Procesy ETL w chmurze - o Azure Data Factory i Azure Synapse

Obecnie w wielu projektach, szczególnie w obszarze przetwarzania danych, często mamy do czynienia z potrzebą integrowania i raportowania danych pochodzących z różnych źródeł. W ramach tego artykułu zakładam, że prowadzimy projekt, w którym musimy stworzyć zaawansowany system raportowy dostępny dla użytkowników zewnętrznych. Nasza aplikacja jest oparta na .NET Core i korzysta z Entity Framework jako warstwy dostępu do danych. Dane, które musimy przetworzyć i dostarczyć do raportów, występują w różnych formatach i są przechowywane w różnych systemach, (np. w przypadku jednego z naszych projektów klient posiadał 3 odrębne systemy e-commerce, z których chcieliśmy wyciągnąć informacje o zyskach i marżach z poszczególnych produktów). Naszym głównym celem jest skuteczne dostarczenie tych danych w formie czytelnych i użytecznych raportów.

W niniejszym artykule skupimy się na trzech głównych zagadnieniach:

• Jak efektywnie wdrażać procesy ETL (Extract, Transform, Load) w chmurze Microsoft?
• Czym dokładnie jest Azure Data Factory (ADF) i jakie zalety oferuje w kontekście ETL?
• Co odróżnia Microsoft Azure Synapse w kontekście przetwarzania danych od innych narzędzi?

Teoretycznie, można byłoby spróbować rozwiązać to zadanie, tworząc kod w C#, który pozyskuje dane za pomocą Entity Framework i dostarcza je do raportów. Jednakże w rzeczywistości, kiedy dane występują w różnych formatach i pochodzą z różnych źródeł, takich jak bazy danych SQL, pliki JSON czy CSV, zadanie to staje się znacznie bardziej złożone. Problemy zaczynają się pojawiać zwłaszcza, gdy mamy do czynienia z dużą ilością danych, taką jak miliony wierszy.

W takich sytuacjach procesy ETL stają się nieocenionym narzędziem, pomagającym przenosić i transformować dane między różnymi źródłami. Jednym z kluczowych tego typu narzędzi w ekosystemie Microsoft Azure jest Azure Data Factory (ADF). ADF doskonale radzi sobie z efektywnym przetwarzaniem dużych ilości danych z różnych źródeł. To narzędzie umożliwia również automatyzację procesów CI/CD, co pozwala na płynne wdrażanie rozwiązań ETL na wiele środowisk.

3 kluczowe etapy działania Azure Data Factory

Extract (Wydobywanie) - W tym etapie pozyskujemy dane z różnych źródeł, takich jak bazy danych, pliki przechowywane w różnych systemach oraz dane strumieniowe. Naszym celem jest uzyskanie surowego modelu danych, zachowującego strukturę tych źródłowych.

Transform (Transformacja) - Kolejnym krokiem jest przekształcenie danych. Możemy dostosować je do formatu bardziej odpowiedniego do analizy i raportowania. W tym etapie dokonujemy również ewentualnego łączenia danych z różnych źródeł, aby stworzyć ich spójny model.

Load (Ładowanie) - Na ostatnim etapie przekształcone dane są ładowane do docelowego miejsca, zazwyczaj w bardziej przydatnym i łatwiejszym do dalszej obróbki lub analizy formacie. Miejsce docelowe może stanowić bazę danych, system raportowy lub inne narzędzie do analizy.

Warto podkreślić, że Azure Data Factory umożliwia obsługę wielu źródeł danych oraz skalowanie w celu obsługi dużych ilości informacji. Dzięki niemu można zoptymalizować proces przenoszenia i transformacji danych, co jest niezwykle ważne w środowisku chmurowym, gdzie są one coraz częściej przechowywane i przetwarzane.

Unikalne rozwiązania Azure Data Factory

Data Flow (Przepływ Danych): ADF oferuje zaawansowany przepływ danych, który pozwala na bardziej kompleksową transformację danych, taką jak agregacje, formatowanie, łączenie i wiele innych operacji. To rozwiązanie z kategorii low-code, nie wymagające znajomości języków programowania. Cała konfiguracja dzieje się za pomocą interfejsu webowego.

Elastyczność źródeł danych: Azure Data Factory umożliwia pracę z różnymi źródłami danych, zarówno danymi w chmurze, jak i tymi znajdującymi się na serwerach lokalnych (on-premise).

Microsoft Azure Synapse

Przechodząc do Microsoft Azure Synapse, mówimy o rozbudowanej wersji Azure Data Factory, która oferuje jeszcze bardziej zaawansowane możliwości przetwarzania danych. Azure Synapse pozwala na agregację danych, łączenie informacji z różnych źródeł oraz zmianę formatów kolumn. Co więcej, umożliwia, korzystanie z Apache Spark za pomocą różnych jezyków programowania, takich jak Java, Python czy C#, co zwiększa elastyczność w przetwarzaniu danych. Dodatkowo Azure Synapse posiada wszystkie funkcjonalności Azure Data Factory.

Niektóre z cech wyróżniających AzureSynapse to:

Integracja z Apache Spark: Azure Synapse pozwala na integrację z Apache Spark, co otwiera dodatkowe możliwości przetwarzania dużych ilości danych oraz korzystania z ekosystemu narzędzi Spark.

Zarządzanie danymi w chmurze: Można używać Azure Synapse do przechowywania danych w chmurze i traktować je jako bazę danych, co ułatwia dostęp i analizę.

Ponadto zarówno Azure Synapne jak i Azure Data Factory umożliwiają integrację z repozytorium git. Daje to możliwość wersjonowania kodu, zarządzania wieloma środowiskami poprzez automatyczne wdrożenia i uzycie pipelienu CI/CD. 

Podsumowując, procesy ETL oraz narzędzia takie jak Azure Data Factory i Azure Synapse są kluczowe dla przetwarzania i integracji danych w środowisku chmurowym. Oferują one zaawansowane możliwości przetwarzania danych, skalowalność oraz wsparcie dla różnych źródeł danych, co pozwala efektywnie nimi zarządzać. Dla doświadczonych programistów korzystanie z tych narzędzi może stanowić klucz do sukcesu w projektach związanych z analizą i raportowaniem danych.