L’objectif de l’intégration est de connecter des applications, des données, des services et des appareils, souvent de manière complexe. Via l’intégration, les organisations regroupent des workflows pour les rendre cohérents et évolutifs. Les entreprises connectent les applications, les données et les processus de façon rapide, efficace et automatisée.
Les connexions peuvent s’exécuter entre des systèmes locaux, cloud et de périphérie. Elles peuvent réunir des technologies de l’entreprise, de partenaires, de tiers et héritées.
Pour les données, l’intégration fournit des solutions pour la collecte et le traitement des informations provenant de plusieurs sources, dans plusieurs formats.
Pour intégrer des applications, des appels d’API directs sont parfois appropriés. Mais parfois, les technologies doivent communiquer de façon asynchrone, via une messagerie ou des événements. Tous les processus d’intégration nécessitent une orchestration, c’est-à-dire un moyen simple de définir et d’exécuter la logique du workflow.
Azure offre un large éventail d’outils et de fonctionnalités d’intégration, y compris ces services :
- Azure API Management : Publiez vos API de façon sécurisée pour que les développeurs internes et externes puissent les utiliser lors de la connexion à des systèmes back-ends.
- Azure Logic Apps. Créez des workflows pour connecter des centaines de services dans le cloud et localement.
- Azure Service Bus. Connectez des applications et des services locaux et cloud pour implémenter des workflows de messagerie hautement sécurisés.
- Azure Event Grid. Connectez des services Azure et de tiers pris en charge tout en simplifiant le développement d’applications basées sur les événements.
- Azure Functions. Simplifiez les problèmes d’orchestration complexes avec une plateforme informatique serverless pilotée par les événements.
- Azure Data Factory. Intégrez visuellement des sources de données pour accélérer la transformation des données et prendre en charge des workflows d’entreprise.
Pour plus d’informations sur d’autres services réseau d’Azure, consultez Services d’intégration.
Apache®, Apache NiFi® et NiFi® sont soit des marques déposées, soit des marques commerciales d’Apache Software Foundation aux États-Unis et/ou dans d’autres pays. L’utilisation de ces marques n’implique aucune approbation de l’Apache Software Foundation.
Présentation de l’intégration sur Azure
Si vous débutez dans l’intégration, Microsoft Learn est le meilleur endroit où commencer. Cette plateforme de formation en ligne gratuite offre des vidéos, des tutoriels et des formations pratiques pour différents produits et services.
Les ressources suivantes peuvent vous aider à apprendre les concepts fondamentaux de l’intégration :
- Concevoir l’intégration de données
- Conception de l’intégration pour les solutions Dynamics 365
- Intégrations de données avec des applications Finance and Operations
- Examiner l’intégration d’entreprise pour les solutions IoT
- Intégrer des données à un pipeline Azure Data Factory ou Azure Synapse
- Explorer l’intégration d’Event Grid
- Concevoir l’intégration d’API dans Azure
Parcours de production
Une fois que vous avez compris les principes de base de l’intégration, l’étape suivante est de concevoir votre solution.
Modèles de conception
Pour explorer les modèles à incorporer dans votre conception, consultez ressources des domaines suivants.
Systèmes hybrides
- Données hiérarchisés pour l’analytique : utilisez Azure Stack Hub pour collecter, traiter, stocker et distribuer les données locales et distantes.
- Mise à l’échelle dans des clouds : données locales : découvrez une application hybride qui s’étend sur Azure et Azure Stack Hub, et qui utilise une seule source de données locale, ce qui est une exigence de conformité pour certaines organisations.
- Mise à l’échelle dans des clouds avec Traffic Manager : utilisez Azure Traffic Manager pour étendre une application locale en la connectant à des ressources de cloud public.
Architectures orientées microservices
- Modèle de boîte d’envoi transactionnelle avec Azure Cosmos DB : implémentez le modèle de boîte d’envoi transactionnelle pour une messagerie fiable entre les services.
- Passerelle de données locale pour Azure Logic Apps : connectez des microservices Spring écrits en Java à des données locales.
- Identifier les limites des microservices : dérivez des microservices d’un modèle de domaine lors de la conception de votre application.
