{"id":175926,"date":"2024-11-05T07:30:00","date_gmt":"2024-11-05T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=175926"},"modified":"2024-10-24T14:04:57","modified_gmt":"2024-10-24T13:04:57","slug":"azure-data-factory-y-devops-pipelines","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/azure-data-factory-y-devops-pipelines","title":{"rendered":"Azure Data Factory y DevOps Pipelines: Gu\u00eda de CI\/CD"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"175926\" class=\"elementor elementor-175926\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ff04769 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ff04769\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-858a199 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"858a199\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><strong>Los pipelines de Azure DevOps permiten el CI\/CD (integraci\u00f3n y entrega continua) en las Azure Data Factories. \u00a1Descubre el m\u00e9todo para impulsar los cambios realizados en un entorno de desarrollo hacia los entornos de prueba y producci\u00f3n!<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14ee456 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"14ee456\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-engineer\">Data Engineers<\/a> desarrollan y construyen pipelines en un entorno de Desarrollo, luego los transfieren hacia el entorno de Pruebas. Una vez realizadas las pruebas, los pipelines pueden ser desplegados en Producci\u00f3n. El objetivo del proceso es <\/span><b>detectar bugs, problemas de calidad de datos o datos faltantes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta separaci\u00f3n de los entornos permite una <\/span><b>separaci\u00f3n de tareas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y minimiza el impacto de los cambios realizados por otros equipos. Tambi\u00e9n reduce los riesgos y los tiempos de interrupci\u00f3n, y permite restringir la seguridad y los permisos para cada entorno con el fin de evitar errores humanos y proteger los datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es por esta raz\u00f3n que los entornos de desarrollo, prueba y producci\u00f3n separados son esenciales. El <\/span><b>CI\/CD (integraci\u00f3n y entrega continua)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> permite ir m\u00e1s all\u00e1 automatizando las tareas administrativas y minimizando los riesgos t\u00e9cnicos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La automatizaci\u00f3n y la integraci\u00f3n de la prueba y el despliegue garantizan que las mismas acciones ocurran de forma constante cada vez. Los pipelines CI\/CD implementados en el proceso de desarrollo permiten <\/span><b>probar y desplegar los pipelines de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> sistem\u00e1ticamente y autom\u00e1ticamente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">A lo largo de este art\u00edculo, descubre c\u00f3mo <\/span><b>configurar un repositorio de Azure DevOps<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para tu Data Factory y <\/span><b>usar los pipelines de Azure DevOps<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para impulsar los cambios de un entorno a otros.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45ccdae e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"45ccdae\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6ddff1f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6ddff1f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfPor qu\u00e9 CI\/CD para Azure Data Factory?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-736bb3c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"736bb3c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Seg\u00fan la definici\u00f3n propuesta por Microsoft, la integraci\u00f3n continua es la pr\u00e1ctica de probar cada cambio realizado al c\u00f3digo fuente autom\u00e1ticamente y lo antes posible. La entrega continua sigue la prueba que ocurre durante la integraci\u00f3n continua, y env\u00eda los cambios hacia un <\/span><b>sistema de staging o producci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/azure-data-factory-que-es-y-para-que-sirve\">Azure Data Factory<\/a>, la integraci\u00f3n continua y la entrega continua (CI\/CD) consisten en transferir los pipelines de Data Factory de un entorno (desarrollo, prueba, producci\u00f3n) a otro.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El objetivo es entonces probar todo lo que desarrollamos en Data Factory, <\/span><b>utilizar m\u00faltiples entornos separados y simplificar al m\u00e1ximo los despliegues entre estos entornos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para obtener una plataforma de Data Engineering confiable y f\u00e1cil de mantener.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-32aa42a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"32aa42a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"869\" height=\"529\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/pipeline-ci-cd-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-175932\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/pipeline-ci-cd-1.webp 869w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/pipeline-ci-cd-1-300x183.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/pipeline-ci-cd-1-768x468.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 869px) 100vw, 869px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cff0b47 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"cff0b47\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-693c89a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"693c89a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfCu\u00e1les son los elementos prerrequisitos?