Deployment-Pipelines

Plane und implementiere eine Datenanalyse-Umgebung mit Microsoft Fabric

Shahzad Mian

Content Developer, DataCamp

Pipelines wie ein Fließband

Fließband

Plane und implementiere eine Datenanalyse-Umgebung mit Microsoft Fabric

Warum Pipelines wichtig sind

  1. Strukturierte Änderungsreihenfolge
  2. Klare Prüfhistorie
  3. Änderungen leicht analysieren
  4. Automatisierter Prozess
  5. Konsistent und zuverlässig

Fabrik-Pipeline

Plane und implementiere eine Datenanalyse-Umgebung mit Microsoft Fabric

Beispiel eines Deploys

Ohne Deployment-Pipelines

  1. Änderungen im Original-Workspace speichern
  2. Versionen zwischen beiden Workspaces vergleichen
  3. Neue Änderungen im neuen Workspace veröffentlichen
  4. Auf Fehler oder fehlende Elemente prüfen

Mit Deployment-Pipelines

Beispiel für Deploy-Button

1 Credits: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/cicd/deployment-pipelines/intro-to-deployment-pipelines
Plane und implementiere eine Datenanalyse-Umgebung mit Microsoft Fabric

Pairing verstehen

Gepaarter Elementvergleich in Fabric

Gepaarte Elemente werden überschrieben (Status „Same as source")

Ungepaarte Elemente erstellen eine neue Kopie im Ziel-Stadium (Status „Only in source")

1 Credits: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/cicd/deployment-pipelines/intro-to-deployment-pipelines
Plane und implementiere eine Datenanalyse-Umgebung mit Microsoft Fabric

Lass uns üben!

Plane und implementiere eine Datenanalyse-Umgebung mit Microsoft Fabric

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