Deployment-pijplijnen

Plannen en implementeren van een data-analyseomgeving met Microsoft Fabric

Shahzad Mian

Content Developer, DataCamp

Pijplijnen als een lopende band

Lopende band

Plannen en implementeren van een data-analyseomgeving met Microsoft Fabric

Waarom pijplijnen tellen

  1. Geordende, gestructureerde changes
  2. Duidelijke auditlog
  3. Wijzigingen makkelijk analyseren
  4. Geautomatiseerd proces
  5. Consistent en betrouwbaar

Fabriekspijplijn

Plannen en implementeren van een data-analyseomgeving met Microsoft Fabric

Voorbeeld van een deploy

Zonder deployment-pijplijnen

  1. Sla wijzigingen op in de originele workspace
  2. Vergelijk versies tussen de twee workspaces
  3. Publiceer nieuwe wijzigingen in de nieuwe workspace
  4. Check op fouten of missende items

Met deployment-pijplijnen

Voorbeeld van Deploy-knop

1 Credits: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/cicd/deployment-pipelines/intro-to-deployment-pipelines
Plannen en implementeren van een data-analyseomgeving met Microsoft Fabric

Pairing begrijpen

Gepaarde itemvergelijking in Fabric

Gepaarde items worden overschreven (status "Same as source")

Ongepaarde items maken een nieuwe kopie in de doelstage (status "Only in source")

1 Credits: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/cicd/deployment-pipelines/intro-to-deployment-pipelines
Plannen en implementeren van een data-analyseomgeving met Microsoft Fabric

Laten we oefenen!

Plannen en implementeren van een data-analyseomgeving met Microsoft Fabric

Preparing Video For Download...