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d6a502d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d6a502d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Varios elementos son prerrequisitos para este proceso. Se requiere una <\/span><b>suscripci\u00f3n al cloud de Azure<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, con la capacidad de crear grupos de recursos y recursos con la asignaci\u00f3n de rol \u201cPropietario\u201d.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin los privilegios ligados a este rol, es imposible <\/span><b>crear un principal de servicio,<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> abriendo el <\/span><b>acceso a las Data Factories<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> dentro del grupo de recursos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La creaci\u00f3n de pipelines de Azure Data Factory y DevOps tambi\u00e9n es indispensable. Para este ejemplo, crearemos todos los recursos requeridos para <\/span><b>tres entornos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: <\/span><b>DEV<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>UAT<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b>PROD<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d344af9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d344af9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-efb6a4c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"efb6a4c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo configurar el entorno de Azure?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-64986ae elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"64986ae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para comenzar, crearemos tres grupos de recursos y tres Data Factories desde el Azure Portal. Los nombres de cada <\/span><b>grupo de recursos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> deben ser \u00fanicos en la suscripci\u00f3n, y las Data Factories deben ser \u00fanicas en el cloud de Azure.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para este ejemplo, mantendremos esta estructura para el nombre de los recursos: \u00ab<\/span><b>iniciales-proyecto-entorno-recurso\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre las convenciones de nombres, puedes consultar la documentaci\u00f3n oficial de Microsoft.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Siguiendo esta estructura, crea tres Grupos de Recursos con los siguientes nombres: &lt;Iniciales&gt;-warehouse-dev-rg &lt;Iniciales&gt;-warehouse-uat-rg &lt;Iniciales&gt;-warehouse-prod-rg<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Una vez conectado a Azure, haz clic en el bot\u00f3n <\/span><b>\u00abcrear un recurso\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en la parte superior de la p\u00e1gina de inicio. Usando la barra de b\u00fasqueda, busca \u00abGrupo Recurso\u00bb y selecciona \u00abGrupo Recurso\u00bb en los resultados.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Una vez en la p\u00e1gina de informaci\u00f3n de recurso \u00abGrupo Recurso\u00bb, haz clic en \u00abCrear\u00bb. En la p\u00e1gina \u00abCrear un grupo recurso\u00bb, debes completar tres campos:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Suscripci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: elige tu suscripci\u00f3n en la lista<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Grupo Recurso<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: \u00ab&lt;Iniciales&gt;-warehouse-dev-rg\u00bb<\/span><\/li><li><b>Regi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: selecciona la regi\u00f3n m\u00e1s adecuada a tu ubicaci\u00f3n actual<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e7cb75d elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e7cb75d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubra nuestros cursos de formaci\u00f3n<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9876264 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9876264\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Valida, luego haz clic en \u00abCrear\u00bb en la parte inferior de la p\u00e1gina. Para crear los <\/span><b>Grupos Recurso UAT y PROD<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, repite el proceso simplemente reemplazando el nombre del grupo en la p\u00e1gina de creaci\u00f3n. Ahora deber\u00edas ver los tres Grupos Recurso en el portal de Azure.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora <\/span><b>crearemos las Data Factories para cada uno de estos tres Grupos Recurso<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Los nombres de estas f\u00e1bricas seguir\u00e1n la misma estructura: &lt;Iniciales&gt;-warehouse-dev-df &lt;Iniciales&gt;-warehouse-uat-df &lt;Iniciales&gt;-warehouse-prod-df<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ten en cuenta que los nombres de Data Factory deben ser \u00fanicos en todo el cloud de Azure. Por lo tanto, es posible que debas agregar un n\u00famero aleatorio al final de las iniciales elegidas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para crear la Data Factory DEV, haz clic en el bot\u00f3n \u00abCrear un Recurso\u00bb en la parte superior de la p\u00e1gina de inicio de Azure. En la barra de b\u00fasqueda, escribe \u00abData Factory\u00bb y elige \u00abData Factory\u00bb en los resultados de b\u00fasqueda.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Una vez en la p\u00e1gina de informaci\u00f3n de recurso \u00abData Factory\u00bb, haz clic en \u00abCrear\u00bb. En la p\u00e1gina de creaci\u00f3n de Data Factory, debes completar cinco campos.