Sommaire

Architectures

Azure Data Factory est un outil flexible, utilisable au sein de nombreuses architectures. En tant qu’ETL (Extract Transform Load), ELT (Extract Load Transform), ordonnanceur, mais aussi dans le cadre d’une migration de package SSIS en PaaS. Si de nombreux scénarios sont possibles, il existe déjà pléthore d’architectures standards et éprouvées.

1. Architecture SSISSSIS PaaS

Le nombre de projets ETL réalisés depuis bientôt vingt ans, d’abord en DTS (Data Transformation Service), migrés avec SQL Server 2005 en SSIS (SQL Server Integration Service) puis en déploiement de projet avec l’arrivée de SQL Server 2012, a été riche en apprentissages pour les architectes et développeurs. En effet, chaque évolution technologique sur ces flux de données a représenté des changements souvent délicats et douloureux de par la nature complexe des transformations, et les capacités presque infinies de l’ETL de Microsoft (ActiveX, Script Task, Variables…).

Un des acquis de cette expérience est qu’il est préférable d’éviter de tout changer en même temps. Partant de ce principe, il est possible d’adopter une première étape de migration de SQL Server 2016 et supérieur On-Premise vers SSIS Integration Runtimes au sein d’Azure Data Factory. Cela afin de séparer la montée en compétence vers un environnement ...