ABLOY-FIRE.RU - Надежная автоматика для противопожарных дверей

Abloy
Главная
Продукция
Решения для одностворчатых дверей
Решения для двустворчатых дверей
Где купить


Новости

21.05.07 - Итоги семинара "Системы автоматического закрывания противопожарных дверей Abloy"

10.05.07 - Первый в России семинар: "Системы автоматического закрывания противопожарных дверей Abloy"

30.04.07 - Открыт новый сайт "Надежная автоматика для противопожарных дверей Abloy"

Бикрост завод изготовитель


Бикрост

Назначение материала

Гидроизоляция новых кровель. Ремонт кровель. Пароизоляция.

Описание материала

Бикрост представляет собой гидроизоляционное полотно, состоящее из прочной основы, на которую наносится смесь битумного вяжущего и наполнителей. Материал предназначается для устройства и ремонта кровельного ковра.

Бикрост К применяется для устройства верхнего слоя кровельного ковра. Крупнозернистая посыпка с лицевой стороны защищает материал от воздействия солнечных лучей.

Бикрост П применяется в качестве пароизоляции при устройстве кровельного ковра (нижний слой системы). В качестве защитного слоя материала может использоваться мелкозернистая посыпка или пленка.

Материал Бикрост может использоваться во всех климатических районах (согласно СНиП 23-01-99*).

Купить Бикрост всегда можно на нашем сайте. Вы можете заказать Бикрост в нашей компании с доставкой на Ваш строительный объект.

Вы можете заказать Бикрост в нашей компании с доставкой на Ваш строительный объект.

Технониколь Бикрост в городе Ставрополь по доступной цене и в наличии.

Производитель Технониколь

Бикрост П - ТЕХНОНИКОЛЬ

Предназначен для устройства кровельного ковра зданий и сооружений, гидроизоляции строительных конструкций. Изготавливается путем нанесения на стекловолокнистую или полиэфирную основу или пропитанный битумом кровельный картон битумного вяжущего, содержащего битум и наполнители. В качестве защитного слоя используются крупнозер­нистая посыпка и полимерная пленка.

Использование технологии наплавления вместо приклеивания позволяет снизить слойность водозащитного ковра, резко обезопасить и упростить процесс укладки по сравнению с рубероидом и соответственно сэкономить при этом значи­тельные средства.

Бикрост укладывается на подготовленное основание методом наплавления (при помощи пропановой горелки).

Область применения

Предназначен для устройства кровельного ковра зданий и сооружений и гидроизоляции строительных конструкций.


Строение

Бикрост получают путем двустороннего нанесения на стекловолокнистую (стеклохолст, перфорированный стеклохолст, каркасная стеклоткань) или полиэфирную основу битумного вяжущего, состоящего из битума и наполнителя, с последующим нанесением на обе стороны полотна защитных слоев. 

В качестве защитных слоев используют крупнозернистую (сланец, асбагаль), мелкозернистую (песок) посыпки и полимерную пленку.


Марки

В зависимости от вида защитных слоев и области применения Бикрост выпускают двух марок:

    К

    С крупнозернистой посыпкой с лицевой стороны и полимерной пленкой с нижней стороны полотна; применяется для устройства верхнего слоя кровельного ковра;

    П

    с мелкозернистой посыпкой или полимерной пленкой с лицевой стороны и полимерной пленкой с нижней стороны полотна или мелкозернистой посыпкой с обеих сторон полотна; применяется для устройства нижних слоев кровельного ковра и гидроизоляции строительных конструкций.


Таблица Характеристик материалов
Наименование параметра   П
Теплостойкость в течение 2 часов, °С, не ниже   80 
Разрывная сила при растяжении в продольном/поперечном направлении, Н/50 мм, не менее  на полиэфире  343 
на стеклоткани    800 
на стеклохолсте    294 
Масса вяжущего с наплавляемой стороны, кг/кв.м., не менее     1.5 
Потеря посыпки, г/образец, не более    
Тип покрытия:  верх    пленка 
низ  пленка 
Масса 1 кв.м., кг, не менее     3.0 
Температура хрупкости вяжущего, оС, не выше   -15 
Водопоглощение в течение 24 ч, % по массе, не более  
Температура гибкости на брусе R=25мм, оС, не выше  
Длина \ ширина, м   15х1 
Водонепроницаемость в течение 72ч при давлении не менее 0,001МПа      
Водонепроницаемость при давлении не менее 0,2 МПа, в течение 2 часов     абсолютная 

Бикрост

Бикрост - рулонный битумный гидроизоляционный материал эконом класса. Производится путем нанесения на прочную негниющую основу битумного вяжущего с защитным покрытием из пленки или крупнозернистой посыпки.

 

Бикрост

ХПП

ХКП

ТПП

ТКП

Цена

60,97

74,51

75,43

85,59

 

 

Область применения:

 • Гидроизоляция плоских кровель новых зданий

 • Ремонт кровельных покрытий плоских кровель

 • Пароизоляция плоских кровель

 

Бикрост производится с посыпкой (верхний слой гидроизоляции, маркируется буквой "К") и без посыпки (нижний слой гидроизоляции, маркируется буквой "П"). Также различают три вида армирующей основы: стеклоткань, стеклохолст, полиэстер. Таким образом, выпускается шесть разновидностей Бикроста.

 

Бикрост ХПП

Основание - стеклохолст.

Покрытие - пленка.

Область применения: пароизоляция плоских кровель, нижний слой гидроизоляции в сочетании с верхним слоем на основе из стеклоткани.

Основное преимущество: низкая цена.

 

Бикрост ТПП

Основание - стеклоткань.

Покрытие - пленка.

Область применения: пароизоляция плоских кровель, нижний слой гидроизоляции плоских кровель в зданиях, прошедших период усадки.

Основное преимущество: высокая прочность.

 

Бикрост ЭПП

Основание - полиэстер.

Покрытие - пленка.

Область применения: нижний слой гидроизоляции плоских кровель новых зданий, не прошедших усадку.

Основное преимущество: высокая эластичность.

 

Бикрост ХКП

Основание - стеклохолст.

