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用于云规模分析的 Azure 着陆区

为了响应对无摩擦治理和提供业务可操作见解平台的需求，云规模分析代表了一种战略设计路径，并针对 Azure 分析和 AI 环境的技术状态进行了定位。

该模式依赖于跨域分布数据及其管道。该模式实现了可访问性、可用性和开发的所有权。云规模分析主要基于这些模式，包括以下功能：

注意

云规模分析在 Microsoft 云采用框架的基础上构建，同时应用架构良好的框架可重用功能区。 Microsoft云采用框架提供有关云操作模型、参考体系结构和平台模板的规范性指南和最佳做法。它基于我们从一些最具挑战性、最精细和最复杂的环境中获得的实际经验。

云规模分析为客户构建和操作登陆区域以托管和运行分析工作负载铺平道路。在安全、治理和合规性的基础上构建登陆区域。它们可缩放且模块化，同时支持自治和创新。

云规模分析考虑了五个关键设计领域，可帮助将组织要求转换为 Azure 构造和功能。缺乏对这些设计领域的关注通常会产生企业规模定义与 Azure 采用之间的不一致性和摩擦。云规模分析使用这些设计领域来帮助解决本地与云设计基础结构之间的不匹配问题。

若要了解详细信息，请参阅：

数据管理登陆区域

云规模分析的核心是其管理功能。此功能通过数据管理登陆区域实现。

有关详细信息，请参阅数据管理登陆区域。

数据登陆区域是用于托管多个与各自域相关的分析和 AI 解决方案的订阅。云规模分析中的这些订阅表示主要业务组、集成商和启用者。这些团体拥有、操作并经常提供对源系统的原生解释。

关于数据登陆区域需要牢记的几个要点：

有关详细信息，请参阅数据登陆区域。

数据产品可以推动业务价值的实现，并会推送至多语言存储（例如数据登陆区域数据湖）。

数据产品用于管理、组织和理解各个域内及跨域的数据。数据产品是来自一个或多个事务系统集成或其他数据产品的数据的结果。

有关详细信息，请参阅 Azure中的云规模分析数据产品。

重要

将数据从操作系统引入读取数据源时，除了数据质量检查和其他应用的数据外，应避免对数据进行其他数据转换。这推动了数据产品的可重用性，并允许其他领域在获得访问权限的情况下根据其用例进行使用，而不是从同一操作系统进行多次提取。

云级别分析以运营卓越为核心，通过启用自助服务、治理和简化部署来实现设计。数据操作的工作模型通过使用基础结构即代码和部署模板实现这些核心原则。它还使用包括分叉和分支策略以及中央存储库的部署过程。

有关详细信息，请参阅组织运营。

若要开始使用数据管理和数据管理登陆区域，需要确保具有基础体系结构组件才能成功部署。