플랫폼 자동화
클라우드 규모 분석은 런타임, 자동화 및 사용자 계층을 분리하는 데 중점을 둡니다.
런타임 상호 작용에 대한 자동화는 Azure Pipelines 및 스크립팅된 Azure Resource Manager 템플릿을 사용하여 수행됩니다.
중요
클라우드 규모 분석에서는 Azure 정책을 사용하여 경계를 설정하고 데이터 랜딩 존 운영 팀에서 수행한 변경 내용이 규정을 준수하는지 확인합니다.
클라우드 규모 분석은 정책을 사용하여 다음을 적용합니다.
- 명명 규칙
- 네트워크 규칙.
- 허용되지 않는 서비스입니다.
데이터 랜딩 존에는 표준 구성에 대한 특정 요구 사항이 있습니다.
- 서브넷의 크기입니다.
- 서브넷 수입니다.
- 리소스 그룹의 수입니다.
- 리소스 그룹의 이름입니다.
- Key Vault.
다음 다이어그램은 데이터 랜딩 존에 대해 자동화 원칙이 구현되는 방법을 보여 줍니다.
배포 모델
클라우드 규모 분석은 다음과 같이 구성됩니다.
- 데이터 관리 랜딩 존
- 하나 이상의 데이터 랜딩 존
- 각 데이터 랜딩 존에서 데이터 제품을 생성하는 하나 이상의 데이터 애플리케이션.
각 애플리케이션은 요구 사항과 수명 주기가 다르기 때문에 시간이 지남에 따라 독립적으로 발전할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 랜딩 존 중 하나에 RA-GRS 스토리지 계정이 필요할 수 있습니다. 리포지토리의 각 자산에 대한 IaC(Infrastructure as Code) 표현을 갖는 것이 중요합니다. 이러한 방식으로 각 데이터 랜딩 존과 데이터 애플리케이션의 요구 사항에 따라 변경 내용을 구현할 수 있습니다.
다음 표에는 클라우드 규모 분석 배포와 관련된 팀이 요약되어 있습니다.
| 이름 | 역할 | 팀 수 |
|---|---|---|
| 클라우드 플랫폼 팀 | 조직의 Azure 클라우드 플랫폼 팀입니다. | 전체 Azure 플랫폼용 |
| 데이터 플랫폼 팀 | 다양한 수준의 클라우드 규모 분석에 대한 Azure Resource Manager 템플릿 리포지토리 만들기 및 유지 관리를 담당합니다. 또한 데이터 관리 랜딩 존을 유지 관리하고 배포 문제 또는 필요한 개선 사항이 있는 경우 다른 팀을 지원합니다. | 클라우드 규모 분석용으로 하나 |
| 데이터 랜딩 존 팀 | 특정 데이터 랜딩 존을 구축 및 유지 관리하는 업무를 담당합니다. 또한 데이터 제품을 생성하는 데이터 애플리케이션의 배포 및 향상을 지원합니다. | 데이터 랜딩 존당 하나의 팀 |
| 데이터 애플리케이션 팀 | 데이터 제품 배포 및 업데이트를 담당합니다. | 데이터 애플리케이션당 한 팀 |