Покрытие - крупнозернистая крошка.

Область применения: заплаточный ремонт плоских кровель, верхний слой гидроизоляции плоских кровель небольшой площади.

Основное преимущество: низкая цена.

 

Бикрост ТКП

Основание - стеклоткань.

Покрытие - крупнозернистая крошка.

Область применения: верхний или единственный слой гидроизоляции плоских кровель.

Основное преимущество: высокая прочность.

 

Бикрост ЭКП

Основание - полиэстер.

Покрытие - крупнозернистая крошка.

Область применения: верхний слой гидроизоляции плоских кровель новых зданий, не прошедших период усадки.

Основное преимущество: высокая эластичность.

 

Технические характеристики:

 

Наименование параметра

 

ЭПП

ТПП

ХПП

ЭКП

ТКП

ХКП

Масса 1 м2, кг, (±0,25 кг)

 

3.0 

3,06 

3,0 

4,0 

4,0 

4,0 

Разрывная сила в продольном/поперечном направлении, Н, не менее 

полиэфир 

350/- 

350/- 

стеклоткань 

600/600 

600/600 

стеклохолст 

300/- 

300/- 

Температура гибкости на брусе R=25мм, оС, не выше

 

Теплостойкость, °С, не менее

 

80 

80 

80 

80 

80 

80 

Тип защитного покрытия 

верхняя сторона 

пленка без логотипа 

пленка без логотипа 

пленка без логотипа 

гранулят, сланец 

гранулят, сланец 

гранулят, сланец 

наплавляемая сторона 

пленка без логотипа 

пленка без логотипа 

пленка без логотипа 

пленка без логотипа 

пленка без логотипа 

пленка без логотипа 

Длина / ширина, м

 

15х1 

15х1 

15х1 

10х1 

10х1 

10х1 

Профессиональные материалы для Кровель и Фундаментов

Бикрост применяется для пароизоляции и гидроизоляция кровель . Эконом материал, представляет собой гидроизоляционное полотно , состоящее из прочной основы, на которую наносится смесь битумного вяжущего и наполнителей. Материал предназначается для устройства и ремонта кровельного ковра.

Особенность материала: Температура при монтаже - выше 0 С. Срок эксплуатации 7-10 лет.

Бикрост ХКП, ТКП, ЭКП  применяется для устройства верхнего слоя кровельного ковра. Крупнозернистая посыпка с лицевой стороны защищает материал от воздействия солнечных лучей.

Бикрост ХПП, ТПП, ЭПП применяется в качестве пароизоляции и при для устройства нижнего слоя кровельной гидроизоляции

 

Основные различия:

Бикрост ХПП, ХКП – основание материала стеклохолст. Наиболее бюджетный вариант.

Бикрост ТПП, ТКП – основание каркасная стеклоткань. Прочность на разрыв в 2 раза больше чем у Бикрост с основанием стеклохолст.

Бикрост ЭПП ЭКП – основание полиэфирное полотно. Благодаря эластичному основанию меньше подвержен растрескиванию на швах при деформации кровли

 
 

Бикрост ХПП — гидроизоляция Технониколь • «ИСМ»

Бикрост ХПП — гидроизоляционный кровельный материал класса «Эконом» со сроком службы до 10 лет. Верхняя и нижняя часть Бикрост ХПП покрыты полимерной пленкой, основа материала — стеклохолст с нанесением битумного вяжущего. Толщина — 3,0 мм.

Бикрост ХПП используется в качестве пароизоляции как нижний слой при гидроизоляции кровли в несколько слоёв.

Для гидроизоляции характерна теплостойкость до +80 °С. Материал свободно гнётся при температуре до 0 °С. Данные показатели одинаковы для всех марок Бикроста.

Укладка материала происходит методом наплавления на предварительно подготовленную поверхность.

Наряду с устройством кровельного ковра зданий и сооружений материал может применяться для гидроизоляции строительных конструкций, к примеру — фундаментов.

Уточняйте цену! В зависимости от объёма предоставляется гибкая система скидок!

Заказать и купить кровельный гидроизоляционный материал Бикрост ХПП можно по тел.:

Расшифровка обозначений гидроизоляции ТКП, ТПП, ХКП, ХПП, ЭКП, ЭПП

Компания «ТеплоСнаб» осуществляет продажу рулонных гидроизоляционных материалов для кровли на одной из трех основ:

  • стеклохолста,
  • стеклоткани,
  • полиэстер.

Каждый из них обладает присущими только ему свойствами и имеет маркировку, расшифровка которой позволяет узнать характеристики основы.

Что означает ХПП, ХКП, ТПП, ЭПП и ЭКП


Маркировка Материал Материал
Х Стеклохолст

Представляет собой нетканое полотно, состоящее из беспорядочно расположенных стеклянных нитей и связующим. Разные виды стеклохолста отличаются плотностью и прочностью на разрыв.

Т Стеклоткань

Полотно тканое, в его основу входят стеклянные волокна.

Различают два вида:

  • Гладкое. По внешнему виду напоминает ткань изо льна, где полотно абсолютно гладкое.
  • Каркасное. Ткань вроде сетки-малешницы, между отдельными нитями имеет маленькие ячейки.

Большей прочностью на разрыв отличается гладкое полотно, но многие производители кровельных материалов чаще используют в качестве основы каркасную ткань.

Связано это, прежде всего, с такими свойствами гладкой стеклоткани, как потеря формы и расслаивание.

Ввиду особенностей структуры полотна, рулоны не рекомендуется хранить и перевозить в положении «стоя», так как кровельный материал утрачивает прямолинейность и сминается. При горизонтальном хранении штабелями кровельный материал с гладкой основой слеживается и теряет свою округлость. Особенно сильно подвержены деформации нижние рулоны.

Кроме этого, в связи со специальной технологией изготовления, нижний и верхний слои связующего в гладких стеклополотнах не соприкасаются. Они приклеены прямо к основе, отдельно друг от друга. Естественно, что силы сцепления порой недостаточно для удержания слоев на месте, из-за чего возможно расслоение кровельного материала.

