У вас есть 12 локальных источников данных, содержащих информацию о клиентах (SQL Server, MySQL, Oracle). Вы будете консолидировать эти данные в учетную запись Azure Data Lake Storage для анализа и отчетности. Какой сервис следует использовать для автоматического извлечения, преобразования и загрузки новых данных в озеро при минимизации административных усилий?

Azure Data Factory (ADF) — это облачный сервис ETL (Extract, Transform, Load), предназначенный для оркестрации и автоматизации перемещения и преобразования данных. Он идеально подходит для сценария, описанного в вопросе, поскольку может подключаться к различным локальным источникам данных (SQL Server, MySQL, Oracle), извлекать данные, выполнять необходимые преобразования и загружать их в Azure Data Lake Storage. ADF поддерживает планирование и мониторинг конвейеров данных, что минимизирует административные усилия. Azure Data Explorer предназначен для анализа больших объемов данных в реальном времени, а не для ETL-процессов. Azure Data Share используется для безопасного обмена данными с внешними организациями. Azure Data Studio — это инструмент для разработчиков баз данных, а не сервис для автоматизации ETL.