Vor ein paar Tagen hat eine Idee bei “Azure Feedback” ein Status-Update erhalten, was sehr gut ist! Microsoft hat die Arbeiten zu Support Snowflake as a Sink
begonnen. Dies macht Snowflake und Microsoft Azure Data Factory zu einer interessanten Kombination.
Bis jetzt können Sie Ihren eigenen Connector mit ein paar Codezeilen erstellen, ich möchte einige Beispiele aufgreifen:
https://blogs.endjin.com/2019/04/snowflake-connector-for-azure-data-factory-part-1/
Es gibt jedoch auch eine Allgemeine-Verfügbarkeits-Ankündigung in Azure Data Factory – Mapping Data Flows.
Vergessen Sie nicht Wrangling Data Flows mit dem Sie Power Query M-Skripts in Azure Data Factory ausführen können, einschließlich Power Query Online Mashup Editor. Sie befinden sich derzeit in der privaten Vorschau.
Azure Data Factory oder besser Microsoft und Snowflake (auf Azure) sind eine gute Kombination, wenn man auch an Power BI denkt. Es sind auch hybride Datenintegrationsszenarien verfügbar, die die lokale Datenlösung auf die Cloud ausweiten. (Snowflake und Microsoft Azure Data Factory)
https://datadriven.pro//2019/05/26/extending-on-premises-data-solutions-to-snowflake-on-azure/
Aus meiner Sicht fehlen also wenige Dinge, um auf eine Dual-Vendor-Strategie im Bereich Datenmanagement und Analytik zu setzen. Nur um es noch einmal zu benennen:
Azure High Level Architecture Data Platform & Self-Service Data Preparation
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Data Orchestration
- Azure Data Factory Mapping-, Wrangling Data flows, Snowflake as Sink, Custom Functions and Activities
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Data Analytics
- Power BI Desktop, Power BI Service, Power BI Dataflows stored in Azure Data Lake Storage Gen2
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Data Lake
- Snowflake on Azure, Snowpipe
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Data Science
- Azure Databricks, Azure Machine Learning
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Hybrid Data Management
- On-premise Data Sources
- Security
- Single Sign On, Azure Active Directory, ADFS Active Directory Federation Services
Other Ideas to Support:
https://feedback.azure.com/forums/270578-data-factory/suggestions/34633954-support-snowflake-as-sink
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