Analysen auf Cloudebene für regulierte Branchen
Durch umfassendere, komplexere Möglichkeiten der Cloud Adoption wird auch die Vorbereitung auf die Migration in die Cloud komplexer. Analysen auf Cloudebene in Azure ist ein skalierbares, wiederholtes Framework, das den einzigartigen Anforderungen Ihrer Organisation für das Erstellen moderner Datenplattformen entspricht.
Analysen auf Cloudebene decken sowohl technische als auch nicht technische Aspekte für Analysen und Governance in der Cloud ab. Dieser Leitfaden versucht, cloudunabhängig zu sein, um die Einführung von Hybrid- und Multi-Cloud-Lösungen zu ermöglichen. Bei den technischen Implementierungsbeispielen stehen aber Azure-Produkte im Vordergrund.
Cloud-Skalierungsanalyse hat folgende Ziele:
- Daten als Produkt und nicht als Nebenprodukt bereitstellen
- Bereitstellung eines Ökosystems von Datenprodukten anstelle eines einzelnen Data Warehouse, das möglicherweise nicht optimal für Ihr Datenszenario geeignet ist
- Nutzen eines Standardansatzes zum Erzwingen von Governance und Datensicherheit
- Die Teams dazu bringen, die Geschäftsergebnisse konsequent zu priorisieren, anstatt sich nur auf die zugrunde liegende Technologie zu konzentrieren.
Cloud-Skalierungsanalyse baut auf dem Cloud Adoption Framework von Microsoft auf und erfordert Grundlegendes Verstehen zu Zielzonen. Wenn Sie noch keine Azure-Zielzones implementiert haben, wenden Sie sich an Ihre Cloud-Teams, um zu erfahren, wie Sie die Voraussetzungen erfüllen können. Weitere Informationen finden Sie unter Sicherstellen der Umgebungsbereitschaft für den Cloudeinführungsplan.
Referenzarchitekturen ermöglichen es Ihnen, mit einem kleinen Fußabdruck zu beginnen und mit der Zeit zu wachsen, indem Sie das Szenario an Ihre Anwendungsfälle anpassen.
Cloud-Skalierungsanalysen umfassen wiederholte Vorlagen, die fünf Kerninfrastruktur- und Ressourcenbereitstellungen beschleunigen. Es ist außerdem für verschiedene Unternehmensgrößen anpassbar. Wenn Sie ein kleines Unternehmen mit wenigen Mitarbeitern sind, könnte ein zentralisiertes Betriebsmodell in Kombination mit einigen Fachleuten für Ihr Unternehmen die richtige Lösung für Sie sein. Wenn Sie ein größeres Unternehmen mit autonomen Geschäftseinheiten (jede mit ihren eigenen Dateningenieuren und -analysten) sind, dann könnte ein verteiltes Betriebsmodell wie Data Mesh oder Data Fabric Ihren Anforderungen besser entsprechen.
Ziele
Cloud-Skalierungsanalysen bieten ein Framework, das auf den folgenden Prinzipien basiert. Diese Prinzipien lösen aktuelle Herausforderungen mit komplexen Datenarchitekturen, die sich nicht an die Anforderungen von Unternehmen anpassen lassen.
| Prinzip | BESCHREIBUNG |
|---|---|
| Zulassen |
|
| Folgen |
|
| Unterstützung |
|
| Übernehmen |
|
| Commit |
|
| Aktivieren |
|
Implementierungsleitfaden
Der Implementierungsleitfaden kann in zwei Abschnitte unterteilt werden:
- Globaler Leitfaden, der für alle Workloads gilt.