Каркасное полотно, в свою очередь, лишено таких недостатков. Независимо от условий хранения ткань не теряет свою форму благодаря каркасу.

О приоритете такого вида стеклоткани свидетельствует и то, что у одного производителя стоимость материала на гладкой основе ниже, чем на каркасной.

Э Полиэстер

При производстве нетканого полотна используются волокна из полиэстера разной толщины и плотности. Ткань способна к растяжению и представляет интерес в качестве основы для битумно-полимерных материалов.

Современный кровельный материал с полиэстером в качестве основы устойчив к воздействию таких химических веществ, как:

  • соли;
  • щелочи;
  • кислоты.

Характерными признаками материалов с полиэстерной основой являются высокая морозостойкость, механическая прочность, долговечность и эластичность.

Из такой ткани производятся надежные и высококачественные материалы.

Буква «К» в маркировке означает, что в кровельном материале присутствует крупнозернистая крошка, а «П» – полимерная пленка.

Делая вывод, можно сказать, что основы отличаются друг от друга разрывными нагрузками. Материал, в основе которого находится стеклохолст, аналогичен сделанному на картоне, тогда как стеклоткань может быть прочнее стеклохолста в 2, а то и 4 раза, в зависимости от марки.

По разрывным усилиям ткань с полиэстером разных марок может быть близка как к стеклотканевой, так и к стеклохолстовой основам. Помимо этого, полиэстеровая основа имеет уникальное свойство – способность к удлинению. Некоторые разновидности способны вытягиваться в 1,5 раза от начальных параметров. Эта особенность имеет ценность в сочетании с битумом определенного состава, когда вяжущее удлиняется без разрывов в длину, превышающую первоначальную на две тысячи процентов.

Качество основы довольно трудно проверить в рабочих условиях, поэтому приходится полагаться на порядочность изготовителя и добросовестность поставщика. Каждый уважающий себя производитель снабжает поддоны с кровельным материалом паспортом качества, в котором указывается ведущая к разрыву максимальная нагрузка. Именно этот параметр говорит о надежности и отличном качестве основы.

При выборе компании следует ориентироваться на производительность. Объем производства кровельных материалов в пределах 10 млн кв.м/год свидетельствует об отличной скорости выпускающих линий, а значит, и качественном продукте. Объясняется этот факт просто, ведь на непрочной основе постоянно появляются разрывы, а это значит, что производственные линии будут все время останавливать.

2-я буква Обозначает верхний защитный слой
П Полимерная пленка
К Крупнозернистая посыпка
3-я буква Обозначает нижний защитный слой
П Полимерная пленка

Использование крупнозернистой посыпки

На добавленную в кровельный материал посыпку возлагаются следующие задачи:

  • защитить вяжущее от УФ-лучей;
  • придать внешнему виду кровли декоративность.

Получают посыпку в результате дробления разных горных пород, на выходе получается один из видов:

  • Сланцевый, который в свою очередь подразделяется на окрашиваемый химическим методом сланец и вермикулит.
  • Грануляты трех видов – асбогаль, гранитная крошка коричневого оттенка и гранулят из раздробленного базальта, который с помощью высокотемпературного обжига приобретает различные оттенки. Химически не окрашиваются.

Обратившись в компанию «ТеплоСнаб» Вы можете купить следующие гидроизоляционные материалы:

Гидроизоляция ТКП

основа - Стеклоткань

нижний слой - Полимерная пленка

верхний слой - Крупнозернистая посыпка

Гидроизоляция ТПП

основа - Стеклоткань

нижний слой - Полимерная пленка

верхний слой - Полимерная пленка

Гидроизоляция ХКП

основа - Стеклохолст

нижний слой - Полимерная пленка

верхний слой - Крупнозернистая посыпка

Гидроизоляция ХПП

основа - Стеклохолст

нижний слой - Полимерная пленка

верхний слой - Полимерная пленка

Гидроизоляция ЭКП

основа - Полиэстер

нижний слой - Полимерная пленка

верхний слой - Крупнозернистая посыпка

Гидроизоляция ЭПП

основа - Полиэстер

нижний слой - Полимерная пленка

верхний слой - Полимерная пленка


График зависимости удлинения от нагрузки

На представленном ниже графике можно увидеть зависимость степени растяжения материалов от нагрузки.

Можно сделать следующие выводы:

Самым эластичным материалом, который способен растягиваться на 40%, по праву считается полиэстер. Чаще всего он применяется в местах, где существует наиболее высокий риск деформации гидроизоляционного или кровельного покрытия.

Низкий процент разрыва и уровень эластичности присущи стеклоткани, тогда как такие понятия для стеклохолста вообще не применимы.

Будет интересно: Какой утеплитель лучше: минеральная вата (маты прошивные, плиты) или пенопласт? Читайте здесь

Microsoft Industry Manufacturing

Обеспечьте успех производства с помощью облачных решений

Четвертая промышленная революция охватила весь мир. Производители - от дискретных до энергетических и агрохимических - перешли от ранних экспериментов с IoT и машинным обучением к состоянию быстрого внедрения и масштабирования. Передовые технологии, такие как облачные вычисления, искусственный интеллект, машинное обучение, смешанная реальность и цифровой двойник, позволяют производителям улучшать цифровые фабрики, монетизировать подключенные продукты и услуги, создавать новые линии обслуживания, снижать затраты, становиться более устойчивыми и соответствовать нормативным требованиям.

Это нововведение приводит к огромному количеству данных, которые необходимо собирать, понимать и использовать. Чтобы раскрыть весь потенциал этих данных, может потребоваться соблюдение нормативных требований, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR), который устанавливает новую планку конфиденциальности, безопасности и соответствия данным.

Microsoft уже давно консультирует клиентов по вопросам соблюдения сложных нормативных требований. Например, мы стремимся помочь производителям понять GDPR и его последствия.Мы предлагаем информацию о разработке стратегий, направленных на соблюдение GDPR, и предоставляем инструменты и возможности для ускорения этого пути. Наш широкий набор облачных продуктов и услуг создан с нуля для удовлетворения самых строгих требований к безопасности и конфиденциальности.