<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Suscripci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: elige tu suscripci\u00f3n en la lista<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Grupo Recurso<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: elige \u00ab&lt;Iniciales&gt;-warehouse-dev-rg\u00bb en el men\u00fa desplegable<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Regi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: elige la Regi\u00f3n m\u00e1s cercana a tu ubicaci\u00f3n actual<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Nombre<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: \u00ab&lt;Iniciales&gt;-warehouse-dev-df\u00bb<\/span><\/li><li><b>Versi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: V2<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cedc233 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cedc233\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Luego haz clic en el bot\u00f3n: <\/span><b>\u00abSiguiente: configuraci\u00f3n Git\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en la parte inferior de la p\u00e1gina. Marca <\/span><b>\u00abConfigurar Git m\u00e1s tarde\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, valida y luego haz clic en \u00abCrear\u00bb en la parte inferior de la p\u00e1gina.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para crear las Data Factories UAT y PROD, repite el proceso reemplazando el nombre y eligiendo el Grupo Recurso correspondiente a cada una.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Despu\u00e9s de completar este paso, ver\u00e1s una Data Factory en cada Grupo Recurso. El entorno de la Data Factory debe ser id\u00e9ntico al del Grupo Recurso.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b8f033 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5b8f033\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"675\" height=\"404\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/devops-environnement.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-175936\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/devops-environnement.webp 675w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/devops-environnement-300x180.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 675px) 100vw, 675px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c0b1cd4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c0b1cd4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0bdbf60 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0bdbf60\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Configurar el entorno DevOps<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dec8a6f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"dec8a6f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La siguiente parte del proceso consiste en crear un repositorio que contenga el c\u00f3digo de Azure Data Factory y los pipelines. Visita el sitio web de Azure DevOps y haz clic en <\/span><b>\u00abregistrarse en Azure DevOps\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> bajo el bot\u00f3n azul <\/span><b>\u00abComenzar gratis\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Usa tus credenciales de Azure para iniciar sesi\u00f3n. En la p\u00e1gina de confirmaci\u00f3n de directorio, no hagas clic en \u00abContinuar\u00bb. El curso de acci\u00f3n depende del tipo de cuenta que utilices.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Si utilizas una cuenta personal para Azure y DevOps, deber\u00e1s cambiar de directorio al iniciar sesi\u00f3n. Esto te permitir\u00e1 <\/span><b>conectar los Servicios de Azure a DevOps<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Una vez conectado, haz clic en <\/span><b>\u00abcambiar de directorio\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> junto a la direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico y selecciona \u00abdirectorio predeterminado\u00bb. Luego haz clic en \u00abContinuar\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Si utilizas una cuenta de empresa, ya est\u00e1 asociada con un directorio. Por lo tanto, puedes hacer clic directamente en \u00abContinuar\u00bb. En la pantalla \u00abCrear un proyecto para comenzar\u00bb, el nombre de la organizaci\u00f3n se crea autom\u00e1ticamente en la parte superior izquierda.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Antes de crear el proyecto, verifica que la organizaci\u00f3n DevOps est\u00e9 bien conectada al correcto Azure Active Directory. En la parte superior izquierda, haz clic en <\/span><b>\u00abConfiguraci\u00f3n de la organizaci\u00f3n\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. En el panel de la izquierda, selecciona <\/span><b>\u00abAzure Active Directory\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y aseg\u00farate de que sea la cuenta utilizada para los Servicios de Azure.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora puedes comenzar a crear el proyecto. N\u00f3mbralo <\/span><b>\u00abAzure Data Factory\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, deja la visibilidad como privada, y selecciona \u00abGit\u00bb para la \u00abgesti\u00f3n de versiones\u00bb y \u00abBasic\u00bb para el <\/span><b>\u00abseguimiento de trabajo\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Luego haz clic en \u00abCrear el proyecto\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En este punto, has creado una organizaci\u00f3n en DevOps y un proyecto que contiene el repositorio de c\u00f3digo de Azure Data Factory. Ahora est\u00e1s en la p\u00e1gina de inicio del proyecto, y el siguiente paso es <\/span><b>vincular la Data Factory DEV al repositorio DevOps<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es la \u00fanica Data Factory que se a\u00f1adir\u00e1 al directorio, ya que servir\u00e1 como pipeline de relajaci\u00f3n DevOps para impulsar el c\u00f3digo hacia UAT y PROD.