- Spezifischer Leitfaden zur Cloud-Skalierung
Globaler Leitfaden
| Dokumentation | Beschreibung |
|---|---|
| Microsoft Cloud Adoption Framework | Die Verwaltung und Steuerung von Daten ist ein Lebenszyklusprozess, der mit dem Aufbau Ihrer bestehenden Cloud-Strategie beginnt und sich bis hin zu Ihrem laufenden Betrieb fortsetzt. Das Cloud Adoption Framework hilft Ihnen, den gesamten Lebenszyklus Ihres Datenbestands zu steuern. |
| Azure Well-Architected Framework | Die Workload-Architektur und der Betrieb wirken sich direkt auf die Daten aus. Finden Sie heraus, wie Ihre Architektur die Verwaltung und Governance von Workload-Daten verbessern kann. |
Spezifischer Leitfaden zur Cloud-Skalierung
| `Section` | BESCHREIBUNG |
|---|---|
| Erstellen einer ersten Strategie | So erstellen Sie Ihre Datenstrategie und Pivot, um zu einer datengesteuerten Organisation zu werden. |
| Definieren Ihres Plans | So entwickeln Sie einen Plan für Analysen auf Cloudebene. |
| Vorbereiten von Analysegütern | Überblick über die Vorbereitung Ihres Bestands für Analysen auf Cloudebene mit zentralen Aspekten für den Entwurfsbereich wie Unternehmensregistrierung, Netzwerk, Identitäts- und Zugriffsverwaltung, Richtlinien, Geschäftskontinuität und Notfallwiederherstellung. |
| Steuern Ihrer Analysen | Anforderungen zur Steuerung von Daten, Datenkatalog, Linienführung, Masterdatenverwaltung, Datenqualität, Datenfreigabevereinbarungen und Metadaten. |
| Sichern von Analysegütern | So sichern Sie den Analysebestand mit Authentifizierung und Autorisierung, Datenschutz und Datenzugriffsverwaltung. |
| Organisieren von Personen und Teams | So organisieren Sie effektive Vorgänge, Rollen, Teams und Teamfunktionen. |
| Verwalten von Analysegütern | So stellen Sie Plattform und Einblick für ein Szenario bereit. |
Architekturen
In diesem Abschnitt werden die Details physischer Implementierungen von Cloud-Skalierungsanalysen behandelt. Es ordnet die physischen Architekturen von Datenverwaltungszielzonen und Datenzielzonen ab.
Cloud-Skalierungsanalysen verfügen über zwei wichtige Architekturkonzepte:
- Die Datenzielzone
- Die Datenverwaltungszielzone
- Integration in Software-as-a-Service-Lösungen wie Microsoft Fabric und Microsoft Purview
Diese Architekturen standardisieren bewährte Methoden und minimieren Bereitstellungsengpässe für Ihre Entwicklungsteams und können die Bereitstellung gemeinsamer Lösungen für Cloud-Skalierungsanalysen beschleunigen. Sie können ihre Leitfäden für Lakehouse- und Data Mesh-Architekturen übernehmen. Dieser Leitfaden hebt die Funktionen hervor, die Sie für eine gut verwaltete Analyseplattform benötigen, die sich an Ihre Bedürfnisse anpassen lässt.
Weitere Informationen finden Sie unter: Überblick über die Architekturen
Bereitstellungsvorlagen
Dieser Abschnitt enthält einige Referenzvorlagen, die bereitgestellt werden können.
| Repository | Inhalt | Erforderlich | Bereitstellungsmodell |
|---|---|---|---|
| Datenverwaltungsvorlage | Zentrale Datenverwaltungsdienste und gemeinsame Datendienste, wie der Datenkatalog und die selbstgehostete Integration Runtime | Ja | Eins pro Analyse auf Cloudebene |
| Vorlage für Datenzielzonen | Gemeinsame Datenzielzone, einschließlich Erfassung, Verwaltung und Datenspeicherdienste | Yes | Eins pro Datenzielzone |
| Datenintegrationsvorlage – Batchverarbeitung | Zusätzliche, für die Batchdatenverarbeitung benötigte Dienste | No | Mindestens eine pro Datenzielzone |
| Datenintegrationsvorlage – Streamverarbeitung | Zusätzliche, für die Datenstromverarbeitung benötigte Dienste | No | Mindestens eine pro Datenzielzone |
| Datenproduktvorlage – Analyse und Data Science | Zusätzliche, für Datenanalysen und KI benötigte Dienste | No | Mindestens eine pro Datenzielzone |
Diese Vorlagen enthalten Azure Resource Manager-Vorlagen, die Vorlagen der Parameterdateien, und CI/CD-Pipelinedefinitionen für die Ressourcenbereitstellung.
