Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Rerun activities inside your Azure Data Factory pipelines | Azure Friday или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Data integration is complex with many moving parts. It helps organizations to combine data and complex business processes in hybrid data environments. Failures are very common in data integration workflows. This can happen due to data not arriving on time, functional code issues in your pipelines, infrastructure issues, etc. A common requirement is the ability to rerun failed activities within data integration workflows. In addition, sometimes you need to rerun activities to re-process data due to an error upstream in data processing. Azure Data Factory now enables you to rerun the entire pipeline or choose to rerun downstream from a particular activity inside a pipeline. [02:05] Demo Start Rerun activities inside your Azure Data Factory pipelines (blog post) https://aka.ms/azfr/531/01 Visually monitor Azure data factories - Rerun activities inside a pipeline (docs) https://aka.ms/azfr/531/02 Azure Data Factory (overview) https://aka.ms/azfr/531/03 Azure Data Factory (pricing details) https://aka.ms/azfr/531/04 Create a free account (Azure) https://aka.ms/azfr/531/free Follow on Twitter: Lara Rubbelke - @sqlgal / sqlgal Microsoft Azure - @Azure / azure Azure Data - @DataAzure / dataazure Azure Friday - @AzureFriday / azurefriday