Lingitud mallide ARM-malli juurutamise probleemide lahendamine Azure Data Factory CI/CD-s

Lahendus 1: lingitud ARM-i mallide juurutamine Azure Data Factorys, kasutades Azure CLI-d

See lahendus kasutab Azure CLI-d bash-keskkonnas, et automatiseerida lingitud ARM-mallide juurutamist ja testimist.

# Define variables
rg="resourceGroupName"
sa="storageAccountName"
cn="containerName"
adfName="dataFactoryName"

# Step 1: Create storage container if it doesn’t exist
az storage container create --name $cn --account-name $sa --public-access off --auth-mode login

# Step 2: Generate a SAS token for secured access
sasToken=$(az storage container generate-sas \
    --account-name $sa \
    --name $cn \
    --permissions lrw \
    --expiry $(date -u -d "1 hour" '+%Y-%m-%dT%H:%MZ') \
    --auth-mode login \
    --as-user)
if [ -z "$sasToken" ]; then
    echo "Failed to generate SAS token."
    exit 1
fi

# Step 3: Upload linked ARM template files to blob storage
armTemplateFolderPath="$(Build.Repository.LocalPath)/build/armTemplate/linkedTemplates"
for filePath in "$armTemplateFolderPath"/*; do
    blobName=$(basename "$filePath")
    az storage blob upload --account-name $sa --container-name $cn --name "$blobName" --file "$filePath" --auth-mode login
    if [ $? -ne 0 ]; then
        echo "Failed to upload file '$blobName' to container '$cn'. Exiting."
        exit 1
    fi
done

# Step 4: Configure SAS token and URI for template deployment
sasToken="?$(echo $sasToken | tr -d '"')
containerUrl="https://${sa}.blob.core.windows.net/${cn}"

# Step 5: Deploy linked ARM template
az deployment group create \
    --resource-group $rg \
    --mode Incremental \
    --template-file $(Build.Repository.LocalPath)/build/armTemplate/linkedTemplates/ArmTemplate_master.json \
    --parameters @$(Build.Repository.LocalPath)/build/armTemplate/linkedTemplates/ArmTemplateParameters_master.json \
    --parameters containerUri=$containerUrl containerSasToken=$sasToken factoryName=$adfName

Lahendus 2: PowerShelli skript lingitud ARM-i mallide juurutamiseks Azure Data Factorys

See lahendus kasutab PowerShelli lingitud ARM-i malli juurutamise haldamiseks, mis on ideaalne kasutajatele, kes eelistavad Azure'i keskkondades PowerShelli.

# Define variables
$resourceGroupName = "resourceGroupName"
$storageAccountName = "storageAccountName"
$containerName = "containerName"
$dataFactoryName = "dataFactoryName"

# Step 1: Create the container in Azure Blob Storage
az storage container create --name $containerName --account-name $storageAccountName --auth-mode login

# Step 2: Generate a SAS token
$expiryDate = (Get-Date).AddHours(1).ToString("yyyy-MM-ddTHH:mmZ")
$sasToken = az storage container generate-sas --account-name $storageAccountName --name $containerName --permissions lrw --expiry $expiryDate --auth-mode login
If (!$sasToken) {
    Write-Output "SAS token generation failed."
    exit
}

# Step 3: Upload all files in linked template directory to the container
$templateDir = "$(Build.Repository.LocalPath)/build/armTemplate/linkedTemplates"
Get-ChildItem -Path $templateDir -File | ForEach-Object {
    $blobName = $_.Name
    az storage blob upload --account-name $storageAccountName --container-name $containerName --name $blobName --file $_.FullName --auth-mode login
}

# Step 4: Prepare SAS token and URI
$containerUri = "https://$storageAccountName.blob.core.windows.net/$containerName"
$sasToken = "?$($sasToken -replace '"', '')"

# Step 5: Deploy ARM template using parameters
az deployment group create --resource-group $resourceGroupName --mode Incremental --template-file "$(Build.Repository.LocalPath)/build/armTemplate/linkedTemplates/ArmTemplate_master.json" --parameters "@$(Build.Repository.LocalPath)/build/armTemplate/linkedTemplates/ArmTemplateParameters_master.json" containerUri=$containerUri containerSasToken=$sasToken factoryName=$dataFactoryName

