고급 분석 아키텍처

Azure Analysis Services

Azure Blob Storage

Azure Cosmos DB

Azure Synapse Analytics

Power BI

솔루션 아이디어

이 문서는 솔루션 아이디어입니다. 잠재적인 사용 사례, 대체 서비스, 구현 고려 사항 또는 가격 책정 지침과 같은 추가 정보로 콘텐츠를 확장하려면 GitHub 피드백을 제공하여 알려주세요.

이 아키텍처를 통해 모든 규모의 데이터를 사용자 지정 기계 학습과 결합하고 스트리밍 서비스에 대한 근 실시간 데이터 분석을 가져올 수 있습니다.

아키텍처

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데이터 흐름

Synapse Pipelines를 사용하여 정형, 비정형 및 반정형 데이터(로그, 파일 및 미디어)를 모두 Azure Data Lake Storage로 결합합니다.
Apache Spark 풀을 사용하여 비정형 데이터 세트를 정리 및 변환하고 운영 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스의 구조화된 데이터와 결합합니다.
확장 가능한 기계 학습/딥 러닝 기술을 사용하면 Apache Spark 풀의 Notebook 환경을 통해 Python, Scala 또는 .NET을 사용하여 이 데이터에서 더 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
Azure Synapse Analytics에서 Apache Spark 풀 및 Synapse Pipelines를 적용하여 대규모 데이터에 액세스하고 이동합니다.
Power BI의 데이터를 쿼리하고 보고합니다.
Apache Spark 풀에서 Azure Cosmos DB로 인사이트를 가져와 웹 및 모바일 앱을 통해 액세스할 수 있도록 합니다.

워크플로

Azure Synapse Analytics는 대규모 병렬 처리 아키텍처를 사용하여 데이터를 탄력적이고 독립적으로 스케일링, 컴퓨팅 및 저장할 수 있는 빠르고 유연하며 신뢰할 수 있는 클라우드 데이터 웨어하우스입니다.
Synapse 파이프라인 설명서를 사용하면 ETL/ELT 워크플로를 만들고 예약하고 오케스트레이션할 수 있습니다.
Azure Blob Storage는 모든 유형의 비정형 데이터-이미지, 비디오, 오디오, 문서 및 보다 쉽고 비용 효율적으로 확장 가능한 대규모 개체 스토리지입니다.
Azure Synapse Analytics Spark 풀은 빠르고 쉬우며 협업적인 Apache Spark 기반 분석 플랫폼입니다.
Azure Cosmos DB는 전 세계에 배포된 다중 모델 데이터베이스 서비스입니다. 여러 Azure 지역에 걸쳐 데이터를 복제하고 스토리지에서 독립적으로 처리량의 크기를 조정하는 방법을 알아봅니다.
Azure Cosmos DB용 Azure Synapse Link를 사용하면 Azure Synapse 작업 영역에서 제공되는 두 가지 분석 엔진인 SQL 서버리스 및 Spark 풀을 사용하여 트랜잭션 워크로드의 성능이나 비용에 영향을 주지 않고 Azure Cosmos DB의 운영 데이터에 대해 거의 실시간으로 분석을 실행할 수 있습니다.
Azure Analysis Services는 BI 솔루션을 제어, 배포, 테스트 및 제공할 수 있는 서비스 형태의 엔터프라이즈급 분석입니다.
Power BI는 조직 전체에 인사이트를 전달하는 비즈니스 분석 도구 모음입니다. 수백 개의 데이터 원본에 연결하고, 데이터 준비를 간소화하며, 계획되지 않은 분석을 수행합니다. 멋진 보고서를 작성한 다음, 조직이 웹 및 모바일 디바이스에서 사용할 수 있도록 보고서를 게시합니다.

대안

Synapse Link는 Azure Cosmos DB 데이터를 기반으로 하는 분석을 위한 Microsoft 기본 솔루션입니다.

시나리오 정보

동급 최고의 기계 학습 도구를 사용하여 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환합니다. 이 솔루션을 사용하면 모든 규모의 데이터를 결합하고 대규모로 사용자 지정 기계 학습 모델을 빌드하고 배포할 수 있습니다. 엔터프라이즈 규모 데이터 플랫폼이 엔터프라이즈 랜딩 존의 일부로 디자인되는 방법을 알아보려면 클라우드 채택 프레임워크 데이터 랜딩 존 설명서를 참조하세요.

잠재적인 사용 사례

조직은 그 어느 때보다 많은 데이터에 액세스할 수 있습니다. 고급 분석은 데이터 인사이트를 활용하는 데 도움이 됩니다. 영역은 다음과 같습니다.

고객 서비스.
예측 유지 관리
제품 또는 서비스 추천
공급망에서 데이터 센터 운영에 이르는 모든 항목의 시스템 최적화
제품 및 서비스 개발

고려 사항

비용 최적화

비용 최적화는 불필요한 비용을 줄이고 운영 효율성을 높이는 방법을 찾는 것입니다. 자세한 내용은 비용 최적화 핵심 요소 개요를 참조하세요.

예상 가격 책정 사용자 지정 및 가져오기

다음 단계

엔터프라이즈 규모 데이터 플랫폼 디자인에 대해 알아보기
엔드투엔드 데이터 분석 플랫폼을 디자인하고 배포하는 방법 알아보기

이 아키텍처에 포함된 서비스에 대한 다음 설명서를 참조하세요.