Una máquina virtual de Azure llamada VM1 ejecuta Windows Server 2019 y contiene 500 GB de archivos de datos. Utilizará Azure Data Factory para transformar estos archivos y luego cargarlos en Azure Data Lake Storage. ¿Qué debe implementar en VM1 para soportar este diseño?

La respuesta correcta es el entorno de ejecución de integración autohospedado (self-hosted integration runtime). Azure Data Factory necesita un entorno de ejecución de integración para conectarse a orígenes de datos y destinos. Dado que VM1 es una máquina virtual que contiene los archivos de datos, el self-hosted integration runtime es necesario para permitir que Data Factory acceda a esos datos dentro de la VM y los procese antes de cargarlos en Azure Data Lake Storage. El On-premises data gateway se utiliza principalmente para Power BI, Power Apps y Azure Logic Apps, no para Azure Data Factory en este escenario. El Azure Pipelines agent se usa para ejecutar trabajos de CI/CD en Azure DevOps, no para la ingesta de datos de Data Factory. El Azure File Sync agent se usa para sincronizar archivos entre un servidor local y Azure Files, no para la orquestación de datos con Data Factory.