배포 파이프라인

Microsoft Fabric으로 데이터 분석 환경 설계 및 구현

Shahzad Mian

Content Developer, DataCamp

컨베이어 벨트 같은 파이프라인

컨베이어 벨트

Microsoft Fabric으로 데이터 분석 환경 설계 및 구현

파이프라인이 중요한 이유

  1. 변경의 체계적 정렬
  2. 명확한 감사 로그
  3. 변경 분석 용이
  4. 자동화된 프로세스
  5. 일관성과 신뢰성

공장 파이프라인

Microsoft Fabric으로 데이터 분석 환경 설계 및 구현

배포 예시

배포 파이프라인이 없을 때

  1. 원본 작업 영역에 변경 사항 저장
  2. 두 작업 영역 간 버전 비교
  3. 새 작업 영역에 변경 사항 게시
  4. 오류 또는 누락 항목 확인

배포 파이프라인이 있을 때

배포 버튼 예시

1 Credits: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/cicd/deployment-pipelines/intro-to-deployment-pipelines
Microsoft Fabric으로 데이터 분석 환경 설계 및 구현

페어링 이해하기

Fabric의 페어링된 항목 비교

페어링된 항목은 덮어씁니다 (상태 "원본과 동일")

페어링되지 않은 항목은 대상 단계에 새 복사본을 만듭니다 (상태 "원본에만 있음")

1 Credits: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/cicd/deployment-pipelines/intro-to-deployment-pipelines
Microsoft Fabric으로 데이터 분석 환경 설계 및 구현

연습해 봅시다!

Microsoft Fabric으로 데이터 분석 환경 설계 및 구현

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