{"id":185688,"date":"2024-10-11T14:54:10","date_gmt":"2024-10-11T14:54:10","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=185688"},"modified":"2024-10-25T08:48:12","modified_gmt":"2024-10-25T08:48:12","slug":"azure-data-factory-devops-pipelines","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/azure-data-factory-devops-pipelines","title":{"rendered":"Azure Data Factory &#038; DevOps Pipelines : Guide du CI\/CD"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"185688\" class=\"elementor elementor-185688\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea00dab e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ea00dab\" 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-9a16c7f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9a16c7f\" 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>Les pipelines Azure DevOps permettent le CI\/CD (int\u00e9gration et livraison continue) sur les Azure Data Factories. D\u00e9couvrez la m\u00e9thode pour pousser les changements effectu\u00e9s sur un environnement de d\u00e9veloppement vers les environnements de test et de production !<\/strong><\/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-456c337 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"456c337\" 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-f555bc9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f555bc9\" 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;\">Les <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-engineer-tout-savoir\">Data Engineers<\/a> d\u00e9veloppent et construisent des pipelines dans un environnement de D\u00e9veloppement, puis les transf\u00e8rent vers l&rsquo;environnement de Testing. Une fois les tests effectu\u00e9s, les pipelines peuvent \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9s en Production. Le but du processus est de <strong>d\u00e9tecter les bugs, les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 de donn\u00e9es ou les donn\u00e9es manquantes<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cette s\u00e9paration des environnements permet une <strong>s\u00e9paration des t\u00e2ches<\/strong> et minimise l&rsquo;impact des changements effectu\u00e9s par les autres \u00e9piques. Elle r\u00e9duit aussi les risques et les temps d&rsquo;interruption, et permet de restreindre la s\u00e9curit\u00e9 et les permissions pour chaque environnement afin d&rsquo;\u00e9viter les erreurs humaines et de prot\u00e9ger les donn\u00e9es.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">C&rsquo;est la raison pour laquelle des environnements de d\u00e9veloppement, de test et de production s\u00e9par\u00e9s sont essentiels. Le <strong>CI\/CD (int\u00e9gration et livraison continue)<\/strong> permet d&rsquo;aller plus loin en automatisant les t\u00e2ches administratives et en minimisant les risques techniques.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;automatisation et l&rsquo;int\u00e9gration du testing et du d\u00e9ploiement garantissent que les m\u00eames actions surviennent \u00e0 chaque fois de fa\u00e7on constante. Les pipelines CI\/CD impl\u00e9ment\u00e9s au processus de d\u00e9veloppement permettent de <strong>tester et d\u00e9ployer les pipelines de donn\u00e9es<\/strong> syst\u00e9matiquement et automatiquement.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 travers ce dossier, d\u00e9couvrez comment <strong>configurer un d\u00e9p\u00f4t Azure DevOps<\/strong> pour votre Data Factory et <strong>utiliser les pipelines Azure DevOps<\/strong> pour pousser les changements d&rsquo;un environnement vers d&rsquo;autres.<\/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-405834b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"405834b\" 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-b903731 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b903731\" 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\">Pourquoi le CI\/CD pour Azure Data Factory ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e45a1f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6e45a1f\" 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;\">Selon la d\u00e9finition propos\u00e9e par Microsoft, l&rsquo;int\u00e9gration continue est la pratique de tester change changement apport\u00e9 \u00e0 la base de code automatiquement et aussi t\u00f4t que possible. La livraison continue suit le testing survenant pendant l&rsquo;int\u00e9gration continue, et pousse les changements vers un <strong>syst\u00e8me de staging ou de production<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sur <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/azure-data-factory\">Azure Data Factory<\/a>, l&rsquo;int\u00e9gration continue et la livraison continue (CI\/CD) consistent \u00e0 transf\u00e9rer les pipelines de Data Factory d&rsquo;un environnement (d\u00e9veloppement, test, production) vers un autre.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le but est donc de tester tout ce que nous d\u00e9veloppons sur Data Factory, d&rsquo;<strong>utiliser de multiples environnements s\u00e9par\u00e9s et de simplifier les d\u00e9ploiements entre ces environnements<\/strong> au maximum pour obtenir une plateforme de Data Engineering fiable et facile \u00e0 maintenir.<\/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-02f8c87 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"02f8c87\" 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\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/pipeline-ci-cd-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-255153\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/pipeline-ci-cd-1.webp 869w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/pipeline-ci-cd-1-300x183.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/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-e0abbd4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e0abbd4\" 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-3c2cf92 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3c2cf92\" 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\">Quels sont les \u00e9l\u00e9ments pr\u00e9requis ? <\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-034d323 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"034d323\" 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;\">Plusieurs \u00e9l\u00e9ments sont pr\u00e9requis pour ce processus. Un <strong>abonnement au cloud Azure<\/strong> est n\u00e9cessaire, avec la capacit\u00e9 de cr\u00e9er des groupes de ressources et des ressources avec l&rsquo;assignement de r\u00f4le \u00ab Propri\u00e9taire \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sans les privil\u00e8ges li\u00e9s \u00e0 ce r\u00f4le, il est impossible de <strong>cr\u00e9er un principal de service,<\/strong> ouvrant l&rsquo;<strong>acc\u00e8s aux Data Factories<\/strong> au sein du groupe de ressource.