.

Azure для производства - вариант использования

  • Продажи: : Найдите местный номер
  • Мой аккаунт
  • Портал
  • войти в систему
  • Бесплатный аккаунт
  • Обзор
  • Решения
  • Товары
      • Рекомендуемые Рекомендуемые Изучите некоторые из самых популярных продуктов Azure
      • AI + машинное обучение AI + машинное обучение Создавайте приложения следующего поколения с использованием возможностей искусственного интеллекта для любого разработчика и любого сценария
      • Аналитика Аналитика Сбор, хранение, обработка, анализ и визуализация данных любого разнообразия, объема и скорости
        • Служба аналитики Azure Synapse Analytics с непревзойденным временем получения аналитических данных (ранее - хранилище данных SQL)
        • Azure DatabricksБыстрая, простая и совместная аналитическая платформа на основе Apache Spark
        • HDInsightProvision облачные кластеры Hadoop, Spark, R Server, HBase и Storm
        • Фабрика данныхПростая гибридная интеграция данных в масштабах предприятия
        • Машинное обучениеСоздание, обучение и развертывание моделей от облака до периферии
        • Azure Stream Analytics Аналитика в реальном времени для быстро движущихся потоков данных из приложений и устройств
        • Хранилище озера данных AzureМассивно масштабируемые и безопасные функции озера данных на основе хранилища BLOB-объектов Azure
        • Службы аналитики AzureДвигатель аналитики корпоративного уровня как услуга
        • Концентраторы событий Получать телеметрию с миллионов устройств
        • Узнать больше
        • Узнать больше
      • Блокчейн Блокчейн Создавайте приложения на основе блокчейнов и управляйте ими с помощью набора интегрированных инструментов
      • Вычислить Вычислить Получите доступ к облачным вычислительным мощностям и масштабируйтесь по запросу - и платите только за те ресурсы, которые вы используете
      • Контейнеры Контейнеры Ускорение разработки и управления контейнерными приложениями с помощью интегрированных инструментов
      • Базы данных Базы данных Поддерживайте быстрый рост и ускоряйте внедрение инноваций с помощью безопасных, полностью управляемых служб баз данных корпоративного уровня
.

Microsoft | Innovation Factory

Effiziente Zusammenarbeit und erhöhte Sicherheit

Mithilfe von Microsoft 365 - Einer Intelligenten Komplettlösung für zeitgemäßes Arbeiten - ermöglichen Sie Ihren Mitarbeitern eine Erfolglichen sicherheit. Ein zentraler Schritt bei der Bereitstellung eines modernen Arbeitsplatzes ist die Gewährleistung von Identitäts- und Bedrohungsschutz. Начать работу с Microsoft 365 Projekt.

Jetzt ein passendes Angebot finden .

Общие сведения о ценах на фабрику данных Azure на примерах - фабрика данных Azure

  • На чтение 9 минут

В этой статье

ОТНОСИТСЯ К: Фабрика данных Azure Azure Synapse Analytics (предварительная версия)

В этой статье объясняется и демонстрируется модель ценообразования фабрики данных Azure с подробными примерами.

Примечание

Цены, используемые в приведенных ниже примерах, являются гипотетическими и не подразумевают фактических цен.

Ежечасно копировать данные из AWS S3 в хранилище BLOB-объектов Azure

В этом сценарии вы хотите копировать данные из AWS S3 в хранилище BLOB-объектов Azure по почасовому расписанию.

Для выполнения сценария необходимо создать конвейер со следующими элементами:

  1. Действие копирования с входным набором данных для данных, которые нужно скопировать из AWS S3.

  2. Выходной набор данных для данных в хранилище Azure.

  3. Триггер расписания для выполнения конвейера каждый час.

Операции Типы и единицы
Создать связанную службу 2 Чтение / запись объекта
Создание наборов данных 4 объекта чтения / записи (2 для создания набора данных, 2 для ссылок на связанные службы)
Создать конвейер 3 объекта чтения / записи (1 для создания конвейера, 2 для ссылок на наборы данных)
Получить трубопровод 1 Чтение / запись объекта
Запустить трубопровод 2 запуска действий (1 для запуска триггера, 1 для запуска операций)
Допущение копирования данных: время выполнения = 10 мин. 10 * 4 Среда выполнения интеграции Azure (параметр DIU по умолчанию = 4) Дополнительные сведения о модулях интеграции данных и оптимизации производительности копирования см. В статье
Monitor Pipeline Допущение: произошел только 1 запуск Получены 2 записи контрольных прогонов (1 для участка трубопровода, 1 для рабочего цикла)

Общая цена сценария: 0 долларов США.16811

  • Операции фабрики данных = $ 0,0001
    • Чтение / запись = 10 * 00001 = 0,0001 USD [1 R / W = 0,50 USD / 50000 = 0,00001]
    • Мониторинг = 2 * 000005 = 0,00001 USD [1 Мониторинг = 0,25 USD / 50000 = 0,000005]
  • Оркестровка и выполнение конвейера = 0,168 доллара США
    • Прогон активности = 001 * 2 = 0,002 [1 запуск = 1 доллар США / 1000 = 0,001]
    • действий по перемещению данных = 0,166 USD (пропорционально 10 минут времени выполнения. 0 USD.25 в час в среде выполнения интеграции Azure)

Копирование данных и преобразование с помощью Azure Databricks ежечасно

В этом сценарии вы хотите скопировать данные из AWS S3 в хранилище BLOB-объектов Azure и преобразовать данные с помощью Azure Databricks по почасовому расписанию.

Для выполнения сценария необходимо создать конвейер со следующими элементами:

  1. Одно действие копирования с входным набором данных для данных, которые нужно скопировать из AWS S3, и выходным набором данных для данных в хранилище Azure.
  2. Одно действие Azure Databricks для преобразования данных.
  3. Один триггер расписания для выполнения конвейера каждый час.

