Schnittstellenintegration mit Azure Data Factory – Kurs

Schnittstellenintegration ist eine der zentralen Aufgaben im Arbeitsalltag von Integrationsentwickler:innen: Systeme müssen zuverlässig miteinander verbunden, Datenformate übersetzt und Verarbeitungsschritte nachvollziehbar dokumentiert werden. Diese Weiterbildung zeigt, wie sich diese Aufgabe mit Azure Data Factory systematisch lösen lässt - von der Anbindung einzelner Datenquellen über den Aufbau orchestrierter Pipelines bis zur Überwachung im laufenden Betrieb. Die Übungen orientieren sich an typischen Aufgaben aus der Rolle Integrationsentwickler:in und finden in realitätsnahen Entwicklungs-, Integrations- und Plattformszenarien statt.

Die vier Modulblöcke führen von den Grundlagen der Schnittstellenintegration über den praktischen Aufbau von Pipelines bis zur Ausführungssteuerung und zum Betrieb in Azure Data Factory. Modul 1 ordnet Schnittstellenintegration als Aufgabe in den technischen Arbeitsalltag ein, bevor es an das konkrete Werkzeug geht.

• Verknüpfung technischer Systeme über strukturierte Integrationspfade
• Einordnung von Übergaben, Formaten und Verarbeitungsschritten zwischen Systemen
• Unterscheidung strukturierter, semi-strukturierter und unstrukturierter Datenquellen
• Anforderungen an robuste und nachvollziehbare Datenbewegung
• Typische Integrationsszenarien zwischen operativen Systemen und Auswertungsplattformen
• Rollenverständnis der Integrationsentwicklung im Zusammenspiel mit Fachbereichen

Modul 2 vermittelt den praktischen Aufbau von Pipelines in Azure Data Factory als zentralem Werkzeug der Weiterbildung.

• Aufbau von Pipelines, Activities, Datasets und Linked Services
• Copy-Activity für die Übernahme von Daten zwischen unterschiedlichen Speichersystemen
• Mapping Data Flows für visuelle, code-arme Transformationslogik
• Parametrisierung von Pipelines für wiederverwendbare Integrationsprozesse
• Verkettung von Aktivitäten über ForEach-, Lookup- und bedingte Ausführungsschritte
• Anbindung relationaler Datenbanken, Dateiablagen und Cloud-Speicher

Modul 3 behandelt die Steuerung, wann und in welcher Reihenfolge Integrationen ausgeführt werden.

• Zeitgesteuerte, ereignisbasierte und Tumbling-Window-Trigger
• Steuerung von Ausführungsreihenfolgen über verkettete Pipelines
• Einsatz der Azure Integration Runtime für cloudbasierte Anbindungen
• Anbindung lokaler Datenquellen über eine Self-hosted Integration Runtime
• Umgang mit Abhängigkeiten zwischen mehreren Pipelines
• Wiederanlauf- und Fehlerbehandlungsstrategien bei fehlgeschlagenen Läufen

Modul 4 richtet den Blick auf den laufenden Betrieb und die Wiederverwendbarkeit aufgebauter Integrationen.

• Überwachung von Pipeline-Läufen im Monitoring-Bereich von Data Factory
• Einrichtung von Benachrichtigungen bei fehlgeschlagenen oder verzögerten Läufen
• Versionierung und Zusammenarbeit über eine angebundene Git-Integration
• Wiederverwendbare Pipeline-Vorlagen für ähnliche Integrationsszenarien
• Dokumentation von Datenflüssen für Fachbereiche und Folgeprojekte
• Abgrenzung von Data Factory zu klassischen ETL-Werkzeugen

Im Praxisteil setzen die Teilnehmenden ein vollständiges Integrationsszenario um, das die Inhalte aller vier Module in einer realitätsnahen Arbeitsumgebung zusammenführt.

