将 Azure 用作新式数据平台时，可以选择平台即服务（PaaS）或基础结构即服务（IaaS）。 PaaS 提供用于数据引入、转换和存储的云原生选项。 IaaS 可以更好地控制混合基础结构，从所选虚拟机（VM）的大小和类型开始。 使用任一方法，都可以利用各种完全托管的关系、NoSQL 和内存中数据库、存储解决方案和分析产品/服务，这些产品跨越专有和开源引擎。 此示例体系结构显示了这两种方法。
建筑
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工作流
IBM MQ 是充当大型机或中层系统和 Azure 服务之间的松散耦合链接的中间件。 根据应用程序要求接收和发送消息，以便与大型机应用程序层通信。
在云原生方法中，Azure 逻辑应用使用 MQ 连接器与 IBM MQ 交换消息。 计划程序功能协调 Azure 工作流，以 定期间隔发送和接收消息， 一秒。
MQ 连接器可以通过连接器将读取的消息直接发送到存储，或先将其发送到转换。 逻辑应用包括多个数据转换选项，例如内联 JavaScript 运行时，可用于运行简单的 JavaScript 代码片段进行数据转换，或者 数据操作 对 JSON、CSV 和 HTML 表数据执行转换。 还可以使用 Azure Function创建无服务器单任务函数。
数据将加载到存储中。 Azure 提供了许多托管数据存储解决方案，每个解决方案提供不同的特性和功能。
在 IaaS 方法中，VM 使用适用于 WebSphere MQ 的 BizTalk 适配器运行Microsoft主机集成服务器（HIS）。 HIS 与 IBM MQ 交换消息，并将业务流程作为 Web 服务公开给自定义 .NET 应用程序。
.NET 应用程序使用任何受支持的 Azure 数据存储来保留数据。 例如，应用程序可以屏蔽数据或使用专用终结点来保护安全。
数据将加载到存储中。 Azure 提供了许多托管数据存储解决方案，每个解决方案提供不同的特性和功能。
组件
Azure 逻辑应用 提供了用于数据业务流程、数据集成和数据转换的工具。 它包括数百个 连接器， 用于访问本地或云中的数据。 在选择数据存储连接器之前，请务必测试吞吐量和性能。
逻辑应用计划程序 根据指定的重复周期间隔和频率提供启动和运行工作流的触发器。
逻辑应用 MQ 连接器 将逻辑应用工作流连接到本地或 Azure 上的 IBM MQ 服务器。 工作流接收和发送存储在 MQ 服务器中的消息。 还包括Microsoft MQ 客户端，用于通过 TCP/IP 网络与远程 MQ 服务器通信。 可以使用客户端连接到 IBM WebSphere MQ 7.5、MQ 8.0 和 MQ 9.0、9.1 和 9.2。
Host Integration Server （HIS） 可以通过 Microsoft BizTalk Server 中的 WebSphere MQ 适配器充当消息集成器。 客户端和服务器适配器在 IBM MQ 和 BizTalk Server 之间交换消息。 HIS 还充当 MQ 侦听器，可以按指定的时间间隔轮询 MQ 服务器中的消息。
.NET 是此示例中使用的免费开源开发平台，用于创建一个应用，以便通过 HIS 将数据拉取到数据存储层。 它还可用于通过用于 MQ 的 Microsoft 客户端直接访问 IBM WebSphere MQ 服务器。
选择
对于数据层，可以选择托管服务，包括 Azure Database for PostgreSQL、Azure Database for MySQL、Azure Cosmos DB、Azure Database for MariaDB和 Azure SQL。
对于存储层，请使用 Azure Data Lake Storage创建企业数据湖。
对于数据层，请使用 Azure Synapse Analytics创建大数据分析平台。
方案详细信息
数字化转型方案中的一种常用方法是，查看现有应用程序和中间件层是否可以在混合设置中运行 as-is，其中Microsoft Azure 充当可缩放的分布式数据平台。 此示例介绍中间件集成的数据优先方法，使大型机或中型系统上运行的 IBM 消息队列（MQs）能够与 Azure 服务配合使用，以便找到最适合工作负荷的数据平台。
将 Azure 用作新式数据平台时，可以选择平台即服务（PaaS）或基础结构即服务（IaaS）。 PaaS 提供用于数据引入、转换和存储的云原生选项。 IaaS 可以更好地控制混合基础结构，从所选虚拟机（VM）的大小和类型开始。 使用任一方法，都可以利用各种完全托管的关系、NoSQL 和内存中数据库、存储解决方案和分析产品/服务，这些产品跨越专有和开源引擎。
此示例体系结构显示了这两种方法：
云原生 PaaS。 Azure 逻辑应用 通过 MQ 连接器与 IBM MQ 交换消息。 其他 连接器 可跨其他应用、服务、系统、协议和平台快速访问事件、数据和操作。 逻辑应用还包括用于在将数据存储在 Azure 上或将其发送到应用程序层之前修改数据格式、结构或值时从队列转换数据的工具。
基于 VM 的 IaaS。 在 VM 上运行 Microsoft Host Integration Server （HIS），可以使用连接到 IBM MQ 的消息传送集成组件。 可以通过创建 .NET 应用程序来读取和写入消息来控制数据转换过程。 应用程序可以在所选的 Azure 数据存储中保存数据，并且可以选择 MQ 服务器的轮询间隔。
