規制対象業界向けのクラウド規模の分析
クラウド導入形態の規模と洗練度が増すにつれて、クラウドへの移行はさらに複雑になっています。 Azure クラウド規模の分析は、最新のデータ プラットフォームを構築するための組織固有のニーズを満たす、スケーラブルで反復可能なフレームワークです。
クラウド規模の分析には、クラウドでの分析とガバナンスに関する技術的および非技術的な考慮事項が含まれます。 このガイダンスでは、クラウドに依存せずにハイブリッドおよびマルチクラウドの導入をサポートするように努めていますが、それに含まれる技術的な実装例では Azure 製品に焦点を当てています。
クラウド規模の分析には、以下の目標があります。
- 副製品としてではなく、製品としてデータを提供する
- ご使用のデータ シナリオに最適でない可能性がある単一のデータ ウェアハウスではなく、データ製品のエコシステムを提供する
- データ ガバナンスとセキュリティを適用する既定の方法を実現する
- 基になるテクノロジだけに重点を置くのではなく、チームによって一貫してビジネスの成果が優先されるようにします。
クラウド規模の分析は、Microsoft のクラウド導入フレームワークに基づいており、ランディング ゾーンを理解する必要があります。 Azure ランディング ゾーンをまだ実装していない場合は、前提条件を満たす方法についてクラウド チームに相談してください。 詳細については、「クラウド導入計画に合わせて環境を準備します」を参照してください。
参照アーキテクチャを使用すると、小さなフットプリントから始めて時間の経過と共に拡大し、シナリオをユース ケースに適応させることができます。
クラウド規模の分析には、5 つのコア インフラストラクチャとリソースデプロイを高速化する反復可能なテンプレートが含まれています。 また、さまざまな組織サイズにも適応できます。 リソースが限られた小企業の場合、一元化された操作モデルと、何人かのビジネス分野の専門家を組み合わせるのが、状況に適している場合もあります。 それぞれが独自のデータ エンジニアとアナリストを持つ自律型ビジネス ユニットを目標とする大企業の場合は、データ メッシュやデータ ファブリックなどの分散運用モデルがニーズに適している可能性があります。
目標
クラウド規模の分析では、次の原則に基づいて構築されたフレームワークが提供されます。 これらの原則は、組織のニーズに合わせてスケーリングしない複雑なデータ アーキテクチャによる課題に対処します。
| 原則 | 説明 |
|---|---|
| 許可 |
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| こちらに従ってください |
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| サポート |
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| 採用 |
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| コミット |
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| 有効にする |
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実装ガイダンス
実装ガイダンスは、次の 2 つのセクションに分けることができます。
- すべてのワークロードに適用されるグローバル ガイダンス
- クラウド規模に固有のガイダンス
グローバル ガイダンス
| ドキュメント | 説明 |
|---|---|
| クラウド導入フレームワーク | データの管理とガバナンスはライフサイクル プロセスであり、既存のクラウド戦略に基づいて構築することから始まり、継続的な運用に至るまでのあらゆる工程を網羅します。 クラウド導入フレームワークは、データ資産のライフサイクル全体をガイドするのに役立ちます。 |
| Azure Well-Architected Framework | ワークロードのアーキテクチャと操作は、データに直接作用します。 ワークロード データの管理とガバナンスが、アーキテクチャによってどのように向上し得るかを理解します。 |
クラウド規模に固有のガイダンス
| セクション | 説明 |
|---|---|
| 初期戦略の構築 | データの戦略と要点を構築し、データ主導型の組織になる方法。 |
| 計画の定義 | クラウド規模の分析に向けた計画を作成する方法。 |
| 分析資産の準備 | エンタープライズ登録、ネットワーキング、ID およびアクセス管理、ポリシー、ビジネス継続性、ディザスター リカバリーなどの主要な設計領域に関する考慮事項を含む、クラウド規模の分析資産の準備の概要。 |
| 分析の管理 | データ、データ カタログ、系列、マスター データ管理、データ品質、データ共有契約、メタデータを管理するための要件。 |
| 分析資産のセキュリティ保護 | 認証と承認、データ プライバシー、データ アクセス管理を使用して分析資産をセキュリティで保護する方法。 |
| 人とチームの整理 | 望ましい結果を生む運用、役割、チーム、チームの機能を整理する方法。 |
| 分析資産の管理 | シナリオのプラットフォームと監視をプロビジョニングする方法。 |
アーキテクチャ
