조직은 Azure 컴퓨팅, 스토리지 및 분석 능력을 사용하여 데이터를 확장, 스트리밍, 예측 및 봅니다. 분석 솔루션은 데이터 볼륨을 보고서 및 시각화와 같은 유용한 BI(비즈니스 인텔리전스) 및 기계 학습 기반 예측과 같은 창의적인 AI로 변환합니다. Azure 구현을 확장해야 하는 분석 및 조직에 새로운 조직을 위한 다양한 클라우드 기반 분석 도구를 제공합니다. 분석 솔루션은 조직이 대규모로 데이터를 사용하는 데 도움이 됩니다. 빅 데이터 아키텍처 또는 IoT(사물 인터넷) 아키텍처를 사용하여 원시 데이터를 처리한 다음 분석 데이터 저장소로 이동할 수 있습니다. 이 데이터 저장소는 유의미한 인사이트를 제공하는 분석 솔루션을 지원하는 신뢰할 수 있는 단일 정보 소스가 됩니다.
아키텍처
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이전 다이어그램은 일반적인 기본 또는 기준 분석 구현을 보여 줍니다. Azure 빌드할 수 있는 실제 솔루션은 Analytics 아키텍처 참조하세요.
분석 가이드, 아키텍처 및 솔루션 아이디어 살펴보기
이 섹션의 문서에는 Azure 배포하고 프로덕션 등급 솔루션으로 확장할 수 있는 가이드 및 완전히 개발된 아키텍처가 포함되어 있습니다. 솔루션 아이디어는 POC(분석 개념 증명) 개발을 계획할 때 고려할 구현 패턴과 가능성을 보여 줍니다. 이러한 문서는 Azure 분석 기술을 사용하는 방법을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
분석 가이드
다음 문서는 워크로드 요구 사항에 가장 적합한 분석 기술을 평가하고 선택하는 데 도움이 됩니다.
데이터 분석 및 보고 서비스 사용: Azure 데이터 분석 및 시각화 옵션을 비교합니다.
일괄 처리 서비스 선택: 빅 데이터 워크로드에 대한 일괄 처리 기술을 평가합니다.
스트림 처리 서비스 선택: 실시간 분석을 위해 스트림 처리 기술을 비교합니다.
분석 데이터 저장소 선택: 분석 데이터 저장소 선택에 대한 지침을 가져옵니다.
Microsoft Fabric에서 분석 데이터 저장소 선택: Fabric의 데이터 저장소에 대한 지침을 확인하세요.
다음 문서에서는 Azure 데이터 플랫폼에 대한 DR(재해 복구) 전략에 대한 지침을 제공합니다.
Overview: Azure 데이터 플랫폼에 대한 DR 전략 개요입니다.
Architecture: Azure 데이터 플랫폼의 DR에 대한 아키텍처 패턴입니다.
시나리오 세부 정보: DR 구현에 대한 자세한 시나리오입니다.
권장 사항: DR에 대한 모범 사례
분석 아키텍처
다음 프로덕션 준비 아키텍처는 배포하고 사용자 지정할 수 있는 엔드 투 엔드 분석 솔루션을 보여 줍니다.
Fabric를 사용한 엔드투엔드 분석: Fabric를 사용하여 최신 분석 플랫폼을 구축하세요.
데이터 웨어하우징 및 분석: 여러 원본의 데이터를 통합된 분석 플랫폼에 통합합니다.
enterprise BI 솔루션을 디자인하는 데 Fabric 사용: Fabric 사용하여 엔터프라이즈 BI 솔루션을 디자인합니다.
준실시간 레이크하우스 데이터 처리: Azure Synapse Analytics 및 Azure Data Lake Storage를 사용하여 준실시간 데이터 레이크하우스 처리를 수행합니다.
MongoDB Atlas에서 Azure Synapse Analytics로의 실시간 동기화: MongoDB Atlas 데이터를 Azure Synapse Analytics로 실시간 동기화합니다.
Azure Databricks을 사용하여 스트림 처리: Azure Databricks 사용하여 엔드 투 엔드 스트림 처리 파이프라인을 만듭니다.
Azure Stream Analytics을 사용한 스트림 처리: 데이터를 수집하고, 레코드의 상관 관계를 지정하고, 롤링 평균을 계산하는 스트림 처리 파이프라인을 빌드합니다.
중소기업을 위한 최신 데이터 웨어하우스: 중소기업을 위해 설계된 최신 데이터 웨어하우스 솔루션을 빌드합니다.
분석 솔루션 아이디어
다음 분석 솔루션 아이디어는 구현 패턴 및 탐색 가능성을 보여 줍니다.
AZURE DATABRICKS: 일괄 처리 및 스트리밍 데이터에 대한 ETL 파이프라인을 만들어 데이터 레이크 수집을 간소화합니다. Azure Databricks를 사용한 최신 분석 아키텍처: 최신 데이터 아키텍처를 사용하여 데이터를 수집, 처리, 분석 및 시각화합니다.
소규모 기업용 데이터 플랫폼: Fabric 및 Azure Databricks 사용하여 중소기업을 위한 최신 데이터 플랫폼 아키텍처를 빌드합니다.
Azure Data Explorer: Azure Data Explorer 및 Azure Service Bus 사용하여 실시간으로 데이터를 분석합니다.
Azure 대한 분석에 대해 알아보기
Microsoft Learn은 Azure 분석 기술에 온라인 교육 리소스를 제공합니다. 이 플랫폼은 특정 제품 및 서비스에 대한 비디오, 자습서 및 실습 랩과 작업 역할별로 구성된 학습 경로를 제공합니다.
