestione<ref>{{Cita web|url=https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/monitor-using-azure-monitor|titolo=Azure monitor|sito=azure.microsoft.com|lingua=en|accesso=11 giugno 2023}}</ref><ref>{{Cita web|url=https://medium.com/creative-data/custom-logging-in-azure-data-factory-and-azure-synapse-analytics-f084643a5489|titolo=Custom Logging in Azure Data Factory and Azure Synapse Analytics|autore=Patrick Pichler|sito=Creative Data|data=2022-11-09|lingua=en|accesso=2023-06-14}}</ref>: permette di monitorare le pipeline di dati, controllare le prestazioni e gestire le risorse in modo efficiente.

== Utilizzo ==