Introduzione alla migrazione dati con SSIS e Azure Data Factory
La migrazione dei dati è una fase critica nei progetti di implementazione della Microsoft Power Platform. Gli strumenti principali per la gestione di processi ETL (Extract, Transform, Load) sono SQL Server Integration Services (SSIS) e Azure Data Factory (ADF). Entrambi permettono di estrarre dati da sistemi legacy, trasformarli e caricarli in Microsoft Dataverse o in sistemi intermedi come SQL Server o Azure SQL Database.
SSIS è una soluzione matura e consolidata per scenari on-premises o ibridi, mentre Azure Data Factory rappresenta la versione cloud-native per orchestrare pipeline di integrazione e migrazione dati in ambienti Azure.
SQL Server Integration Services (SSIS)
SSIS è lo strumento ETL enterprise di riferimento per le migrazioni complesse verso Dataverse. Permette di collegarsi a molteplici sorgenti dati, consolidare i dati in un database di staging e gestire trasformazioni avanzate. La sua architettura si basa su pacchetti SSIS che contengono flussi di dati e controlli per l’orchestrazione dei processi.
Ogni pacchetto può essere eseguito manualmente o schedulato, e include connettori per diverse tecnologie. Per Dataverse, Microsoft raccomanda l’uso del SSIS Integration Toolkit for Microsoft Dynamics 365 sviluppato da KingswaySoft, che fornisce connettori nativi per Dynamics 365 e Dataverse.
Fasi tipiche di una migrazione con SSIS
- Estrazione: importazione dei dati dalle fonti legacy nel database di staging tramite connettori o linked server.
- Trasformazione: consolidamento, pulizia e mapping dei dati per conformarsi allo schema di Dataverse.
- Caricamento: importazione dei dati consolidati in Dataverse, ottimizzando il throughput tramite batch e multithreading.
Durante la fase di caricamento, l’adapter KingswaySoft consente di configurare la dimensione del batch e il numero di thread paralleli per massimizzare le prestazioni e ridurre gli errori legati ai limiti API. È fondamentale testare più configurazioni per trovare il bilanciamento ideale tra velocità e affidabilità.
Automazione e iterazioni
Una migrazione dati raramente è un’attività one-shot. SSIS consente di sviluppare processi automatizzati che possono essere rieseguiti in modo iterativo per test, validazioni e correzioni. L’automazione garantisce coerenza e tracciabilità nel tempo.
Azure Data Factory (ADF)
Azure Data Factory è la piattaforma ETL cloud di Microsoft, progettata per orchestrare pipeline di dati su larga scala. È particolarmente adatta per ambienti completamente cloud e si integra perfettamente con Azure SQL, Azure Data Lake, Azure Cosmos DB e Microsoft Dataverse.
ADF offre un approccio modulare basato su pipeline, attività e dataset:
- Pipelines: contengono flussi logici di attività per la migrazione e trasformazione dei dati;
- Attività: rappresentano singole operazioni, come la copia dei dati, la chiamata di un’API o l’esecuzione di un flusso Power Query;
- Dataset: definiscono le connessioni a sorgenti e destinazioni come Azure SQL, Data Lake o Dataverse.
Un esempio comune è una pipeline che copia dati da un dataset Dataverse verso un dataset Azure SQL, con mappature di colonne definite e trasformazioni applicate tramite dataflow.
Dataflows e trasformazioni
I dataflows in ADF eseguono trasformazioni complesse come split, merge, pivot e filtri. Queste operazioni sono eseguite in ambienti di calcolo scalabili e possono sostituire molte delle trasformazioni tipiche di SSIS in scenari cloud-native.
Automazione e orchestrazione
ADF consente di automatizzare i processi tramite trigger e monitoraggio continuo. È possibile eseguire pipeline su base schedulata o in risposta a eventi, come l’arrivo di nuovi dati in un container di Azure Data Lake. Le pipeline possono anche invocare funzioni Azure o flussi Power Automate per integrare logiche personalizzate.
Quando scegliere SSIS e quando ADF
Confronto SSIS vs Azure Data Factory
- SSIS: ideale per ambienti on-premises o ibridi, con integrazione diretta di SQL Server e strumenti familiari per sviluppatori.
- ADF: perfetto per ambienti cloud-first, con scalabilità automatica, gestione centralizzata e integrazione nativa con Azure Services.
- Performance: ADF offre parallelismo distribuito, mentre SSIS può beneficiare di multi-threading controllato localmente.
- Licensing: SSIS richiede licenze SQL Server, ADF si basa su modello di consumo pay-per-use.
Best practice per la migrazione dati
- Progettare una staging area per consolidare dati da varie sorgenti prima dell’import in Dataverse.
- Definire mappature chiare e documentate tra campi sorgente e destinazione.
- Utilizzare batch ottimizzati per ridurre i limiti API di Dataverse.
- Automatizzare le pipeline per consentire test e iterazioni ripetibili.
- Monitorare le performance e gestire i retry in caso di errori transitori nelle pipeline.