Операции Типы и единицы
Создать связанную службу 3 Чтение / запись объекта
Создание наборов данных 4 объекта чтения / записи (2 для создания набора данных, 2 для ссылок на связанные службы)
Создать конвейер 3 объекта чтения / записи (1 для создания конвейера, 2 для ссылок на наборы данных)
Получить трубопровод 1 Чтение / запись объекта
Запустить трубопровод 3 цикла действий (1 для триггерного прогона, 2 для выполнения действий)
Допущение копирования данных: время выполнения = 10 мин. 10 * 4 Среда выполнения интеграции Azure (параметр DIU по умолчанию = 4) Дополнительные сведения о модулях интеграции данных и оптимизации производительности копирования см. В статье
Monitor Pipeline Допущение: произошел только 1 запуск 3 Получены записи контрольных прогонов (1 для участка трубопровода, 2 для рабочего цикла)
Выполнение действия Databricks Допущение: время выполнения = 10 мин. 10 мин. Выполнение действий внешнего трубопровода

Общая цена сценария: 0 долларов США.16916

  • Операции фабрики данных = $ 0,00012
    • Чтение / запись = 11 * 00001 = 0,00011 USD [1 R / W = 0,50 USD / 50000 = 0,00001]
    • Мониторинг = 3 * 000005 = 0,00001 USD [1 Мониторинг = 0,25 USD / 50000 = 0,000005]
  • Оркестровка и выполнение конвейера = $ 0,1 6904
    • Прогон активности = 001 * 3 = 0,003 [1 прогон = 1 доллар США / 1000 = 0,001]
    • действий по перемещению данных = 0,166 USD (пропорционально 10 минут времени выполнения.0,25 доллара США в час в среде выполнения интеграции Azure)
    • Активность внешнего конвейера = 0,000041 USD (пропорционально 10 минут времени выполнения. 0,00025 USD / час в среде выполнения интеграции Azure)

Копирование данных и преобразование с динамическими параметрами ежечасно

В этом сценарии вы хотите скопировать данные из AWS S3 в хранилище BLOB-объектов Azure и преобразовать их с помощью Azure Databricks (с динамическими параметрами в сценарии) по почасовому расписанию.

Для выполнения сценария необходимо создать конвейер со следующими элементами:

  1. Одна операция копирования с входным набором данных для данных, которые будут скопированы из AWS S3, выходного набора данных для данных в хранилище Azure.
  2. Действие One Lookup для динамической передачи параметров сценарию преобразования.
  3. Одно действие Azure Databricks для преобразования данных.
  4. Один триггер расписания для выполнения конвейера каждый час.

Операции Типы и единицы
Создать связанную службу 3 Чтение / запись объекта
Создание наборов данных 4 объекта чтения / записи (2 для создания набора данных, 2 для ссылок на связанные службы)
Создать конвейер 3 объекта чтения / записи (1 для создания конвейера, 2 для ссылок на наборы данных)
Получить трубопровод 1 Чтение / запись объекта
Запустить трубопровод 4 запуска действий (1 для запуска триггера, 3 для запусков действий)
Допущение копирования данных: время выполнения = 10 мин. 10 * 4 Среда выполнения интеграции Azure (параметр DIU по умолчанию = 4) Дополнительные сведения о модулях интеграции данных и оптимизации производительности копирования см. В статье
Monitor Pipeline Допущение: произошел только 1 запуск Получено 4 записей контрольных прогонов (1 для участка трубопровода, 3 для рабочего цикла)
Выполнение операции поиска Допущение: время выполнения = 1 мин. 1 мин. Выполнение работ по трубопроводу
Выполнение действия Databricks Допущение: время выполнения = 10 мин. 10 мин. Выполнение работ по внешнему трубопроводу

Общая цена сценария: 0 долларов США.17020

  • Операции фабрики данных = $ 0,00013
    • Чтение / запись = 11 * 00001 = 0,00011 USD [1 R / W = 0,50 USD / 50000 = 0,00001]
    • Мониторинг = 4 * 000005 = 0,00002 USD [1 Мониторинг = 0,25 USD / 50000 = 0,000005]
  • Оркестровка и выполнение конвейера = $ 0,17 007
    • Выполнений активности = 001 * 4 = 0,004 [1 запуск = 1 доллар США / 1000 = 0,001]
    • действий по перемещению данных = 0,166 USD (пропорционально 10 минут времени выполнения.0,25 доллара США в час в среде выполнения интеграции Azure)
    • Конвейерная активность = 0,00003 USD (пропорционально 1 минуте времени выполнения. 0,002 USD / час в среде выполнения интеграции Azure)
    • Активность внешнего конвейера = 0,000041 USD (пропорционально 10 минут времени выполнения. 0,00025 USD / час в среде выполнения интеграции Azure)

Использование отладки потока данных сопоставления для обычного рабочего дня

Как инженер по обработке данных, Сэм отвечает за проектирование, построение и тестирование потоков данных отображения каждый день.Сэм входит в пользовательский интерфейс ADF утром и включает режим отладки для потоков данных. По умолчанию TTL для сеансов отладки составляет 60 минут. Сэм работает в течение дня по 8 часов, поэтому время сеанса отладки никогда не истекает. Следовательно, расходы Сэма за день будут:

8 (часы) x 8 (ядра, оптимизированные для вычислений) x 0,193 USD = 12,35 USD

В то же время Крис, другой инженер по данным, также входит в пользовательский интерфейс браузера ADF для профилирования данных и проектирования ETL. Крис не работает весь день в АПД, как Сэм.Крису нужно использовать отладчик потока данных только в течение 1 часа в тот же период и в тот же день, что и Сэму выше. Это расходы, которые несет Крис за отладку:

1 (час) x 8 (жилы общего назначения) x 0,274 USD = 2,19 USD

Преобразование данных в хранилище больших двоичных объектов с отображением потоков данных

В этом сценарии вы хотите преобразовать данные в хранилище BLOB-объектов визуально в потоках данных сопоставления ADF по почасовому расписанию.

Для выполнения сценария необходимо создать конвейер со следующими элементами:

  1. Действие потока данных с логикой преобразования.

  2. Входной набор данных для данных в хранилище Azure.

