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Sumário

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  1. Prefácio
  2. Parte   1: Versão 10.4.1
  3. Parte   2: Versão 10.4.0
  4. Parte   3: Versão 10.2.2
  5. Parte   4: Versão 10.2.1
  6. Parte   5: Versão 10.2
  7. Parte   6: Versão 10.1.1
  8. Parte   7: Versão 10.1

Guia de Versão (10.4.1.2)

Guia de Versão (10.4.1.2)

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Prévia Técnica Suporte

Prévia Técnica Suporte

Prévia Técnica Iniciada

Em vigor na versão 10.4.1, a Informatica inclui as seguintes funcionalidades para a prévia técnica:
Integração da Plataforma de Dados Cloudera
Para o Data Engineering Integration, você pode usar o Cloudera Data Platform (CDP) como um cluster de processamento para executar trabalhos de engenharia de dados no ambiente Hadoop. Você pode usar o Cloudera CDP ao executar trabalhos de engenharia de dados no mecanismo Spark. O Cloudera CDP não é compatível com o mecanismo Blaze.
O Cloudera CDP usa um cluster base e clusters de carga de trabalho para executar trabalhos de engenharia de dados. Essa arquitetura permite implantar cargas de trabalho e compartilhar dados entre componentes, utilizando um catálogo compartilhado, segurança unificada, governança consistente e gerenciamento do ciclo de vida dos dados.
Você pode usar clusters do Cloudera CDP ao executar um mapeamento no ambiente Hadoop com as seguintes conexões:
  • PowerExchange for Amazon Redshift
  • PowerExchange for Amazon S3
  • PowerExchange for Microsoft Azure Blob Storage
  • PowerExchange for Microsoft Azure CosmosDB SQL API
  • PowerExchange for Microsoft Azure Data Lake Storage Gen1
  • PowerExchange for Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2
  • PowerExchange for Microsoft Azure SQL Data Warehouse
  • PowerExchange for Google Cloud Storage
  • PowerExchange for Google BigQuery
  • PowerExchange for Google Analytics
  • PowerExchange for Google Cloud Spanner
  • Sqoop
Você também pode usar o Cloudera CDP ao executar um mapeamento que usa uma conexão do PowerExchange for HDFS para ler de uma fonte no ambiente nativo ou no ambiente Hadoop.
Para obter mais informações, consulte o
Guia de Integração do Informatica® Data Engineering 10.4.1
.
Parâmetros de sobreposição para destinos do Amazon S3 e ADLS Gen2
Para o Data Engineering Streaming, você pode usar diferentes parâmetros de substituição para destinos do Amazon S3 e ADLS Gen2 para decidir o tempo ou o tamanho da sobreposição para cada destino.
Recurso do SAP S/4HANA
Para o Enterprise Data Catalog, você pode extrair metadados da fonte de dados SAP S/4HANA. Para obter mais informações, consulte o
Guia de Configuração do Scanner do Informatica® 10.4.1 Enterprise Data Catalog.
Coleta de Logs de Serviços e Recursos
Em vigor na versão 10.4.1, você pode coletar logs para recursos com base no nome do recurso. Você também pode coletar logs para os serviços, como HBase, Solr, ingestão e o Serviço de Catálogo. Você pode coletar os logs usando a infacmd CLI, as APIs REST ou o Catalog Administrator. Para obter mais informações, consulte a seção Enterprise Data Catalog Utilities no
Guia do Administrador do Informatica® 10.4.1.
Backup Ininterrupto do Catálogo
Em vigor na versão 10.4.1, você pode fazer backup do catálogo sem desativar o Serviço de Catálogo. Você pode fazer backup do catálogo usando a infacmd CLI, as APIs REST ou o Catalog Administrator. Para obter mais informações, consulte a seção Enterprise Data Catalog Utilities no
Guia do Administrador do Informatica® 10.4.1.
A funcionalidade de visualização técnica tem suporte para fins de avaliação, mas o suporte não é garantido, e o produto não está pronto para produção. A Informatica recomenda que você use apenas em ambientes de não produção. A Informatica pretende incluir a funcionalidade de visualização em uma próxima versão para uso em produção, mas pode optar por não fazer isso dependendo de eventuais mudanças nas circunstâncias técnicas ou de mercado. Para obter mais informações, entre em contato com o Suporte Global a Clientes da Informatica.

Prévia Técnica Removida

Em vigor na versão 10.4.1, as seguintes funcionalidades são removidas da prévia técnica:
Transformação Python no Databricks
Para o Data Engineering Integration, você pode incluir a transformação Python nos mapeamentos configurados para execução no mecanismo Spark do Databricks.
Recursos do SAP BW, SAP BW/4HANA, e IBM InfoSPhere DataStage
Para o Enterprise Data Catalog, você pode extrair metadados das origens do SAP BW, SAP BW/4HANA e IBM InfoSphere DataStage. Para obter mais informações, consulte o
Guia de Configuração do Scanner do Informatica® 10.4.1 Enterprise Data Catalog.