Díky exponenciálnímu růstu dat organizace spoléhají na neomezený výpočetní výkon, úložiště a analytické výkony Azure, aby škálovaly, streamovaly, predikovaly a zobrazovaly svá data. Analytická řešení mění objemy dat na užitečné business intelligence (BI), jako jsou sestavy a vizualizace a vynalézavá umělá inteligence (AI), jako jsou prognózy založené na strojovém učení.
Bez ohledu na to, jestli vaše organizace teprve začíná vyhodnocovat cloudové analytické nástroje, nebo se snaží rozšířit vaši aktuální implementaci, Azure nabízí mnoho možností. Pracovní postup začíná učením se o běžných přístupech a sladění procesů a rolí v rámci cloudového myšlení.
Data je možné zpracovávat v dávkách nebo v reálném čase, místně nebo v cloudu, ale cílem jakéhokoli analytického řešení je využívat data ve velkém měřítku. Organizace stále častěji chtějí vytvořit jediný zdroj pravdy pro všechna relační a nerelační data generovaná lidmi, počítači a internetem věcí (IoT). Běžně se používá architektura velkých objemů dat nebo architektura IoT k transformaci nezpracovaných dat do strukturovaného formuláře a jejich následné přesunutí do analytického úložiště dat. Tento obchod se stává jediným zdrojem pravdy, který může využít velké množství přehledných analytických řešení.
Stáhněte si soubor aplikace Visio s touto architekturou.
Další informace o analýzách v Azure
Pokud s analýzou v Azure začínáte, nejlepším místem, kde se dozvíte více, je microsoft Learn, bezplatná online školicí platforma. Najdete zde videa, kurzy a praktické učení pro konkrétní produkty a služby a studijní programy založené na vaší úloze, jako je vývojář nebo datový analytik.
Připravenost organizace
Pokud je vaše organizace v cloudu nová, může vám s tím pomoct architektura přechodu na cloud. Tato kolekce dokumentace a osvědčenýchpostupůch Uvádí také inovační nástroje pro demokratizaci dat v Azure.
Pokud chcete zajistit kvalitu analytického řešení v Azure, doporučujeme postupovat podle dobře architektuře Azure. Poskytuje preskriptivní pokyny pro organizace, které hledají vynikající architekturu, a popisuje, jak navrhovat, zřizovat a monitorovat nákladově optimalizovaná řešení Azure.
Cesta k produkčnímu prostředí
Znalost ukládání dat je jedním z prvních rozhodnutí, která potřebujete udělat na cestě k analýze v Azure. Pak můžete zvolit nejlepší technologii analýzy dat pro váš scénář.
Pokud chcete začít, zvažte následující ukázkové implementace:
Osvědčené postupy
Vysoce kvalitní analýzy začínají robustními a důvěryhodnými daty. Postupy zabezpečení informací na nejvyšší úrovni pomáhají zajistit, aby vaše data byla chráněna při přenosu a neaktivních uložených datech. Přístup k datům musí být také důvěryhodný. Důvěryhodná data implikují návrh, který implementuje:
Zásady správného řízení
Kontrolní mechanismy zabezpečení sítě.
Ochrana dat.
Na úrovni platformy přispívají následující osvědčené postupy pro velké objemy dat k důvěryhodné analýze v Azure:
Orchestrace příjmu dat pomocí pracovního postupu dat nebo řešení kanálu, jako jsou například data podporovaná službou Azure Data Factory nebo Oozie.
Zpracování dat na místě pomocí distribuovaného úložiště dat, přístupu k velkým objemům dat, který podporuje větší objemy dat a větší škálu formátů.
V rámci pracovního postupu příjmu dat vyřaďte citlivá data, abyste se vyhnuli jejich ukládání ve vašem datovém jezeře.
Zvažte celkové náklady na požadované prostředky Azure vyvážením nákladů na jednotku výpočetních uzlů potřebných k nákladům na minutu používání těchto uzlů k dokončení úlohy.
Vytvořte datové jezero, které kombinuje úložiště pro soubory ve více formátech, ať už strukturované, částečně strukturované nebo nestrukturované. V Microsoftu jako jediný zdroj pravdy používáme Azure Data Lake Storage Gen2. Podívejte se například na architekturu řešení BI v centru efektivity.
Další materiály
Analýza je široká kategorie a pokrývá celou řadu řešení. Další informace o Azure vám můžou pomoct následující zdroje informací.
Hybridní
Velká většina organizací potřebuje hybridní přístup k analýze, protože jejich data jsou hostovaná místně i v cloudu. Organizace často rozšiřují místní datová řešení do cloudu. Pro připojení prostředí musí organizace zvolit hybridní síťovou architekturu.
Hybridní přístup může zahrnovat sálové a střední systémy jako zdroj dat pro řešení Azure. Vaše organizace například může chtít modernizovat sálová a střední uspořádání dat nebo poskytovat přístup k databázím Azure.
Ukázková řešení
Tady je několik ukázkových implementací analýz v Azure, které je potřeba vzít v úvahu:
Odborníci na AWS nebo Google Cloud
Tyto články vám můžou pomoct rychle začít s porovnáním možností analýzy Azure s dalšími cloudovými službami:
Analýzy a velké objemy dat v databázových technologiích v Azure a AWS
Porovnání velkých objemů dat a analýz v Google Cloudu do služeb Azure