デプロイ パイプライン

Microsoft Fabric でデータ分析環境を計画・実装する

Shahzad Mian

Content Developer, DataCamp

コンベヤーのようなパイプライン

コンベヤー

Microsoft Fabric でデータ分析環境を計画・実装する

パイプラインが重要な理由

  1. 変更を構造化して順序化
  2. 明確な監査ログ
  3. 変更を分析しやすい
  4. プロセスの自動化
  5. 一貫性と信頼性

工場のパイプライン

Microsoft Fabric でデータ分析環境を計画・実装する

デプロイの例

デプロイ パイプラインなし

  1. 元のワークスペースで変更を保存
  2. 2つのワークスペース間でバージョンを比較
  3. 新しいワークスペースに変更を発行
  4. エラーや欠落を確認

デプロイ パイプラインあり

Deploy ボタンの例

1 出典: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/cicd/deployment-pipelines/intro-to-deployment-pipelines
Microsoft Fabric でデータ分析環境を計画・実装する

ペアリングを理解する

Fabric のペア比較

ペア済みアイテムは上書き（ステータス: "Same as source"）

未ペアのアイテムは対象ステージに新規コピー作成（ステータス: "Only in source"）

1 出典: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/cicd/deployment-pipelines/intro-to-deployment-pipelines
Microsoft Fabric でデータ分析環境を計画・実装する

練習に進みましょう！

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