Analytique à l’échelle du cloud pour les industries réglementées
Face au nombre croissant de clients s’intéressant à des formes d’adoption plus importantes et plus sophistiquées, votre passage au cloud se complexifie. L’analyse à l’échelle du cloud Azure est une infrastructure évolutive et reproductible qui répond aux besoins uniques de votre organisation pour créer des plateformes de données modernes.
Microsoft Cloud Adoption Framework pour Azure couvre à la fois les considérations techniques et non techniques pour l’analytique et la gouvernance dans le cloud. Cette aide s’efforce d’être indépendante du cloud pour prendre en charge l’adoption de solutions hybrides et multiclouds, mais les exemples d’implémentation technique inclus se concentrent sur les produits Azure.
L'analyse à l'échelle du cloud vise les objectifs suivants :
- Traiter les données en tant que produit plutôt qu’en tant que sous-produit
- Fournir un écosystème de produits de données plutôt qu’un entrepôt de données singulier susceptible de ne pas être parfaitement adapté à votre scénario de données
- Mettre en place une approche par défaut pour appliquer la gouvernance et la sécurité des données
- Amener les équipes à privilégier systématiquement les résultats commerciaux au lieu de se focaliser sur la technologie sous-jacente.
L’analyse à l’échelle du cloud s’appuie sur le framework d’adoption du cloud de Microsoft et nécessite une compréhension des zones d’atterrissage. Si vous n’avez pas d’implémentation de zones d’atterrissage Azure, consultez vos équipes cloud pour savoir comment remplir les conditions préalables. Pour plus d’informations, consultez Vérifier que l’environnement est prêt pour le plan d’adoption du cloud.
Les architectures de référence vous permettent de commencer avec une petite empreinte et d'évoluer au fil du temps, en adaptant le scénario à vos cas d'utilisation.
L'analyse à l'échelle du cloud inclut des modèles reproductibles qui accélèrent le déploiement de cinq infrastructures et ressources de base. Elle peut également s’adapter à des organisations de tailles différentes. Si vous êtes une petite entreprise aux ressources limitées, un modèle opérationnel centralisé, associé à quelques experts en la matière pourrait probablement convenir à votre situation. Si vous êtes une grande entreprise aux unités commerciales autonomes (chacune avec ses propres ingénieurs et analystes de données), un modèle d'exploitation distribué tel que le maillage de données ou le tissu de données pourrait mieux répondre à vos besoins.
Objectifs
L'analyse à l'échelle du cloud fournit une infrastructure qui repose sur les principes suivants. Ces principes portent sur des défis liés aux architectures de données complexes ne répondant pas aux besoins des organisations.
| Principe | Description |
|---|---|
| Autoriser |
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| Suivre |
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| Support |
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| Adopter |
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| Commiter |
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| Activer |
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Conseils d’implémentation
Les conseils d’implémentation peuvent être divisés en deux sections :
- Conseils globaux qui s’appliquent à toutes les charges de travail.
- Conseils spécifiques à l’échelle du cloud
Conseils globaux
| Documentation | Description |
|---|---|
| Cloud Adoption Framework | La gestion et la gouvernance des données sont un processus de cycle de vie qui commence en s’appuyant sur votre stratégie cloud existante et se poursuit jusqu’à vos opérations en cours. Le Cloud Adoption Framework contribue à guider le cycle de vie complet de votre patrimoine de données. |
| Azure Well-Architected Framework | L’architecture et les opérations de charge de travail ont un impact direct sur les données. Comprenez comment votre architecture peut améliorer la gestion et la gouvernance des données que votre charge de travail utilise. |
Conseils spécifiques à l’échelle du cloud
| Section | Description |
|---|---|
| Créer une stratégie initiale | Comment créer votre stratégie de données et évoluer pour devenir une organisation pilotée par les données. |
| Définir votre plan | Comment développer un plan pour l’analyse à l’échelle du cloud. |
| Préparer le patrimoine analytique | Vue d’ensemble de la préparation de votre domaine d’analytique à l’échelle du cloud avec des considérations clés sur les domaines de conception tels que l’enrôlement d’entreprise, la mise en réseau, la gestion des identités et des accès, les politiques, la continuité des activités et la récupération d’urgence. |
| Régir vos analyses | Conditions requises pour régir les données, le catalogue de données, la traçabilité, la gestion des données de référence, la qualité des données, les contrats de partage de données et les métadonnées. |
| Sécuriser votre patrimoine analytique | Comment sécuriser le patrimoine analytique avec l’authentification et l’autorisation, la confidentialité des données et la gestion de l’accès aux données. |
| Organiser les personnes et les équipes | Comment organiser des opérations, des rôles, des équipes et des fonctions d’équipe efficaces. |
| Gérer votre patrimoine analytique | Comment approvisionner une plateforme et une observabilité pour un scénario. |
Architectures
Cette section traite des détails des implémentations physiques de l'analyse à l'échelle du cloud. Elle décrit les architectures physiques des zones d'atterrissage de gestion des données et des zones d'atterrissage des données.
