ARM veidņu izvietošanas problēmu novēršana saistītajām veidnēm Azure Data Factory CI/CD

1. risinājums: saistīto ARM veidņu izvietošana Azure Data Factory, izmantojot Azure CLI

Šis risinājums izmanto Azure CLI bash vidē, lai automatizētu saistīto ARM veidņu izvietošanu un testēšanu.

# 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

2. risinājums: PowerShell skripts saistīto ARM veidņu izvietošanai Azure Data Factory

Šis risinājums izmanto PowerShell, lai apstrādātu saistīto ARM veidņu izvietošanu, kas ir ideāli piemērots lietotājiem, kuri Azure vidē dod priekšroku PowerShell.

# 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

Bieži uzdotie jautājumi par saistīto ARM veidņu izvietošanu Azure Data Factory

1. Kas ir saistītā ARM veidne?
2. Saistītā ARM veidne ļauj sadalīt vienu ARM veidni modulāros komponentos, ļaujot lietotājiem efektīvāk pārvaldīt un izvietot sarežģītas konfigurācijas Azure Data Factory vai citiem Azure pakalpojumiem.
3. Kā Azure CLI ģenerēt SAS pilnvaru?
4. Izmantojot az storage container generate-sas ar tādiem parametriem kā --permissions un --expiry ļauj ģenerēt ierobežotu laiku drošai piekļuvei.
5. Ko nozīmē kļūda “InvalidTemplate — izvietošanas veidnes validācija neizdevās”?
6. Šī kļūda bieži norāda uz strukturālām problēmām veidnē, piemēram, segmentu neatbilstību vai nepareizu resursu konfigurāciju. Konsekventa segmenta garuma nodrošināšana ligzdotajos resursos bieži to atrisina.
7. Kāpēc pirms izvietošanas jāizmanto komanda “kā būtu, ja”?
8. The az deployment group what-if komandai ir izšķiroša nozīme, lai pārbaudītu izmaiņas, tās neieviešot, ļaujot pirms faktiskās izvietošanas konstatēt iespējamās kļūdas saistītajās ARM veidnēs.
9. Vai saistītās ARM veidnes var uzlabot CI/CD efektivitāti?
10. Jā, modularizējot veidnes, saistītās ARM veidnes palīdz efektīvi pārvaldīt lielas konfigurācijas. Tie vienkāršo atjauninājumus un padara CI/CD darbplūsmu automatizāciju efektīvāku un mērogojamāku.
11. Kā Azure Data Factory gūst labumu no CI/CD integrācijas?
12. CI/CD integrācija automatizē Data Factory cauruļvadus, nodrošinot ātru datu darbplūsmu izvietošanu, konsekvenci dažādās vidēs un vienkāršu atcelšanu problēmu gadījumā.
13. Kā es varu novērst trūkstošo segmentu kļūdas veidnēs?
14. Pārbaudiet segmentu skaitu resource name un pārliecinieties, ka tā atbilst ligzdotās struktūras prasībām. Validācijas var veikt arī ar what-if lai noteiktu segmentu neatbilstības.
15. Kas ir pieaugošais režīms ARM izvietošanā?
16. The --mode Incremental ieejot az deployment group create izvieto tikai modificētus resursus, padarot izvietošanu ātrāku un samazinot nevajadzīgu pārizvietošanu.
17. Vai ir veidi, kā pilnībā automatizēt saistītās ARM veidnes izvietošanu?
18. Jā, izmantojot YAML cauruļvadus CI/CD sistēmās, piemēram, Azure DevOps, varat automatizēt izvietošanu ar atkārtoti lietojamiem skriptiem un drošu piekļuvi, izmantojot SAS pilnvaras, lai nodrošinātu netraucētu, mērogojamu pārvaldību.
19. Kādas ir Azure Blob Storage izmantošanas priekšrocības saistītajām veidnēm?
20. Azure Blob Storage nodrošina drošu, mērogojamu ARM veidņu krātuvi un ļauj viegli kontrolēt piekļuvi SAS tokens, ideāli piemērots veidņu pārvaldībai lielās CI/CD vidēs.
21. Vai ir svarīgi novērst kļūdas CI/CD izvietošanai?
22. Pilnīgi noteikti. Pareiza kļūdu apstrāde, piemēram, SAS pilnvaru ģenerēšanas pārbaude un veidņu struktūru apstiprināšana, nodrošina uzticamu, paredzamu izvietošanu Azure Data Factory.

Galvenie ieteikumi veiksmīgai ARM veidņu izvietošanai

Efektīvi pārvaldīt saistīto ARM veidņu izvietošanu Azure Data Factory ir jāpievērš uzmanība detaļām gan veidņu struktūrā, gan drošas piekļuves konfigurācijās. Racionalizēta CI/CD procesa ieviešana ar kļūdu apstrādi var uzlabot izvietošanas uzticamību.

Automatizētu skriptu izmantošana saistīto ARM veidņu apstrādei nodrošina mērogojamību un drošību sarežģītām darbplūsmām. Droša marķiera ģenerēšana un sākotnējā pārbaude, izmantojot simulāciju, vēl vairāk pastiprina veidņu integritāti CI/CD procesos.