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En el portal de Azure, ve al Grupo Recurso DEV y haz clic en la <\/span><b>Data Factory DEV<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. En la p\u00e1gina de inicio, haz clic en \u00abconfigurar un repositorio de c\u00f3digo\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En el panel de \u00abconfiguraci\u00f3n del repositorio\u00bb, completa los diferentes campos:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Tipo de repositorio<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Azure DevOps Git<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Azure Active Directory<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: elige tu Azure Active Directory en la lista<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Cuenta de Azure DevOps<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: elige el nombre de la organizaci\u00f3n creada durante el paso anterior<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Nombre del proyecto<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Azure Data Factory<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Nombre del repositorio<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: elige \u00abusar un repositorio existente\u00bb y luego \u00abAzure Data Factory\u00bb en el men\u00fa desplegable<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Rama de colaboraci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: master<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Rama de publicaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: adf_publish<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Directorio ra\u00edz<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: deja el directorio por defecto \u00ab\/\u00bb<\/span><\/li><li><b>Importar un recurso existente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: no marques esta opci\u00f3n, ya que la Data Factory es nueva y no contiene nada.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ffce09a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ffce09a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Confirma, y verifica que tu Data Factory est\u00e9 conectada al repositorio. A la izquierda de la pantalla, haz clic en \u00abAutor\u00bb. Al momento de elegir una rama de trabajo, aseg\u00farate de marcar \u00abUsar una rama existente\u00bb y \u00abmaster\u00bb. Guarda.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Bajo \u00abRecursos de la F\u00e1brica\u00bb, haz clic en el signo \u00ab+\u00bb y elige \u00abnuevo pipeline\u00bb. N\u00f3mbralo <\/span><b>\u00abpipeline de espera 1\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> e inserta una actividad \u00abEsperar\u00bb en el lienzo del pipeline. Haz clic en \u00abGuardar todo\u00bb en la parte superior de la pantalla y luego en \u00abPublicar\u00bb y \u00abOK\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ve al proyecto Azure Data Factory en DevOps, y selecciona \u00abRepositorios\u00bb. All\u00ed encontrar\u00e1s el pipeline que acabas de crear.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El repositorio actualmente contiene dos ramas. La rama master creada al mismo tiempo que el repositorio contiene cada elemento de la Data Factory, incluidos los datasets, los <\/span><b>runtimes de integraci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, los <\/span><b>servicios vinculados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, los <\/span><b>pipelines<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y los <\/span><b>interruptores<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Cada elemento est\u00e1 asociado a un archivo .json con sus propiedades.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La rama <\/span><b>adf_publish<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> se crea autom\u00e1ticamente al publicar el \u00abPipeline de espera 1\u00bb y contiene dos archivos extremadamente importantes que permiten pasar el c\u00f3digo de la Data Factory DEV hacia UAT y PROD.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El <\/span><b>archivo ARMTemplateForFactory.json<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> contiene todos los activos dentro de la Data Factory y todas sus propiedades, y el archivo ARMTemplateParametersForFactory.json contiene todos los par\u00e1metros utilizados por los activos dentro de la Data Factory DEV.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora que los recursos est\u00e1n creados y conectados, puedes crear el pipeline. Permite que el contenido de la rama adf_publish est\u00e9 disponible para relajaciones en UAT y PROD.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b983c3d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"b983c3d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"365\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/coding-g15fbd119e_640.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-175943\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/coding-g15fbd119e_640.webp 640w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/coding-g15fbd119e_640-300x171.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-142bd00 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"142bd00\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dba16e8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"dba16e8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Crear un pipeline de Azure DevOps<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9af7b9c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9af7b9c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El papel principal del pipeline es capturar los contenidos de la rama <\/span><b>adf_publish<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Esta rama contendr\u00e1 la versi\u00f3n m\u00e1s reciente de la Data Factory DEV, que puede ser utilizada posteriormente para el despliegue en las Data Factories UAT y PROD.