Usando o Azure Data Factory para automação de email
Gerenciar nomes de arquivos por meio do Azure Data Factory pode agilizar muitos processos de manipulação de dados. Especificamente, extrair metadados de um site SFTP e usá-los em emails automatizados requer uma configuração cuidadosa nos Aplicativos Lógicos do Azure. Este processo envolve capturar o nome do arquivo de uma atividade ‘Obter metadados’ e armazená-lo como uma variável.
No entanto, restrições como a falta de permissões para aceder às atividades 'Get Blob' ou SFTP necessitam de soluções criativas dentro dos limites dos oleodutos do Azure Data Factory. Esta configuração é crucial para transmitir dados de forma transparente para os Aplicativos Lógicos, onde eles se tornam parte do conteúdo do email de saída, melhorando a automação do fluxo de trabalho sem acessar o conteúdo do arquivo.
| Comando | Descrição |
|---|---|
| Get-AzDataFactoryV2ActivityRun | Busca os detalhes de execução mais recentes de uma atividade específica em um pipeline do Data Factory, usado aqui para recuperar metadados de uma execução. |
| ConvertTo-Json | Converte um objeto em uma string formatada em JSON, facilitando o armazenamento e a transferência de dados nos serviços do Azure. |
| Set-AzDataFactoryV2Variable | Define o valor de uma variável definida no Azure Data Factory, permitindo que o conteúdo dinâmico seja usado em várias atividades de pipeline. |
| triggerBody() | Usado em Aplicativos Lógicos para recuperar todo o corpo dos dados que dispararam o fluxo de trabalho, geralmente usado para processar dados recebidos. |
| concat() | Concatena várias cadeias de caracteres em uma única cadeia de caracteres em Aplicativos Lógicos, útil para formar mensagens ou consultas dinâmicas. |
| sendEmail() | Um pseudocomando que representa uma ação em Aplicativos Lógicos para enviar um email, incluído aqui para ilustrar como usar dados dinâmicos em notificações. |
Funcionalidade de script e uso de comandos
Os scripts fornecidos são projetados para gerenciar e automatizar tarefas de manipulação de arquivos no Azure sem acesso direto a SFTP ou serviços de armazenamento de blobs. O primeiro script utiliza o PowerShell em uma função do Azure ou em um ambiente do Azure Data Factory. Ele começa recuperando o nome do arquivo dos metadados usando o Get-AzDataFactoryV2ActivityRun comando. Este comando é crucial para acessar detalhes de execução de uma atividade específica, que neste cenário está buscando os metadados. Depois que o nome do arquivo é capturado, ele é convertido em uma string formatada em JSON usando Converter para Json. Isto facilita a gestão e a transmissão de dados entre tarefas no Azure.
Os dados JSON convertidos são então armazenados como uma variável no Azure Data Factory usando o método Variável Set-AzDataFactoryV2 comando, garantindo que o nome do arquivo possa ser referenciado dinamicamente em processos subsequentes, como em Aplicativos Lógicos. No segundo script, os Aplicativos Lógicos do Azure usam essa variável para automatizar notificações por email. Emprega expressões como corpo de gatilho() para buscar os dados iniciais e concat() para formular conteúdo de e-mail dinamicamente. Essa integração entre scripts do PowerShell e expressões de aplicativos lógicos demonstra uma automação contínua do fluxo de trabalho, aprimorando a utilidade dos metadados sem acesso direto ao conteúdo do arquivo.