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La cr\u00e9ation de pipelines Azure Data Factory et DevOps est aussi indispensable. Pour cet exemple, nous allons cr\u00e9er toutes les ressources requises pour <strong>trois environnements<\/strong> : <strong>DEV<\/strong>, <strong>UAT<\/strong> et <strong>PROD<\/strong>.<\/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-bcebff8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"bcebff8\" 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-ffa65ef elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ffa65ef\" 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\">Comment configurer l'environnement Azure ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-db5bbc9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"db5bbc9\" 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;\">Pour commencer, nous allons cr\u00e9er trois groupes de ressources et trois Data Factories \u00e0 partir du Azure Portal. Les noms de chaque <strong>groupe de ressources<\/strong> doivent \u00eatre uniques dans l&rsquo;abonnement, et les Data Factories doivent \u00eatre uniques sur le cloud Azure.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour cet exemple, nous garderons cette structure pour le nom des ressources : \u00ab<strong> initiales-projet-environnement-ressource \u00bb<\/strong>. Pour plus d&rsquo;informations sur les conventions de noms, vous pouvez consulter la documentation officielle de Microsoft.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En suivant cette structure, cr\u00e9ez trois Groupes de Ressources portant les noms suivants : &lt;Initiales&gt;-warehouse-dev-rg &lt;Initiales&gt;-warehouse-uat-rg &lt;Initiales&gt;-warehouse-prod-rg<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Une fois connect\u00e9 \u00e0 Azure, cliquez sur le bouton <strong>\u00ab cr\u00e9er une ressource \u00bb<\/strong> en haut de la page d&rsquo;accueil. \u00c0 l&rsquo;aide de la barre de recherche, cherchez \u00ab Groupe Ressource \u00bb et s\u00e9lectionnez \u00ab Groupe Ressource \u00bb dans les r\u00e9sultats.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Une fois sur la page d&rsquo;information de ressource \u00ab Groupe Ressource \u00bb, cliquez sur \u00ab Cr\u00e9er \u00bb. Sur la page \u00ab Cr\u00e9er un groupe ressource \u00bb, vous devez compl\u00e9ter trois champs :<\/span><\/p><ul><li><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Abonnement<\/strong> : choisissez votre abonnement dans la liste<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Groupe Ressource<\/strong> : \u00ab &lt;Initiales&gt;-warehouse-dev-rg \u00bb<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>R\u00e9gion<\/strong> : choisissez la r\u00e9gion la plus adapt\u00e9e \u00e0 votre emplacement actuel<\/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-b1ac8c7 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"b1ac8c7\" 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-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-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\">D\u00e9couvrir nos formations<\/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-21f13c1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"21f13c1\" 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>Validez, puis cliquez sur \u00ab Cr\u00e9er \u00bb en bas de la page. Pour cr\u00e9er les <strong>Groupes Ressource UAT et PROD<\/strong>, r\u00e9it\u00e9rez le processus en rempla\u00e7ant simplement le nom du groupe sur la page de cr\u00e9ation. Vous devriez maintenant voir les trois Groupes Ressource sur le portail Azure.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nous allons maintenant <strong>cr\u00e9er les Data Factories pour chacun de ces trois Groupes Ressource<\/strong>. Les noms de ces Factories reprendront la m\u00eame structure : &lt;Initiales&gt;-warehouse-dev-df &lt;Initiales&gt;-warehouse-uat-df &lt;Initiales&gt;-warehouse-prod-df<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Gardez en t\u00eate que les noms de Data Factory doivent \u00eatre uniques sur tout le cloud Azure. Vous devrez donc peut-\u00eatre ajouter un num\u00e9ro al\u00e9atoire \u00e0 la fin des initiales choisies.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour cr\u00e9er la Data Factory DEV, cliquez sur le bouton \u00ab Cr\u00e9er une Ressource \u00bb en haut de la page d&rsquo;accueil Azure. Dans la barre de recherche, tapez \u00ab Data Factory \u00bb et choisissez \u00ab Data Factory \u00bb dans les r\u00e9sultats de recherche.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Une fois sur la page d&rsquo;information de ressource \u00ab Data Factory \u00bb, cliquez sur \u00ab Cr\u00e9er \u00bb. Sur la page de cr\u00e9ation de Data Factory, vous devez compl\u00e9ter cinq champs.<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Abonnement<\/strong> : choisissez votre abonnement dans la liste<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Groupe Ressource<\/strong> : choisissez \u00ab &lt;Initiales&gt;-warehouse-dev-rg \u00bb dans le menu d\u00e9roulant<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>R\u00e9gion<\/strong> : choisissez la R\u00e9gion la plus proche de votre emplacement actuel<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Nom<\/strong> : \u00ab &lt;Initiales&gt;-warehouse-dev-df \u00bb<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Version<\/strong> : 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-c483667 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c483667\" 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;\">Cliquez ensuite sur le bouton : <strong>\u00ab Suivant : configuration Git \u00bb<\/strong> en bas de page. Cochez <strong>\u00ab Configurer Git plus tard \u00bb<\/strong>, validez puis cliquez sur \u00ab Cr\u00e9er \u00bb en bas de la page.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour cr\u00e9er les Data Factories UAT et PROD, r\u00e9p\u00e9tez le processus en rempla\u00e7ant le nom et en choisissant le Groupe Ressource correspondant \u00e0 chacune.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Apr\u00e8s avoir compl\u00e9t\u00e9 cette \u00e9tape, vous verrez une Data Factory dans chaque Groupe Ressource. L&rsquo;environnement de la Data Factory doit \u00eatre identique \u00e0 celui du Groupe Ressource.<\/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-ae9d56c elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"ae9d56c\" 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\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/devops-environnement.