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El script PowerShell de <\/span><b>\u00abpre y post-despliegue\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> debe ejecutarse en cada relajaci\u00f3n. Sin este script, la eliminaci\u00f3n de un pipeline en la Data Factory DEV y el despliegue del estado actual de DEV a UAT y PROD no se tendr\u00e1 en cuenta en UAT y PROD.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este script se encuentra en la documentaci\u00f3n de Azure Data Factory al final de la p\u00e1gina. C\u00f3pielo en tu editor de c\u00f3digo favorito, y gu\u00e1rdalo como un archivo PowerShell.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En Azure DevOps, haz clic en <\/span><b>\u00abRepositorios\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> a la izquierda de la pantalla. En la rama adf_publish, pasa el mouse sobre el directorio de Data Factory DEV y haz clic en <\/span><b>\u00abelipsis\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Haz clic en \u00abSubir archivos\u00bb y sube el archivo desde su ubicaci\u00f3n de guardado. Valida. Ahora deber\u00edas ver el script con una extensi\u00f3n <\/span><b>\u00ab.ps1\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en la rama adf_publish.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora vamos a crear el <\/span><b>Pipeline Azure de CI\/CD<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. A la izquierda de la p\u00e1gina DevOps, haz clic en \u00abPipelines\u00bb y selecciona <\/span><b>\u00abCrear un Pipeline\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En la siguiente p\u00e1gina, elige \u00abUsar el editor cl\u00e1sico\u00bb, ya que permite seguir visualmente los pasos en curso. Una vez completado todo, podr\u00e1s inspeccionar el c\u00f3digo YAML generado.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este pipeline debe estar conectado a la rama adf_publish, ya que contiene los <\/span><b>archivos .json ARMTemplateForFactory y ARMTemplateParametersForFactory<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En el panel de selecci\u00f3n de fuentes, elige Azure Data Factory como proyecto de equipo y repositorio y adf_publish como rama por defecto. Haz clic en \u00abContinuar\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora, transferiremos el contenido del directorio de Data Factory DEV bajo la rama adf_publish en \u00abRepositorios\u00bb &gt; \u00abArchivos\u00bb. A la derecha de \u00abAgent job 1\u00bb, haz clic en el signo \u00ab+\u00bb. Busca \u00abPublicar los artefactos\u00bb, y haz clic en \u00abAgregar\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Al hacer clic en la tarea \u00abPublicar Artefacto: soltar\u00bb bajo \u00abAgent job 1\u00bb, ver\u00e1s configuraciones adicionales a la derecha de la pantalla. Cambia solo el \u00abCamino de Publicaci\u00f3n\u00bb haciendo clic en el bot\u00f3n de elipsis y elige el directorio <\/span><b>\u00ab&lt;Iniciales&gt;-warehouse-dev-df\u00bb. Haz clic en \u00abOK\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En la parte superior del pipeline, haz clic en la pesta\u00f1a \u00abInterruptores\u00bb y aseg\u00farate de haber marcado \u00abHabilitar integraci\u00f3n continua\u00bb. Bajo \u00abEspecificaci\u00f3n de rama\u00bb, elige \u00abadf_publish\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta configuraci\u00f3n permite al pipeline ejecutarse y capturar el estado m\u00e1s reciente de la <\/span><b>Data Factory DEV<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> cada vez que un usuario publica nuevos elementos. Haz clic en \u00abGuardar y Colas\u00bb, luego \u00abGuardar y Ejecutar\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Al hacer clic en <\/span><b>\u00abAgent job 1\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, puedes observar m\u00e1s a fondo lo que pasa en segundo plano. Una vez que el trabajo se completa con \u00e9xito, haz clic en \u00abPipelines\u00bb a la izquierda de la pantalla. Puedes ver el pipeline creado y su estado, y los cambios m\u00e1s recientes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aa608bf elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"aa608bf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">M\u00e1s informaci\u00f3n sobre los cursos de formaci\u00f3n<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8c39610 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8c39610\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a87d7b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4a87d7b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Crear un pipeline de relajaci\u00f3n de DevOps para el CI\/CD<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0b1b2c3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0b1b2c3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El pipeline de relajaci\u00f3n utiliza el producto del pipeline creado en el paso anterior, para transferirlo a las Data Factories UAT y PROD.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En la p\u00e1gina DevOps, haz clic en \u00abPipelines\u00bb y luego en \u00abRelajaciones\u00bb. Haz clic en <\/span><b>\u00abNuevo Pipeline\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, y renombra la etapa <\/span><b>\u00abUAT\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Haz clic en <\/span><b>\u00abGuardar\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en la esquina superior derecha, y valida.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Despu\u00e9s de haber creado la etapa UAT, vamos a a\u00f1adir el artefacto: el pipeline creado previamente. Este pipeline contendr\u00e1 las configuraciones para transferir entre cada etapa.