  3. Выходной набор данных для данных в хранилище Azure.

  4. Триггер расписания для выполнения конвейера каждый час.

Операции Типы и единицы
Создать связанную службу 2 Чтение / запись объекта
Создание наборов данных 4 объекта чтения / записи (2 для создания набора данных, 2 для ссылок на связанные службы)
Создать конвейер 3 объекта чтения / записи (1 для создания конвейера, 2 для ссылок на наборы данных)
Получить трубопровод 1 Чтение / запись объекта
Запустить трубопровод 2 запуска действий (1 для запуска триггера, 1 для запуска операций)
Допущения потока данных: время выполнения = 10 мин + 10 мин TTL 10 * 16 ядер General Compute с TTL 10
Monitor Pipeline Допущение: произошел только 1 запуск Получены 2 записи контрольных прогонов (1 для участка трубопровода, 1 для рабочего цикла)

Общая цена сценария: 1 доллар США.4631

  • Операции фабрики данных = $ 0,0001
    • Чтение / запись = 10 * 00001 = 0,0001 USD [1 R / W = 0,50 USD / 50000 = 0,00001]
    • Мониторинг = 2 * 000005 = 0,00001 USD [1 Мониторинг = 0,25 USD / 50000 = 0,000005]
  • Оркестровка и выполнение конвейера = $ 1,463
    • Прогон активности = 001 * 2 = 0,002 [1 запуск = 1 доллар США / 1000 = 0,001]
    • операций потока данных = 1,461 доллара США пропорционально на 20 минут (время выполнения 10 минут + TTL 10 минут).0,274 доллара США в час в среде выполнения интеграции Azure с 16 ядрами, общие вычисления

Интеграция данных в управляемой виртуальной сети фабрики данных Azure

В этом сценарии вы хотите удалить исходные файлы в хранилище BLOB-объектов Azure и скопировать данные из базы данных SQL Azure в хранилище BLOB-объектов Azure. Вы выполните это выполнение дважды на разных конвейерах. Время выполнения этих двух конвейеров перекрывается. Для реализации сценария вам необходимо создать два конвейера со следующими элементами:

  • Конвейерная операция - Удалить действие.
  • Действие копирования с входным набором данных для данных, которые будут скопированы из хранилища BLOB-объектов Azure.
  • Выходной набор данных для данных в базе данных SQL Azure.
  • Запускается расписание для выполнения конвейера.
Операции Типы и единицы
Создать связанную службу 4 Чтение / запись объекта
Создание наборов данных 8 объектов чтения / записи (4 для создания набора данных, 4 для ссылок на связанные службы)
Создать конвейер 6 объектов чтения / записи (2 для создания конвейера, 4 для ссылок на наборы данных)
Получить трубопровод 2 Чтение / запись объекта
Запустить трубопровод 6 запусков действий (2 для запуска триггера, 4 для запусков действий)
Выполнить операцию удаления: каждое время выполнения = 5 мин.Действие удаления выполняется в первом конвейере с 10:00 до 10:05 по всемирному координированному времени. Действие удаления выполняется во втором конвейере с 10:02 до 10:07 по всемирному времени. Всего 7 минут выполнения операций конвейера в управляемой виртуальной сети. Конвейерная деятельность поддерживает до 50 одновременных операций в управляемой виртуальной сети.
Допущение копирования данных: каждое время выполнения = 10 мин. Выполнение копирования в первом конвейере с 10:06 до 10:15 по всемирному времени. Действие удаления выполняется во втором конвейере с 10:08 до 10:17 по всемирному времени. 10 * 4 Среда выполнения интеграции Azure (параметр DIU по умолчанию = 4) Дополнительные сведения о модулях интеграции данных и оптимизации производительности копирования см. В статье
Наблюдение за трубопроводом Допущение: произошло всего 2 прогона Получено 6 записей контрольных прогонов (2 для участка трубопровода, 4 для рабочего цикла)

Общая цена сценария: 0,45523 долл. США

  • Операции фабрики данных = 0,00023 USD
    • Чтение / запись = 20 * 00001 = 0 долларов США.0002 [1 R / W = 0,50 доллара США / 50000 = 0,00001]
    • Мониторинг = 6 * 000005 = 0,00003 USD [1 Мониторинг = 0,25 USD / 50000 = 0,000005]
  • Pipeline Orchestration & Execution = 0,455 USD
    • Прогон активности = 0,001 * 6 = 0,006 [1 запуск = 1 доллар США / 1000 = 0,001]
    • Действия по перемещению данных = 0,333 USD (пропорционально 10 минут выполнения. 0,25 USD / час в среде выполнения интеграции Azure)
    • Конвейерная активность = 0,116 доллара США (пропорционально 7 минут времени выполнения. 1 доллар США / час в среде выполнения интеграции Azure)

Примечание

Эти цены приведены только для примера.

FAQ

Q: Если я хочу запустить более 50 операций конвейера, могу ли эти действия выполняться одновременно?

A: Допускается не более 50 одновременных операций конвейера. 51-я конвейерная операция будет поставлена ​​в очередь до тех пор, пока не откроется «свободный слот». То же самое и для внешней деятельности. Допускается не более 800 одновременных внешних действий.

Следующие шаги

Теперь, когда вы понимаете цены на фабрику данных Azure, можно приступать к работе!

.Обзор соединителя

фабрики данных Azure - фабрика данных Azure

  • 4 минуты на чтение

В этой статье

ОТНОСИТСЯ К: Фабрика данных Azure Azure Synapse Analytics (предварительная версия)

Фабрика данных Azure поддерживает следующие хранилища и форматы данных с помощью действий копирования, потока данных, поиска, получения метаданных и удаления.Щелкните каждое хранилище данных, чтобы подробно изучить поддерживаемые возможности и соответствующие конфигурации.

Поддерживаемые хранилища данных

Примечание

Любой разъем, помеченный как Preview , означает, что вы можете попробовать его и оставить отзыв. Если вы хотите использовать соединители предварительной версии в своем решении, обратитесь в службу поддержки Azure.

