Pobieranie danych zewnętrznych do usługi Azure AI Search za pomocą usługi Data Factory

Organizacje przechowują krytyczne informacje na wielu platformach chmurowych, serwerach lokalnych i interfejsach API innych firm, co utrudnia stworzenie ujednoliconego środowiska wyszukiwania. Połączenie tych różnych silosów danych z indeksem wyszukiwania jest niezbędne dla nowoczesnych aplikacji opartych na danych. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez proces tworzenia niezawodnych potoków danych, które pobierają zewnętrzne źródła danych do usługi Azure AI Search. Dowiesz się, jak zaprojektować, skonfigurować i zabezpieczyć przepływy pracy pobierania, aby indeks wyszukiwania był dokładny i aktualny. Poznaj podstawową architekturę usług Azure AI Search i Azure Data Factory; skonfiguruj połączone usługi i zestawy danych, aby bezpiecznie łączyć się ze źródłami danych poza platformą Azure; twórz potoki danych, które przekształcają i mapują zewnętrzne schematy danych bezpośrednio do pól indeksu wyszukiwania; stosuj strategie ładowania przyrostowego do przetwarzania danych w chmurze. Zapewnij wydajne aktualizacje indeksu wyszukiwania bez pełnej przebudowy; Wdrażaj nowoczesne praktyki bezpieczeństwa, w tym zarządzane tożsamości i bezpieczne przechowywanie poświadczeń, dla potoków; Ćwicz rozwiązywanie problemów z uruchomieniem potoków i monitorowaniem wydajności pobierania danych za pomocą pisemnych scenariuszy. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i pojęć strukturalnych indeksowania wyszukiwania i orkiestracji danych w chmurze. Następnie przejdziesz krok po kroku przez pisemne przewodniki i przykłady konfiguracji, aby zbudować kompleksowe potoki pobierania danych zewnętrznych. Zaprojektowany dla początkujących, entuzjastów chmury i administratorów baz danych, którzy nie znają indeksowania wyszukiwania, bez wcześniejszego doświadczenia w tworzeniu potoków. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować pełny potencjał danych zewnętrznych w usłudze Azure AI Search.