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-255154\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/devops-environnement.webp 675w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/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-3f3920b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3f3920b\" 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-ec947f7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ec947f7\" 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\">Configurer l'environnement DevOps<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9af7ae7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9af7ae7\" 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 suite du processus consiste \u00e0 cr\u00e9\u00e9 un d\u00e9p\u00f4t contenant le code Azure Data Factory et les pipelines. Rendez-vous sur le site web Azure DevOps et cliquez sur <strong>\u00ab s&rsquo;inscrire \u00e0 Azure DevOps \u00bb<\/strong> sous le bouton bleu <strong>\u00ab Commencer gratuitement \u00bb<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Utilisez vos identifiants Azure pour vous connecter. Sur la page de confirmation de r\u00e9pertoire, ne cliquez pas sur \u00ab Continuer \u00bb. La marche \u00e0 suivre d\u00e9pend du type de compte que vous utilisez.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Si vous utilisez un compte personnel pour Azure et DevOps, vous aurez besoin de changer de r\u00e9pertoire lors de la connexion. Ceci vous permettre de <strong>connecter Azure Services \u00e0 DevOps<\/strong>. Une fois connect\u00e9, cliquez sur <strong>\u00ab changer de r\u00e9pertoire \u00bb<\/strong> \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de l&rsquo;adresse e-mail et s\u00e9lectionnez \u00ab r\u00e9pertoire par d\u00e9faut \u00bb. Cliquez ensuite sur \u00ab Continuer \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Si vous utilisez un compte d&rsquo;entreprise, il est d\u00e9j\u00e0 associ\u00e9 avec un r\u00e9pertoire. Vous pouvez donc cliquer directement sur \u00ab Continuer \u00bb. Sur l&rsquo;\u00e9cran \u00ab Cr\u00e9er un projet pour commencer \u00bb, le nom de l&rsquo;organisation est automatiquement cr\u00e9\u00e9 en haut \u00e0 gauche.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Avant de cr\u00e9er le projet, v\u00e9rifiez que l&rsquo;organisation DevOps est bien connect\u00e9e au bon Azure Active Directory. En haut \u00e0 gauche, cliquez sur <strong>\u00ab Param\u00e8tres d&rsquo;organisation \u00bb<\/strong>. Sur le panneau de gauche, s\u00e9lectionnez <strong>\u00ab Azure Active Directory \u00bb<\/strong> et assurez-vous qu&rsquo;il s&rsquo;agit du compte que celui utilis\u00e9 pour Azure Services.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Vous pouvez maintenant commencer \u00e0 cr\u00e9er le projet. Nommez-le <strong>\u00ab Azure Data Factory \u00bb<\/strong>, laissez la visibilit\u00e9 en priv\u00e9, et s\u00e9lectionnez \u00ab Git \u00bb pour la \u00ab gestion de version \u00bb et \u00ab Basic \u00bb pour le <strong>\u00ab traitement d&rsquo;\u00e9l\u00e9ment de travail \u00bb<\/strong>. Cliquez ensuite sur \u00ab Cr\u00e9er le projet \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 ce stade, vous avez cr\u00e9\u00e9 une organisation dans DevOps et un projet contenant le d\u00e9p\u00f4t de code Azure Data Factory. Vous \u00eates maintenant sur la page d&rsquo;accueil du projet, et la prochaine \u00e9tape est de <strong>lier la Data Factory DEV au d\u00e9p\u00f4t DevOps<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">C&rsquo;est la seule Data Factory qui sera ajout\u00e9e au r\u00e9pertoire, car elle servira de pipeline de relaxe DevOps pour pousser le code vers UAT et PROD.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sur le portail Azure, rendez-vous dans le Groupe Ressource DEV et cliquez sur la <strong>Data Factory DEV<\/strong>. Sur la page d&rsquo;accueil, cliquez sur \u00ab configurer un d\u00e9p\u00f4t de code \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sur le panneau de \u00ab configuration de d\u00e9p\u00f4t \u00bb, compl\u00e9tez les diff\u00e9rents champs :<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Type de d\u00e9p\u00f4t<\/strong> : Azure DevOps Git<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Azure Active Directory<\/strong> : choisissez votre Azure Active Directory dans la liste<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Compte Azure DevOps<\/strong> : choisissez le nom d&rsquo;organisation cr\u00e9\u00e9 pendant l&rsquo;\u00e9tape pr\u00e9c\u00e9dente \u00bb<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Nom de projet<\/strong> : Azure Data Factory<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Nom de d\u00e9p\u00f4t<\/strong> : Choisissez \u00ab utiliser un d\u00e9p\u00f4t existant \u00bb puis \u00ab Azure Data Factory \u00bb dans le menu d\u00e9roulant<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Branche de collaboration<\/strong> : master<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Branche de publication<\/strong> : adf_publish<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Dossier racine<\/strong> : laissez la racine par d\u00e9faut \u00ab \/ \u00bb<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Importer une ressource existante<\/strong> : ne cochez pas cette option, puisque le Data Factory est nouveau et ne contient rien.<\/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-da829f0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"da829f0\" 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;\">Confirmez, et v\u00e9rifiez que votre Data Factory est connect\u00e9e au d\u00e9p\u00f4t. \u00c0 gauche de l&rsquo;\u00e9cran, cliquez sur \u00ab Auteur \u00bb. Au moment de choisir une branche de travail, assurez-vous de cocher \u00ab Utilisez une branche existante \u00bb et \u00ab master \u00bb. Sauvegardez.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sous \u00ab Ressources de Factory \u00bb, cliquez sur le signe \u00ab + \u00bb et choisissez \u00ab nouveau pipeline \u00bb. Nommez-le <strong>\u00ab pipeline d&rsquo;attente 1 \u00bb<\/strong> et ins\u00e9rez une activit\u00e9 \u00ab Attendre \u00bb sur la toile de pipeline. Cliquez sur \u00ab Tout sauvegarder \u00bb en haut de l&rsquo;\u00e9cran puis sur \u00ab Publier \u00bb et \u00ab OK \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Rendez-vous sur le projet Azure Data Factory dans DevOps, et s\u00e9lectionner \u00ab D\u00e9p\u00f4ts \u00bb. Vous y trouverez le pipeline que vous venez de cr\u00e9er.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le d\u00e9p\u00f4t contient actuellement deux branches. La branche master cr\u00e9\u00e9e en m\u00eame temps que le d\u00e9p\u00f4t contient chaque \u00e9l\u00e9ment de la Data Factory, dont les <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/datasets-top-5-des-sites-ou-trouver-des-jeux-de-donnees-de-qualite\">datasets<\/a>, les <strong>runtimes d&rsquo;int\u00e9gration<\/strong>, les <strong>services li\u00e9s<\/strong>, les <strong>pipelines<\/strong> et les <strong>interrupteurs<\/strong>. Chaque \u00e9l\u00e9ment est associ\u00e9 \u00e0 un fichier .json avec ses propri\u00e9t\u00e9s.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La branche <strong>adf_publish<\/strong> est cr\u00e9\u00e9e automatiquement lors de la publication du \u00ab Pipeline d&rsquo;attente 1 \u00bb contient deux fichiers extr\u00eamement importants permettant de passer le code du Data Factory DEV vers UAT et PROD.