Vue d’ensemble des architectures

Avant de commencer à créer les architectures de données de votre infrastructure d’analyse à l’échelle du cloud, consultez les articles du tableau suivant.

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.

Architecture physique

L’implémentation physique de l’analyse à l’échelle du cloud se compose de deux architectures principales : la zone d’atterrissage de gestion des données et la zone d’atterrissage des données.

Applications de données

Les applications de données sont un concept de base pour fournir un produit de données et peuvent être alignées sur les modèles lakehouse et de maillage de données.

Analyse de niveau cloud

Vous pouvez mettre à l’échelle votre déploiement d’analyse à l’échelle du cloud à l’aide de plusieurs zones d’atterrissage de données.

Maillage de données

Implémentez le maillage de données à l’aide de l’analyse à l’échelle du cloud. Bien que la plupart des conseils d’analyse à l’échelle du cloud s’appliquent, il existe certaines différences à connaître pour les domaines de données, les plateformes de données en libre-service, l’intégration de produits de données, la gouvernance, la place de marché des données et le partage de données.

Modèles de déploiement pour l’analyse à l’échelle du cloud

Le tableau suivant répertorie les modèles de référence que vous pouvez déployer.

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.

Se connecter en privé aux environnements

L’architecture de référence est sécurisée de par sa conception. Elle utilise une approche de sécurité multicouche pour surmonter les risques d’exfiltration de données courants.

La solution de sécurité la plus simple consiste à héberger un serveur de rebond sur le réseau virtuel de la zone d’atterrissage de gestion des données ou de la zone d’atterrissage des données pour se connecter aux services de données via des points de terminaison privés.

Forum aux questions

Pour obtenir la liste des questions et réponses sur l’analyse à l’échelle du cloud, consultez le Forum aux questions.

Étapes suivantes

Vue d’ensemble de la zone d’atterrissage de gestion des données d’analyse à l’échelle du cloud