Конвеєри розгортання

Планування та впровадження середовища аналітики даних у Microsoft Fabric

Shahzad Mian

Content Developer, DataCamp

Конвеєри як транспортер

Конвеєрна стрічка

Планування та впровадження середовища аналітики даних у Microsoft Fabric

Чому конвеєри важливі

  1. Чіткий порядок змін
  2. Прозорий аудит-лог
  3. Легко аналізувати зміни
  4. Автоматизований процес
  5. Послідовність і надійність

Заводський конвеєр

Планування та впровадження середовища аналітики даних у Microsoft Fabric

Приклад розгортання

Без конвеєрів розгортання

  1. Збережіть зміни в початковому робочому просторі
  2. Порівняйте версії між двома робочими просторами
  3. Опублікуйте нові зміни в новому робочому просторі
  4. Перевірте помилки чи відсутні елементи

З конвеєрами розгортання

Приклад кнопки Deploy

1 Credits: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/cicd/deployment-pipelines/intro-to-deployment-pipelines
Планування та впровадження середовища аналітики даних у Microsoft Fabric

Як працює спаровування

Порівняння спарених елементів у Fabric

Спарені елементи перезаписуються (статус "Same as source")

Неспарені елементи створять нову копію на цільовому етапі (статус "Only in source")

1 Credits: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/cicd/deployment-pipelines/intro-to-deployment-pipelines
Планування та впровадження середовища аналітики даних у Microsoft Fabric

Давайте потренуємось!

Планування та впровадження середовища аналітики даних у Microsoft Fabric

Preparing Video For Download...