Вопрос или проблема
Я ищу способ загрузить данные в базу данных Azure SQL. Данные будут загружаться один раз в месяц, и я ожидал, что это займет около 30 минут. Я планирую использовать либо приложение на Python, либо .Net, которое будет выполнять SQL-запросы для этого, но я не привязан к ни одной из этих технологий. Мой вопрос в том, как лучше всего разместить/запустить это в Azure? Я знаю, что могу использовать функцию, разместить приложение в сервисе приложений, или есть такие вещи, как Databricks и Data Factory, которые могут делать что-то подобное, но моя организация хочет больший контроль/возможность манипулировать данными, так что я скорее склоняюсь к однократным интеграциям.
Ответ или решение
Чтобы успешно загрузить данные в Azure SQL Database с регулярностью один раз в месяц и с учётом временных затрат на загрузку около 30 минут, рассмотрим несколько подходов к разработке и размещению вашего ETL (Extract, Transform, Load) процесса.
Выбор технологии
Поскольку вы рассматриваете возможности Python и .NET, и ваша организация хочет сохранить контроль над процессом интеграции, вы можете выбрать один из следующих вариантов:
-
Приложение на .NET или Python: Это позволит вам полностью управлять логикой загрузки данных и использовать необходимые библиотеки для обработки данных. Для .NET вы можете использовать
Entity FrameworkилиDapperдля выполнения SQL-запросов. Для Python подойдут библиотекиpyodbcилиSQLAlchemy. -
Azure Data Factory: хотя ваше предпочтение заключается в большем контроле, Azure Data Factory позволяет автоматизировать загрузку данных и может быть использован для создания ETL процессов. Это также может быть полезно для последующего расширения возможностей о загрузке данных.
-
Azure Databricks: если ваши данные требуют сложной трансформации, то использование Azure Databricks в рамках загрузки может оказаться очень полезным. Databricks позволяет использовать язык SQL вместе с мощностью Spark, что делает его идеальным вариантом для обработки больших объемов данных.
Размещение приложения
Теперь перейдем к размещению вашего приложения:
-
Azure App Service: Это решение идеально подойдет для размещения веб-приложений и API. Вы можете разрабатывать приложение на .NET или Python и развернуть его в App Service. App Service легко масштабируется и предоставляет встроенные функции мониторинга и управления.
-
Azure Functions: Если ваш процесс может быть разбит на несколько малых функций и вы хотите, чтобы приложение запускалось по расписанию, Azure Functions может быть подходящим выбором. Вы можете использовать таймеры для запуска функций по графику, что позволяет вам выполнять загрузку данных в определенное время. Однако данный вариант может потребовать большего времени на разработку и настройку, если вы хотите, чтобы ваша функция обрабатывала сложные операции.
-
Azure Virtual Machine: Если вы хотите больше гибкости в настройке, вы можете развернуть виртуальную машину и установить на неё необходимые компоненты (например, SQL Server Management Studio, Python, .NET и т.д.). Это решение даст вам полный контроль, но потребует больше ресурсов для администрирования.
Рекомендации по загрузке данных
-
Используйте пакетные загрузки: Загружайте данные порциями, чтобы предотвратить превышение лимитов производительности и улучшить время выполнения.
-
Оптимизируйте SQL-запросы: Убедитесь, что ваши SQL-запросы оптимизированы и используют индексы, чтобы минимизировать время выполнения.
-
Мониторинг: Используйте Azure Monitor и Log Analytics для отслеживания производительности вашего приложения и выявления возможных узких мест в процессе загрузки данных.
Заключение
В зависимости от ваших нужд и требований можно выбрать наиболее подходящий вариант для выполнения загрузки данных в Azure SQL Database. Я рекомендую рассмотреть использование Azure App Service для размещения приложения, если вы хотите сосредоточиться на разработке, либо Azure Data Factory, если в будущем потребуется автоматизация и расширяемость процессов загрузки данных. Не забудьте оптимизировать SQL-запросы и использовать пакетные загрузки для эффективного управления данными.