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dentro del pipeline de relajaci\u00f3n, haz clic en \u00abAgregar un artefacto\u00bb. En el panel <\/span><b>\u00abAgregar un artefacto\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, haz clic en \u00abAgregar\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La siguiente parte del proceso es agregar tareas a la etapa UAT dentro del \u00abnuevo pipeline de relajaci\u00f3n\u00bb. En la parte superior del pipeline, haz clic en <\/span><b>\u00abVariables\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Vamos a agregar las <\/span><b>variables GrupoRecurso, DataFactory y Ubicaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para que puedan ser pasadas autom\u00e1ticamente a las diferentes tareas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Haz clic en el bot\u00f3n \u00abAgregar\u00bb y crea las tres variables del pipeline. Aseg\u00farate de que la variable de ubicaci\u00f3n contenga la misma ubicaci\u00f3n que los Grupos de Recursos y las Data Factories.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Guarde los cambios y vaya a la vista pipeline. Haga clic en \u00ab1 job, 0 tasks\u00bb en el cuadro UAT y haga clic en el bot\u00f3n \u00ab+\u00bb a la derecha de \u00abAgent job\u00bb. Busca \u00abAzure PowerShell\u00bb y a\u00f1\u00e1delo de la lista. Nombra este trabajo <\/span><b>\u00abAzure PowerShell script: pre-deployment\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cuando elija una Azure Subscription, deber\u00e1 crear un Service Principal dentro del UAT Resource Group. Este Service Principal se a\u00f1adir\u00e1 al <\/span><b>Grupo de recursos PROD<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> m\u00e1s adelante.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Elija su suscripci\u00f3n Azure de la lista desplegable. Para restringir el acceso al Service Principal, no haga clic directamente en \u00abAutorizar\u00bb y seleccione \u00abopciones avanzadas\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En la ventana emergente <\/span><b>\u00abService Principal Authentication\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, compruebe que la opci\u00f3n \u00abUAT Resource Group\u00bb est\u00e1 seleccionada para el \u00abResource Group\u00bb. Haga clic en \u00abAceptar\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Mantenga \u00abScript file path\u00bb como \u00abScript type\u00bb. Haga clic en la elipsis situada a la derecha de \u00abRuta del script\u00bb y seleccione el script PowerShell descargado anteriormente. Haga clic en Aceptar.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Utilizaremos los \u00abScript Arguments\u00bb proporcionados en la documentaci\u00f3n de Azure Data Factory. Para el pre-despliegue, utiliza los argumentos <\/span><b>\u00ab-armTemplate\u00bb $(System.DefaultWorkingDirectory)\/&lt;your-arm-template-location&gt; \u00ab-ResourceGroupName &lt;your-resource-group-name&gt; -DataFactoryName &lt;your-data-factory-name&gt; -predeployment $true -deleteDeployment $false\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Aseg\u00farese de que la ubicaci\u00f3n de la plantilla Arm se encuentra dentro del desplegable de artefactos, elija el entorno UAT para el nombre del grupo de recursos y configure el nombre de Data Factory como el grupo de recursos UAT. Para la versi\u00f3n de Azure PowerShell, elija <\/span><b>\u00ab\u00daltima versi\u00f3n instalada\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Guardar.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">A\u00f1ada otra tarea, haga clic en el bot\u00f3n \u00ab+\u00bb, busque \u00abARM Template\u00bb y a\u00f1ada \u00abARM Template Deployment\u00bb de la lista. Cambie el nombre a \u00abARM Template Deployment: Data Factory\u00bb. Elige el Service Principal creado anteriormente en la \u00abAzure Resource Manager connection\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Rellene los dem\u00e1s campos:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Suscripci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: elija su suscripci\u00f3n<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Acci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: crear o actualizar un Grupo de Recursos<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Grupo de recursos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: utilice la variable Grupo de recursos creada anteriormente<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Ubicaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: utilice la variable Ubicaci\u00f3n<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Ubicaci\u00f3n de la plantilla<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Artefacto vinculado<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Par\u00e1metros de plantilla<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: elija el archivo ARMTemplateForFactory.json<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Par\u00e1metros de sustituci\u00f3n de plantillas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: sustituya el par\u00e1metro \u00abfactory name\u00bb por la variable Data Factory<\/span><\/li><li><b>Modo de despliegue<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Incremental<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5376046 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5376046\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"666\" height=\"372\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/Capture-decran-2022-12-26-184056.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-175947\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/Capture-decran-2022-12-26-184056.webp 666w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/10\/Capture-decran-2022-12-26-184056-300x168.