다음 리소스는 Azure 분석 구현에 대한 기본 지식을 제공합니다.
- Azure 데이터 문서 찾아보기
- Microsoft Azure 데이터 핵심 개념 소개
- Fabric을 시작하세요
- Microsoft 데이터 분석 시작
Azure Databricks Azure Databricks
조직의 준비 상태
클라우드 채택 프로세스의 시작 부분에서 조직은 Azure
Azure 분석 솔루션의 품질을 보장하려면 Azure Well-Architected Framework 지침을 따르세요. Well-Architected Framework는 아키텍처 우수성을 추구하는 조직에 대한 규범적인 지침을 제공하고 비용 최적화 Azure 솔루션을 설계, 프로비전 및 모니터링하는 방법을 설명합니다.
모범 사례
분석의 모범 사례는 솔루션이 확장 가능하고 안정적이며 비용 효율적이며 안전한지 확인합니다.
데이터 분석
Azure 분석을 사용하려면 데이터 저장소 방법을 결정해야 합니다. 그런 다음, 시나리오에 가장 적합한 데이터 분석 기술을 선택할 수 있습니다. 다음 사항을 고려합니다.
데이터 스토리지: 데이터 구조 및 쿼리 패턴에 따라 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 및 레이크하우스 중에서 선택합니다. 분석 워크로드를 구동하는 데이터베이스 솔루션에 대한 자세한 내용은 데이터베이스 아키텍처 디자인을 참조하세요.
처리 모델: 일괄 처리, 스트림 처리 또는 조합이 워크로드 요구 사항에 가장 적합한지 확인합니다.
분석 도구: 팀의 기술과 비즈니스 요구 사항을 충족하는 BI 및 AI 기술을 선택합니다.
신뢰할 수 있는 데이터
고품질 분석을 위해서는 강력하고 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다. 정보 보안 관행은 데이터가 전송 중이거나 저장 시에도 보호되도록 하는 데 도움이 됩니다. 데이터에 대한 액세스도 안전해야 합니다. 신뢰할 수 있는 데이터를 생성하려면 다음 사례 및 컨트롤을 고려하세요.
거버넌스 정책: 명확한 데이터 소유권, 분류 및 액세스 정책을 정의합니다.
ID 및 액세스 관리: 역할 기반 액세스 제어 및 최소 권한 원칙을 구현합니다.
네트워크 보안 제어: 서비스 간의 데이터 흐름을 보호하고 무단 액세스를 방지합니다.
데이터 보호: 미사용 및 전송 중인 데이터를 암호화합니다.
플랫폼 수준에서 다음 big 데이터 모범 사례는 Azure 신뢰할 수 있는 분석에 기여합니다.
데이터 수집: Azure Data Factory 또는 Fabric 파이프라인 지원 데이터 워크플로 또는 파이프라인 솔루션을 사용합니다.
현재 위치의 데이터 처리: 더 많은 양의 데이터와 더 넓은 범위의 형식을 지원하는 빅 데이터 접근 방식인 분산 데이터 저장소를 사용합니다.
중요한 데이터를 조기에 스크러빙: 데이터 레이크에서 중요한 데이터를 실수로 저장하지 않도록 하려면 수집 워크플로의 일부로 이 데이터를 제거하거나 마스킹합니다.
총 비용을 고려합니다 . 필요한 컴퓨팅 노드의 단위당 비용을 분당 비용과 분산하여 해당 노드에서 작업을 실행합니다.
통합 데이터 레이크를 만듭니다 . 구조적, 반구조적 또는 비구조적이든 관계없이 여러 형식의 파일에 대한 스토리지를 결합합니다. Data Lake Storage 단일 중앙 집중식 원본으로 사용합니다. 자세한 내용은 우수 센터의 BI 솔루션 아키텍처를 참조하세요.
분석을 통해 최신 상태 유지
Azure 분석 서비스는 최신 데이터 문제를 해결하기 위해 진화합니다. 최신 업데이트 및 기능에 대한 정보를 계속 확인하세요.
주요 분석 서비스를 최신 상태로 유지하려면 다음 문서를 참조하세요.
- Fabric의 새로운 기능
- Azure Databricks 릴리스 정보
Azure Data Explorer - Power BI의 새로운 기능
기타 리소스
다음 리소스는 분석에 대한 자세한 내용을 검색하는 데 도움이 될 수 있습니다.
실시간 분석
조직은 실시간 분석을 사용하여 데이터가 도착하면 작업을 수행할 수 있습니다. 다음 리소스는 Azure 실시간 분석을 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다.
빅 데이터 아키텍처에 대한 실시간 분석: 대규모 스트리밍 데이터를 처리하고 분석합니다.
Azure Data Explorer: 실시간으로 IoT 개인 데이터를 분석합니다. Stream Analytics를 사용하여 스트림 처리: 서버리스 스트리밍 솔루션을 빌드합니다.
Azure Databricks: Apache Spark를 사용하여 엔터프라이즈급 분석을 검색하여 최신 분석 아키텍처를 만듭니다.
자세한 분석 예제는 Azure 아키텍처 센터 참조하세요.
AWS(Amazon Web Services) 또는 Google Cloud 전문가
빠르게 시작할 수 있도록 다음 문서에서는 Azure 분석 옵션을 다른 클라우드 서비스와 비교하고 마이그레이션 지침을 제공합니다.