- Concevoir une communication interservice pour les microservices : utilisez des maillages de services pour rendre la communication entre les microservices efficace et robuste.
Solutions sans serveur
Partager un emplacement en temps réel en utilisant des services Azure serverless à faible coût : configurez un service de messagerie en temps réel pour partager des emplacements en direct.
Migration de mainframe
- Intégrer des files d’attente de messages de mainframes et de mini-ordinateurs IBM à Azure : utilisez une technique orientée données qui permet aux files d’attente de messages de mainframes et de mini-ordinateurs IBM de fonctionner avec des services Azure.
- Refactoriser des applications mainframe vers Azure avec des compilateurs Raincode : utilisez le compilateur COBOL Raincode pour moderniser des applications de mainframe héritées sans modifier le code.
- Accès de mainframes à des bases de données Azure : accordez à des applications de mainframes et de mini-ordinateurs IBM un accès à des bases de données Azure distantes.
Sélecteurs de service
Les ressources suivantes peuvent également vous aider à concevoir votre application. En plus de fournir des informations générales sur un mécanisme ou un processus d’intégration, chaque article vous aide à sélectionner un service Azure qui répond le mieux à vos besoins pour ce domaine.
- Options de messagerie asynchrone : découvrir les différents types de messages et les entités qui participent à une infrastructure de messagerie.
- Choisir entre le peering de réseau virtuel et les passerelles VPN : explorer deux façons de connecter des réseaux virtuels dans Azure.
- Extraction, transformation et chargement (ETL) : découvrez comment collecter des données provenant de plusieurs sources dans plusieurs formats, puis les transformer et les stocker.
Implémentations spécifiques
Pour en savoir plus sur les architectures spécifiques aux scénarios, consultez les solutions dans les domaines suivants.
Intelligence artificielle
- Prévoir la demande en énergie et en électricité avec Machine Learning : prévoyez les pics de demande pour des produits et services énergétiques.
- Solutions de surveillance de patients à distance : surveillez à distance des patients et analysez le gros volume de données générées par des appareils médicaux.
- Optimisation de l’approvisionnement en énergie : adaptez des outils externes comme Pyomo et CBC pour résoudre des problèmes d’optimisation numérique à grande échelle.
- Détection de la fréquentation basée sur l’IA : analysez le trafic des visiteurs dans les magasins de vente au détail en détectant les fréquentations.
- Assurance qualité : implémentez l’assurance qualité dans une ligne d’assemblage en utilisant l’analytique et le machine learning pour prédire les problèmes.
E-commerce
- Modernisez des applications .NET : migrez les applications .NET héritées d’une entreprise de distribution vers Azure.
- Processus métier personnalisés : automatisez les workflows et connectez-vous à des systèmes hérités du domaine du transport aérien.
- Migrer une application web en utilisant Azure APIM : moderniser la pile de logiciels hérités basée sur les navigateurs d’une société d’e-commerce.
Finance
- SWIFT Alliance Connect dans Azure : consultez une série d’articles sur la connexion au réseau SWIFT en utilisant les interfaces Alliance Access et Alliance Messaging Hub.
- SWIFT Alliance Connect Virtual dans Azure : consultez une série d’articles sur la connexion au réseau SWIFT en utilisant le composant Alliance Connect Virtual.
- Modèles et implémentations pour la transformation cloud dans le domaine bancaire : appliquez des modèles qui implémentent la transformation cloud d’un système bancaire.
Solutions métier internes
- Elastic Workplace Search sur Azure : utilisez Workplace Search pour capturer des informations auprès de nombreuses sources hétérogènes et les rendre consultables via des recherches.
- Déploiement de Power Automate à grande l’échelle : utilisez un modèle hub-and-spoke pour déployer des flux Power Automate parents et enfants.
- Extension métier : récupérez des données en continu auprès de systèmes hérités et rendez-les disponibles dans Power BI.
Architecture, ingénierie et construction
Générateur de jumeaux numériques Azure : utilisez la création de données de modélisation des informations d’Autodesk Forge pour automatiser la création d’un jeu de données Azure Digital Twins de base.