潜在的用例
可以使用以下任一方法：
启用通过消息传递系统进行通信的松散耦合应用程序以使用 Azure 数据平台。
在大型机或中型系统与 Azure 之间以增量方式同步或复制数据。
大型机或中型系统与 Azure 之间的流事件消息。
考虑
这些注意事项实现 Azure Well-Architected 框架的支柱，这是一组指导原则，可用于提高工作负荷的质量。 有关详细信息，请参阅 azure Well-Architected Framework
混合数据中心配置对于正在制定其云策略的组织有意义。 连接到 Azure 有助于弥合数据中心的差距，提高性能，提高业务连续性，并在全球范围内扩展覆盖范围。
例如，本地应用程序可以与 Azure 上的新式数据平台通信，并开始利用大数据分析或机器学习。 如果需要经济高效的存储解决方案，可以复制大型机数据，将其存储在 Azure 上，并使数据保持同步。Azure 还可以添加支持联机事务处理（OLTP）、批处理和数据引入系统所需的规模。
可靠性
可靠性可确保应用程序能够履行对客户的承诺。 有关详细信息，请参阅 可靠性的设计评审清单。
Azure 服务级别协议（SLA）描述了运行时间保证。 各种组件的 SLA 可能会有所不同。 例如，Azure 逻辑应用将至少提供 99.9% 的时间。 选择的配置设置可以改进 SLA。
成本优化
成本优化是研究减少不必要的开支和提高运营效率的方法。 有关详细信息，请参阅 成本优化的设计评审清单。
本文概述了各种 Azure 服务来演示各种可能性，你可能不会将它们全部用于 MQ 集成。
使用 Azure 定价计算器 估算 Azure 资源的成本。
使用 BizTalk 定价 来了解 HIS 解决方案的定价。
卓越运营
卓越运营涵盖部署应用程序并使其在生产环境中运行的运营流程。 有关详细信息，请参阅 卓越运营的设计评审清单。
在此示例体系结构中，逻辑应用连接器可用于将消息直接发送到 Azure 存储，Azure Data Lake Storage。 例如，逻辑应用包括 Azure Blob 存储连接器，如下图所示。 利用连接器，可以轻松地将大量数据存储在 azure Blob 存储 中。 数据可通过 HTTP 或 HTTPS 从世界上任何地方访问。 Blob 存储还支持 Azure Data Lake Storage Gen2，这是云的大数据分析解决方案。 数据使用 Azure 服务（如 AzCopy 工具、Azure 数据工厂）或其他可连接到存储的解决方案加载到存储中。
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PaaS 和 IaaS 体系结构选项都支持许多常用的托管数据库服务。 可以使用自定义生成的加载程序、供应商解决方案或托管服务（例如 Azure 数据工厂）加载数据。 数据库选项包括：
Azure SQL 数据库。 Azure SQL 数据库的一部分是专为云构建的智能、可缩放的关系数据库服务。 它始终是最新的，它包括优化性能、持久性和可伸缩性的自动化功能，以便你可以专注于构建新的应用程序。
Azure SQL 托管实例。 SQL 托管实例是 Azure SQL 服务组合的一部分，它将最广泛的 SQL Server 引擎兼容性与完全托管 PaaS 的所有优势相结合。
Azure 虚拟机上的 Azure SQL。 此经济高效的选项是 Azure SQL 系列的一部分，旨在将 SQL Server 工作负载提升和转移到 Azure。 它将 SQL Server 的性能、安全性和分析与 Azure 的灵活性和混合连接相结合，并具有 100% 的代码兼容性。 现在包括 SQL Server 2019 映像。
Azure Database for PostgreSQL。 此完全托管的关系数据库服务基于开源 PostgreSQL 数据库引擎的社区版本。 可以专注于应用程序创新，而不是数据库管理，并轻松缩放工作负荷。
Azure Database for MySQL。 此完全托管的关系数据库服务基于开源 MySQL 数据库引擎的社区版本。
Azure Cosmos DB。 Azure Cosmos DB 全球分布式多模型数据库提供吞吐量和存储，可跨任意数量的地理区域弹性独立缩放。 它是一种完全托管的 NoSQL 数据库服务，可保证世界上任何位置 99% 的 99% 的毫秒级延迟。
Azure Synapse Analytics。 此企业分析服务可加快跨数据仓库和大数据系统的见解时间。
性能效率
性能效率是工作负荷的缩放能力，以满足用户以高效方式满足它的需求。 有关详细信息，请参阅 性能效率的设计评审清单。
在完成体系结构方法之前，请务必测试数据转换层的吞吐量和性能。 性能取决于多种因素，包括工作负荷的消息大小、延迟和使用的连接器。 测试有助于查找最兼容的目标数据平台。
贡献
本文由Microsoft维护。 它最初由以下参与者编写。
主体作者：
- 阿什·汗德尔瓦尔 |首席工程体系结构管理器
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后续步骤
有关详细信息，Azure 数据工程 - 大型机 & Midrange 现代化（datasqlninja@microsoft.com）。
阅读 Azure 数据库迁移指南。