• Aufbau einer vollständigen Pipeline von der Quelle bis zum Zielsystem
• Konfiguration von Linked Services für eine relationale Datenbank und einen Cloud-Speicher
• Einrichtung eines Copy-Activity-Szenarios mit Schema-Mapping
• Gestaltung einer Mapping-Data-Flow-Transformation mit mehreren Verarbeitungsschritten
• Parametrisierung einer Pipeline für den Einsatz in mehreren Umgebungen
• Einrichtung eines zeitgesteuerten Triggers für eine wiederkehrende Integration
• Verkettung mehrerer Aktivitäten über ForEach- und Bedingungslogik
• Simulation eines Fehlerfalls und Einrichtung einer Wiederanlaufstrategie
• Einbindung einer Self-hosted Integration Runtime für eine lokale Datenquelle
• Überwachung und Auswertung von Pipeline-Läufen im Monitoring-Bereich
• Dokumentation der aufgebauten Integration für andere Entwicklungsrollen
• Übergabe eines fertigen Integrationsszenarios in eine realitätsnahe Arbeitsumgebung

Die vier Module sind so aufgebaut, dass auf die konzeptionelle Einordnung der Schnittstellenintegration direkt die praktische Umsetzung in Azure Data Factory folgt, bevor Ausführungssteuerung und Betrieb den Kreis zu einer produktionsreifen Integration schließen. Am Ende der Weiterbildung können die Teilnehmenden eigenständig Schnittstellen zwischen Systemen mit Azure Data Factory aufbauen, orchestrieren und überwachen - vom ersten Datenzugriff bis zur laufenden, dokumentierten Integration im Arbeitsalltag.

Die Weiterbildung richtet sich an IT-Fachkräfte, die Schnittstellen zwischen Systemen technisch verbinden und dafür Azure Data Factory als zentrales Werkzeug einsetzen möchten.

• Integrationsentwickler/innen, die ihre Kenntnisse in Azure Data Factory vertiefen möchten
• Data Engineers mit Aufgaben in der Anbindung und Orchestrierung von Datenquellen
• ETL-Entwickler/innen, die von klassischen Werkzeugen auf cloudbasierte Pipelines umsteigen
• IT-Fachkräfte, die Datenflüsse zwischen operativen Systemen und Auswertungsplattformen verantworten

Der Kurs arbeitet durchgehend im Azure-Data-Factory-Studio: Nach der Einordnung eines Konzepts wird es direkt an einer eigenen Pipeline umgesetzt, statt nur theoretisch erklärt zu werden. Die Übungen orientieren sich an typischen Aufgaben aus der Rolle Integrationsentwickler:in, sodass die entstehenden Pipelines realitätsnahen Integrationsszenarien aus Entwicklungs- und Plattformumgebungen entsprechen. Der Wechsel zwischen Konzeption, praktischem Aufbau und Fehlerbehebung zieht sich durch alle vier Module.

Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Module von der Einordnung der Schnittstellenintegration bis zu Betrieb und Monitoring in Azure Data Factory. Der zeitliche Schwerpunkt verschiebt sich mit fortschreitendem Kurs von konzeptioneller Einordnung hin zum eigenständigen Aufbau und Testen vollständiger Pipelines.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen praktischen Kenntnisse in Azure Data Factory dokumentiert. Es handelt sich nicht um eine offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung an einem akkreditierten Testcenter, sondern um eine anbieterseitige Bestätigung der im Kurs erarbeiteten Integrationskompetenz.

Unternehmen verbinden zunehmend Cloud-Dienste, On-Premises-Systeme und externe Datenquellen miteinander - der Bedarf an Fachkräften, die solche Integrationen zuverlässig aufbauen und betreiben können, wächst entsprechend. Azure Data Factory hat sich dabei als eines der verbreiteten Werkzeuge für cloudbasierte Datenintegration etabliert. Der besondere Mehrwert dieser Weiterbildung liegt darin, dass sie nicht nur einzelne Funktionen von Azure Data Factory erklärt, sondern die gesamte Kette von der ersten Anbindung über die Orchestrierung bis zur Überwachung im laufenden Betrieb abbildet. Die rollenbezogenen Übungen sorgen dafür, dass das Gelernte direkt auf reale Integrationsentwickler-Aufgaben übertragbar ist. Für die berufliche Praxis eröffnet das den Einstieg oder Ausbau von Aufgaben in der Integrationsentwicklung, etwa den Aufbau neuer Datenpipelines zwischen Fachanwendungen, die Ablösung veralteter ETL-Strecken durch cloudbasierte Integrationen oder die Übernahme von Verantwortung für den stabilen Betrieb bestehender Schnittstellen.