분석을 위한 애플리케이션 및 데이터 계층화

이 솔루션 아이디어는 온-프레미스 및 Azure에서 데이터 및 애플리케이션을 계층화하는 방법을 설명합니다. 데이터가 스토리지 계정으로 흐르면 Azure Stack을 사용하여 변칙 또는 규정 준수에 대한 데이터를 분석하고 앱에 인사이트를 표시할 수 있습니다.

아키텍처

이 아키텍처의 Visio 파일을 다운로드합니다.

데이터 흐름

1. 데이터는 스토리지 계정으로 흐릅니다.
2. Azure Stack의 함수는 변칙 또는 규정 준수에 대한 데이터를 분석합니다.
3. 로컬 관련 인사이트는 Azure Stack 앱에 표시됩니다.
4. 인사이트 및 변칙은 큐에 배치됩니다.
5. 데이터의 대부분은 보관 스토리지 계정에 배치됩니다.
6. 함수는 큐에서 Azure Storage로 데이터를 보냅니다.
7. 전역적으로 관련성이 있고 규정을 준수하는 인사이트는 글로벌 앱에서 사용할 수 있습니다.

구성 요소

• Storage: 내구성과 고가용성이 있고 대규모 확장이 가능한 클라우드 스토리지
• Azure Functions: 서버리스 코드로 이벤트 처리
• Azure Stack: 클라우드 경계에 걸쳐서 혁신적인 하이브리드 애플리케이션 빌드 및 실행

시나리오 정보

이 시나리오는 온-프레미스 및 Azure에서 데이터 및 애플리케이션을 계층화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 프로세스 초기에 불필요한 데이터를 필터링하고, 클라우드 애플리케이션을 온-프레미스 데이터에 가깝게 만들고, Azure의 여러 위치에서 대규모 집계 데이터를 분석합니다.

잠재적인 사용 사례

계층화된 애플리케이션은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 애플리케이션의 다른 영역에 영향을 주지 않고 한 계층의 기술 스택을 업데이트하는 기능
• 개발 팀은 자체 전문 분야로 작업합니다.
• 애플리케이션의 크기를 조정할 수 있습니다.
• 기본 서버 또는 서비스의 안정성과 독립성 향상을 추가합니다.

다음 단계

• 스토리지 설명서
• Azure Functions 설명서 리소스를 참조하세요.
• Azure Stack 설명서

관련 참고 자료

• 분석 아키텍처 설계
• 규제된 산업에 대한 데이터 분석 워크로드