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 666px) 100vw, 666px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d300f6c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d300f6c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">A continuaci\u00f3n, a\u00f1ada una tarea Azure PowerShell denominada \u00abAzure PowerShell script: Post-Deployment\u00bb. En relaci\u00f3n con los argumentos previos al despliegue, sustituya \u00fanicamente \u00ab-predeployment $true\u00bb por <\/span><b>\u00ab-predeployment $false\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b>\u00ab-deleteDeployment $false\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> por <\/span><b>\u00ab-deleteDeployment $true\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora necesitas dar acceso al Service Manager al grupo de recursos PROD, antes de empezar a crear la etapa PROD del pipeline de relajaci\u00f3n. Ve al portal Azure, navega hasta el Grupo de Recursos UAT y selecciona <\/span><b>\u00abControl de Acceso (IAM)\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Bajo el rol \u00abContributor\u00bb, copia el nombre de la organizaci\u00f3n DevOps y el nombre del proyecto.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Vaya al grupo de recursos PROD y navegue hasta \u00abControl de acceso (IAM)\u00bb. En la pesta\u00f1a de vista de acceso, haz clic en el bot\u00f3n \u00ab+ A\u00f1adir\u00bb y selecciona \u00abA\u00f1adir una asignaci\u00f3n de rol\u00bb. Elija el rol de Colaborador en el men\u00fa desplegable y deje <\/span><b>\u00abAsignar acceso a\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> como \u00abUsuario, Grupo o Servicio Principal\u00bb. Pegue el nombre copiado anteriormente en la barra de b\u00fasqueda y seleccione el Director de departamento. Guardar.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora podemos completar la etapa PROD del proceso de relajaci\u00f3n. Vuelva a la <\/span><b>\u00abNueva tuber\u00eda de relajaci\u00f3n\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y mueva el rat\u00f3n sobre la etapa UAT. Haga clic en <\/span><b>\u00abClonar\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cambie el nombre de \u00abCopia de UAT\u00bb a \u00abPROD\u00bb. Las variables ResourceGroup y DataFactory est\u00e1n duplicadas, pero bajo el \u00e1mbito Prod. Cambia sus valores sustituyendo \u00abUAT\u00bb por \u00abPROD\u00bb. Guarde los cambios.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Mientras que el <\/span><b>Azure Data Factory-CI<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> pipeline est\u00e1 configurado para ejecutarse en cada cambio en adf_publish, ahora necesitamos ajustar el Relax Pipeline para que se produzca un nuevo relax en cada cambio en adf_publish. El cambio se aplicar\u00e1 autom\u00e1ticamente a la Data Factory UAT. Para la f\u00e1brica de datos PROD, se requiere la aprobaci\u00f3n previa al despliegue antes de que se apliquen los cambios DEV y UAT.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En la \u00abNueva canalizaci\u00f3n de relajaci\u00f3n\u00bb, haga clic en el bot\u00f3n <\/span><b>\u00abInterruptor de despliegue continuo\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para activarlo. Para ajustar las condiciones de la etapa UAT para que se ejecuten autom\u00e1ticamente, haga clic en el bot\u00f3n <\/span><b>\u00abcondiciones previas al despliegue\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de la etapa UAT. Aseg\u00farese de seleccionar la opci\u00f3n \u00abdespu\u00e9s de la relajaci\u00f3n\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Haga clic en las \u00abcondiciones previas al despliegue\u00bb de la planta PROD y ajuste el interruptor a \u00abdespu\u00e9s de la planta\u00bb con la planta ajustada a UAT. Activa tambi\u00e9n las <\/span><b>\u00abaprobaciones previas al despliegue\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> e introduce tu direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico. Guardar.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para probar la tuber\u00eda de relajaci\u00f3n, inicie manualmente la tuber\u00eda Azure Data Factory-CI para activarla. Vaya a Pipelines y seleccione Azure Data Factory-CI. Haga clic en \u00abEjecutar canalizaci\u00f3n\u00bb en la parte superior y vuelva a hacer clic en \u00abEjecutar\u00bb. Vaya a \u00abRelaxes\u00bb, y ahora deber\u00eda ver el primer relax. Tambi\u00e9n ver\u00e1s que la etapa UAT del Relax Pipeline se est\u00e1 ejecutando.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Una vez que la etapa UAT se ha completado con \u00e9xito, la etapa PROD est\u00e1 lista para su aprobaci\u00f3n. Vaya a su F\u00e1brica de Datos UAT y compruebe que \u00abWaiting Pipeline 1\u00bb est\u00e1 presente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Vaya a su \u00abNew Relaxation Pipeline\u00bb y haga clic en la etapa PROD. Aprobar. Podr\u00e1 ver el progreso de la etapa PROD, y la presencia del \u00abWaiting Pipeline 1\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por \u00faltimo, puede realizar cambios en la Data Factory DEV para observar todo el proceso de principio a fin. Vaya a la Data Factory DEV, cree un pipeline llamado <\/span><b>\u00abWaiting Pipeline 2\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> e inserte una actividad \u00abWaiting Pipeline 2\u00bb. Elimine el \u00abWaiting Pipeline 1\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Haz clic en \u00abGuardar todo\u00bb y \u00abPublicar\u00bb todos los cambios. En \u00abPipelines\u00bb en Azure DevOps, puedes ver que el pipeline Azure Data Factory-CI ya ha sido activado ya que el adf_publish acaba de cambiar. Del mismo modo, en \u00abRelaxes\u00bb, se ha creado \u00abRelaxe-2\u00bb y se est\u00e1 desplegando la etapa UAT.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La f\u00e1brica de datos PROD se encuentra actualmente en <\/span><b>\u00abRelaxe-1\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Apruebe la planta PROD. Puede ver que los cambios realizados en la Data Factory DEV tambi\u00e9n se aplican a las Data Factories UAT y PROD.