Внесение внешних данных в поиск Azure AI с помощью Azure Data Factory

Организации хранят важную информацию на нескольких облачных платформах, на серверах и в сторонних API, что затрудняет создание единого интерфейса поиска. Подключение этих разрозненных данных к индексу поиска имеет важное значение для современных приложений, основанных на данных. Этот только текстовый курс направляет вас через процесс строить надежные конвейеры данных которые включают внешние источники данных в лазурный поиск ИИ. Вы узнаете, как разрабатывать, настраивать и защищать рабочие процессы поглощения, чтобы поддерживать индекс поиска точным и актуальным. Вы узнаете: Понимание фундаментальной архитектуры поиска Azure AI и Azure Data Factory; Настройка связанных служб и наборов данных для безопасного подключения к источникам данных за пределами платформы Azure; Создание конвейеров данных, которые преобразуют и сопоставляют внешние схемы данных непосредственно с полями индекса поиска; Применение стратегий приростной загрузки для Обеспечьте эффективное обновление индекса поиска без полной перестройки; Внедрите современные методы безопасности, включая управляемые удостоверения и безопаcтное хранение учетных данных, для конвейеров; Практикуйте устранение неполадок в конвейерных запусках и мониторинг производительности ввода данных с помощью письменных сценариев. Курс начинается с основной терминологии и структурных концепций индексации поиска и оркестрации облачных данных. Затем вы пройдете пошаговые письменные руководства и примеры настройки для создания сквозных конвейеров поглощения для внешних данных. Предназначен для новичков, энтузиастов облачных технологий и администраторов баз данных, не знакомых с индексацией поиска, без предварительного опыта разработки конвейеров. Начните читать сегодня для того чтобы разблокировать полный потенциал ваших внешних данных внутри лазурный поиск ИИ.