Artikel ini menyediakan gambaran umum solusi database Azure yang dijelaskan di Azure Architecture Center.
Solusi Azure Database mencakup sistem manajemen database relasional tradisional (RDBMS) dan solusi big data.
Beban kerja RDBMS termasuk pemrosesan transaksi online (OLTP) dan pemrosesan analitik online (OLAP). Data dari beberapa sumber dalam organisasi dapat dikonsolidasikan ke dalam gudang data. Anda dapat menggunakan proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan (ETL) untuk memindahkan dan mengubah data sumber.
Arsitektur big data dirancang untuk menangani penyerapan, pemrosesan, dan analisis data besar atau kompleks. Solusi big data biasanya melibatkan sejumlah besar data non-relasional, yang sistem RDBMS tradisional tidak cocok untuk disimpan. Jenis database ini disebut sebagai NoSQL (tidak hanya SQL).
Artikel ini menyediakan sumber daya untuk mempelajari tentang database Azure. Ini menguraikan jalur untuk mengimplementasikan arsitektur yang memenuhi kebutuhan Anda, dan praktik terbaik untuk diingat saat Anda merancang solusi Anda.
Ada banyak arsitektur bagi Anda untuk menarik dari untuk memenuhi kebutuhan database Anda. Kami juga memberikan ide solusi untuk Anda bangun, yang mencakup tautan ke semua komponen yang Anda butuhkan.
Pelajari tentang database di Azure
Jika Anda baru menggunakan database di Azure, tempat terbaik untuk memulai adalah Microsoft Learn. Platform online gratis ini menyediakan video dan tutorial untuk pembelajaran langsung. Microsoft Learn menawarkan jalur pembelajaran yang didasarkan pada peran pekerjaan Anda, seperti pengembang atau analis data.
Anda dapat menelusuri modul data Azure atau menggunakan jalur pembelajaran ini untuk memahami dasar-dasar Azure SQL.
Berikut adalah beberapa modul Learn yang mungkin berguna bagi Anda:
- Memilih pendekatan penyimpanan data di Azure
- Merancang migrasi Anda ke Azure
- Menyebarkan Azure SQL Database
- Jelajahi database Azure dan layanan analitik
- Mengamankan Azure SQL Database Anda
Jalur menuju produksi
Untuk menemukan opsi yang berguna untuk menangani data relasional, pertimbangkan sumber daya ini:
- Untuk mempelajari tentang sumber daya untuk mengumpulkan data dari beberapa sumber dan cara dan menerapkan transformasi data dalam alur data, lihat Mengekstrak, mengubah, dan memuat (ETL).
- Untuk mempelajari tentang Pemrosesan analitik online (OLAP), yang mengatur database bisnis besar dan mendukung analisis kompleks, lihat Pemrosesan analitik online.
- Sistem pemrosesan transaksi online merekam interaksi bisnis saat terjadi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Pemrosesan transaksi online (OLTP).
Database non-relasional tidak menggunakan skema tabular baris dan kolom. Untuk informasi selengkapnya, lihat Data non-relasional dan NoSQL.
Untuk mempelajari tentang data lake, yang menyimpan sejumlah besar data dalam format asli mentahnya, lihat Data lake.
Arsitektur big data dapat menangani penyerapan, pemrosesan, dan analisis data yang terlalu besar atau terlalu kompleks untuk sistem database tradisional.
- Untuk informasi selengkapnya, lihat Arsitektur big data.
- Untuk mempelajari tentang merancang sistem yang menskalakan serta data tumbuh, lihat Membangun sistem yang dapat diskalakan untuk data besar- besaran.
- Untuk mempelajari selengkapnya tentang Azure Databricks, layanan analitik berbasis Apache Spark untuk analitik big data dan solusi AI, lihat Memantau Azure Databricks.
Cloud hibrid adalah lingkungan TI yang menggabungkan cloud publik dan pusat data lokal. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memperluas solusi data lokal ke cloud.
Azure Cosmos DB adalah layanan database NoSQL yang terkelola sepenuhnya untuk pengembangan aplikasi modern. Untuk informasi selengkapnya, lihat Model sumber daya Azure Cosmos DB.
Untuk mempelajari tentang opsi untuk mentransfer data ke dan dari Azure, lihat Mentransfer data ke dan dari Azure.
