Поделиться через

Целевые зоны Azure для облачной аналитики

  • Статья

В ответ на необходимость безукоризненного управления и платформы для практических аналитических сведений для бизнеса, аналитика в масштабе облака представляет стратегический путь проектирования и предназначен для технического состояния для аналитики Azure и среды искусственного интеллекта.

Шаблон зависит от распределения данных и его конвейеров между доменами. Этот шаблон позволяет управлять специальными возможностями, удобством использования и развитием. В основном на основе этих шаблонов аналитика в масштабе облака включает следующие возможности:

  • Хранение
  • Управление данными
  • Прием данных
  • Качество данных
  • Подготовка доступа
  • Сети
  • Шифрование
  • Упругость
  • Наблюдаемость

Заметка

Аналитика в масштабе облака основана на начала работы с целевыми зонами корпоративного масштаба Cloud Adoption Framework, и должна рассматриваться как дополнение к нему.

Аналитика в масштабе облака основывается на Microsoft Cloud Adoption Framework, применяя нашу призму фреймворка Well-Architected. Microsoft Cloud Adoption Framework предоставляет указания и рекомендации по облачным операционным моделям, эталонной архитектуре и шаблонам платформы. Это основано на реальных уроках, полученных в некоторых из наших самых трудных, сложных и комплексных сред.

Аналитика в масштабе облака позволяет клиентам создавать и использовать целевые зоны для размещения и запуска рабочих нагрузок аналитики. Вы создаете посадочные зоны на фундаменте безопасности, управления и соответствия. Они масштабируемые и модульные при поддержке автономии и инноваций.

Аналитика в масштабе облака рассматривает пять критически важных областей проектирования, которые помогают перевести требования организации в конструкции и возможности Azure. Отсутствие внимания к этим областям проектирования обычно создает диссонанс и трения между определением корпоративного масштаба и внедрением Azure. Аналитика в масштабе облака использует эти области проектирования для решения несоответствия между локальной и облачной инфраструктурой.

Дополнительные сведения см. в следующем разделе:

Целевая зона управления данными

В основе облачной аналитики лежит ее возможность управления. Эта возможность обеспечивается через зону посадки управления данными.

Для получения дополнительной информации см. зону управления данными.

Зона приема данных

Посадочные зоны данных — это подписки, в которых размещено несколько решений аналитики и искусственного интеллекта, относящихся к соответствующему домену или доменам. Эти подписки в облачной аналитике представляют ключевые бизнес-группы, интеграторов и катализаторы. Эти группы владеют, управляют и часто обладают глубоким пониманием исходных систем.

Несколько важных моментов, которые следует учитывать в отношении зон приземления данных:

  • В каждой зоне приземления данных могут существовать возможности автоматического приема данных. Эти возможности позволяют экспертам в предметной области подключать внешние источники данных в назначенную зону данных.
  • Зона приземления данных создается на основе своей основной архитектуры. Она включает ключевые возможности для размещения платформы аналитики.
  • Зона выгрузки данных может содержать несколько продуктов данных .

Для получения дополнительной информации см. зона приземления данных.

Продукты данных

Продукт данных — это все, что способствует увеличению бизнес-ценности и отправляется в многорежимное хранилище, например в озеро данных зоны приземления данных.

Продукты данных управляют, упорядочивают и упрощают понимание данных в пределах и между областями. Продукт данных является результатом данных из одной или нескольких транзакционных систем интеграции или других продуктов данных.

Дополнительные сведения см. в продуктах аналитики облачных вычислений в Azure.

Важный

При приеме данных из операционных систем в источник данных для чтения, помимо проверок качества данных и других примененных процессов, следует избегать применения к ним дополнительных преобразований данных. Это способствует повторному использованию продукта данных и позволяет другим доменам при наличии доступа использовать его для своих задач, избегая необходимости в множественном извлечении из одной операционной системы.

Эффективность работы

Аналитика в масштабе облака разработана, имея в своей основе операционную эффективность за счет самообслуживания, обеспечения управления и упрощенного развертывания. Рабочая модель для операций с данными позволяет использовать эти основные принципы с помощью шаблонов инфраструктуры как кода и развертывания. В нем также используются процессы развертывания, включающие стратегию ответвления и ветвления и центральный репозиторий.

Дополнительные сведения см. в разделе Упорядочивание операций.

Другие рекомендации по проектированию

Чтобы приступить к работе с зонами размещения управления данными и самим управлением данными, необходимо убедиться, что у вас есть основные архитектурные компоненты, обеспечивающие успешное развертывание.

Дальнейшие действия