클라우드 수준의 분석
더 크고 정교한 형태의 클라우드 채택으로 클라우드로의 전환 과정은 더욱 복잡해집니다. Azure 클라우드 규모 분석은 최신 데이터 플랫폼을 빌드하기 위한 조직의 고유한 요구 사항을 충족하는 확장 가능하고 반복 가능한 프레임워크입니다.
클라우드 규모 분석은 클라우드의 분석 및 거버넌스에 대한 기술 및 비기술적 고려 사항을 모두 다룹니다. 이 지침은 클라우드에 구애받지 않고 하이브리드 및 다중 클라우드 채택을 지원하기 위해 노력하지만, 포함된 기술 구현 예는 Azure 제품에 중점을 둡니다.
클라우드 규모 분석에는 다음과 같은 목표가 있습니다.
- 부산물이 아닌 제품으로 데이터 제공
- 데이터 시나리오에 가장 적합하지 않을 수 있는 단일 데이터 웨어하우스가 아닌 데이터 제품 에코시스템 제공
- 기본 접근 방식을 통해 데이터 거버넌스 및 보안 강화
- 팀이 기본 기술에 집중하는 대신 지속적으로 비즈니스 결과의 우선 순위를 지정하도록 유도합니다.
클라우드 규모 분석은 Microsoft의 클라우드 채택 프레임워크를 기반으로 하며
참조 아키텍처를 사용하면 작은 공간으로 시작하고 시간이 지남에 따라 확장하여 시나리오를 사용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다.
클라우드 규모 분석에는 5가지 핵심 인프라 및 리소스 배포를 가속화하는 반복 가능한 템플릿이 포함되어 있습니다. 또한 다양한 조직 크기에 맞게 조정할 수 있습니다. 리소스가 제한된 소기업의 경우 일부 비즈니스 주제 전문가와 혼합된 중앙 집중식 운영 모델이 상황에 적합할 수 있습니다. 자율 사업부(각각 자체 데이터 엔지니어 및 분석가가 있음)를 목표로 하는 대기업의 경우 데이터 메시 또는 데이터 패브릭과 같은 분산 운영 모델이 요구 사항을 더 잘 해결할 수도 있습니다.
목표
클라우드 규모 분석은 다음과 같은 원칙을 기반으로 하는 프레임워크를 제공합니다. 이러한 원칙은 조직의 요구 사항에 맞게 확장되지 않는 복잡한 데이터 아키텍처의 문제를 해결합니다.
| 원칙 | 설명 |
|---|---|
| 허용 |
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| 뒤따르다 |
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| 지원 |
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| 채택 |
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| Commit |
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| Enable |
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구현 지침
구현 지침은 다음 두 섹션으로 나눌 수 있습니다.
- 모든 워크로드에 적용되는 전체 지침
- 클라우드 규모별 지침
전체 지침
| 문서화 | 설명 |
|---|---|
| 클라우드 채택 프레임워크 | 데이터 관리 및 제어 프로세스는 기존 클라우드 전략을 기반으로 시작하여 지속적인 운영까지 모든 과정을 수행하는 수명 주기 프로세스입니다. 클라우드 채택 프레임워크는 데이터 자산의 전체 수명 주기를 안내하는 데 도움이 됩니다. |
| Azure Well-Architected 프레임워크 | 워크로드 아키텍처 및 작업은 데이터에 직접적인 영향을 줍니다. 아키텍처가 워크로드 데이터의 관리 및 거버넌스를 개선할 수 있는 방법을 이해합니다. |
클라우드 규모별 지침
| 섹션 | 설명 |
|---|---|
| 초기 전략 수립 | 데이터 기반 조직이 되기 위한 데이터 전략 수립 및 피벗 방법입니다. |
| 계획 정의 | 클라우드 규모 분석을 위한 계획을 개발하는 방법입니다. |
| 분석 자산 준비 | 엔터프라이즈 등록, 네트워킹, ID 및 액세스 관리, 정책, 비즈니스 연속성 및 재해 복구와 같은 주요 디자인 영역 고려 사항을 사용하여 클라우드 규모 분석 자산을 준비하는 개요입니다. |
| 분석 제어 | 데이터, 데이터 카탈로그, 계보, 마스터 데이터 관리, 데이터 품질, 데이터 공유 계약 및 메타데이터를 제어하기 위한 요구 사항입니다. |
| 분석 자산 보호 | 인증 및 권한 부여, 데이터 개인 정보, 데이터 액세스 관리를 통해 분석 자산을 보호하는 방법입니다. |
| 사용자 및 팀 구성 | 효과적인 운영, 역할, 팀 및 팀 기능을 구성하는 방법입니다. |
| 분석 자산 관리 | 시나리오에 대한 플랫폼 및 가시성을 프로비전하는 방법입니다. |
아키텍처
이 섹션에서는 클라우드 규모 분석의 물리적 구현에 대한 세부 정보를 다룹니다. 데이터 관리 랜딩 존 및 데이터 랜딩 존의 물리적 아키텍처를 매핑합니다.