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le <strong>fichier ARMTemplateForFactory.json<\/strong> contient tous les assets au sein de la Data Factory et toutes leurs propri\u00e9t\u00e9s, et le fichier ARMTemplateParametersForFactory.json contient tous les param\u00e8tres utilis\u00e9s par les assets au sein de la Data Factory DEV.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Maintenant que les ressources sont cr\u00e9\u00e9es et connect\u00e9es, vous pouvez cr\u00e9er le pipeline. Il permet de rendre disponible le contenu de la branche adf_publish pour des relaxes sur UAT et 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-18a302a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"18a302a\" 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\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/coding-g15fbd119e_640.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-255155\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/coding-g15fbd119e_640.webp 640w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/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-3fc8afd e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3fc8afd\" 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-b0eeca7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b0eeca7\" 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\">Cr\u00e9er un pipeline Azure DevOps<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23c7368 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"23c7368\" 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;\">Le r\u00f4le principal du pipeline est de saisir les contenus de la branche <strong>adf_publish<\/strong>. Cette branche contiendra la version la plus r\u00e9cente de la Data Factory DEV, pouvant \u00eatre utilis\u00e9e ult\u00e9rieurement pour le d\u00e9ploiement sur les Data Factories UAT et PROD.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le script PowerShell de <strong>\u00ab pr\u00e9 et post-d\u00e9ploiement \u00bb<\/strong> doit \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9 lors de chaque relaxe. Sans ce script, la suppression d&rsquo;un pipeline dans le Data Factory DEV et le d\u00e9ploiement de l&rsquo;\u00e9tat actuel de DEV vers UAT et PROD ne sera pas pris en compte sur UAT et PROD.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ce script se trouve dans la documentation Azure Data Factory en bas de la page. Copiez-le dans votre \u00e9diteur de code favori, et sauvegardez-le en tant que fichier PowerShell.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans Azure DevOps, cliquez sur <strong>\u00ab D\u00e9p\u00f4ts \u00bb<\/strong> \u00e0 gauche de l&rsquo;\u00e9cran. Dans la branche adf_publish, passez la souris sur le dossier Data Factory DEV et cliquez sur <strong>\u00ab ellipses \u00bb<\/strong>. Cliquez sur \u00ab T\u00e9l\u00e9charger les fichiers \u00bb et t\u00e9l\u00e9chargez le fichier depuis son emplacement de sauvegarde. Validez. Vous devriez maintenant voir le script avec une extension <strong>\u00ab .ps1 \u00bb<\/strong> dans la branche adf_publish.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nous allons maintenant cr\u00e9er le <strong>Pipeline Azure de CI\/CD<\/strong>. \u00c0 gauche de la page DevOps, cliquez sur \u00ab Pipelines \u00bb et s\u00e9lectionnez <strong>\u00ab Cr\u00e9er un Pipeline \u00bb<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sur la page suivante, choisissez \u00ab Utiliser l&rsquo;\u00e9diteur classique \u00bb, car il permet de suivre visuellement les \u00e9tapes en cours. Lorsque tout est compl\u00e9t\u00e9, vous pourrez inspecter le code YAML g\u00e9n\u00e9r\u00e9.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ce pipeline doit \u00eatre connect\u00e9 \u00e0 la branche adf_publish, puisqu&rsquo;elle contient les<strong> fichiers .json ARMTemplateForFactory et ARMTemplateParametersForFactory<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sur le panneau de s\u00e9lection de sources, choisissez Azure Data Factory comme projet d&rsquo;\u00e9quipe et d\u00e9p\u00f4t et adf_publish comme branche par d\u00e9faut. Cliquez sur \u00ab Continuer \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 pr\u00e9sent, nous allons transf\u00e9rer le contenu du dossier de Data Factory DEV sous la branche adf_publish dans \u00ab D\u00e9p\u00f4ts \u00bb &gt; \u00ab Fichiers \u00bb. \u00c0 droite de \u00ab Agent job 1 \u00bb, cliquez sur le signe \u00ab + \u00bb. Cherchez \u00ab Publier les artefacts \u00bb, et cliquez sur \u00ab Ajouter \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En cliquant sur la t\u00e2che \u00ab Publier Artefact : l\u00e2cher \u00bb sous \u00ab Agent job 1 \u00bb, vous verrez des r\u00e9glages additionnels \u00e0 droite de l&rsquo;\u00e9cran. Changez uniquement le \u00ab Chemin de Publication \u00bb en cliquant sur le bouton d&rsquo;ellipse et choisissez le dossier <strong>\u00ab &lt;Initiales&gt;-warehouse-dev-df \u00bb. Cliquez sur \u00ab OK \u00bb<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En haut du pipeline, cliquez sur le ruban \u00ab Interrupteurs \u00bb et v\u00e9rifiez d&rsquo;avoir coch\u00e9 \u00ab Activer l&rsquo;int\u00e9gration continue \u00bb. Sous \u00ab Sp\u00e9cification de branche \u00bb, choisissez \u00ab adf_publish \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ce r\u00e9glage permet au pipeline d&rsquo;ex\u00e9cuter et de saisir l&rsquo;\u00e9tat le plus r\u00e9cent de la <strong>Data Factory DEV<\/strong> chaque fois qu&rsquo;un utilisateur publie de nouveaux \u00e9l\u00e9ments. Cliquez sur \u00ab Sauvegarde et Queue \u00bb, puis \u00ab Sauvegarder et ex\u00e9cuter \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En cliquant sur <strong>\u00ab Agent job 1 \u00bb<\/strong>, vous pouvez observer plus en profondeur ce qui se passe en arri\u00e8re-plan. Une fois le job compl\u00e9t\u00e9 avec succ\u00e8s, cliquez sur \u00ab Pipelines \u00bb \u00e0 gauche de l&rsquo;\u00e9cran. Vous pouvez voir le pipeline cr\u00e9\u00e9 et son \u00e9tat, et les changements les plus r\u00e9cents.<\/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-234c953 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"234c953\" 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-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-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\">En savoir plus sur nos formations<\/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-7b6d571 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7b6d571\" 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-7b5e44b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7b5e44b\" 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\">Cr\u00e9er un pipeline de relaxe DevOps pour le CI\/CD<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37a5c69 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"37a5c69\" 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;\">Le pipeline de relaxe utilise le produit du pipeline cr\u00e9\u00e9 dans l&rsquo;\u00e9tape pr\u00e9c\u00e9dente, afin de transf\u00e9rer le transf\u00e9rer vers les Data Factories UAT et PROD.