このセクションでは、クラウド規模の分析の物理的な実装の詳細について説明します。 データ管理ランディング ゾーンとデータ ランディング ゾーンの物理的なアーキテクチャを詳述します。
クラウド規模の分析には、次の 2 つの主要なアーキテクチャの概念があります。
- データ ランディング ゾーン
- データ管理ランディング ゾーン
- Microsoft Fabric や Microsoft Purview などのサービスとしてのソフトウェア ソリューションとの統合
これらのアーキテクチャは、ベスト プラクティスを標準化し、開発チームのデプロイのボトルネックを最小限に抑え、一般的なクラウド規模の分析ソリューションのデプロイを高速化できます。 Lakehouse およびデータ メッシュ アーキテクチャに関するガイダンスを採用できます。 そのガイダンスでは、ニーズに合わせてスケーリングする、適切に管理された分析プラットフォームに必要な機能を紹介しています。
詳細については、「アーキテクチャの概要」を参照してください。
デプロイ テンプレート
このセクションには、デプロイできる多くの参照テンプレートが含まれています。
| リポジトリ | コンテンツ | 必須 | デプロイメント モデル |
|---|---|---|---|
| データ管理テンプレート | 中央データ管理サービスと共有データ サービス (データ カタログやセルフホステッド統合ランタイムなど) | はい | クラウド規模の分析ごとに 1 つ |
| データ ランディング ゾーン テンプレート | データ ランディング ゾーン共有サービス (インジェスト、管理、データ ストレージ サービスを含む) | はい | データ ランディング ゾーンごとに 1 つ |
| データ統合テンプレート - バッチ処理 | バッチ データ処理に必要な追加サービス | No | データ ランディング ゾーンごとに 1 つまたは複数 |
| データ統合テンプレート - ストリーム処理 | データ ストリーム処理に必要な追加サービス | No | データ ランディング ゾーンごとに 1 つまたは複数 |
| データ製品テンプレート - 分析とデータ サイエンス | Data Analytics と AI に必要な追加サービス | No | データ ランディング ゾーンごとに 1 つまたは複数 |
これらのテンプレートには、Azure Resource Manager テンプレート、それらのテンプレートのパラメーター ファイル、リソース デプロイ用の CI/CD パイプライン定義が含まれます。
テンプレートは、新しい Azure サービスや要件のため、時間の経過とともに変更される可能性があります。 各リポジトリのメイン ブランチをセキュリティで保護し、エラーがなく使用やデプロイの準備が整った状態が維持されるようにします。 機能強化をメイン ブランチにマージする前に、開発サブスクリプションを使用してテンプレート構成の変更をテストします。
詳しくは、「展開テンプレート」を参照してください。
ベスト プラクティス
次に示すクラウド規模の分析の目次にあるレベル 300 以上の高度な記事は、中央の IT チームがツールをデプロイし、データ管理とガバナンスのプロセスを管理するのに役立ちます。
- クラウド規模の分析のためのデータ インジェスト
- クラウド規模の分析のための Data Lake Storage
- クラウド規模の分析内で Azure Databricks を使用する
- クラウド規模の分析に Azure Synapse Analytics を使用する
おすすめの Azure 製品
クラウド規模の分析をサポートする Azure 製品については、「クラウド規模の分析」の目次にある「おすすめの Azure 製品」セクションを展開します。
一般的な顧客体験
次のような一般的な顧客体験によって、クラウド規模の分析をサポートします。
環境を準備します。 「環境の準備」の記事をリソースとして使用します。 データ資産全体にわたるワークロードのポートフォリオ全体をサポートするためのプロセスとアプローチを確立します。
変更を個々のワークロードに波及させます。 クラウド規模の分析プロセスが改善され、中央データ ガバナンス チームが、個々のワークロードの背後にあるアーキテクチャの知識に依存する要件を特定します。 アーキテクチャに関する記事を使用して、ご自分のユース ケース内でシナリオを使用する方法を理解します。
個々のワークロードとワークロード チームを最適化します。 Azure Well-Architected Framework ガイダンスから開始し、クラウド規模の分析戦略を個々のワークロードに統合します。 このガイダンスでは、個々のワークロード開発を加速するために、中央 IT チームとガバナンス チームが使用すべきベスト プラクティスとアーキテクチャについて説明します。
ベスト プラクティスを使用して、個々の資産をオンボードします。 「クラウド規模の分析」の目次の「ベスト プラクティス」セクションを展開して、データ資産全体を 1 つのクラウド規模の分析コントロール プレーンにオンボードするためのプロセスに関する記事を見つけます。
特定の Azure 製品を使用します。 「クラウド規模の分析」の目次の「おすすめの Azure 製品」セクションにある Azure 製品を使用して、クラウド規模の分析の機能を高速化し、改善します。
アクションの実行
クラウド規模の分析を実装するための計画の詳細については、以下を参照してください。
次のステップ
クラウド規模の分析体験を開始します。