클라우드 규모 분석에는 두 가지 주요 아키텍처 개념이 있습니다.
- 데이터 랜딩 존
- 데이터 관리 랜딩 존
- Microsoft Fabric 및 Microsoft Purview와 같은 서비스로서의 소프트웨어 솔루션과 통합
이러한 아키텍처는 모범 사례를 표준화하고 개발 팀의 배포 병목 상태를 최소화하며 일반적인 클라우드 규모 분석 솔루션의 배포를 가속화할 수 있습니다. 레이크하우스 및 데이터 메시 아키텍처에 대한 지침을 채택할 수 있습니다. 이 지침은 요구 사항에 맞게 확장되는 잘 제어되는 분석 플랫폼에 필요한 기능을 강조 표시합니다.
자세한 내용은 아키텍처 개요를 참조하세요.
모범 사례
클라우드 규모 분석 목차의 다음 고급 수준 300 이상 문서는 중앙 IT 팀이 데이터 관리 및 거버넌스를 위한 도구를 배포하고 프로세스를 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
주요 Azure 제품
클라우드 규모 분석 목차의 주요 Azure 제품 섹션을 확장하여 클라우드 규모 분석을 지원하는 Azure 제품에 대해 알아보세요.
일반적인 고객 여정
다음과 같은 일반적인 고객의 과정은 클라우드 규모 분석을 지원합니다.
환경 준비. 환경 준비 문서를 리소스로 사용합니다. 데이터 자산 전체에서 워크로드의 전체 포트폴리오를 지원하는 프로세스 및 접근 방식을 설정합니다.
개별 워크로드의 변경 사항에 영향을 줍니다. 클라우드 규모 분석 프로세스가 개선됨에 따라 중앙 데이터 거버넌스 팀은 개별 워크로드 뒤에 있는 아키텍처에 대한 지식에 따라 요구 사항을 찾습니다. 아키텍처 문서를 사용하여 사용 사례 내에서 시나리오를 사용하는 방법을 이해합니다.
개별 워크로드 및 워크로드 팀을 최적화합니다. Azure Well-Architected Framework 지침부터 시작하여 데이터 관리 및 분석 전략을 개별 워크로드에 통합합니다. 이 지침에서는 중앙 IT 및 거버넌스 팀이 개별 워크로드 개발을 가속화하기 위해 제공하는 모범 사례 및 아키텍처를 설명합니다.
모범 사례를 사용하여 개별 자산을 온보딩합니다. 클라우드 규모 분석 목차의 모범 사례 섹션을 확장하여 전체 데이터 자산을 하나의 클라우드 규모 분석 컨트롤 플레인에 온보딩하는 프로세스에 대한 문서를 찾습니다.
특정 Azure 제품을 사용하세요. 클라우드 규모 분석 목차의 주요 Azure 제품 섹션에서 Azure 제품을 사용하여 클라우드 규모 분석 기능을 가속화하고 개선합니다.
작업 수행
클라우드 규모 분석 구현 계획에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
다음 단계
클라우드 규모 분석 과정을 시작합니다.