Vorlagen können sich im Laufe der Zeit aufgrund neuer Azure-Dienste und -Anforderungen ändern. Sichern Sie die Mainbranch jedes Repositorys, damit sie fehlerfrei und bereit für den Verbrauch und die Bereitstellung bleibt. Verwenden Sie ein Entwicklungsabonnement, um Änderungen an der Vorlagenkonfiguration zu testen, bevor Sie die Featureverbesserungen durch ein Merge zurück in Ihre Mainbranch integrieren.
Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellungsvorlagen.
Bewährte Methoden
Die folgenden, im Inhaltsverzeichnis zur Cloud-Skalierungsanalyse aufgeführten Artikel für Fortgeschrittene (Level 300 oder höher) können zentralen IT-Teams dabei helfen, Tools bereitzustellen und Prozesse für Datenverwaltung und -Governance zu verwalten:
- Datenerfassung für Cloud-Skalierungsanalysen
- Data Lake Storage für Cloud-Skalierungsanalysen
- Verwendung von Azure Databricks im Rahmen der Cloud-Skalierungsanalyse
- Verwendung von Azure Synapse Analytics für Cloud-Skalierungsanalysen
Vorgestellte Azure-Produkte
Erweitern Sie den Abschnitt Ausgewählte Azure-Produkte im Inhaltsverzeichnis der Cloud-Skalierungsanalyse, um mehr über die Azure-Produkte zu erfahren, die Cloud-Skalierungsanalysen unterstützen.
Gängige Customer Journeys
Die folgenden gängigen Customer Journeys unterstützen Cloud-Skalierungsanalysen:
Bereiten Sie Ihre Umgebung vor. Verwenden Sie die Artikel zur Vorbereitung Ihrer Umgebung als Ressourcen. Schaffen Sie Prozesse und Ansätze, die das gesamte Portfolio an Workloads in Ihrem Datenbestand unterstützen.
Beeinflussung von Änderungen des individuellen Workloads. Im Zuge der Verbesserung Ihrer Prozesse für Analysen auf Cloudebene stoßen Ihre zentralen Datengovernanceteams auf Anforderungen, die Kenntnisse über die zugrunde liegende Architektur der einzelnen Workloads erfordern. Verwenden Sie die Architekturartikel, um zu verstehen, wie Sie die Szenarien in Ihrem Anwendungsfall verwenden können.
Optimieren einzelner Workloads und Workloadteams. Beginnen Sie mit dem Leitfaden zum Azure Well-Architected Framework, um Strategien der Cloud-Skalierungsanalyse in einzelne Workloads zu integrieren. Dieser Leitfaden beschreibt bewährte Methoden und Architekturen, die zentrale IT- und Governance-Teams nutzen sollten, um die Entwicklung individueller Workloads zu beschleunigen.
Verwenden bewährter Methoden für das Onboarding einzelner Ressourcen. Erweitern Sie den Abschnitt Bewährte Methoden im Inhaltsverzeichnis der Cloud-Skalierungsanalyse, um Artikel über Prozesse für das Onboarding Ihres gesamten Datenbestands in eine Steuerungsebene für die Cloud-Skalierungsanalyse zu finden.
Verwenden bestimmter Azure-Produkte. Beschleunigen und verbessern Sie Ihre Funktionen für die Cloud-Skalierungsanalyse, indem Sie die Azure-Produkte aus dem Abschnitt Ausgewählte Azure-Produkte des Inhaltsverzeichnisses für die Cloud-Skalierungsanalyse verwenden.
Ausführen einer Aktion
Weitere Informationen zur Planung der Implementierung der Cloud-Skalierungsanalysen finden Sie unter:
Nächste Schritte
Beginnen Sie mit Ihrer Cloud-Skalierungsanalyse: