Azure에서 클라우드 규모 분석을 위한 Adatum Corporation 시나리오
클라우드 규모 분석은 설계에 따라 모듈식이며, 조직은 프로젝트가 마이그레이션되고 있는지 또는 새로 개발되어 Azure에 배포되었는지에 관계없이 데이터 및 분석 워크로드를 지원하는 기본 랜딩 존으로 시작할 수 있습니다. 이 아키텍처를 통해 조직은 필요에 따라 작은 규모로 시작하고 스케일링 지점에 관계없이 비즈니스 요구 사항에 맞게 스케일링할 수 있습니다.
고객 프로필
이 참조 아키텍처는 분석 워크로드를 Azure에 배포할 준비가 된 사업부를 확인한 고객에게 적합합니다. 이 아키텍처는 사업부에서 데이터 자산을 관리하는 데 사용할 수 있는 단일 랜딩 존을 배포합니다. Azure로 이동할 준비가 되면 다른 사업부에 더 많은 랜딩 존을 추가할 수 있는 유연성을 제공합니다.
Adatum Corporation은 국제적인 대기업입니다. 본사에 중앙 집중화된 사업부 외에도 전 세계의 자회사가 회계, 마케팅, 영업, 지원 및 운영을 포함한 사업부를 거느리고 있습니다.
이러한 이질적인 그룹은 모두 자체 데이터를 생성합니다. 여러 사업부에 임베디드 분석 팀이 있습니다. 사용 중인 대부분의 데이터 플랫폼을 중앙 IT 조직에서 제공했지만 일부 사업부는 자의적으로 자체 솔루션을 구현했습니다. 데이터 플랫폼은 다양한 클라우드 서비스 및 온-프레미스 솔루션으로 구성됩니다.
회사의 비전은 모든 데이터의 단일 원본인 중앙 집중식 분석 플랫폼을 갖추는 것입니다. 그러나 여러 관련자가 단일 기술을 구매하기가 어려워졌습니다. 새 데이터가 생성되고 새 옵션이 제공되는 속도를 감안할 때, 중앙 집중화 계획의 초안도 금세 쓸모 없게 됩니다. 한편, 이 회사의 영업 팀은 너무 커져서 현재 솔루션이 맞지 않으며, 회사는 새로운 시장 세그먼트를 찾기 위해 새로운 분석을 시급히 사용해야 합니다.
Adatum은 이 문제를 해결하기 위해 Azure에서 클라우드 규모 분석 패턴을 구현하기로 결정했습니다. Adatum은 클라우드 규모 분석을 통해 회사 영업 팀이 현재 데이터 플랫폼을 마이그레이션할 수 있으면서도 다른 사업부가 참가 준비가 되면 다른 사업부를 수용할 수 있는 충분한 유연성을 제공할 수 있다고 자신합니다.
현재 상황
Adatum 회사 영업 그룹은 기존의 ERP 및 CRM 시스템을 사용하여 영업 트랜잭션을 처리합니다. 조직 전체의 관련자가 데이터에 액세스하고 다양한 프로젝트에 사용할 수 있게 데이터를 보강할 수 있도록 이러한 시스템의 데이터를 별도의 분석 플랫폼으로 내보내야 합니다.
아키텍처 솔루션
이 참조 아키텍처에서는 모든 ESA 구현에 필요한 데이터 관리 랜딩 존과 회사 영업 부서에서 사용할 수 있는 단일 데이터 랜딩 존을 배포합니다.
데이터 관리 랜딩 존
모든 클라우드 규모 분석의 주요 개념은 데이터 관리 랜딩 존을 하나만 보유하는 것입니다. 이 구독에는 모든 랜딩 존에서 공유되는 리소스가 포함됩니다. 여기에는 방화벽 및 프라이빗 DNS 영역과 같은 공유 네트워킹 구성 요소가 포함됩니다. 또한 Azure Policy 및 Azure Purview와 같은 데이터 및 클라우드 거버넌스에 대한 리소스도 포함합니다.
데이터 애플리케이션
랜딩 존에서 두 건의 데이터 애플리케이션이 있을 것입니다. 첫 번째 통합은 고객과 관련된 데이터를 수집합니다. 여기에는 고객 레코드 및 관련 레코드(예: 주소, 연락처, 지역 할당 및 연락처 기록)가 포함됩니다. 이 데이터는 Adatum CRM 시스템에서 가져옵니다.
두 번째 데이터 애플리케이션은 영업 트랜잭션을 수집합니다. 여기에는 트랜잭션 헤더, 품목 세부 정보, 배송 레코드 및 결제가 포함됩니다. 이 모든 레코드는 Adatum ERP 시스템에서 수집됩니다.
이러한 통합은 데이터를 변환하거나 보강하지 않습니다. 원본 시스템의 데이터를 복사하여 분석 플랫폼에 배치할 뿐입니다. 이렇게 하면 많은 데이터 제품이 원본 시스템에 또 다른 부담을 주지 않고 확장성 있는 방식으로 데이터를 사용할 수 있습니다.
