다음을 통해 공유

클라우드 규모 분석을 위한 Azure 랜딩 존

  • 아티클

비즈니스에 대한 실행 가능한 인사이트를 위한 플랫폼 및 마찰 없는 거버넌스의 필요성에 대응하여 클라우드 규모 분석은 전략적 디자인 경로를 나타내며 Azure 분석 및 AI 환경의 기술 상태를 대상으로 합니다.

이 패턴은 도메인 간에 데이터 및 해당 파이프라인의 배포에 의존합니다. 이 패턴을 사용하면 접근성, 유용성 및 개발의 소유권을 사용할 수 있습니다. 이러한 패턴에 따라 클라우드 규모 분석에는 다음과 같은 기능이 포함됩니다.

  • 보관
  • 데이터 거버넌스
  • 데이터 수집
  • 데이터 품질
  • 액세스 제공
  • 네트워킹
  • 암호화
  • 탄력성
  • 관찰 가능성

메모

클라우드 규모 분석은 클라우드 채택 프레임워크 엔터프라이즈 규모 랜딩 존을 시작으로 하며 이를 보완하는 것으로 간주되어야 합니다.

클라우드 규모 분석은 Microsoft 클라우드 채택 프레임워크를 기반으로 구축되며 Well-Architected 프레임워크 렌즈를 적용합니다. Microsoft 클라우드 채택 프레임워크는 클라우드 운영 모델, 참조 아키텍처 및 플랫폼 템플릿에 대한 규범적인 지침 및 모범 사례를 제공합니다. 가장 도전적이고 정교하며 복잡한 환경의 실제 학습을 기반으로 합니다.

클라우드 규모 분석은 고객이 분석 워크로드를 호스트하고 실행하기 위해 랜딩 존을 빌드하고 운영할 수 있는 길을 열어줍니다. 보안, 거버넌스 및 규정 준수를 기반으로 랜딩 존을 구축합니다. 자율성과 혁신을 지원하면서 확장 가능하고 모듈식입니다.

클라우드 규모 분석은 조직의 요구 사항을 Azure 구성 및 기능으로 전환하는 데 도움이 되는 5가지 중요한 디자인 영역을 고려합니다. 이러한 디자인 영역에 대한 주의가 부족하면 일반적으로 엔터프라이즈 규모 정의와 Azure 채택 간에 불협화음과 마찰이 발생합니다. 클라우드 규모 분석은 이러한 디자인 영역을 사용하여 온-프레미스와 클라우드 디자인 인프라 간의 불일치를 해결합니다.

자세한 내용은 다음을 참조하세요.

데이터 관리 랜딩 존

클라우드 규모 분석의 핵심은 관리 기능입니다. 이 기능은 데이터 관리 랜딩 존을 통해 사용하도록 설정됩니다.

자세한 내용은 데이터 관리 랜딩 존참조하세요.

데이터 랜딩 존

데이터 랜딩 존은 해당 도메인 또는 도메인과 관련된 여러 분석 및 AI 솔루션을 호스트하는 구독입니다. 클라우드 규모 분석 내의 이러한 구독은 기본 비즈니스 그룹, 통합자 및 인에이퍼를 나타냅니다. 이러한 그룹은 원천 시스템을 소유하고 운영하며 종종 내재된 이해를 제공합니다.

데이터 랜딩 존에 대해 염두에 두어야 할 몇 가지 중요한 사항은 다음과 같습니다.

  • 자동화된 수집 기능은 각 데이터 랜딩 존에 있을 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 실무 전문가는 외부 데이터 원본을 데이터 랜딩 존으로 끌어올 수 있습니다.
  • 데이터 랜딩 존은 핵심 아키텍처를 기반으로 인스턴스화됩니다. 여기에는 분석 플랫폼을 호스트하는 주요 기능이 포함됩니다.
  • 데이터 랜딩 존은 여러 데이터 제품을포함할 수 있습니다.

자세한 내용은 데이터 랜딩 존참조하세요.

데이터 제품

데이터 제품은 비즈니스 가치를 이끄는 모든 제품이며 데이터 랜딩 존 데이터 레이크와 같은 수개 국어 저장소로 푸시됩니다.

데이터 제품은 도메인 내 및 도메인 전체에서 데이터를 관리, 구성 및 이해합니다. 데이터 제품은 하나 이상의 트랜잭션 시스템 통합 또는 다른 데이터 제품의 데이터 결과입니다.

자세한 내용은 Azure의 클라우드 규모 분석 데이터 제품 을(를)에서 참조하세요.

중요하다

데이터 품질 검사 및 기타 적용된 데이터를 제외하고 운영 시스템에서 읽기 데이터 원본으로 데이터를 수집하는 경우 데이터는 다른 데이터 변환을 적용하지 않아야 합니다. 이렇게 하면 데이터 제품의 재사용성이 높아지고, 액세스 권한에 따라 다른 도메인이 해당 사용 사례에 사용할 수 있게 됩니다. 이는 동일한 운영 시스템에서 여러 번 추출할 필요 없이 효율적인 사용을 가능하게 합니다.

운영 우수성

클라우드 규모 분석은 셀프 서비스 사용, 거버넌스 및 간소화된 배포를 통해 운영 우수성을 핵심으로 설계되었습니다. 데이터 작업에 대한 작업 모델을 사용하면 코드 기반 인프라 및 배포 템플릿을 사용하여 이러한 핵심 원칙을 사용할 수 있습니다. 또한 포크 및 브랜치 전략과 중앙 리포지토리를 포함하는 배포 프로세스를 사용합니다.

자세한 내용은 작업 구성을 참고하십시오.

기타 디자인 고려 사항

데이터 관리 및 데이터 관리 랜딩 존을 시작하려면 성공적인 배포를 가능하게 하는 기본 아키텍처 구성 요소가 있는지 확인해야 합니다.

다음 단계