Pipelines de déploiement VS pipelines de données

Ces deux objets complètement différents n'ont pas du tout la même utilité. Cependant, leur nom peut entraîner une confusion. Dans cet article, vous verrez à quoi sert chacun de ces deux outils.

Pipelines de déploiement

Les pipelines de déploiement ont un but précis, qui est de permettre le cloisonnement des espaces de travail liés à chacune des trois phases d'un objet Fabric : la phase de Développement, la phase de Test et la phase de Production. Cette structure en trois phases est fixe. Les pipelines de déploiement répondent à une exigence de sécurité, mais n'ont pas de rôle de déclenchement d'actions dans un projet Fabric.

Pipelines de données

C'est de ces pipelines qu'on parle lorsqu'on ne précise pas le type de pipeline. Les pipelines de données sont incontournables dans Fabric : ils permettent l'orchestration de tout le processus Extract-Transform-Load. Avec un pipeline, on peut programmer l'ingestion de données, l'exécution de code, la visualisation de données, la vérification de conditions, etc. Ce sont des outils no-code, très maniables et flexibles. Ils permettent de faire le lien avec tous les objets Fabric qu'on a pu créer, comme un data store, un flux-de-données Azure Gen2, ou des blocs-notes Apache Spark. Les pipelines de données sont des outils Fabric plus puissants que les pipelines de déploiement, et essentiels pour tirer le meilleur parti de Microsoft Fabric.

Conclusion

Voici une représentation graphique de ces deux objets à ne pas confondre :

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Pour plus d'informations sur les autres concepts essentiels de Fabric, regardez notre article sur le sujet.

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