Cómo programar un pipeline en Azure Data Factory

Ejecutar un pipeline manualmente todos los días no es sostenible: tarde o temprano alguien se olvida y los datos quedan desactualizados. En Azure Data Factory, un Schedule Trigger resuelve esto al programar un pipeline para que arranque solo — por ejemplo, todas las noches a las 02:00. A continuación verás, paso a paso, cómo programar un pipeline en Azure Data Factory, primero desde la interfaz de ADF Studio y después con código de PowerShell.

Requisitos previos

• Una instancia de Azure Data Factory ya creada y con acceso a ADF Studio.
• Un pipeline funcional y ya probado (por ejemplo, una actividad Copy data).
• Permisos para publicar cambios en la factory (el rol Data Factory Contributor).
• Opcional: el módulo Az.DataFactory de PowerShell, si prefieres crear el trigger con código.

Paso 1: Abrir el menú de triggers

En ADF Studio, abre la pestaña Author (el icono del lápiz, a la izquierda) y localiza el pipeline que quieres programar. En la parte superior del lienzo del pipeline, haz clic en Add trigger y elige New/Edit. Este menú es el punto de partida para asociar una programación al pipeline.

Paso 2: Crear un nuevo Schedule Trigger

En el panel Add triggers, abre la lista Choose trigger y haz clic en + New. Da al trigger un nombre descriptivo (por ejemplo, trg-diario-02h) y, en el campo Type, selecciona Schedule. A continuación, define los campos principales:

• Start date: la fecha y hora a partir de la cual la programación queda activa.
• Time zone: elige tu zona horaria (por ejemplo, W. Europe Standard Time) para evitar confusiones con UTC.
• Recurrence: la frecuencia, como Every 1 Day.
• Advanced recurrence: si lo necesitas, indica la hora exacta (por ejemplo, 02:00) o los días de la semana.

Consejo: un Schedule Trigger nunca se ejecuta en el pasado. Si la Start date es anterior al momento actual, las ejecuciones solo empiezan en la próxima ocurrencia futura.

Paso 3: Entender el JSON del trigger

En segundo plano, la interfaz genera un objeto JSON. Conocerlo ayuda a entender lo que ocurre y es esencial si quieres crear el trigger con código. Un Schedule Trigger diario a las 02:00 tiene este aspecto:

{
  "name": "trg-diario-02h",
  "properties": {
    "type": "ScheduleTrigger",
    "typeProperties": {
      "recurrence": {
        "frequency": "Day",
        "interval": 1,
        "startTime": "2026-07-06T02:00:00",
        "timeZone": "W. Europe Standard Time",
        "schedule": {
          "hours": [ 2 ],
          "minutes": [ 0 ]
        }
      }
    },
    "pipelines": [
      {
        "pipelineReference": {
          "referenceName": "pl-copia-vendas",
          "type": "PipelineReference"
        },
        "parameters": {}
      }
    ]
  }
}

Fíjate en tres puntos: frequency e interval definen cada cuánto tiempo se ejecuta el pipeline; el objeto schedule ajusta la hora exacta; y pipelines enlaza el trigger con el pipeline que va a ejecutar.

Paso 4: Publicar para activar

Un trigger solo empieza a funcionar cuando está publicado. Haz clic en OK para cerrar el panel y después en Publish all, en la parte superior de ADF Studio. Sin este paso, la programación queda como borrador y el pipeline nunca arranca solo.

Paso 5 (alternativa): Crear el trigger con PowerShell

Si prefieres automatizar la creación, guarda el JSON anterior en un archivo (por ejemplo, trigger.json) y usa el módulo Az.DataFactory. El trigger se crea en estado detenido, por lo que debes iniciarlo explícitamente:

Set-AzDataFactoryV2Trigger -ResourceGroupName "rg-dados" -DataFactoryName "adf-bconcepts" -Name "trg-diario-02h" -DefinitionFile "./trigger.json"

Start-AzDataFactoryV2Trigger -ResourceGroupName "rg-dados" -DataFactoryName "adf-bconcepts" -Name "trg-diario-02h"

Verificar el resultado

Para confirmar que todo quedó bien, abre la pestaña Manage > Triggers y comprueba que tu trigger aparece con el estado Started. Otra opción es el comando Get-AzDataFactoryV2Trigger, que muestra el mismo estado en la consola. Pasada la hora programada, ve a Monitor > Trigger runs y confirma que existe una ejecución cuyo campo Triggered By apunta a tu trigger.

Conclusión

Con un Schedule Trigger, tu pipeline se ejecuta solo a la hora correcta — un paso esencial para pipelines de datos fiables. A partir de aquí, prueba un Tumbling Window Trigger cuando necesites procesar ventanas de tiempo en secuencia, o un trigger basado en eventos para reaccionar a la llegada de archivos. ¿Qué pipeline vas a automatizar primero?