KKK lingitud ARM-i malli juurutamise kohta Azure Data Factorys

1. Mis on lingitud ARM-mall?
2. Lingitud ARM-mall võimaldab jagada ühe ARM-malli moodulkomponentideks, võimaldades kasutajatel keerukaid konfiguratsioone tõhusamalt hallata ja juurutada. Azure Data Factory või muud Azure'i teenused.
3. Kuidas genereerida Azure CLI-s SAS-i luba?
4. Kasutades az storage container generate-sas parameetritega nagu --permissions ja --expiry võimaldab teil turvaliseks juurdepääsuks luua ajapiiranguga märgi.
5. Mida tähendab viga „InvalidTemplate – juurutusmalli valideerimine nurjus”?
6. See tõrge viitab sageli malli struktuurilistele probleemidele, nagu segmendi mittevastavus või vale ressursikonfiguratsioon. Segmendi pikkuste ühtsuse tagamine pesastatud ressurssides lahendab selle sageli.
7. Miks peaksin enne juurutamist kasutama käsku "mis-kui-kui"?
8. The az deployment group what-if käsk on ülioluline muudatuste testimiseks ilma neid rakendamata, võimaldades teil enne tegelikku juurutamist tuvastada lingitud ARM-mallide võimalikud vead.
9. Kas lingitud ARM-mallid võivad parandada CI/CD tõhusust?
10. Jah, malle moduleerides aitavad lingitud ARM-mallid suuri konfiguratsioone tõhusalt hallata. Need lihtsustavad värskendusi ja muudavad CI/CD töövoogude automatiseerimise tõhusamaks ja skaleeritavamaks.
11. Kuidas saab Azure Data Factory CI/CD integratsioonist kasu?
12. CI/CD integratsioon automatiseerib Data Factory torujuhtmeid, tagades andmetöövoogude kiire juurutamise, järjepidevuse erinevates keskkondades ja probleemide korral lihtsa tagasipööramise.
13. Kuidas saan mallides puuduvate segmendi vigade tõrkeotsingut teha?
14. Kontrollige segmentide arvu resource name ja veenduge, et see vastaks pesastatud struktuuri nõuetele. Valideerimist saab teha ka what-if segmentide mittevastavuse tuvastamiseks.
15. Mis on ARM-i juurutamise astmeline režiim?
16. The --mode Incremental sisse seadma az deployment group create juurutab ainult muudetud ressursse, mis muudab juurutamise kiiremaks ja vähendab tarbetuid ümberpaigutamist.
17. Kas on võimalusi lingitud ARM-malli juurutamise täielikuks automatiseerimiseks?
18. Jah, kasutades YAML-i torujuhtmeid CI/CD-süsteemides, nagu Azure DevOps, saate automatiseerida juurutamist korduvkasutatavate skriptidega ja turvaline juurdepääs SAS-i lubade kaudu sujuvaks ja skaleeritavaks haldamiseks.
19. Millised on Azure Blob Storage'i kasutamise eelised lingitud mallide jaoks?
20. Azure Blob Storage pakub turvalist, skaleeritavat salvestusruumi ARM-mallide jaoks ja võimaldab hõlpsat juurdepääsu kontrolli SAS tokens, ideaalne mallide haldamiseks suurtes CI/CD keskkondades.
21. Kas CI/CD juurutamisel on vigade käsitlemine hädavajalik?
22. Absoluutselt. Õige vigade käsitlemine, nagu SAS-i märgi genereerimise kontrollimine ja mallistruktuuride valideerimine, tagab usaldusväärse ja prognoositava juurutamise Azure Data Factorys.

Peamised näpunäited ARM-i mallide edukaks juurutamiseks

Lingitud ARM-malli juurutamise tõhus haldamine Azure Data Factory nõuab detailidele tähelepanu nii malli struktuuri kui ka turvalise juurdepääsu konfiguratsioonide puhul. Sujuva CI/CD protsessi rakendamine koos veakäsitlusega võib suurendada juurutamise usaldusväärsust.

Automatiseeritud skriptide kasutamine lingitud ARM-mallide haldamiseks tagab keerukate töövoogude mastaapsuse ja turvalisuse. Turvaline märgi genereerimine ja eeltestimine simulatsiooni abil tugevdavad veelgi mallide terviklikkust CI/CD protsessides.