Penggunaan data eksternal ke dalam Azure AI Search dengan Azure Data Factory

Organisasi menyimpan informasi penting di berbagai platform cloud, server on-premise, dan API pihak ketiga, sehingga sulit untuk membangun pengalaman pencarian yang terpadu. Menghubungkan data yang berbeda ini ke indeks pencarian Anda sangat penting untuk aplikasi modern yang didorong oleh data. Kursus hanya teks ini memandu Anda melalui proses membangun pipa data yang kuat yang mengonsumsi sumber data eksternal ke Azure AI Search. Anda akan belajar bagaimana merancang, mengkonfigurasi, dan mengamankan workflow ingestion Anda untuk menjaga indeks pencarian Anda akurat dan up-to-date. Apa yang Anda pelajari: Mengerti arsitektur dasar Azure AI Search dan Azure Data Factory; Konfigurasi layanan dan dataset yang terhubung untuk terhubung dengan aman ke sumber data di luar platform Azure; Membuat pipa data yang mengubah dan memetakan skema data eksternal langsung ke bidang indeks pencarian; Terapkan strategi pengisian inkrementil untuk memuat data ke Azure. Memastikan indeks pencarian Anda diperbarui secara efisien tanpa membangun kembali secara penuh; Implementasi praktik keamanan modern, termasuk identitas yang dikelola dan penyimpanan kredensial yang aman, untuk pipa Anda; Praktik troubleshooting pipeline berjalan dan memantau kinerja data ingestion melalui skenario tertulis. Kursus ini dimulai dengan terminologi dasar dan konsep struktural dari pencarian indeksasi dan orkestrasi data awan. Anda akan kemudian berkembang melalui panduan tertulis langkah demi langkah dan contoh konfigurasi untuk membangun pipa ingestion end-to-end untuk data eksternal. Dirancang untuk pemula, penggemar awan, dan administrator database baru untuk pencarian indeksasi, tanpa pengalaman pengembangan pipa sebelumnya diperlukan. Mulai membaca hari ini untuk membuka potensi penuh data eksternal Anda di Azure AI Search.