Adatum Corporation-Szenario für Analysen auf Cloudebene in Azure
Die Cloud-Skalierungsanalyse ist entwurfsbedingt modular aufgebaut und ermöglicht es Organisationen, mit grundlegenden Zielzonen zu beginnen, die ihre Daten- und Analyse-Workloads unterstützen. Unabhängig davon, ob die Projekte migriert oder neu entwickelt und auf Azure bereitgestellt werden. Die Architektur ermöglicht es Organisationen, so klein wie nötig zu beginnen und unabhängig vom Skalierungspunkt zusammen mit ihren Geschäftsanforderungen zu wachsen.
Kundenprofil
Diese Referenzarchitektur eignet sich ideal für Kunden, die eine Geschäftseinheit identifiziert haben, die für die Bereitstellung von Analyseworkloads in Azure bereit ist. Diese Architektur stellt eine einzelne Zielzone bereit, die von der Geschäftseinheit verwendet werden kann, um deren Datenbestand zu verwalten. Sie bietet die Flexibilität, weitere Zielzonen für andere Geschäftseinheiten hinzuzufügen, wenn diese für den Umstieg auf Azure bereit sind.
Adatum Corporation ist ein großes, internationales Unternehmen. Zusätzlich zu den zentralisierten Geschäftseinheiten am Hauptsitz hat es auch Niederlassungen auf der ganzen Welt, die über eigene Geschäftseinheiten verfügen, einschließlich Buchhaltung, Marketing, Vertrieb, Support und Betrieb.
Alle diese unterschiedlichen Gruppen generieren ihre eigenen Daten. Viele der Geschäftseinheiten verfügen über Embedded Analytics-Teams. Die zentrale IT-Organisation hat die meisten der verwendeten Datenplattformen bereitgestellt, aber einige Geschäftsbereiche sind abtrünnig geworden und haben ihre eigenen Lösungen implementiert. Die Datenplattform besteht aus verschiedenen Clouddiensten und lokalen Lösungen.
Die Vision des Unternehmens ist eine zentrale Analyseplattform, eine einzige Quelle der Wahrheit für alle Daten. Es ist jedoch für viele verschiedene Projektbeteiligte schwierig geworden, eine einzelne Technologie zu verwenden. Angesichts der Rate, mit der neue Daten erstellt werden und neue Optionen verfügbar werden, sind selbst frühe Entwürfe von Plänen für die Zentralisierung schnell veraltet. In der Zwischenzeit ist das Vertriebsteam des Unternehmens über seine aktuelle Lösung hinausgewachsen, und das Unternehmen muss dringend neue Analysen einsetzen, um ein neues Marktsegment zu erschließen.
Zur Lösung dieses Problems hat sich Adatum für die Implementierung eines cloudbasierten Analysemusters in Azure entschieden. Das Unternehmen ist zuversichtlich, dass die Cloud-Skalierungsanalyse es dem Vertriebsteam des Unternehmens ermöglichen wird, seine Datenplattform heute zu migrieren, aber dennoch genügend Flexibilität bietet, um andere Geschäftsbereiche aufzunehmen, wenn diese bereit sind, sich anzuschließen.
Aktuelle Situation
Die Adatum-Verkaufsgruppe nutzt herkömmliche ERP- und CRM-Systeme zur Abwicklung ihrer Verkaufstransaktionen. Daten aus diesen Systemen müssen auf eine separate Analyseplattform exportiert werden, damit Projektbeteiligte in der gesamten Organisation auf die Daten zugreifen und sie für ihre verschiedenen Projekte anreichern können.
Architektonische Lösung
In dieser Referenzarchitektur werden wir eine Datenverwaltungszielzone einrichten, die für alle ESA-Implementierungen erforderlich ist, sowie eine einzelne Datenzielzone, die von der Vertriebsabteilung des Unternehmens genutzt werden kann.
Zielzone für die Datenverwaltung
Ein entscheidendes Konzept für jede Analyse auf Cloudebene ist eine einzige Zielzone für die Datenverwaltung. Dieses Abonnement enthält Ressourcen, die für alle Zielzonen freigegeben werden. Dies schließt freigegebene Netzwerkkomponenten wie eine Firewall und private DNS-Zonen ein. Außerdem werden Ressourcen für Daten- und Cloudgovernance eingeschlossen, z. B. Azure Policy und Azure Purview.
Datenanwendungen
Die Zielzone verfügt über zwei Datenanwendungen. Bei der ersten Integration werden Daten erfasst, die sich auf Kunden beziehen. Dies schließt die Kundendatensätze und die zugehörigen Datensätze (z. B. Adressen, Kontakte, Gebietszuweisungen und Kontaktverlauf) ein. Diese Daten werden aus dem CRM-System von Adatum importiert.
Die zweite Datenintegration erfasst Verkaufstransaktionen. Dies schließt Transaktionsheader, Artikeldetails, Versanddatensätze und Zahlungen ein. Alle diese Datensätze werden aus dem ERP-System von Adatum erfasst.
Diese Integrationen transformieren die Daten nicht und reichern sie auch nicht an. Sie kopieren nur die Daten aus den Quellsystemen und speichern sie auf der Analyseplattform. Dadurch können viele Datenprodukte die Daten skalierbar nutzen, ohne das Quellsystem weiter zu belasten.
