Patrones de referencia de aplicaciones de datos
Al incorporar una aplicación de datos a una zona de aterrizaje de datos, se concederá al equipo acceso a su grupo de recursos dedicado, subred y recursos compartidos. A partir de este momento, la propiedad del entorno se entrega al equipo de aplicaciones de datos respectivamente. Estos equipos tienen que asumir la responsabilidad de una implementación de un extremo a otro y una perspectiva de propiedad de costes.
Para simplificar la manera de empezar a trabajar y reducir el plazo para crear un entorno para un caso de uso específico, las organizaciones pueden proporcionar patrones de referencia internamente. Estas implementaciones de referencia constan de las definiciones de infraestructura como código (IaC), para crear correctamente un conjunto de servicios para un caso de uso específico, como el procesamiento de datos por lotes, el procesamiento de datos por streaming o la ciencia de datos, y para demostrar una ruta de éxito. Potencialmente, estos patrones también incluyen código de aplicación genérica, que se puede usar como base de referencia al implementar soluciones de datos. Los patrones de referencia de las aplicaciones de datos pueden variar entre organizaciones, y dependen en gran medida de las herramientas utilizadas y de los patrones de implementación de datos comunes y usados repetidamente en zonas de aterrizaje de datos. El análisis a escala de la nube también proporciona un conjunto de diseños de referencia de las aplicaciones de datos mantenidos, que se pueden usar como base de referencia y que pueden ser mejorados por las empresas, en función de sus requisitos. Pueden encontrarse aquí:
Se puede usar otra automatización para reducir aún más los posibles puntos de fricción, y para automatizar incluso la implementación inicial del patrón, para los equipos de aplicaciones de datos. Para más información, eche un vistazo a Automatización de la plataforma y DevOps para un análisis a escala de la nube.
En última instancia, el objetivo debe ser entregar estas implementaciones de referencia a los equipos de aplicaciones de datos, ya que ellos deben poseer el código base general de su solución. Las capas de abstracción adicionales, como las especificaciones de plantilla de Azure, también son una opción, pero simplemente aumentan el número de puntos de fricción, ya que los cambios necesarios deben solicitarse de nuevo desde un equipo central, que posee y mantiene estos recursos. En ese momento, el equipo central debe realizar una acción para probar y publicar los cambios. Además, podría ser necesario un proceso de administración de versiones más complejo, para no afectar a otros consumidores de la especificación de plantilla. Por último, las plantillas serán más complejas con el tiempo, ya que cada equipo podría requerir que se expongan parámetros diferentes para aplicar determinados cambios dentro de la plantilla. Por lo tanto, entregar los patrones de referencia es la solución más sencilla y eficaz, ya que permite que los equipos de aplicaciones de datos realicen los cambios necesarios, en caso de que haga falta. Formar a estos equipos en el concepto de IaC es un buen enfoque, que podría tardar algún tiempo, pero en última instancia dará lugar a mejores prácticas de ingeniería en toda la plataforma de datos.
Para más información, consulte Escalado del análisis a escala de la nube.