Padrões de referência de aplicativos de dados
Ao integrar um aplicativo de dados em uma zona de aterrissagem de dados, a equipe terá acesso ao seu grupo de recursos dedicado, sub-rede e recursos compartilhados. A partir desse ponto, a propriedade do ambiente é entregue à equipe de aplicação de dados. Essas equipas têm que assumir responsabilidade de uma perspetiva de implementação de ponta a ponta e de responsabilidade sobre os custos.
Para simplificar o processo de introdução e reduzir o tempo de espera para criar um ambiente para um caso de uso específico, as organizações podem fornecer padrões de referência internos. Essas implementações de referência consistem nas definições de Infraestrutura como Código (IaC) para criar com êxito um conjunto de serviços para um caso de uso específico, como processamento de dados em lote, processamento de dados de streaming ou ciência de dados, e demonstram um caminho para o sucesso. Potencialmente, esses padrões também incluem código de aplicativo genérico que pode ser usado como linha de base ao implementar soluções de dados. Os padrões de referência de aplicativos de dados podem variar entre organizações e dependem muito das ferramentas utilizadas e dos padrões de implementação de dados usados comum e repetidamente em Zonas de Aterrissagem de Dados.
Outras automatizações podem ser usadas para reduzir ainda mais quaisquer potenciais pontos de atrito e automatizar até mesmo a implantação inicial do padrão para equipes de aplicativos de dados. Para obter mais detalhes, dê uma olhada em automação de plataforma e DevOps para análise em escala de nuvem.
Em última análise, o objetivo deve ser entregar essas implementações de referência para as equipes de aplicativos de dados, pois elas devem possuir a base de código geral de sua solução. Camadas de abstração extras, como especificações de modelo do Azure, também são uma opção, mas apenas aumentam o número de pontos de atrito, pois as alterações necessárias novamente precisam ser solicitadas a uma equipe central que possui e mantém esses recursos. A equipe central precisa então tomar medidas para que as mudanças sejam testadas e liberadas. Além disso, um processo de gestão de lançamentos mais complexo pode ser necessário para não afetar outros utilizadores da Especificação de Modelo. Por fim, os modelos se tornarão mais complexos com o tempo, pois cada equipa poderá exigir diferentes parâmetros para serem expostos, a fim de aplicar certas alterações dentro do modelo. Portanto, entregar os padrões de referência é a solução mais fácil e eficaz, pois isso permite que as equipes de aplicação de dados façam as alterações necessárias, se necessário. Expor essas equipes ao conceito de IaC é uma boa abordagem que pode levar algum tempo, mas, em última análise, resultará em melhores práticas de engenharia em toda a plataforma de dados.
Para obter mais informações, consulte Scaling Cloud-scale analytics.