Datenprodukte
In diesem Beispiel verfügt Adatum über ein Datenprodukt. Dieses Produkt kombiniert Rohdaten aus den beiden Datenanwendungen und wandelt sie in ein neues Dataset um. Von dort aus kann es von Geschäftsbenutzern für zusätzliche Analysen und Berichte mit Tools wie Microsoft Power BI übernommen werden.
Abbildung 1: Diagramm der Architektur. Nicht alle Azure-Dienste werden in der Abbildung oben dargestellt. Sie wurde vereinfacht, um die grundlegenden Konzepte der Organisation von Ressourcen innerhalb der Architektur hervorzuheben.
Sinn
Warum werden Verkaufstransaktionen und Kunden nicht in ihren eigenen Datentzielzonen platziert?
Eine der ersten Entscheidungen, die Unternehmen in Bezug auf ihre Cloud-Skalierungsanalyse treffen müssen, ist die Aufteilung des gesamten Datenbestands in Zielzonen. Datenlösungen, die häufig miteinander kommunizieren, sind gute Kandidaten für die Aufnahme in die gleiche Zielzone. Dadurch können Unternehmen die Kosten für das Verschieben von Daten zwischen mittels Peering verknüpften VNets senken. In diesem Beispiel werden Verkaufstransaktionsdaten häufig mit Kundendaten verknüpft. Daher ist es sinnvoll, diese verwandten Datenanwendungen in der gleichen Datenzielzone zu speichern.
Ein zusätzlicher Aspekt für Zielzonen ist die Ausrichtung der für die Daten verantwortlichen Teams innerhalb der Organisation. In diesem Fall befinden sich die beiden Datenanwendungen im Besitz verschiedener Teams. Diese Teams sind jedoch beide Teil der Vertriebs- und Marketingabteilung von Adatum.
Warum sollten Vertriebstransaktionen und Kunden nicht eine Datenanwendung gemeinsam nutzen?
Durch die Trennung von Kundendaten und Verkaufstransaktionsdaten in eigenen Datenanwendungen ermöglichen wir es den Experten für diese Fachbereiche, die besten Entscheidungen für ihre jeweiligen Datasets zu treffen. Sie können die Zugriffsmuster, Erfassungs-Engines und Speicheroptionen auswählen, die ihren Anforderungen am besten entsprechen, ohne miteinander in Konflikt zu stehen.
So ist beispielsweise das Team, das sich mit dem CRM-System auskennt, für die Anwendung der Kundendaten zuständig. Basierend auf den Fähigkeiten des Teams und den vom CRM-System verwendeten Technologien entscheidet es, welche Tools seinen Anforderungen am besten entsprechen. Das Team muss sich keine Gedanken machen, ob diese Entscheidungen auch für das Vertriebstransaktionsteam funktionieren. Dieses Team verwendet sein eigenes Toolset und muss keine Kompromisse eingehen, um die Anforderungen des Kundenteams zu erfüllen.
Warum sollte das Vertriebsteam auf die neue Datenplattform umsteigen?
In diesem Beispiel ist das Vertriebsteam des Unternehmens das erste, das auf die neue Cloud-Skalierungsanalyse wechselt. Die Lösung ist so konzipiert, dass sie vor allem skalierbar ist. Wenn andere Geschäftseinheiten bereit für die Migration sind, können weitere Zielzonen für ihre Workloads hinzugefügt werden.
Weiterentwicklung in der Zukunft
Die Skalierung wird erreicht, indem der Architektur weitere Zielzonen hinzugefügt werden. Diese Zielzonen verwenden VNet-Peering, um eine Verbindung mit der Datenverwaltungszielzone und allen anderen Zielzonen herzustellen. Mit diesem Mesh-Muster können Datenprodukte und Ressourcen zonenübergreifend gemeinsam genutzt werden. Durch die Aufteilung in verschiedene Zonen werden die Workloads auf Azure-Abonnements und -Ressourcen verteilt. Dadurch können Unternehmen vermeiden, die Grenzen der Azure-Dienste zu erreichen, und sie können ihre Datenbestände weiter vergrößern.
Bereitstellung von Bereitstellungsvorlagen
Verwenden Sie zum Bereitstellen der oben genannten Architekturbaselines die Datenverwaltungs-Zielzone und die Referenzimplementierungsvorlagen für die Datenzielzone in den folgenden GitHub-Repositorys:
Verwenden Sie die folgende Vorlage, um Verkaufstransaktionen, Datenanwendungen von Kunden und Zusammenfassungsdatenprodukte in den Zielzonen der Adatum-Verkaufsdaten bereitzustellen:
Wichtig
Nicht jede der oben aufgeführten Vorlagen muss bereitgestellt werden, um die Anforderungen von Adatum zu erfüllen. Für die Vorlagen sind einige Anpassungen erforderlich. Dienste, die nicht benötigt werden, sollten vor der Bereitstellung aus den Vorlagen entfernt werden.
Nächste Schritte
Fahren Sie fort mit dem Relecloud-Szenario für Analysen auf Cloudebene in Azure.
Weitere Informationen finden Sie hier: