Azure의 클라우드 규모 분석에 대한 Adatum Corporation 시나리오
클라우드 규모 분석은 설계에 따라 모듈화되어 있으며, 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 작게 시작하고 확장 지점에 관계없이 비즈니스 요구 사항과 함께 확장할 수 있습니다.
고객 프로필
이 참조 아키텍처는 분석 워크로드를 Azure에 배포할 준비가 된 비즈니스 단위를 식별한 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 대규모 국제 기업입니다. 본사의 중앙 집중식 사업부 외에도 회계, 마케팅, 영업, 지원 및 운영을 포함한 자체 사업부를 보유한 전 세계 자회사를 보유하고 있습니다.
이러한 모든 이질적인 그룹은 자체 데이터를 생성합니다. 대부분의 사업부에는 포함된 분석 팀이 있습니다. 중앙 IT 조직은 사용 중인 대부분의 데이터 플랫폼을 제공했지만 일부 사업부는 악의적으로 자체 솔루션을 구현했습니다. 데이터 플랫폼은 다양한 클라우드 서비스 및 온-프레미스 솔루션으로 구성됩니다.
이 회사의 비전은 모든 데이터에 대한 단일 진실 원본인 중앙 집중식 분석 플랫폼을 갖는 것입니다. 그러나 여러 이해 관계자들이 하나의 특정 기술을 채택하기가 어려워지고 있습니다. 새 데이터가 생성되고 새로운 옵션을 사용할 수 있는 속도를 감안할 때 중앙 집중화 계획의 초기 초안도 빠르게 구식이 됩니다. 한편, 기업 영업 팀은 현재의 솔루션을 능가했으며, 회사는 새로운 시장 부문을 추구하기 위해 새로운 분석을 시급히 사용해야 합니다.
Adatum은 이 문제를 해결하기 위해 Azure에서 클라우드 규모 분석 패턴을 구현하기로 결정했습니다. 엔터프라이즈는 클라우드 규모 분석을 통해 회사 영업 팀이 현재 데이터 플랫폼을 마이그레이션할 수 있지만, 참가할 준비가 되면 다른 사업부를 수용할 수 있는 충분한 유연성을 제공할 수 있다고 확신합니다.
현재 상황
Adatum 회사 판매 그룹은 기존 ERP 및 CRM 시스템을 사용하여 판매 트랜잭션을 처리합니다. 조직 전체의 이해 관계자가 데이터에 액세스하고 다양한 프로젝트에 대해 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 분석에 대한 중요한 개념은 하나의 데이터 관리 랜딩 존을 갖는 것입니다. 이 구독에는 모든 랜딩 존에서 공유되는 리소스가 포함되며 방화벽 및 프라이빗 DNS 영역과 같은 공유 네트워킹 구성 요소가 포함됩니다. 데이터 및 클라우드 거버넌스에 대한 리소스도 포함됩니다. Microsoft Purview 및 Databricks Unity 카탈로그는 테넌트 수준에서 서비스로 배포됩니다.
데이터 애플리케이션
착륙 지대에 두 개의
두 번째 데이터 애플리케이션은 판매 트랜잭션을 수집합니다. 여기에는 트랜잭션 헤더, 품목 세부 정보, 배송 레코드 및 지불이 포함됩니다. 이러한 모든 레코드는 Adatum ERP 시스템에서 수집됩니다.
이러한 통합은 데이터를 변환하거나 보강하지 않습니다. 원본 시스템에서만 데이터를 복사하고 분석 플랫폼에 배치합니다. 이렇게 하면 많은 데이터 제품이 원본 시스템에 또 다른 부담을 주지 않고 확장 가능한 방식으로 데이터를 사용할 수 있습니다.
데이터 제품
이 예제에서 Adatum에는 하나의 데이터 제품이 있습니다. 이 제품은 두 데이터 애플리케이션의 원시 데이터를 결합하여 새 데이터 세트로 변환합니다. 여기에서 Microsoft Power BI와 같은 도구를 사용하여 추가 분석 및 보고를 위해 비즈니스 사용자가 선택할 수 있습니다.
Adatum 아키텍처의 
그림 1: 아키텍처 다이어그램. 모든 Azure 서비스가 다이어그램에 표시되는 것은 아닙니다. 아키텍처 내에서 리소스를 구성하는 방법에 대한 핵심 개념을 강조하기 위해 간소화되었습니다.
근거
판매 트랜잭션 및 고객을 자체 데이터 랜딩 존에 배치하는 것은 어떨까요?
기업이 클라우드 규모 분석에 대해 내려야 하는 첫 번째 결정 중 하나는 전체 데이터 자산을 랜딩 존으로 나누는 방법입니다. 서로 자주 통신하는 데이터 솔루션은 동일한 랜딩 존에 포함할 강력한 후보입니다. 이 결정을 통해 기업은 피어된 VNet 간에 데이터를 이동하는 것과 관련된 비용을 줄일 수 있습니다. 이 예제에서는 판매 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 팀이 조직 내에서 정렬되는 방법입니다. 이 경우 두 데이터 애플리케이션은 서로 다른 팀이 소유하지만 해당 팀은 모두 Adatum의 영업 및 마케팅 부서에 속합니다.
판매 트랜잭션과 고객이 하나의 데이터 애플리케이션을 공유하게 하는 것은 어떨까요?
자체 데이터 애플리케이션에서 고객 데이터와 판매 트랜잭션 데이터를 분리하여 해당 도메인의 주제 전문가가 특정 데이터 제품에 대해 최상의 결정을 내릴 수 있도록 허용합니다. 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 집합 및 CRM 시스템에서 사용하는 기술에 따라 요구 사항에 가장 적합한 도구를 결정합니다. 이러한 결정이 영업 거래 팀에서도 작동하는지 걱정할 필요가 없습니다. 해당 팀은 자체 도구 집합을 사용하고 있으며 고객 팀의 요구 사항을 충족하기 위해 타협할 필요가 없습니다.
영업 팀을 새 데이터 플랫폼으로 이동하는 이유는 무엇인가요?
이 예제에서 회사 영업 팀은 새로운 클라우드 규모 분석으로 이동하는 첫 번째 팀입니다. 이 솔루션은 무엇보다도 확장 가능하도록 설계되었습니다. 다른 사업부를 마이그레이션할 준비가 되면 워크로드를 수용하기 위해 더 많은 랜딩 존을 추가할 수 있습니다.
미래에 진화하는 방법?
아키텍처에 랜딩 존을 더 추가하여 크기 조정을 수행합니다. 이러한 랜딩 존은 가상 네트워크 피어링을 사용하여 데이터 관리 랜딩 존 및 다른 모든 랜딩 존에 연결합니다. 이 메시 패턴을 사용하면 데이터 제품 및 리소스를 영역 간에 공유할 수 있습니다. 다른 영역으로 분할하면 워크로드가 Azure 구독 및 리소스에 분산됩니다. 이 단계를 통해 기업은 Azure 서비스의 한도에 도달하지 않고 데이터 자산을 계속 늘릴 수 있습니다.
다음 단계
Azure에서 클라우드 규모 분석을 위한 Relecloud 시나리오로 계속 진행하십시오.
자세한 내용은 다음을 참조하세요.
- 데이터 랜딩 존 개요
- 데이터 관리 착륙 지대 개요
- Azure 클라우드 규모 분석 데이터 제품