L'analyse à l'échelle du cloud repose sur deux concepts architecturaux clés :
- La zone d’atterrissage de données
- La zone d'atterrissage de gestion de données
- Intégration avec des solutions SaaS telles que Microsoft Fabric et Microsoft Purview
Ces architectures normalisent les meilleures pratiques et minimisent les goulets d'étranglement du déploiement pour vos équipes de développement, et peuvent accélérer le déploiement de solutions courantes d'analyse à l'échelle du cloud. Vous pouvez adopter leurs conseils pour les architectures lakehouse et data mesh. Ces conseils mettent en évidence les capacités dont vous avez besoin pour une plateforme analytique bien gérée et adaptée à vos besoins.
Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble des architectures
Modèles de déploiement
Cette section inclut de nombreux modèles de référence qui peuvent être déployés.
| Référentiel | Contenu | Obligatoire | Modèle de déploiement |
|---|---|---|---|
| Modèle de gestion des données | Services de gestion de données centralisés et services de données partagés, comme le catalogue de données et le runtime d’intégration auto-hébergé | Oui | Un par analyse à l’échelle du cloud |
| Modèle de zone d’atterrissage des données | Services partagés de la zone d’atterrissage des données, incluant des services d’ingestion, de gestion et de stockage des données | Yes | Une par zone d’atterrissage de données |
| Modèle d’intégration de données – traitement par lots | Services supplémentaires requis pour le traitement de données par lots | No | Une ou plusieurs zones d’atterrissage par données |
| Modèle d’intégration de données – traitement par flux | Services supplémentaires nécessaires au traitement du flux de données | No | Une ou plusieurs zones d’atterrissage par données |
| Modèle de produit de données – analytique et science des données | Services supplémentaires requis pour l’analyse des données et l’intelligence artificielle | No | Une ou plusieurs zones d’atterrissage par données |
Ces modèles contiennent des modèles Azure Resource Manager, les fichiers de paramètres de ces modèles ainsi que des définitions de pipeline CI/CD pour le déploiement des ressources.
Les modèles peuvent changer au fil du temps en raison de nouvelles exigences et de nouveaux services Azure. Sécurisez la branche principale de chaque référentiel afin qu’elle reste sans erreur et prête à être consommée et déployée. Utilisez un abonnement de développement pour tester les modifications de configuration du modèle avant de refusionner les améliorations de fonctionnalités dans votre branche principale.
Pour plus d’informations, voir Modèles de déploiement.
Bonnes pratiques
Les articles suivants de niveau 300+ de la table des matières de l’analyse à l’échelle du cloud aident les équipes informatiques centrales à déployer des outils et à gérer les processus de gestion et de gouvernance des données :
- Ingestion de données pour l’analyse à l’échelle du cloud
- Fonctionnement d’Azure Data Lake Storage pour l’analyse à l’échelle du cloud
- Utiliser Azure Databricks dans l'analyse à l'échelle du cloud
- Utiliser Azure Synapse Analytics pour l’analyse à l’échelle du cloud
Produits Azure recommandés
Développez la section Produits Azure recommandés dans la table des matières de l’analyse à l’échelle du cloud pour en savoir plus sur les produits Azure prenant en charge l’analyse à l’échelle du cloud.
Parcours clients courants
Les parcours clients courants suivants prennent en charge l'analyse à l’échelle du cloud :
Préparez votre environnement. Utilisez les articles Préparation de votre environnement comme ressources. Établissez des processus et des approches qui prennent en charge l’ensemble du portefeuille de charges de travail de patrimoine de données.
Influencer les changements des différentes charges de travail. À mesure que vos processus d’analytique à l’échelle du cloud s’améliorent, vos équipes centrales de gouvernance des données découvrent des exigences qui dépendent de la connaissance de l’architecture des charges de travail individuelles. Utilisez les articles Architecture pour comprendre comment utiliser les scénarios dans votre cas d’usage.
Optimisez les charges de travail individuelles et les équipes des charges de travail. Commencez par les conseils Azure Well-Architected Framework pour intégrer les stratégies d’analyse à l’échelle dans le cloud à des charges de travail individuelles. Cette aide décrit les meilleures pratiques et les architectures que les équipes d’informatique centrale et de gouvernance devraient utiliser pour accélérer le développement de charges de travail individuelles.
Utilisez les meilleures pratiques pour intégrer des ressources individuelles. Développez la section Meilleures pratiques de la table des matières de l'analyse à l'échelle du cloud pour trouver des articles sur les processus d'intégration de l'ensemble de votre patrimoine de données dans un plan de contrôle de l'analyse à l'échelle du cloud.
Utilisez des produits Azure spécifiques. Accélérez et améliorez les fonctionnalités d’analyse dans le cloud à l’aide de différents produits Azure présentés dans la section Produits Azure recommandés de la table des matières de l’analyse à l’échelle du cloud.
Effectuer une action
Pour plus d’informations sur la planification de l’implémentation de l’analyse à l’échelle du cloud, consultez :
- Développer un plan pour l’analyse à l’échelle du cloud
- Présentation de l’analyse à l’échelle du cloud
Étapes suivantes
Commencer votre parcours d’analyse à l’échelle du cloud :