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sur la page DevOps, cliquez sur \u00ab Pipelines \u00bb puis \u00ab Relaxes \u00bb. Cliquez sur <strong>\u00ab Nouveau Pipeline \u00bb<\/strong>, et renommez l&rsquo;\u00e9tage <strong>\u00ab UAT \u00bb<\/strong>. Cliquez sur <strong>\u00ab Sauvegarder \u00bb<\/strong> dans l&rsquo;angle sup\u00e9rieur droit, et validez.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Apr\u00e8s avoir cr\u00e9\u00e9 l&rsquo;\u00e9tage UAT, nous allons ajouter l&rsquo;artefact : le pipeline cr\u00e9\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment. Ce pipeline contiendra les configurations \u00e0 transf\u00e9rer entre chaque \u00e9tage.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Au sein du pipeline de relaxe, cliquez sur \u00ab Ajouter un artefact \u00bb. Sur le panneau <strong>\u00ab Ajouter un artefact \u00bb<\/strong>, cliquez sur \u00ab Ajouter \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La suite du processus est l&rsquo;ajout de t\u00e2ches \u00e0 l&rsquo;\u00e9tage UAT au sein du \u00ab nouveau pipeline de relaxe \u00bb. En haut du pipeline, cliquez sur <strong>\u00ab Variables<\/strong> \u00bb. Nous allons ajouter des <strong>variables GroupeRessource, DataFactory et Location<\/strong> pour qu&rsquo;elles puissent \u00eatre pass\u00e9es automatiquement aux diff\u00e9rentes t\u00e2ches.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cliquez sur le bouton \u00ab Ajouter \u00bb et cr\u00e9ez les trois variables de pipeline. Assurez-vous que la variable de location contienne le m\u00eame emplacement que les Groupes Ressource et les Data Factories.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sauvegardez les changements, et rendez-vous sur la vue de pipeline. Cliquez sur \u00ab 1 job, 0 t\u00e2che \u00bb sur la bo\u00eete UAT et cliquez sur le bouton \u00ab + \u00bb \u00e0 droite de \u00ab Agent job \u00bb. Cherchez \u00ab Azure PowerShell \u00bb et ajoutez-le depuis la liste. Nommez cette t\u00e2che <strong>\u00ab script Azure PowerShell : pr\u00e9-d\u00e9ploiement \u00bb<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Au moment de choisir un Abonnement Azure, vous devez cr\u00e9er un Principal de Service au sein du Groupe de Ressource UAT. Ce Principal de Service sera ajout\u00e9 au <strong>Groupe de Ressource PROD<\/strong> ult\u00e9rieurement.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Choisissez votre abonnement Azure dans la liste d\u00e9roulante. Pour limiter l&rsquo;acc\u00e8s du Principal de Service, ne cliquez pas directement sur \u00ab Authorize \u00bb et s\u00e9lectionnez \u00ab options avanc\u00e9es \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sur la fen\u00eatre pop-up <strong>\u00ab Authentification de Principal de Service \u00bb<\/strong>, v\u00e9rifiez que l&rsquo;option \u00ab Groupe de Ressource UAT \u00bb est s\u00e9lectionn\u00e9e pour le \u00ab Groupe de Ressource \u00bb. Cliquez sur \u00ab OK \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Gardez \u00ab Chemin de fichier de script \u00bb comme \u00ab Type de Script \u00bb. Cliquez sur l&rsquo;ellipse \u00e0 droite du \u00ab Chemin de Script \u00bb et choisissez le script PowerShell t\u00e9l\u00e9charg\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment. Cliquez sur \u00ab OK \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nous utiliserons les \u00ab Arguments de Script \u00bb fournis dans la documentation Azure Data Factory. Pour le pr\u00e9-d\u00e9ploiement, utilisez les arguments <strong>\u00ab -armTemplate \u00ab\u00a0$(System.DefaultWorkingDirectory)\/&lt;your-arm-template-location&gt;\u00a0\u00bb -ResourceGroupName &lt;your-resource-group-name&gt; -DataFactoryName &lt;your-data-factory-name&gt; -predeployment $true -deleteDeployment $false \u00bb<\/strong>. Assurez-vous que l&#8217;emplacement du template Arm soit localis\u00e9 au sein du drop d&rsquo;artefact, choisissez l&rsquo;environnement UAT pour le nom du Groupe Ressource et configurez le nom de la Data Factory comme le Groupe Ressource UAT. En guise de version Azure PowerShell, choisissez <strong>\u00ab Derni\u00e8re version install\u00e9e \u00bb<\/strong>. Sauvegardez.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ajoutez une autre t\u00e2che, cliquez sur le bouton \u00ab + \u00bb, cherchez \u00ab Template ARM \u00bb et ajoutez \u00ab D\u00e9ploiement de template ARM \u00bb depuis la liste. Changez le nom pour \u00ab D\u00e9ploiement de template ARM : Data Factory \u00bb. Choisissez le Principal de Service cr\u00e9\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment dans \u00ab connexion Gestionnaire de Ressource Azure \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Compl\u00e9tez les autres champs :<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Abonnement<\/strong> : choisissez votre abonnement<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Action<\/strong> : cr\u00e9er ou mettre \u00e0 jour un Groupe Ressource<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Groupe Ressource<\/strong> : Utilisez la variable de Groupe Ressource cr\u00e9\u00e9e auparavant<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Emplacement<\/strong> : Utilisez la variable de Location<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Emplacement de template<\/strong> : Artefact Li\u00e9<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Param\u00e8tres de Template<\/strong> : Choisissez le fichier ARMTemplateForFactory.json<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Param\u00e8tres de remplacement de template<\/strong> : remplacez le param\u00e8tre \u00ab factory name \u00bb par la variable de Data Factory<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Mode de d\u00e9ploiement<\/strong> : Incr\u00e9mental<\/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-0e8a3f1 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"0e8a3f1\" 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\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Capture-decran-2022-12-26-184056.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-255156\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Capture-decran-2022-12-26-184056.webp 666w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/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-955c41a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"955c41a\" 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;\">Ajoutez ensuite une t\u00e2che Azure PowerShell nomm\u00e9e \u00ab script Azure PowerShell : Post-D\u00e9ploiement \u00bb. Par rapport aux arguments de pr\u00e9-d\u00e9ploiement, remplacez uniquement <strong>\u00ab -predeployment $true \u00bb par \u00ab -predeployment $false \u00bb<\/strong> et <strong>\u00ab-deleteDeployment $false \u00bb par \u00ab -deleteDeployment $true \u00bb<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il faut maintenant donner au Principal de Service l&rsquo;acc\u00e8s au Groupe de Ressource PROD, avant de commencer \u00e0 cr\u00e9er l&rsquo;\u00e9tage PROD du pipeline de relaxe. Rendez-vous sur le portail Azure, naviguez vers le Groupe de Ressource UAT et s\u00e9lectionnez <strong>\u00ab Contr\u00f4le d&rsquo;Acc\u00e8s (IAM) \u00bb<\/strong>. Sous le r\u00f4le \u00ab Contributeur \u00bb, copiez le nom de l&rsquo;organisation DevOps et le nom du projet.