Actualización automática del modelo de datos de Azure Analysis Services

Conoceremos las técnicas

(NEW PIPELINE):

• En Azure Data Factory, la creación de una canalización implica definir una serie de actividades y tareas que componen el flujo de datos. Una canalización puede incluir la extracción, transformación y carga de datos (ETL), así como otras operaciones.

{
   "name": "MyPipeline",
   "propiedades": {
      "actividades": [
         {
            "name": "MiActividad",
            "type": "Copiar",
            "linkedServiceName": {
               "referenceName": "AzureBlobStorageLinkedService",
               "type": "LinkedServiceReference"
            },
            "entradas": [
               {
                  "referenceName": "InputDataset",
                  "type": "DatasetReference"
               }
            ],
            "salidas": [
               {
                  "referenceName": "OutputDataset",
                  "type": "DatasetReference"
               }
            ],
            "política": {
               tiempo de espera: "7.00:00:00",
               "reintento": 0,
               "retryIntervalInSeconds": 30,
               "secureOutput": false
            }
         }
      ]
   }
}

(SERVERS, MODELS, REFRESHES): para

• datos en Azure Analysis Services, puede usar la dirección URL del servicio web asociado al modelo, especificando la operación de actualización.

(PARAMETERS, DATA TYPE, DEFAULT VALUE):La configuración de parámetros

• una canalización permite flexibilidad en la ejecución al permitir que los valores se pasen dinámicamente. Estos parámetros pueden tener tipos de datos específicos y valores predeterminados.

parámetros": {
   "ParameterName": {
      "type": "Cadena",
      "defaultValue": "DefaultValue"
   }
}

mediante parámetros (AGREGAR CONTENIDO DINÁMICO): en

• el cuerpo de una actividad, puede agregar contenido dinámico haciendo referencia a parámetros, expresiones o variables.

cuerpo": {
   "parámetro": "@pipeline().parámetros. NameParameter",
   "expresión": "@formatDateTime(utcnow(), 'aaaa-MM-dd')"
}

Establezca el tipo de autenticación de acceso (SYSTEM ASSIGNED MANAGED IDENTITY, MSI): para

• acceder a recursos como Azure Analysis Services, puede configurar la autenticación mediante System Managed Identity (MSI).

identidad": {
   "type": "SystemAssigned"
}

HTTP (BODY

• Al realizar una solicitud HTTP, se definen los datos que se enviarán en el cuerpo de la solicitud, normalmente en formato JSON.

cuerpo": {
   "key": "valor",
   "otherKey": "otherValue"
}

de parámetro en el recurso de Azure Analysis Services:

• al ejecutar una canalización, los valores de parámetro se pueden capturar dinámicamente. Estos valores se pueden usar, por ejemplo, para actualizar un modelo en Azure Analysis Services.

Ejecutar la canalización (DEBUG):

• el proceso de ejecución de una canalización se puede iniciar en modo de depuración para probar y verificar que todo funciona según lo esperado.

mediante SQL SERVER MANAGEMENT STUDIO (SSMS

• ): en SQL Server Management Studio, puede obtener el script JSON para actualizar el modelo de datos en Azure Analysis Services a través de la interfaz gráfica.

Estos son ejemplos simplificados, y es importante adaptarse a la estructura específica de su entorno y requisitos.