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esto confirma que todos los recursos est\u00e1n conectados correctamente y que los pipelines funcionan correctamente. Cualquier despliegue futuro en la Factor\u00eda de Datos DEV puede ser replicado en UAT y PROD.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De este modo, podr\u00e1 evitar peque\u00f1as diferencias entre entornos y evitar\u00e1 perder tiempo resolviendo problemas. No dude en ver <\/span><b>el c\u00f3digo YAML generado<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en el curso de este tutorial, para comprender su estructura y contenido\u2026<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dfed00a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"dfed00a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-574aa4c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"574aa4c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo se aprende a dominar Azure DevOps?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0869f99 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0869f99\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Azure DevOps es ampliamente <\/span><b>utilizado por los equipos DevOps<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Para aprender a dominar este servicio en la nube y sus distintos elementos, como las Data Factories, <\/span><b>puedes elegir DataScientest<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nuestros cursos a distancia te permiten dominar todas las mejores herramientas cloud y DevOps, as\u00ed como las mejores pr\u00e1cticas y m\u00e9todos de trabajo. Al final del curso, <\/span><b>tendr\u00e1s todas las habilidades de un ingeniero DevOps<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Del mismo modo, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-engineer\">nuestro curso de Data Engineer<\/a> cubre todos los aspectos de la ingenier\u00eda de datos. En particular, aprender\u00e1s sobre <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/blog-es\/programmation-python\">programaci\u00f3n Python<\/a>, <strong>CI\/CD<\/strong>, <strong>bases de datos<\/strong>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/saber-todo-sobre-big-data\">Big Data<\/a> y <\/span><b>t\u00e9cnicas de automatizaci\u00f3n y despliegue<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Todos nuestros programas pueden realizarse en modalidad de <\/span><b>Formaci\u00f3n en tiempo completo o BootCamp<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, y te permiten aprender haciendo gracias a un proyecto hilo rojo. Tambi\u00e9n podr\u00e1s obtener <\/span><b>las mejores certificaciones cloud y DevOps<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.\u00a0<\/span><span style=\"color: var( --e-global-color-text ); font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; text-align: var(--text-align);\">\u00a1No esperes m\u00e1s y <\/span><b style=\"color: var( --e-global-color-text ); font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; text-align: var(--text-align);\">descubre DataScientest!<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7990a50 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"7990a50\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubra los cursos de formaci\u00f3n de DataScientest<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d7e6c41 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d7e6c41\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora ya lo sabes todo sobre Azure DevOps Pipelines y Data Factory. Para m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el mismo tema, consulta <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/devops-que-es-definicion-ventajas-cursos\">nuestro dossier completo sobre DevOps<\/a> y <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/certificacion-az-900\">nuestro dossier sobre la nube Microsoft Azure<\/a>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-80398fd e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"80398fd\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f5bba36 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"f5bba36\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfPor qu\u00e9 CI\/CD para Azure Data Factory?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Seg\u00fan la definici\u00f3n propuesta por Microsoft, la integraci\u00f3n continua es la pr\u00e1ctica de probar cada cambio realizado en la base de c\u00f3digo de manera autom\u00e1tica y lo m\u00e1s temprano posible. La entrega continua sigue las pruebas que se realizan durante la integraci\u00f3n continua y env\u00eda los cambios a un sistema de staging o producci\u00f3n.\"\r\n    }\r\n  }, {\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son los requisitos previos?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Hay varios requisitos previos para este proceso. Se necesita una suscripci\u00f3n a la nube de Azure, con la capacidad de crear grupos de recursos y recursos con el rol de 'Propietario'.\"\r\n    }\r\n  }, {\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo configurar el entorno de Azure?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Para comenzar, vamos a crear tres grupos de recursos y tres Data Factories desde el Portal de Azure. 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Al final del curso, tendr\u00e1 todas las competencias de un ingeniero DevOps.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los pipelines de Azure DevOps permiten el CI\/CD (integraci\u00f3n y entrega continua) en las Azure Data Factories. \u00a1Descubre el m\u00e9todo para impulsar los cambios realizados en un entorno de desarrollo hacia los entornos de prueba y producci\u00f3n! 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