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Rendez-vous sur le Groupe de Ressource PROD et naviguez sur \u00ab Contr\u00f4le d&rsquo;Acc\u00e8s (IAM) \u00bb. Dans l&rsquo;ongle de visualisation des acc\u00e8s, cliquez sur le bouton \u00ab + Ajouter \u00bb et s\u00e9lectionnez \u00ab Ajouter un assignement de r\u00f4le \u00bb. Choisissez le r\u00f4le de Contributeur dans le menu d\u00e9roulant, et laissez <strong>\u00ab Assigner l&rsquo;acc\u00e8s \u00e0 \u00bb<\/strong> comme \u00ab Utilisateur, groupe ou principal de service \u00bb. Collez le nom pr\u00e9c\u00e9demment copi\u00e9 dans la barre de recherche, et s\u00e9lectionnez le principal de service. Sauvegardez.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nous pouvons maintenant compl\u00e9ter l&rsquo;\u00e9tage PROD du pipeline de relaxe. Revenez sur le<strong> \u00ab Nouveau pipeline de relaxe \u00bb<\/strong> et passez la souris sur l&rsquo;\u00e9tage UAT. Cliquez sur <strong>\u00ab Cloner \u00bb<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Renommez \u00ab Copie de UAT \u00bb en \u00ab PROD \u00bb. Les variables ResourceGroup et DataFactory sont dupliqu\u00e9es, mais sous le scope Prod. Modifiez leurs valeurs en rempla\u00e7ant \u00ab UAT \u00bb par \u00ab PROD \u00bb. Sauvegardez.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Alors que le pipeline <strong>Azure Data Factory-CI<\/strong> est configur\u00e9 pour s&rsquo;ex\u00e9cuter \u00e0 chaque changement dans adf_publish, il faut maintenant ajuster le Pipeline de relaxe pour qu&rsquo;une nouvelle relaxe survienne \u00e0 chaque changement dans adf_publish. Le changement doit ensuite s&rsquo;appliquer automatiquement \u00e0 la Data Factory UAT. Pour la Data Factory PROD, une approbation pr\u00e9-d\u00e9ploiement est requise avant que les changements DEV et UAT soient appliqu\u00e9s.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans le \u00ab nouveau pipeline de relaxe \u00bb, cliquez sur le bouton<strong> \u00ab interrupteur de d\u00e9ploiement continu \u00bb<\/strong> pour l&rsquo;activer. Pour ajuster les conditions du l&rsquo;\u00e9tage UAT pour s&rsquo;ex\u00e9cuter automatiquement, cliquez sur le bouton de <strong>\u00ab conditions de pr\u00e9-d\u00e9ploiement \u00bb<\/strong> sur l&rsquo;\u00e9tage UAT. Veillez \u00e0 s\u00e9lectionner l&rsquo;option \u00ab apr\u00e8s relaxe \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cliquez sur les conditions \u00ab pr\u00e9-d\u00e9ploiement \u00bb pour l&rsquo;\u00e9tage PROD et configurez l&rsquo;interrupteur sur \u00ab apr\u00e8s \u00e9tage \u00bb avec l&rsquo;\u00e9tage configur\u00e9 sur UAT. Activez aussi les <strong>\u00ab approbations pr\u00e9-d\u00e9ploiements \u00bb<\/strong> et entrez votre email. Sauvegardez.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour tester le pipeline de relaxe, initiez manuellement le pipeline Azure Data Factory-CI afin de l&rsquo;activer. Rendez-vous dans Pipelines, et s\u00e9lectionnez Azure Data Factory-CI. Cliquez sur \u00ab ex\u00e9cuter le pipeline \u00bb en haut, et cliquez \u00e0 nouveau sur \u00ab ex\u00e9cuter \u00bb. Rendez-vous dans \u00ab Relaxes \u00bb, et vous devriez maintenant voir la premi\u00e8re relaxe. Vous constatez aussi que l&rsquo;\u00e9tage UAT du Pipeline de Relaxe est en cours d&rsquo;ex\u00e9cution.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Une fois l&rsquo;\u00e9tage UAT compl\u00e9t\u00e9 avec succ\u00e8s, l&rsquo;\u00e9tage PROD est pr\u00e8s pour l&rsquo;approbation. Rendez-vous sur votre Data Factory UAT et v\u00e9rifiez si le \u00ab Pipeline d&rsquo;attente 1 \u00bb est pr\u00e9sent.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Rendez-vous sur votre \u00ab Nouveau pipeline de relaxe \u00bb et cliquez sur l&rsquo;\u00e9tage PROD. Approuvez. Vous pouvez voir la progression de l&rsquo;\u00e9tage PROD, et la pr\u00e9sence du \u00ab Pipeline d&rsquo;attente 1 \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour terminer, vous pouvez effectuer des changements dans la Data Factory DEV afin d&rsquo;observer l&rsquo;int\u00e9gralit\u00e9 du processus du d\u00e9but \u00e0 la fin. Rendez-vous sur la Data Factory DEV, cr\u00e9ez un pipeline appel\u00e9 <strong>\u00ab Pipeline d&rsquo;attente 2 \u00bb<\/strong> et ins\u00e9rez une activit\u00e9 \u00ab Attente 2 \u00bb. Supprimez le \u00ab Pipeline d&rsquo;attente 1 \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cliquez sur \u00ab tout sauvegarder \u00bb et \u00ab publiez \u00bb tous les changements. Dans \u00ab Pipelines \u00bb sur Azure DevOps, vous pouvez voir que le pipeline Azure Data Factory-CI a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 activ\u00e9 puisque le adf_publish vient de changer. De m\u00eame, dans \u00ab Relaxes \u00bb, \u00ab Relaxe-2 \u00bb a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9 et l&rsquo;\u00e9tage UAT est en cours de d\u00e9ploiement.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La Data Factory PROD est actuellement sur <strong>\u00ab Relaxe-1 \u00bb<\/strong>. Approuvez l&rsquo;\u00e9tage PROD. On constate que les changements effectu\u00e9s sur la Data Factory DEV sont aussi appliqu\u00e9s aux Data Factories UAT et PROD !<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ceci confirme que toutes les ressources sont connect\u00e9es correctement, et que les pipelines fonctionnent correctement. Tout futur d\u00e9ploiement dans la Data Factory DEV peut \u00eatre r\u00e9pliqu\u00e9 sur UAT et PROD.