Analytics
Traitement et analyse de données géospatiales : rendez de gros volumes de données géospatiales disponibles pour l’analytique.
Santé
Consortium de données de santé : partagez des données entre les membres d’un consortium d’établissements de santé.
Calcul haute performance
Modèle d’analyse des risques HPC : utilisez Azure CycleCloud dans une application d’analyse des risques pour étendre le calcul TIBCO GridServer local à Azure.
Meilleures pratiques
Ces ressources peuvent vous aider à vérifier votre conception par rapport aux bonnes pratiques actuelles recommandées :
Azure Event Hubs et Functions peuvent fonctionner ensemble dans une architecture serverless pour traiter de gros volumes de données en quasi temps réel. Pour obtenir des conseils sur la façon d’optimiser les performances, la résilience, la sécurité, l’observabilité et l’échelle de cette architecture, consultez les articles suivants :
De nombreuses solutions d’intégration utilisent Logic Apps pour implémenter des processus métier. Pour connaître les bonnes pratiques relatives à la création d’architectures fiables avec ce service, consultez Continuité des activités et reprise d’activité pour Azure Logic Apps.
Pour vérifier si votre implémentation de Logic Apps s’aligne sur Azure Security Benchmark 2.0, consultez Base de référence de sécurité Azure pour Logic Apps.
Pour obtenir des informations générales et des instructions sur l’utilisation d’Apache NiFi pour traiter et distribuer des données sur Azure, consultez Apache NiFi sur Azure.
Suite de mises en œuvre de base
Ces architectures de référence fournissent des implémentations de base pour différents scénarios :
- Charges de travail d’analyse de données pour les secteurs réglementés : exécutez des charges de travail d’analyse de données qui prennent en compte les exigences réglementaires.
- Accès aux réseaux virtuels Azure depuis Azure Logic Apps en utilisant un environnement de service d’intégration (ISE) : créez des applications logiques qui s’exécutent dans des environnements de service d’intégration et qui accèdent à des ressources protégées.
- Publier des API internes à destination d’utilisateurs externes : regroupez des API, puis exposez-les à des utilisateurs externes.
- Intégration d’entreprise de base sur Azure : orchestrez les appels synchrones vers les systèmes back-end d’entreprise.
- Intégration d’entreprise avec un courtier de messages et des événements : orchestrez les appels asynchrones aux systèmes back-end d’entreprise en utilisant des files d’attente et des événements.
- Décisionnel d’entreprise : déplacez des données depuis une base de données SQL Server locale vers Azure Synapse Analytics et transformez les données pour les analyser.
- Front-ends web et mobiles : rendez des données de tiers disponibles pour des utilisateurs web.
- Intégration de données avec Logic Apps et SQL Server : automatisez les tâches d’intégration de données que vous effectuez en réponse à des appels d’API.
Guide des opérations
Le déploiement de votre charge de travail est une étape importante. Une fois que vos processus d’intégration sont en cours d’exécution, vous pouvez porter votre attention sur les opérations. Les documents suivants fournissent des recommandations et des informations de référence pour vous aider à répondre aux demandes des clients et aux exigences réglementaires :
- Notebooks Jupyter automatisés pour les diagnostics : écrivez des guides de dépannage et des étapes de diagnostic dans des notebooks Jupyter que vous pouvez réutiliser, tester et automatiser.
- À propos des connecteurs dans Azure Logic Apps : découvrez comment tirer parti des centaines de connecteurs offerts par Logic Apps.
- Contrôles de conformité réglementaire pour d’Azure Policy pour Azure Logic Apps : rendez Logic Apps conforme aux normes réglementaires.
Rester informé sur l’intégration
L’intégration d’Azure bénéficie d’améliorations en continu. Pour rester informé des développements récents, consultez Mises à jour d’Azure.
Ressources supplémentaires
Les ressources suivantes fournissent des recommandations et des informations pratiques pour des scénarios spécifiques.
Informations sur Amazon Web Services (AWS)
- Services de messagerie sur Azure et AWS
- Comparaison des services AWS et Azure : logique des processus back-end - divers