Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
> [! PENTING] > Azure Data Lake Analytics pensiun pada 29 Februari 2024. Pelajari lebih lanjut dengan pengumuman ini. > >Untuk analitik data, organisasi Anda dapat menggunakan Azure Synapse Analytics atau Microsoft Fabric.s
Azure Data Lake Analytics adalah layanan pekerjaan analitik sesuai permintaan yang menyederhanakan big data. Alih-alih menyebarkan, mengonfigurasi, dan menyetel perangkat keras, Anda menulis kueri untuk mengubah data Anda dan mengekstrak wawasan berharga. Layanan analitik dapat menangani pekerjaan skala apa pun secara instan dengan mengatur dial untuk berapa banyak daya yang Anda butuhkan. Anda hanya membayar pekerjaan Anda saat sedang berjalan, menjadikannya lebih hemat biaya. Artikel ini memberikan panduan tentang cara melindungi pekerjaan Anda dari pemadaman di seluruh wilayah yang jarang terjadi atau penghapusan yang tidak disengaja.
Panduan pemulihan bencana
Saat menggunakan Azure Data Lake Analytics, sangat penting bagi Anda untuk menyiapkan rencana pemulihan bencana Anda sendiri. Artikel ini membantu memandu Anda untuk membangun rencana pemulihan bencana. Ada lebih banyak sumber daya yang dapat membantu Anda membuat paket Anda sendiri:
Praktik terbaik dan panduan skenario
Anda dapat menjalankan pekerjaan U-SQL berulang di akun ADLA di wilayah yang membaca dan menulis tabel U-SQL dan data yang tidak terstruktur. Bersiaplah untuk bencana dengan mengambil langkah-langkah berikut:
Buat akun ADLA dan ADLS di wilayah sekunder yang akan digunakan selama pemadaman.
Nota
Karena nama akun unik secara global, gunakan skema penamaan yang konsisten yang menunjukkan akun mana yang sekunder.
Untuk data yang tidak terstruktur, referensi Panduan pemulihan bencana untuk data di Azure Data Lake Storage Gen1
Untuk data terstruktur yang disimpan dalam tabel dan database ADLA, buat salinan artefak metadata seperti database, tabel, fungsi bernilai tabel, dan rakitan. Anda perlu secara berkala mengesinkronkan ulang artefak ini ketika perubahan terjadi dalam produksi. Misalnya, data yang baru disisipkan harus direplikasi ke wilayah sekunder dengan menyalin data dan menyisipkan ke dalam tabel sekunder.
Nota
Nama objek ini dilingkup ke akun sekunder dan tidak unik secara global, sehingga mereka dapat memiliki nama yang sama seperti di akun produksi utama.
Selama pemadaman, Anda perlu memperbarui skrip sehingga jalur input menunjuk ke titik akhir sekunder. Kemudian pengguna mengirimkan pekerjaan mereka ke akun ADLA di wilayah sekunder. Output pekerjaan kemudian akan ditulis ke akun ADLA dan ADLS di wilayah sekunder.
Langkah berikutnya
Panduan pemulihan bencana untuk data di Azure Data Lake Storage Gen1