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ainsi, vous \u00e9viterez les petites diff\u00e9rences entre les environnements et \u00e9viterez les pertes de temps li\u00e9es \u00e0 la r\u00e9solution de probl\u00e8mes. N&rsquo;h\u00e9sitez pas \u00e0 <strong>visualiser le code YAML<\/strong> g\u00e9n\u00e9r\u00e9 au fil des \u00e9tapes de cette prise en main, afin de comprendre sa structure et son contenu&#8230;<\/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-24fcf22 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"24fcf22\" 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-b629fcf elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b629fcf\" 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\">Comment apprendre \u00e0 ma\u00eetriser Azure DevOps ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b839c6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7b839c6\" 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 est tr\u00e8s <strong>utilis\u00e9 par les \u00e9quipes DevOps<\/strong>. Afin d&rsquo;apprendre \u00e0 ma\u00eetriser ce service cloud et ses diff\u00e9rents \u00e9l\u00e9ments comme les Data Factories, <strong>vous pouvez choisir DataScientest<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nos formations \u00e0 distance permettent d&rsquo;apprendre \u00e0 ma\u00eetriser tous les meilleurs outils cloud et DevOps, mais aussi les meilleures pratiques et m\u00e9thodes de travail. \u00c0 la fin du cursus, vous aurez <strong>toutes les comp\u00e9tences d&rsquo;un ing\u00e9nieur DevOps<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De m\u00eame, notre <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-engineer\">formation Data Engineer<\/a> couvre tous les aspects de l&rsquo;ing\u00e9nierie des donn\u00e9es. Vous d\u00e9couvrirez notamment la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/blog-data-ia-actualites\/programmation-python\">programmation en Python<\/a>, le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/ci-cd-integration-continue-livraison-continue\">CI\/CD<\/a>, les <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/bien-choisir-sa-base-de-donnees-typologie\">bases de donn\u00e9es<\/a>, le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/lessor-des-formations-big-data-a-paris\">Big Data<\/a> ou encore les <strong>techniques d&rsquo;automatisation<\/strong> <strong>et de d\u00e9ploiement<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tous nos programmes se compl\u00e8tent <strong>en Formation Continue ou en mode BootCamp<\/strong>, et permettent un apprentissage par la pratique gr\u00e2ce \u00e0 un projet fil rouge. Vous pourrez aussi obtenir les<strong> meilleures certifications cloud et DevOps<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Notre organisme leader francophone des formations Data Science est reconnu par l&rsquo;\u00c9tat, et \u00e9ligible au <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/cpf-definition-utlisation\">Compte Personnel de Formation<\/a> pour le financement. N&rsquo;attendez plus et <strong>d\u00e9couvrez DataScientest<\/strong> !<\/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-b4096bb elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"b4096bb\" 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-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-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\">D\u00e9couvrir les formations 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-0108ff8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0108ff8\" 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;\">Vous savez tout sur Azure DevOps Pipelines et Data Factory. Pour plus d&rsquo;informations sur le m\u00eame sujet, consultez <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/devsecops\">notre dossier complet sur le DevOps<\/a> et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tout-savoir-sur-microsoft-azure\">notre dossier sur le cloud 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-91594e4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"91594e4\" 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-b508927 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"b508927\" 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\": \"Pourquoi le CI\/CD pour Azure Data Factory ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Selon la d\u00e9finition propos\u00e9e par Microsoft, l\u2019int\u00e9gration continue est la pratique de tester change changement apport\u00e9 \u00e0 la base de code automatiquement et aussi t\u00f4t que possible. La livraison continue suit le testing survenant pendant l\u2019int\u00e9gration continue, et pousse les changements vers un syst\u00e8me de staging ou de production.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Quels sont les \u00e9l\u00e9ments pr\u00e9requis ? \u200b\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Plusieurs \u00e9l\u00e9ments sont pr\u00e9requis pour ce processus. Un abonnement au cloud Azure est n\u00e9cessaire, avec la capacit\u00e9 de cr\u00e9er des groupes de ressources et des ressources avec l\u2019assignement de r\u00f4le \u00ab Propri\u00e9taire \u00bb.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Comment configurer l'environnement Azure ?\u200b\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Pour commencer, nous allons cr\u00e9er trois groupes de ressources et trois Data Factories \u00e0 partir du Azure Portal. Les noms de chaque groupe de ressources doivent \u00eatre uniques dans l\u2019abonnement, et les Data Factories doivent \u00eatre uniques sur le cloud Azure. Pour cet exemple, nous garderons cette structure pour le nom des ressources : \u00ab initiales-projet-environnement-ressource \u00bb. Pour plus d\u2019informations sur les conventions de noms, vous pouvez consulter la documentation officielle de Microsoft.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Comment apprendre \u00e0 ma\u00eetriser Azure DevOps ?\u200b\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Azure DevOps est tr\u00e8s utilis\u00e9 par les \u00e9quipes DevOps. Afin d\u2019apprendre \u00e0 ma\u00eetriser ce service cloud et ses diff\u00e9rents \u00e9l\u00e9ments comme les Data Factories, vous pouvez choisir DataScientest. Nos formations \u00e0 distance permettent d\u2019apprendre \u00e0 ma\u00eetriser tous les meilleurs outils cloud et DevOps, mais aussi les meilleures pratiques et m\u00e9thodes de travail. \u00c0 la fin du cursus, vous aurez toutes les comp\u00e9tences d\u2019un ing\u00e9nieur DevOps.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\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>Les pipelines Azure DevOps permettent le CI\/CD (int\u00e9gration et livraison continue) sur les Azure Data Factories. D\u00e9couvrez la m\u00e9thode pour pousser les changements effectu\u00e9s sur un environnement de d\u00e9veloppement vers les environnements de test et de production ! Les Data Engineers d\u00e9veloppent et construisent des pipelines dans un environnement de D\u00e9veloppement, puis les transf\u00e8rent vers [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":79,"featured_media":255151,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2411],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Azure Data Factory &amp; DevOps Pipelines : Guide du CI\/CD<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Les pipelines Azure DevOps permettent le CI\/CD (int\u00e9gration et livraison continue) sur les Azure Data Factories. D\u00e9couvrez la m\u00e9thode pour pousser les changements effectu\u00e9s sur un environnement de d\u00e9veloppement vers les environnements de test et de production !\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/azure-data-factory-devops-pipelines\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Azure Data Factory &amp; DevOps Pipelines : Guide du CI\/CD\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/azure-data-factory-devops-pipelines\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Formation Data Science | DataScientest.com\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-10-11T14:54:10+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-10-25T08:48:12+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Azure-Data-Factory-DevOps-Pipelines.webp\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"649\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"279\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/webp\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dan Cohen\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"\u00c9crit par\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dan Cohen\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Dur\u00e9e de lecture estim\u00e9e\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"1 minute\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/azure-data-factory-devops-pipelines\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/azure-data-factory-devops-pipelines\",\"name\":\"Azure Data Factory & DevOps Pipelines : Guide du CI\/CD\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#website\"},\"datePublished\":\"2024-10-11T14:54:10+00:00\",\"dateModified\":\"2024-10-25T08:48:12+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#\/schema\/person\/61997d589648bc1d367f632ba686e354\"},\"description\":\"Les pipelines Azure DevOps permettent le CI\/CD (int\u00e9gration et livraison continue) sur les Azure Data Factories. D\u00e9couvrez la m\u00e9thode pour pousser les changements effectu\u00e9s sur un environnement de d\u00e9veloppement vers les environnements de test et de production !\",\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/azure-data-factory-devops-pipelines\"]}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#website\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/\",\"name\":\"Formation Data Science | DataScientest.com\",\"description\":\"Leader de la formation en Data Science\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/datascientest.com\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"fr-FR\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#\/schema\/person\/61997d589648bc1d367f632ba686e354\",\"name\":\"Dan Cohen\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/dancohen.jpeg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/dancohen.jpeg\",\"caption\":\"Dan Cohen\"},\"description\":\"Dan Cohen est actuellement Data Engineer chez DataScientest. Il poss\u00e8de une solide exp\u00e9rience dans le domaine de la data, ayant pr\u00e9c\u00e9demment occup\u00e9 des postes de Consultant en Data Science chez Meotec, Data Engineer chez Cetim, et Ing\u00e9nieur commercial chez Global D\u00e9co &amp; Food.\",\"sameAs\":[\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/dancohen1307\/\",\"Cloud & Data Engineering\"],\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/author\/dancohen\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Azure Data Factory & DevOps Pipelines : Guide du CI\/CD","description":"Les pipelines Azure DevOps permettent le CI\/CD (int\u00e9gration et livraison continue) sur les Azure Data Factories. D\u00e9couvrez la m\u00e9thode pour pousser les changements effectu\u00e9s sur un environnement de d\u00e9veloppement vers les environnements de test et de production !","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/datascientest.com\/azure-data-factory-devops-pipelines","og_locale":"fr_FR","og_type":"article","og_title":"Azure Data Factory & DevOps Pipelines : Guide du CI\/CD","og_url":"https:\/\/datascientest.com\/azure-data-factory-devops-pipelines","og_site_name":"Formation Data Science | DataScientest.com","article_published_time":"2024-10-11T14:54:10+00:00","article_modified_time":"2024-10-25T08:48:12+00:00","og_image":[{"width":649,"height":279,"url":"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Azure-Data-Factory-DevOps-Pipelines.webp","type":"image\/webp"}],"author":"Dan Cohen","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"\u00c9crit par":"Dan Cohen","Dur\u00e9e de lecture estim\u00e9e":"1 minute"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/datascientest.com\/azure-data-factory-devops-pipelines","url":"https:\/\/datascientest.com\/azure-data-factory-devops-pipelines","name":"Azure Data Factory & DevOps Pipelines : Guide du CI\/CD","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/#website"},"datePublished":"2024-10-11T14:54:10+00:00","dateModified":"2024-10-25T08:48:12+00:00","author":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/#\/schema\/person\/61997d589648bc1d367f632ba686e354"},"description":"Les pipelines Azure DevOps permettent le CI\/CD (int\u00e9gration et livraison continue) sur les Azure Data Factories. D\u00e9couvrez la m\u00e9thode pour pousser les changements effectu\u00e9s sur un environnement de d\u00e9veloppement vers les environnements de test et de production !","inLanguage":"fr-FR","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/datascientest.com\/azure-data-factory-devops-pipelines"]}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/datascientest.com\/#website","url":"https:\/\/datascientest.com\/","name":"Formation Data Science | DataScientest.com","description":"Leader de la formation en Data Science","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/datascientest.com\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"fr-FR"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/datascientest.com\/#\/schema\/person\/61997d589648bc1d367f632ba686e354","name":"Dan Cohen","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fr-FR","@id":"https:\/\/datascientest.com\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/dancohen.jpeg","contentUrl":"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/dancohen.jpeg","caption":"Dan Cohen"},"description":"Dan Cohen est actuellement Data Engineer chez DataScientest. Il poss\u00e8de une solide exp\u00e9rience dans le domaine de la data, ayant pr\u00e9c\u00e9demment occup\u00e9 des postes de Consultant en Data Science chez Meotec, Data Engineer chez Cetim, et Ing\u00e9nieur commercial chez Global D\u00e9co &amp; Food.","sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/in\/dancohen1307\/","Cloud & Data Engineering"],"url":"https:\/\/datascientest.com\/author\/dancohen"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/185688"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/users\/79"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=185688"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/185688\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/media\/255151"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=185688"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=185688"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=185688"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}