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云规模分析的 Azure 登陆区域

为满足无摩擦治理和通过平台获取对业务的可操作见解的需求，云级分析表示一种战略设计路径，以获取 Azure 分析和 AI 环境的技术状态为目标。

该模式依赖于数据及其管道的跨域分布。该模式实现了可访问性、可用性和开发的所有权。云级分析在很大程度上基于这些模式，它包括以下功能：

注意

云级分析在 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导和最佳做法。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。

云规模分析有助于客户生成和操作登陆区域以托管和运行分析工作负载。在安全性、治理和合规性基础上构建登陆区域。它们可缩放，模块化，同时支持自治和创新。

云级分析考虑五个关键设计领域，可帮助将组织需求转化为 Azure 构造和功能。对这些设计领域缺乏关注通常会导致企业级定义和 Azure 采用之间的不一致和冲突。云级分析使用这些设计领域来帮助解决本地基础结构和云设计基础结构之间的不匹配问题。

若要了解更多信息，请参阅以下文章：

数据管理登陆区域

云级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。

数据管理登陆区域是一个订阅，用于治理平台并支持以下功能：

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。云级分析中的这些订阅表示主要业务组、集成服务和启用程序。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，其会被推送至多语言存储（例如数据登陆区域数据湖）。

数据产品可以管理、组织和理解域内及跨域数据。数据产品是一个或多个事务系统集成或其他数据产品中的数据的结果。

有关详细信息，请参阅 Azure 中云级分析数据产品。

重要

将操作系统中的数据引入读取数据源时，除了数据质量检查和其他应用的数据外，数据应避免被应用其他数据转换。这实现了数据产品的可重用性，并允许其他域根据访问权限使用其用例，而不是从同一操作系统中进行多次提取。

云级分析的设计以卓越运营为核心，通过自助支持、治理和简化的部署实现。数据运营的工作模型通过使用基础结构即代码和部署模板来实现这些核心原则。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：