Udostępnij za pośrednictwem

Strefy docelowe platformy Azure na potrzeby analizy w skali chmury

  • Artykuł

W odpowiedzi na potrzebę płynnego zarządzania oraz platformy dostarczającej bezpośrednio wykorzystane wglądy biznesowe, analiza w chmurze stanowi strategiczną ścieżkę projektowania i koncentruje się na osiągnięciu określonego stanu technicznego dla środowiska analizy i sztucznej inteligencji w platformie Azure.

Wzorzec opiera się na dystrybucji danych i potoków między domenami. Ten wzorzec umożliwia odpowiedzialność za dostępność, użyteczność i rozwój. W dużej mierze na podstawie tych wzorców analiza w skali chmury obejmuje następujące możliwości:

  • Składowanie
  • Nadzór nad danymi
  • Pozyskiwanie danych
  • Jakość danych
  • Aprowizowanie dostępu
  • Budowanie sieci kontaktów
  • Szyfrowanie
  • Elastyczność
  • Możliwość obserwowania

Notatka

Analiza w skali chmury opiera się na Zacznij od stref docelowych w skali przedsiębiorstwa w ramach Cloud Adoption Framework i należy je traktować jako uzupełnienie.

Analiza w skali chmury opiera się na ramach Microsoft Cloud Adoption Framework, z zastosowaniem naszej perspektywy platformy Well-Architected. Przewodnik Microsoft Cloud Adoption Framework zawiera normatywne wskazówki i najlepsze rozwiązania dotyczące modeli operacyjnych w chmurze, architektury referencyjnej i szablonów platform. Jest on oparty na rzeczywistych naukach z niektórych z naszych najtrudniejszych, wyrafinowanych i złożonych środowisk.

Analiza w skali chmury umożliwia klientom tworzenie i operacjonalizacja stref docelowych na potrzeby hostowania i uruchamiania obciążeń analitycznych. Tworzysz strefy docelowe na podstawach bezpieczeństwa, ładu i zgodności. Są one skalowalne i modułowe, a jednocześnie wspierają autonomię i innowacje.

Analiza w skali chmury uwzględnia pięć krytycznych obszarów projektowych, które ułatwiają tłumaczenie wymagań organizacyjnych na konstrukcje i możliwości platformy Azure. Brak uwagi na te obszary projektowe zwykle tworzy dysonans i tarcie między definicją skali przedsiębiorstwa a wdrożeniem platformy Azure. Analiza w skali chmury używa tych obszarów projektowych, aby pomóc w rozwiązywaniu problemów z niezgodnością między infrastrukturą lokalną i infrastrukturą projektowania w chmurze.

Aby dowiedzieć się więcej, zobacz:

Strefa docelowa zarządzania danymi

Częścią analizy w skali chmury jest jej możliwość zarządzania. Ta funkcja jest włączona za pośrednictwem strefy docelowej zarządzania danymi.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Strefa docelowa zarządzania danymi.

Strefa docelowa danych

strefy docelowe danych to subskrypcje hostujące wiele rozwiązań analitycznych i sztucznej inteligencji odpowiednich domen lub domen. Te subskrypcje w ramach analizy w skali chmury reprezentują podstawowe grupy biznesowe, integratory i osoby obsługujące. Te grupy są właścicielami, działają i często zapewniają wrodzoną wiedzę na temat systemów źródłowych.

Kilka ważnych kwestii, o których należy pamiętać o strefach docelowych danych:

  • Możliwości zautomatyzowanego pozyskiwania mogą istnieć w każdej strefie przyjmowania danych. Te możliwości umożliwiają ekspertom z danej dziedziny ściąganie zewnętrznych źródeł danych do strefy docelowej danych.
  • Strefa docelowa danych jest tworzona w oparciu o podstawową architekturę. Obejmuje ona kluczowe możliwości hostowania platformy analitycznej.
  • Strefa docelowa danych może zawierać wiele produktów danych .

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Strefa docelowa danych.

Produkty danych

Produkt danych to wszystko, co napędza wartość biznesową i jest wypychane do magazynu wielojęzycznego, takiego jak jezioro danych w strefie lądowania danych.

Produkty danych zarządzają, organizują i uporządkowują dane w sposób logiczny w obrębie i w różnych obszarach. Produkt danych jest wynikiem danych z jednej lub wielu integracji systemu transakcyjnego lub innych produktów danych.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz produkty danych analityki w skali chmury w Azure .

Ważny

Podczas pozyskiwania danych z systemów operacyjnych do źródła danych do odczytu, oprócz kontroli jakości danych i innych już zastosowanych operacji, należy unikać stosowania do danych innych przekształceń. Powoduje to ponowne wykorzystanie produktu danych i umożliwia innym domenom korzystanie z produktu danych, pod warunkiem dostępu, dla ich zastosowań, zamiast wielokrotnych ekstrakcji z tego samego systemu operacyjnego.

Doskonałość operacyjna

Analiza na skalę chmury została zaprojektowana z myślą o doskonałości operacyjnej dzięki umożliwieniu samoobsługi, zapewnieniu ładu i usprawnieniu wdrożeń. Model roboczy operacji na danych umożliwia przestrzeganie tych podstawowych zasad dzięki użyciu infrastruktury jako kodu i szablonów wdrażania. Używa również procesów wdrażania, które obejmują strategię forkowania i rozgałęziania oraz centralne repozytorium.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Organizuj operacje.

Inne zagadnienia dotyczące projektowania

Aby rozpocząć pracę z zarządzaniem danymi oraz strefami docelowymi zarządzania danymi, należy upewnić się, że masz podstawowe elementy architektoniczne, aby umożliwić skuteczne wdrożenie.

Następne kroki