Extraindo e passando nomes de arquivos no Azure Pipelines
Script do PowerShell para funções do Azure
$connName = "your-connection-name"$sftpFolderPath = "/path/to/sftp/folder"$metadataActivityOutput = Get-AzDataFactoryV2ActivityRun -ResourceGroupName "your-rg" -DataFactoryName "your-df" -PipelineName "your-pipeline" -ActivityName "GetMetadataActivity"$fileName = $metadataActivityOutput.Output.childItems[0].name$variableContent = @{ fileName = $fileName }$jsonContent = ConvertTo-Json $variableContentSet-AzDataFactoryV2Variable -ResourceGroupName "your-rg" -DataFactoryName "your-df" -Name "StoredFileName" -Value $jsonContentWrite-Output "File name stored successfully: $fileName"
Automatizando notificações por e-mail com dados extraídos
Linguagem de Expressão de Aplicativos Lógicos do Azure
@{triggerBody()?['fileName']}@{variables('StoredFileName')}@{concat('The file ', variables('StoredFileName'), ' has been processed.')}@{outputs('Get_metadata_activity_name')?['body']?['childItems'][0]?['name']}@{if(equals(length(outputs('Get_metadata_activity_name')?['body']?['childItems']), 0), 'No file found', 'File name found')}@{sendEmail('support@example.com', 'Processed File Notification', concat('The file ', variables('StoredFileName'), ' has been processed.'))}@{json(variables('StoredFileName'))}@{base64(variables('StoredFileName'))}@{base64ToBinary(variables('StoredFileName'))}@{binaryToString(base64ToBinary(variables('StoredFileName')))}
Lidando com segurança e permissões em operações de dados do Azure
No Azure Data Factory, as configurações de segurança e permissão desempenham um papel crítico na forma como os recursos são acessados e gerenciados. Em cenários em que o acesso direto ao armazenamento SFTP ou Blob é restrito, a compreensão do controlo de acesso baseado em funções (RBAC) e das identidades geridas do Azure pode fornecer métodos alternativos para o tratamento seguro de dados. Usando o RBAC, permissões específicas podem ser concedidas ao próprio Data Factory, permitindo-lhe executar ações que usuários individuais não podem acessar diretamente.
Esta abordagem não só aumenta a segurança, minimizando o acesso direto a dados sensíveis, mas também garante que as operações de dados possam ser dimensionadas e geridas de forma mais eficaz. As identidades geridas podem ser usadas para autenticar os serviços Azure que suportam a autenticação Azure AD, reduzindo a necessidade de armazenar credenciais em código e simplificando a gestão de segurança em fluxos de trabalho complexos.
Perguntas comuns sobre gerenciamento de metadados no Azure
- Pergunta: O que é a Azure Data Factory?
- Responder: O Azure Data Factory é um serviço de integração de dados baseado em nuvem que permite criar, agendar e orquestrar fluxos de trabalho de dados.
- Pergunta: Como funciona a atividade Obter Metadados no Azure Data Factory?
- Responder: A atividade Obter Metadados no Azure Data Factory é usada para recuperar metadados sobre um objeto de dados disponível em diferentes armazenamentos de dados, como tamanho ou existência de arquivo.
- Pergunta: O que são identidades gerenciadas no Azure?
- Responder: As identidades geridas fornecem aos serviços do Azure uma identidade gerida automaticamente no Azure Ative Directory, usada para autenticação em serviços que suportam o Azure AD sem necessidade de gerir credenciais.
- Pergunta: Como posso lidar com permissões sem acesso direto aos armazenamentos de dados?
- Responder: Utilizando o controlo de acesso baseado em funções (RBAC) do Azure, pode atribuir funções e permissões específicas à Azure Data Factory, permitindo-lhe interagir com outros serviços de forma segura sem acesso direto.
- Pergunta: O que é o controle de acesso baseado em função (RBAC) no Azure?
- Responder: O RBAC é um método de restrição do acesso ao sistema a utilizadores autorizados, normalmente utilizado no Azure para gerir quem tem quais permissões aos recursos no ambiente.
Considerações finais sobre manipulação e automação de metadados
Através do uso criativo do Azure Data Factory e dos Aplicativos Lógicos, é possível contornar as limitações nas permissões de acesso a dados para ainda obter manipulação e automação robustas de dados. Ao aproveitar os metadados, mesmo quando as interações diretas de dados são restritas, as organizações podem manter protocolos de segurança e, ao mesmo tempo, garantir um gerenciamento eficiente do fluxo de trabalho de dados. Essa abordagem não apenas maximiza a segurança, mas também aprimora a funcionalidade e a adaptabilidade das operações de dados baseadas na nuvem.