主要观点：Azure Data Factory（ADF）是数据移动服务，类似智能传送带系统，无需大量代码和服务器管理，重点介绍了管道（Pipelines）、重要组件（Copy Activities、Data Flows、Triggers）、优缺点、实用技巧、适用场景及实际案例等。
关键信息：

• 管道是数据工作流程，由多个活动组成，如Copy Activity、Data Flow Activity等。
• Copy Activities用于数据复制，连接器库丰富。
• Data Flows用于复杂数据转换，可视化但学习曲线较陡。
• Triggers用于调度和响应事件。
• 优点包括无需管理基础设施、自动扩展、集成性好等；缺点有调试困难、视觉设计不够流畅、定价贵等。
• 实用技巧有从小规模开始、使用参数、监控设置等。
• 适用于在Azure服务间移动数据、构建传统ETL管道等；不适用于实时流处理等。
• 实际案例展示了处理每日客户数据文件的流程，包括设置连接服务、主管道、数据转换流、触发等，同时提到了实际遇到的问题及解决方法。
  重要细节：
• 示例中设置连接服务的JSON代码及主管道、数据转换流等的JSON结构和配置。
• 如每天早上6点系统将客户数据CSV文件放入存储账户，7点触发每日处理管道等具体时间和操作细节。
• 强调开始时应先构建简单复制管道，逐步添加功能等。