Azure 数据工厂：数据生命周期管理和清理陈旧数据

Question

我正在研究降低数据存储成本的要求。它包括以下任务：

1. 能够根据上次修改日期从文件共享和 Blob 存储中删除文件。
2. 能够根据上次修改日期更改单个 blob 的层级。

Azure 数据工厂是否具有处理这些任务的内置活动？自动化清理过程的最佳方法是什么？

Answer 1

1.能够根据上次修改日期从文件共享和 Blob 存储中删除文件。

此要求可以通过 ADF 内置方法实现：Delete Activity。

请创建一个blob存储数据集，参考这个例子，配置最后修改日期的范围：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/delete-activity#clean-up-the-expired-files-that-were-last-modified-before-201811

请考虑一些事故后备策略，因为：

2.能够根据上次修改日期更改单个 blob 的层级。

ADF 中没有内置功能来完成此操作。但是，虽然我注意到您的个人资料显示您是 .net 制造商，但请遵循此案例：Azure Java SDK - set block blob to cool storage tier on upload，以便您知道可以在 sdk 代码中更改层级。创建一个 Azure 函数来完成如此简单的任务很容易。此外，ADF 支持Azure Function Activity。