Praktik terbaik
Tinjau praktik terbaik ini saat merancang solusi Anda.
| Praktik terbaik | Deskripsi |
|---|---|
| Pola manajemen data | Manajemen data adalah elemen kunci aplikasi cloud. Ini memengaruhi sebagian besar atribut kualitas. |
| Pola Outbox Transaksional dengan Azure Cosmos DB | Pelajari cara menggunakan pola Transactional Outbox untuk pesan yang andal dan pengiriman peristiwa yang terjamin. |
| Distribusikan data Anda secara global dengan Azure Cosmos DB | Untuk mencapai latensi rendah dan ketersediaan tinggi, beberapa aplikasi perlu disebarkan di pusat data yang dekat dengan pengguna mereka. |
| Menggunakan penyimpanan data terbaik untuk pekerjaan tersebut | Pilih teknologi penyimpanan yang paling cocok untuk data Anda dan cara menggunakannya. |
| Keamanan di Azure Cosmos DB | Praktik terbaik keamanan membantu mencegah, mendeteksi, dan merespons pelanggaran database. |
| Solusi data yang aman | Atasi kekhawatiran sekeliling peningkatan aksesibilitas ke data di cloud dan cara mengamankannya. |
| Pencadangan berkelanjutan dengan pemulihan tepat waktu di Azure Cosmos DB | Pelajari tentang fitur pemulihan titik waktu Azure Cosmos DB. |
| Mencapai ketersediaan tinggi dengan Azure Cosmos DB | Azure Cosmos DB menyediakan beberapa fitur dan opsi konfigurasi untuk mencapai ketersediaan tinggi. |
| Ketersediaan tinggi untuk Azure SQL Database dan SQL Managed Instance | Database seharusnya tidak menjadi satu titik kegagalan dalam arsitektur Anda. |
garis besar keamanan Azure SQL Database
Keamanan adalah bagian penting dari solusi database apa pun.
- Garis besar keamanan untuk Azure SQL Database
- Garis dasar keamanan Microsoft Azure untuk Azure Database Migration Service
Pilihan teknologi
Ada banyak opsi untuk teknologi yang digunakan dengan Azure Database. Artikel ini membantu Anda memilih teknologi terbaik untuk kebutuhan Anda.
- Memilih penyimpanan data analitis di Azure
- Pilih teknologi analitik data di Azure
- Memilih teknologi pemrosesan batch di Azure
- Pilih teknologi penyimpanan big data di Azure
- Pilih teknologi orkestrasi alur data di Azure
- Memilih teknologi penyerapan pesan real time di Azure
- Memilih penyimpanan data pencarian di Azure
- Memilih teknologi pemrosesan aliran di Azure
Tetap terkini dengan database
Lihat Pembaruan Azure untuk tetap terkini dengan teknologi Azure Databases.
Sumber daya terkait
Arsitektur ini menggunakan teknologi database.
- SQL Managed Instance dengan kunci yang dikelola pelanggan
- Penyimpanan yang dioptimalkan dengan klasifikasi data logis
- Aplikasi yang didistribusikan secara global menggunakan Azure Cosmos DB
Berikut adalah beberapa sumber daya lainnya:
- Skenario Adatum Corporation untuk manajemen data dan analitik di Azure
- Skenario Lamna Healthcare untuk manajemen data dan analitik di Azure
- Mengoptimalkan administrasi instans SQL Server
- Memproses teks bentuk bebas untuk pencarian
- Skenario Relecloud untuk pengelolaan data dan analitik di Azure
- Bekerja dengan file CSV dan JSON untuk solusi data
Contoh solusi
Ide-ide solusi ini adalah beberapa contoh pendekatan yang dapat Anda sesuaikan dengan kebutuhan Anda.
- Cache data
- Gudang data perusahaan
- Risiko kredit pinjaman dan pemodelan default
- Olahpesan
- Pemantauan peralatan pertambangan
- Aplikasi web multiwilayah dengan konektivitas privat ke database
- Aplikasi tanpa server menggunakan Azure Cosmos DB
Produk database serupa
Jika Anda terbiasa dengan Amazon Web Services (AWS) atau Google Cloud, lihat perbandingan berikut:
- Teknologi database hubungan di Azure dan AWS
- Perbandingan layanan Google Cloud ke Azure - Platform data
Langkah berikutnya
Lihat Panduan Arsitektur Data Azure untuk detail selengkapnya.