Интеграция с другими хранилищами данных

Фабрика данных Azure может работать с более широким набором хранилищ данных, чем указанный выше список.Если вам нужно переместить данные в / из хранилища данных, которого нет в списке встроенных соединителей фабрики данных Azure, вот несколько расширяемых параметров:

  • Для базы данных и хранилища данных обычно можно найти соответствующий драйвер ODBC, с которым можно использовать универсальный соединитель ODBC.
  • Для приложений SaaS:
  • Для других, проверьте, можете ли вы загружать данные или предоставлять данные в виде любых хранилищ данных, поддерживаемых ADF, например Azure Blob / File / FTP / SFTP / и т. Д., А затем позвольте ADF забрать оттуда.Вы можете вызвать настраиваемый механизм загрузки данных с помощью функции Azure, настраиваемого действия, Databricks / HDInsight, веб-активности и т. Д.

Поддерживаемые форматы файлов

Фабрика данных Azure поддерживает следующие форматы файлов. Обратитесь к каждой статье для настроек на основе формата.

Следующие шаги

.

Введение в фабрику данных Azure - фабрика данных Azure

  • 8 минут на чтение

В этой статье

ОТНОСИТСЯ К: Фабрика данных Azure Azure Synapse Analytics (предварительная версия)

В мире больших данных необработанные неорганизованные данные часто хранятся в реляционных, нереляционных и других системах хранения.Однако сами по себе необработанные данные не имеют надлежащего контекста или значения, чтобы предоставить значимую информацию для аналитиков, специалистов по обработке данных или лиц, принимающих бизнес-решения.

Для больших данных требуется служба, которая может организовать и ввести в действие процессы для преобразования этих огромных хранилищ необработанных данных в практические бизнес-идеи. Фабрика данных Azure - это управляемая облачная служба, созданная для этих сложных гибридных проектов извлечения-преобразования-загрузки (ETL), извлечения-загрузки-преобразования (ELT) и интеграции данных.

Например, представьте игровую компанию, которая собирает петабайты игровых журналов, которые создаются играми в облаке. Компания хочет проанализировать эти журналы, чтобы получить представление о предпочтениях клиентов, демографии и поведении пользователей. Он также хочет выявить возможности дополнительных и перекрестных продаж, разработать новые привлекательные функции, стимулировать рост бизнеса и предоставить своим клиентам лучший опыт.

Для анализа этих журналов компании необходимо использовать справочные данные, такие как информация о клиентах, информация об играх и информация о маркетинговой кампании, которые хранятся в локальном хранилище данных.Компания хочет использовать эти данные из локального хранилища данных, комбинируя их с дополнительными данными журналов, которые у нее есть в облачном хранилище данных.

Для извлечения информации он надеется обработать объединенные данные с помощью кластера Spark в облаке (Azure HDInsight) и опубликовать преобразованные данные в облачном хранилище данных, таком как Azure Synapse Analytics (ранее - хранилище данных SQL), чтобы легко создать отчет поверх него. Они хотят автоматизировать этот рабочий процесс, контролировать и управлять им по ежедневному графику.Они также хотят выполнить его, когда файлы попадают в контейнер хранилища больших двоичных объектов.

Фабрика данных Azure - это платформа, которая решает такие сценарии обработки данных. Это облачный ETL и служба интеграции данных, которая позволяет создавать управляемые данными рабочие процессы для управления перемещением и преобразованием данных в масштабе . Используя фабрику данных Azure, вы можете создавать и планировать управляемые данными рабочие процессы (называемые конвейерами), которые могут принимать данные из разрозненных хранилищ данных. Вы можете создавать сложные процессы ETL, которые визуально преобразуют данные с помощью потоков данных или с помощью вычислительных служб, таких как Azure HDInsight Hadoop, Azure Databricks и База данных SQL Azure.

Кроме того, вы можете публиковать преобразованные данные в хранилищах данных, таких как Azure Synapse Analytics, для использования приложениями бизнес-аналитики (BI). В конечном итоге с помощью фабрики данных Azure необработанные данные могут быть организованы в значимые хранилища данных и озера данных для принятия более эффективных бизнес-решений.

Как это работает?

Фабрика данных

содержит серию взаимосвязанных систем, которые обеспечивают полную сквозную платформу для инженеров по данным.

Подключи и собери

Предприятия имеют данные различных типов, которые находятся в разрозненных локальных источниках, в облаке, структурированы, неструктурированы и частично структурированы, и все они поступают с разной периодичностью и скоростью.

Первым шагом в создании системы производства информации является подключение ко всем необходимым источникам данных и обработки, таким как сервисы «программное обеспечение как услуга» (SaaS), базы данных, общие файловые ресурсы и веб-сервисы FTP. Следующим шагом является перемещение данных по мере необходимости в централизованное место для последующей обработки.

Без фабрики данных предприятия должны создавать настраиваемые компоненты перемещения данных или писать настраиваемые службы для интеграции этих источников данных и обработки. Интегрировать и поддерживать такие системы дорого и сложно.Кроме того, им часто не хватает средств мониторинга, предупреждений и средств управления корпоративного уровня, которые может предложить полностью управляемая служба.

С помощью фабрики данных вы можете использовать действие копирования в конвейере данных для перемещения данных как из локальных, так и из облачных хранилищ данных в централизованное хранилище данных в облаке для дальнейшего анализа. Например, вы можете собирать данные в хранилище озера данных Azure и преобразовывать их позже с помощью службы вычислений Azure Data Lake Analytics. Вы также можете собирать данные в хранилище BLOB-объектов Azure и преобразовывать их позже с помощью кластера Azure HDInsight Hadoop.

Преобразование и обогащение

После того, как данные будут представлены в централизованном хранилище данных в облаке, обработайте или преобразуйте собранные данные с помощью потоков данных сопоставления ADF. Потоки данных позволяют инженерам данных создавать и поддерживать графы преобразования данных, которые выполняются в Spark, без необходимости разбираться в кластерах Spark или программировании Spark.

Если вы предпочитаете кодировать преобразования вручную, ADF поддерживает внешние действия для выполнения преобразований в вычислительных службах, таких как HDInsight Hadoop, Spark, Data Lake Analytics и Machine Learning.

