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Conception de l’architecture des bases de données

Azure Database for MariaDB
Azure Database Migration service
Azure Database pour MySQL
Azure Database pour PostgreSQL

Cet article fournit une vue d’ensemble des solutions de base de données Azure décrites dans Centre des architectures Azure.

Diagramme qui compare un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) et des solutions Big Data.

Apache®, Apache Cassandra® et le logo Hadoop 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.

Les solutions Azure Database comprennent des systèmes de gestion de bases de données relationnelles traditionnelles (SGBDR et OLTP), des charges de travail Big Data et analytiques (y compris OLAP) et des charges de travail NoSQL.

Les charges de travail de SGBDR incluent le traitement transactionnel en ligne (OLTP) et le traitement analytique en ligne (OLAP). Les données de plusieurs sources de l’organisation peuvent être consolidées dans un entrepôt de données. Vous pouvez utiliser un processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) ou d'extraction, de chargement et de transformation (ELT) pour déplacer et transformer les données sources. Pour plus d'informations sur les bases de données SGBDR, voir Explorer les bases de données relationnelles dans Azure.

Une architecture de Big Data est conçue pour gérer l’ingestion, le traitement et l’analyse de données volumineuses ou complexes. Les solutions de big data impliquent généralement une grande quantité de données relationnelles et non relationnelles, que les systèmes SGBDR traditionnels ne sont pas bien adaptés pour stocker. Il s'agit généralement de solutions telles que les lacs de données, les lacs Delta et les lakehouses. Pour plus d'informations, consultez la section Conception de l'architecture analytique.

Les bases de données NoSQL sont indifféremment appelées non relationnelles, NoSQL DBs ou non-SQL pour souligner le fait qu'elles peuvent gérer des volumes considérables de données non structurées évoluant rapidement. Elles ne stockent pas les données dans des tableaux, des lignes et des colonnes, comme les bases de données (SQL). Pour plus d'informations sur les bases de données No SQL DBs, consultez Données NoSQL et Qu'est-ce qu'une base de données NoSQL?.

Cet article fournit des ressources pour en savoir plus sur les bases de données Azure. Il décrit les chemins d’accès permettant d’implémenter les architectures qui répondent à vos besoins, et les meilleures pratiques à garder à l’esprit lors de la conception de vos solutions.

Il existe de nombreuses architectures sur lesquelles vous appuyer pour répondre aux besoins de votre base de données. Nous fournissons également des idées de solutions pour vous permettre de créer, qui incluent des liens vers tous les composants dont vous avez besoin.

En savoir plus sur les bases de données sur Azure

Lorsque vous commencez à réfléchir aux architectures possibles pour votre solution, il est essentiel que vous choisissiez le bon magasin de données. Si vous débutez avec Azure, Microsoft Learn est le meilleur endroit où commencer. Cette plateforme en ligne gratuite fournit des vidéos et des tutoriels pour l’apprentissage pratique. Microsoft Learn propose des parcours d’apprentissage basés sur votre rôle de travail, tel que développeur ou analyste de données.

Vous pouvez commencer par une description générale des différentes bases de données d'Azure et de leur utilisation. Vous pouvez également parcourir les modules de données Azure et choisir une approche de stockage de données dans Azure. Ces articles vous aident à comprendre les choix qui s'offrent à vous en matière de solutions de données Azure et vous expliquent pourquoi certaines solutions sont recommandées dans des scénarios spécifiques.

Voici quelques-uns des modules d’apprentissage qui pourront vous être utiles :

Parcours de production

Pour trouver des options utiles en vue de traiter les données relationnelles, prenez en compte les ressources suivantes :

  • Pour en savoir plus sur les ressources permettant de collecter des données à partir de sources multiples et sur la manière de et d'appliquer des transformations de données au sein des pipelines de données, consultez Analytique dans Azure.
  • Pour en savoir plus sur le traitement analytique en ligne (OLAP), qui organise les bases de données d’entreprise volumineuses et prend en charge l’analyse complexe, consultez Traitement analytique en ligne.
  • Pour en savoir plus sur les systèmes OLTP qui enregistrent les interactions commerciales au fur et à mesure qu'elles se produisent, consultez Traitement des transactions en ligne.

Une base de données non relationnelle n’utilise pas le schéma tabulaire de lignes et de colonnes. Pour plus d’informations, consultez Données non relationnelles et NoSQL.

Pour en savoir plus sur les lacs de données, qui contiennent une grande quantité de données dans leur format brut natif, consultez Lacs de données.

Une architecture Big Data peut gérer l’ingestion, le traitement et l’analyse de données trop volumineuses ou trop complexes pour les systèmes de base de données traditionnels. Pour plus d'informations, consultez la section Architectures Big Data et Analytique.

Un cloud hybride est un environnement informatique qui combine le cloud public et les centres de données locaux. Pour plus d'informations, consultez Étendre les solutions de données locales au cloud ou envisager Azure Arc combiné aux bases de données Azure.

Azure Cosmos DB est un service de base de données NoSQL complètement managé pour le développement d’applications modernes. Pour plus d’informations, consultez Modèle de ressources Azure Cosmos DB.

Pour en savoir plus sur les options de transfert de données vers et depuis Azure, consultez Transfert de données vers et depuis Azure.

Bonnes pratiques

Passez en revue ces meilleures pratiques lors de la conception de vos solutions.

Bonnes pratiques Description
Modèles de gestion des données La gestion des données est l’élément clé des applications cloud. Elle influence la plupart des attributs de qualité.
Modèle de boîte d’envoi transactionnelle avec Azure Cosmos DB Découvrez comment utiliser le modèle de boîte d’envoi transactionnelle pour la messagerie fiable et la livraison garantie des événements.
Distribuer les données à l’échelle mondiale avec Azure Cosmos DB Pour obtenir une faible latence et une haute disponibilité, certaines applications doivent être déployées dans des centres de données qui sont proches des utilisateurs.
Sécurité dans Azure Cosmos DB Les meilleures pratiques de sécurité permettent d’éviter, de détecter et de répondre aux violations de base de données.
Sauvegarde continue avec restauration à un instant dans le passé dans Azure Cosmos DB En savoir plus sur la fonctionnalité de restauration jusqu’à une date et heure Azure Cosmos DB.
Haute disponibilité avec Azure Cosmos DB Azure Cosmos DB fournit plusieurs fonctionnalités et options de configuration pour atteindre la haute disponibilité.
Haute disponibilité des services Azure SQL Database et SQL Managed Instance La base de données ne doit pas être un point de défaillance unique dans votre architecture.

Choix de technologie

Il existe de nombreuses options pour les technologies à utiliser avec les bases de données Azure. Ces articles vous aident à choisir les meilleures technologies adaptées à vos besoins.

Rester informé sur les bases de données

Reportez-vous aux mises à jour Azure pour rester à jour avec la technologie des bases de données Azure.

Exemples de solutions

Cette idée de solution fournit des exemples d’approches que vous pouvez adapter à vos besoins.

Produits de base de données similaires

Si vous êtes familiarisé avec Amazon Web Services (AWS) ou Google Cloud, reportez-vous aux comparaisons suivantes :