研究数据平台现代化

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数据平台现代化是企业跟上不断发展的技术环境的重要一步。

你被要求为董事会准备一份初始报告,解释为什么他们应该为数据平台现代化项目提供资金。 董事会希望了解此类项目可能实现的投资回报率和效率。

你将了解数据架构师和数据库管理员在典型现代化项目中必须完成的任务。

什么是数据平台现代化

随着云计算的不断扩展,组织正在评估它如何提高效率,转变其运营实践,并可能通过创新的解决方案颠覆整个行业。

这一转换的核心是数据;它可推动业务取得成功。 为此,IT 部门内的数据专家必须对现有数据平台技术进行现代化改造,以帮助企业实现其转换目标,同时最大限度地减少停机时间和数据丢失。

数据现代化可以消除以前由于大多数本地环境的不灵活性而无法实现的技术障碍,从而开辟一系列全新的可能性和机会。 例如,在某些情况下,现代化可能只需要组织将现有本地 SQL Server 升级到新版本。

数据现代化的主要解决方案和场景图示。

越来越多的组织选择利用云带来的弹性和规模效益。 他们还可以通过 Azure 提供的更广泛的技术来获得技术优势。

为什么要现代化数据平台

Microsoft Azure 提供多项基于云的、安全且可缩放的基于 SQL 的完全托管平台和服务。 其功能可应对云存储的主要挑战,并为你提供可靠且持久的数据平台解决方案。 但是,基于 Azure SQL 的数据平台技术之所以有益还有一些其他原因:

  • 便利性 - 设置 Azure SQL 数据平台非常方便,因为它无需管理物理硬件。 但是,需要注意某些方面,例如了解最新的安全最佳做法以及管理 IaaS(基础结构即服务)产品的操作系统和 SQL Server 补丁。 在 PaaS(平台即服务)产品/服务中,将为你管理所有硬件、软件更新和操作系统补丁。 只需指定几个选项,即可在几分钟内预配正在运行的 Azure SQL 数据库。

  • 成本 - Microsoft 为你管理硬件,所以你无需购买任何系统硬件,也无需为其供电或进行维护。 Azure SQL 提供各种定价选项,使你能够平衡性能和成本,计划起价仅为每月几美元。 可以使用 Azure 总拥有成本计算器来确定与要使用的服务相关的成本。

  • 缩放 - Azure 提供可缩放的基础结构,可根据业务需求进行扩展或收缩。 这意味着可以根据需要纵向扩展或缩减计算资源、存储和网络功能。

  • 安全性 - 正如 Microsoft 所期望的那样,Azure SQL 提供了强大的安全功能。 但是,确保强大的安全性需要你和 Microsoft 共担责任。 Microsoft 将硬件的物理安全性作为其数据中心安全性的一部分进行处理,但你负责通过权限管理数据访问。

  • 自动备份和恢复 - 这可以降低发生任何意外故障或中断时丢失数据的风险。

  • 加密功能 - 数据在磁盘上自动加密,这让其变得高度安全;你还拥有与数据的加密连接。

数据现代化用例

让我们看一下数据现代化的一些示例,其中包括:

  • 迁移到 Azure SQL。 这使组织能够减少对本地硬件支持其数据库操作的需求,并且可以大幅节省成本并实现可伸缩性。

  • 采用新技术。 数据现代化可能涉及机器学习、人工智能和高级分析等新技术的实现。 这些技术可帮助组织从其数据中获取见解,并做出更明智的决策。

  • 使用混合功能。 例如,Azure SQL 托管实例的链接功能使你能够将托管在任何位置的 SQL Server 数据库复制到 Azure,并在发生灾难或重大业务中断时切换到云。 这样,就可以实现数据资产的现代化,同时仍在本地运行。

  • 升级到最新版 SQL Server。 升级到最新版本的 SQL Server 可以提供显着的性能改进和安全增强。

  • 合并数据库。 数据现代化还涉及数据库的合并。 这可以帮助组织降低复杂性和提高效率,并通过减少对多个 SQL Server 实例的需求来节省成本。

数据平台现代化阶段

数据平台现代化还涉及设计和实现可确保无缝地进行数据平台现代化的流程。

该流程包括五个主要阶段:

数据现代化的五个阶段的示意图:发现、评估、计划、转换和验证。

  • 发现 - 在此阶段,你需要对现有环境进行审核,以了解企业中的数据资产。 你还将深入了解并记录应用程序和数据库处理的工作负载类型。 你将了解工作负载的规模、运行频率及用途。

  • 评估 - 在此阶段,你将使用发现阶段获得的信息对确定的工作负载进行全面评估,并评估迁移之前或之后可能存在的任何潜在问题或中断性变更。 此外,还定义了缓解方法,并对 Azure 功能进行了评估,以便快速实现以最大化效益。

  • 计划 - 计划阶段概述将要迁移的工作负载以及相关的数据库和应用程序。 该计划还将概述迁移顺序以及将用于完成迁移的工具。

  • 转换和优化 - 在此阶段,转换将应用于需要更改才能与新的数据平台技术兼容的任何工作负载。 然后,优化工作负载以利用新数据平台提供的新功能。

  • 测试和修正 - 在此阶段,迁移已完成(包括用于验证迁移是否成功的测试)并修正了出现的任何问题。