CI / CD и опубликуйте

Фабрика данных

предлагает полную поддержку CI / CD ваших конвейеров данных с помощью Azure DevOps и GitHub. Это позволяет вам постепенно разрабатывать и предоставлять процессы ETL перед публикацией готового продукта. После преобразования необработанных данных в готовую к потреблению форму для бизнеса загрузите данные в хранилище данных Azure, базу данных SQL Azure, Azure CosmosDB или в любую аналитическую систему, на которую ваши бизнес-пользователи могут указать из своих инструментов бизнес-аналитики.

Монитор

После того, как вы успешно построили и развернули конвейер интеграции данных, обеспечивающий ценность для бизнеса на основе уточненных данных, отслеживайте запланированные действия и конвейеры на предмет успешности и частоты отказов. Фабрика данных Azure имеет встроенную поддержку мониторинга конвейера через Azure Monitor, API, PowerShell, журналы Azure Monitor и панели работоспособности на портале Azure.

Концепции верхнего уровня

Подписка Azure может иметь один или несколько экземпляров фабрики данных Azure (или фабрик данных).Фабрика данных Azure состоит из следующих ключевых компонентов.

  • Трубопроводы
  • Мероприятия
  • Наборы данных
  • Связанные услуги
  • Потоки данных
  • Время выполнения интеграции

Эти компоненты работают вместе, чтобы обеспечить платформу, на которой вы можете составлять управляемые данными рабочие процессы с шагами для перемещения и преобразования данных.

Трубопровод

Фабрика данных может иметь один или несколько конвейеров. Конвейер - это логическая группа действий, выполняющая единицу работы.Вместе действия в конвейере выполняют задачу. Например, конвейер может содержать группу действий, которая принимает данные из большого двоичного объекта Azure, а затем выполняет запрос Hive в кластере HDInsight для разделения данных.

Преимущество этого состоит в том, что конвейер позволяет управлять действиями как набором, а не управлять каждым из них по отдельности. Действия в конвейере могут быть объединены в цепочку, чтобы работать последовательно, или они могут работать независимо параллельно.

Отображение потоков данных

Создавайте графики логики преобразования данных и управляйте ими, которые можно использовать для преобразования данных любого размера.Вы можете создать многоразовую библиотеку подпрограмм преобразования данных и выполнять эти процессы горизонтально из ваших конвейеров ADF. Фабрика данных будет выполнять вашу логику в кластере Spark, который раскручивается и замедляется, когда вам это нужно. Вам никогда не придется управлять кластерами или поддерживать их.

Деятельность

Действия представляют собой этап обработки в конвейере. Например, вы можете использовать действие копирования для копирования данных из одного хранилища данных в другое хранилище данных. Точно так же вы можете использовать действие Hive, которое запускает запрос Hive в кластере Azure HDInsight, для преобразования или анализа ваших данных.Фабрика данных поддерживает три типа действий: действия по перемещению данных, действия по преобразованию данных и действия по управлению.

Наборы данных

Наборы данных представляют собой структуры данных в хранилищах данных, которые просто указывают или ссылаются на данные, которые вы хотите использовать в своих действиях в качестве входных или выходных данных.

Связанные службы

Связанные службы очень похожи на строки подключения, которые определяют информацию о подключении, необходимую фабрике данных для подключения к внешним ресурсам.Подумайте об этом так: связанный сервис определяет подключение к источнику данных, а набор данных представляет структуру данных. Например, служба, связанная с хранилищем Azure, указывает строку подключения для подключения к учетной записи хранилища Azure. Кроме того, набор данных больших двоичных объектов Azure указывает контейнер больших двоичных объектов и папку, содержащую данные.

Связанные службы используются в Фабрике данных для двух целей:

  • Для представления хранилища данных , которое включает, помимо прочего, базу данных SQL Server, базу данных Oracle, общую папку или учетную запись хранилища BLOB-объектов Azure.Список поддерживаемых хранилищ данных см. В статье о копировании.

  • Для представления вычислительного ресурса , на котором может выполняться выполнение действия. Например, действие HDInsightHive выполняется в кластере HDInsight Hadoop. Список действий по преобразованию и поддерживаемых вычислительных сред см. В статье о преобразовании данных.

Триггеры

Триггеры представляют собой единицу обработки, которая определяет, когда необходимо запустить выполнение конвейера.Существуют разные типы триггеров для разных типов событий.

Трубопровод

Участок конвейера - это экземпляр выполнения конвейера. Экземпляры конвейеров обычно создаются путем передачи аргументов параметрам, которые определены в конвейерах. Аргументы можно передать вручную или в определении триггера.

Параметры

Параметры - это пары ключ-значение конфигурации только для чтения. Параметры определяются в конвейере. Аргументы для определенных параметров передаются во время выполнения из контекста выполнения, который был создан триггером или конвейером, который был выполнен вручную.Действия в конвейере потребляют значения параметров.

Набор данных - это строго типизированный параметр и многократно используемый / ссылочный объект. Действие может ссылаться на наборы данных и может использовать свойства, определенные в определении набора данных.

Связанная служба также является строго типизированным параметром, который содержит информацию о подключении либо к хранилищу данных, либо к вычислительной среде. Это также многократно используемый / ссылочный объект.

Управляющий поток

Поток управления - это оркестровка действий конвейера, которая включает в себя объединение действий в последовательность, ветвление, определение параметров на уровне конвейера и передачу аргументов при вызове конвейера по запросу или из триггера.Он также включает в себя контейнеры передачи настраиваемого состояния и цикла, то есть итераторы для каждого.

Переменные

Переменные могут использоваться внутри конвейеров для хранения временных значений, а также могут использоваться вместе с параметрами для обеспечения передачи значений между конвейерами, потоками данных и другими действиями.

Следующие шаги

Вот важные документы для дальнейшего изучения:

.

Смотрите также

ООО ЛАНДЕФ © 2009 – 2020
105187, Москва, ул. Вольная д. 39, 4 этаж.
Карта сайта, XML.