Driftsättningssteg i Fabric

Planera och implementera en dataanalysmiljö med Microsoft Fabric

Shahzad Mian

Content Developer, DataCamp

Introduktion till driftsättningssteg

Exempel på direkt driftsättning i produktion

Exempel på ett bra driftsättningssteg i produktion

Planera och implementera en dataanalysmiljö med Microsoft Fabric

Driftsättningssteg i Fabric

Skärm med driftsättningssteg i Fabric

1 Credits: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/cicd/deployment-pipelines/intro-to-deployment-pipelines
Planera och implementera en dataanalysmiljö med Microsoft Fabric

Utvecklingssteg

  • Frihet att experimentera
  • Snabb iteration
  • Ingen påverkan på produktion

Verktyg

Planera och implementera en dataanalysmiljö med Microsoft Fabric

Teststeg

Laboratorietest

  • Valideringsfas med produktionsliknande data
  • Felidentifiering och prestandabedömning
  • Användaracceptanstest (UAT)
Planera och implementera en dataanalysmiljö med Microsoft Fabric

Produktionssteg

  • Åtkomst för alla användare
  • Stabil version
  • Strikta säkerhetskontroller

Scen på teater

Planera och implementera en dataanalysmiljö med Microsoft Fabric

Varför är driftsättningssteg viktiga?

  • Förhindrar att fel drabbar alla användare samtidigt
  • Minskar affärsrisken genom testning före full lansering
  • Gör det enklare att upptäcka och åtgärda problem tidigt
  • Låter team arbeta säkert utan att störa produktionssystem
  • Ger en kontrollerad miljö för att testa nya funktioner
Planera och implementera en dataanalysmiljö med Microsoft Fabric

Nu kör vi en övning!

Planera och implementera en dataanalysmiljö med Microsoft Fabric

Preparing Video For Download...