Megoldási ötletek
Ez a cikk egy megoldási ötletet ismertet. A felhőmérnök ezen útmutató segítségével megjelenítheti az architektúra tipikus implementációjának fő összetevőit. Ez a cikk kiindulási pontként szolgál egy jól megtervezett megoldás megtervezéséhez, amely megfelel a számítási feladat egyedi követelményeinek.
Ez a megoldási ötlet azt ismerteti, hogyan használhatja az Azure által felügyelt adatbázisokat és az Azure Synapse Analyticset az ERP-alkalmazásokon és a Power BI-on keresztüli elemzésekhez.
Architektúra
Töltse le az architektúra Visio-fájlját.
Adatfolyam
Először is a vállalatnak különböző forrásokból kell adatokat beszednie.
Az Azure Synapse Pipelines használatával minden formátum adatait betölti.
Az Azure Data Lake Storage Gen 2-ben, egy nagy mértékben skálázható adattóban tárol adatokat.
Innen az Azure SQL Database rugalmas skálázását használják egy nagy mértékben skálázható ERP-rendszer futtatásához:
Relációs adatok betöltése az Azure Synapse Pipelines használatával az Azure SQL Database-be. A vállalat ERP rendszere az Azure SQL Database-en fut, és a rugalmas skálázású szolgáltatási szintet alkalmazza a számítási vagy tárolási skálázásra akár 100 TB-ig.
Ezek az adatok ERP-ügyfélalkalmazásokkal kerülnek felszínre, hogy segítsenek a vállalatnak az üzleti folyamatok kezelésében.
Az ügyfeleknek nyújtott szolgáltatás javítása érdekében nagy mértékben skálázható ügyfélszolgálati alkalmazásokat építenek ki, amelyek felhasználók millióira méretezhetők:
Közel valós idejű elemzést és betekintést nyújt az alkalmazásokkal való felhasználói interakcióba az Azure Cosmos DB HTAP-funkciókhoz készült Azure Synapse Link alkalmazásával, ETL nélkül.
Az Azure Cosmos DB-vel rendelkező ügyfélszolgálati alkalmazások automatikus és azonnali méretezhetőséget, valamint SLA-alapú sebességet, rendelkezésre állást, átviteli sebességet és konzisztenciát biztosítanak.
Végül üzletiintelligencia-megállapításokat tesznek közzé a vállalat felhasználói számára az adatvezérelt döntések meghozatalához:
A Power BI szorosan integrálható az Azure Synapse Analyticsszel, így hatékony betekintést nyújt a működési, adattárházi és data lake-adatokba.
Összetevők
- Az Azure Data Lake Storage nagymértékben skálázható és biztonságos data lake storage-t biztosít a nagy teljesítményű elemzési számítási feladatokhoz.
- Az Azure Synapse Analytics egy olyan elemzési szolgáltatás, amely egységes felületen egyesíti a vállalati adattárházakat és a Big Data-elemzéseket.
- Az Azure SQL Database Rugalmas skálázás az Azure SQL Database egyik tárolási szintje, amely Azure-architektúrát használ a tárolási és számítási erőforrások vertikális felskálázásához. A rugalmas skálázás akár 100 TB tárterületet is támogat, és szinte azonnali biztonsági mentést és gyors adatbázis-visszaállítást biztosít percek alatt – az adatművelet méretétől függetlenül.
- Az Azure Cosmos DB egy teljes körűen felügyelt NoSQL-adatbázis-szolgáltatás skálázható, nagy teljesítményű alkalmazások létrehozásához és modernizálásához.
- A Power BI az önkiszolgáló és a vállalati üzleti intelligencia (BI) üzleti eszközeinek csomagja. Itt az adatok elemzésére és vizualizációjára szolgál.
Forgatókönyv részletei
A mai szervezetek egyre nagyobb mennyiségű strukturált és strukturálatlan adatot hoznak létre. Az Azure által felügyelt adatbázisok és az Azure Synapse Analytics segítségével ERP-alkalmazásokkal és Power BI-val, valamint kiváló ügyfélkiszolgálással, web- és mobilalkalmazásokkal, korlátok nélkül skálázhatják az adatmennyiségeket és az alkalmazásfelhasználókat.
Lehetséges használati esetek
A szervezetek az ERP-t használják a következőkkel kapcsolatos segítségért:
- Költségmegtakarítás (egyszerű feladatok automatizálása)
- Munkafolyamat láthatósága (a vezetők láthatják a projekt állapotát)
- Előírásoknak való megfelelés
- Adatbiztonság
- Ügyfélkezelés (felmérési válaszok, támogatási jegyek és visszaküldések nyomon követése)
Következő lépések
- Azure Data Lake Storage
- Azure Synapse Analytics
- Azure Cosmos DB
- Azure Synapse Link
- Azure Synapse Link az Azure Cosmos DB-hez: Közel valós idejű elemzési használati esetek
- Power BI