데이터 제품
이 예제에서 Adatum이 보유한 데이터 제품은 하나입니다. 이 제품은 두 데이터 애플리케이션의 원시 데이터를 결합하여 새 데이터 세트로 변환합니다. 여기서 비즈니스 사용자가 Microsoft Power BI 같은 도구를 사용하여 추가 분석 및 보고에 사용할 데이터를 선택할 수 있습니다.
그림 1: 아키텍처 다이어그램 위의 다이어그램에 표시된 Azure 서비스는 일부일 뿐입니다. 아키텍처 내에서 리소스를 구성하는 방법에 대한 핵심 개념을 강조하기 위해 간소화되었습니다.
이유
영업 트랜잭션 및 고객을 자체 데이터 랜딩 존에 배치하지 않는 이유는 무엇인가요?
기업에서 클라우드 규모 분석과 관련하여 결정해야 하는 첫 번째 결정 사항 중 하나는 전체 데이터 자산을 랜딩 존으로 나누는 방법입니다. 서로 자주 통신하는 데이터 솔루션은 동일한 랜딩 존에 포함할 수 있는 유력한 후보입니다. 이렇게 하면 기업은 피어링된 VNet 간에 데이터를 이동하는 것과 관련된 비용을 줄일 수 있습니다. 이 예제에서는 영업 트랜잭션 데이터가 고객 데이터에 자주 연결됩니다. 따라서 이러한 관련 데이터 애플리케이션을 동일한 데이터 랜딩 존에 저장하는 것이 좋습니다.
랜딩 존에 대한 추가 고려 사항은 데이터를 담당하는 팀을 조직 내에서 조율하는 방식입니다. 이 예제의 두 데이터 애플리케이션은 서로 다른 팀의 소유이지만, 해당 팀은 모두 Adatum의 영업 및 마케팅 부서 소속입니다.
영업 트랜잭션과 고객이 하나의 데이터 애플리케이션을 공유하게 하는 것은 어떨까요?
고객 데이터와 영업 트랜잭션 데이터를 자체 데이터 애플리케이션에 분리하면 해당 도메인의 실무 전문가가 특정 데이터 제품에 대한 최상의 결정을 내릴 수 있습니다. 실무 전문가는 서로 충돌하지 않고 요구 사항을 가장 잘 충족하는 액세스 패턴, 수집 엔진 및 스토리지 옵션을 선택할 수 있습니다.
예를 들어 CRM 시스템에 대한 전문 지식이 있는 팀은 고객 데이터 애플리케이션을 담당합니다. 팀의 기술 세트와 CRM 시스템에서 사용하는 기술에 따라 요구 사항에 가장 적합한 도구를 결정합니다. 이러한 결정이 영업 트랜잭션 팀에도 적합한지 걱정할 필요가 없습니다. 해당 팀은 자체 도구 집합을 사용하며 고객 팀의 요구 사항을 충족하기 위해 타협할 필요가 없습니다.
영업 팀을 새 데이터 플랫폼으로 이동하는 이유는 무엇인가요?
이 예제에서 회사 영업 팀은 새 클라우드 규모 분석으로 이동하는 첫 번째 팀입니다. 이 솔루션은 무엇보다도 확장 가능하도록 설계되었습니다. 다른 사업부의 마이그레이션 준비가 완료되면 해당 사업부의 워크로드를 수용할 수 있도록 더 많은 랜딩 존을 추가할 수 있습니다.
나중에 확장하는 방법
스케일링은 아키텍처에 더 많은 랜딩 존을 추가하는 방식으로 수행됩니다. 이러한 랜딩 존은 VNet 피어링을 사용하여 데이터 관리 랜딩 존 및 다른 모든 랜딩 존에 연결합니다. 이 메시 패턴을 사용하면 영역 간에 데이터 제품 및 리소스를 공유할 수 있습니다. 여러 영역으로 분할하면 워크로드가 Azure 구독 및 리소스에 분산됩니다. 이렇게 하면 기업은 Azure 서비스 제한에 도달하지 않고 데이터 자산을 계속 확장할 수 있습니다.
배포 템플릿 배포
위의 아키텍처 기준을 배포하려면 다음 GitHub 리포지토리의 데이터 관리 랜딩 존 및 데이터 랜딩 존 참조 구현 템플릿을 사용합니다.
다음 템플릿을 사용하여 Adatum 영업 데이터 랜딩 존에 영업 트랜잭션, 고객 데이터 애플리케이션 및 요약 데이터 제품을 배포합니다.
중요
Adatum의 요구 사항을 충족하려면 위에 나열된 모든 템플릿을 배포해야 하는 것은 아닙니다. 템플릿에 약간의 사용자 지정이 필요합니다. 필요 없는 서비스는 배포 전에 템플릿에서 제거해야 합니다.
다음 단계
Azure의 클라우드 규모 분석을 위한 Relecloud 시나리오를 계속 진행합니다.
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