FinOps 실무자는 특정 조직 요구 사항을 충족하기 위해 Power BI 외부에서 사용자 지정 보고서 및 분석 솔루션을 빌드해야 할 수 있습니다. Azure Data Lake Storage는 고급 분석, 사용자 지정 애플리케이션 및 통합 시나리오를 위해 여러 도구 및 서비스에서 액세스할 수 있는 FinOps 데이터에 대한 중앙 리포지토리를 제공합니다.
이 문서에서는 FinOps 분석 및 보고를 위해 Data Lake Storage에 연결할 수 있는 기본 도구 및 서비스에 대해 설명합니다.
ADX(Azure Data Explorer)
Azure Data Explorer는 FinOps 데이터에 강력한 분석 기능을 제공하는 로그 및 원격 분석 데이터를 위한 빠르고 확장성이 뛰어난 데이터 탐색 서비스입니다.
FinOps 허브를 사용하는 경우 Azure Data Explorer는 미리 빌드된 데이터 수집 파이프라인, 최적화된 데이터 모델, 샘플 대시보드 및 쿼리 및 자동화된 데이터 처리로 자동으로 구성됩니다.
Microsoft Fabric
Microsoft Fabric은 데이터 통합, 데이터 엔지니어링, 데이터 웨어하우징, 데이터 과학, 실시간 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 통합 플랫폼으로 결합하는 올인원 분석 솔루션입니다.
Fabric은 OneLake 스토리지, AI 및 기계 학습 기능, 원활한 Power BI 통합 및 실시간 인사이트를 지원하는 통합 분석 플랫폼을 제공합니다.
Azure Synapse Analytics
Azure Synapse Analytics는 빅 데이터와 데이터 웨어하우징 기능을 결합한 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 솔루션입니다.
FinOps의 이점
- 확장 가능한 데이터 웨어하우스: 많은 양의 기록 FinOps 데이터 처리
- SQL 및 Spark 지원: 데이터 처리에 익숙한 SQL 또는 Apache Spark 사용
- 통합 기계 학습: 비용 예측을 위한 예측 모델 빌드
- Data Lake 통합: Data Lake Storage와 네이티브 통합
- 엔터프라이즈 보안: 고급 보안 및 거버넌스 기능
Synapse 시작
Azure Synapse Analytics는 Data Lake Storage에서 데이터에 연결하고 쿼리하기 위한 포괄적인 설명서를 제공합니다.
Azure Databricks
Azure Databricks는 고급 데이터 과학 및 기계 학습 시나리오에 대한 공동 Apache Spark 기반 분석을 제공하는 통합 분석 플랫폼입니다.
FinOps의 이점
- 고급 분석: 복잡한 비용 모델링 및 예측 수행
- 기계 학습: 비용 최적화를 위한 예측 모델 빌드
- 공동 작업 Notebook: 데이터 과학 팀과 분석 공유
- Delta Lake 지원: 데이터 품질에 대한 ACID 트랜잭션 및 버전 관리
- 통합 기능: 여러 데이터 원본 및 도구에 연결
Databricks 시작
Azure Databricks는 Data Lake Storage의 데이터에 연결하고 분석하기 위한 포괄적인 설명서를 제공합니다.
Azure Machine Learning (애저 머신 러닝)
Azure Machine Learning은 고급 비용 최적화 및 예측 모델을 빌드하기 위한 엔터프라이즈급 기계 학습 기능을 제공합니다.
FinOps의 이점
- MLOps 기능: 엔드 투 엔드 기계 학습 수명 주기 관리
- 자동화된 ML: 비용 예측 모델을 자동으로 빌드 및 최적화
- 모델 배포: 실시간 예측을 위한 웹 서비스로 모델 배포
- 책임 있는 AI: 모델 해석 가능성 및 공정성을 위한 기본 제공 도구
- 통합: 다른 Azure 서비스 및 도구와 연결
FinOps에 대한 사용 사례
- 비용 예측: 기록 패턴에 따라 향후 지출 예측
- 변칙 검색: 비정상적인 비용 급증 또는 패턴 식별
- 최적화 권장 사항: 자동화된 비용 최적화 제안 생성
- 예산 계획: 예측 인사이트를 사용하여 예산 계획 지원
사용자 지정 애플리케이션 및 API
Data Lake Storage는 사용자 지정 애플리케이션을 빌드하고 FinOps 데이터를 기존 시스템과 통합할 수 있는 REST API 및 SDK를 제공합니다.
혜택
- 사용자 지정 통합: 기존 비즈니스 시스템과 통합 빌드
- 자동화된 보고: 자동화된 보고서 생성 및 배포 만들기
- 실시간 모니터링: 사용자 지정 모니터링 및 경고 솔루션 빌드
- API 액세스: 모든 애플리케이션에 대한 FinOps 데이터에 대한 프로그래밍 방식 액세스
사용자 지정 애플리케이션 시작
Azure Data Lake Storage는 사용자 지정 애플리케이션을 빌드하기 위한 포괄적인 SDK 및 REST API를 제공합니다.
올바른 도구 선택
도구 선택은 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.
| Tool | 적합한 대상 | 복잡성 | 비용 모델 |
|---|---|---|---|
| Azure Data Explorer | 실시간 분석, KQL 쿼리, 기본 제공 대시보드 | 미디엄 | 사용량 기반 결제 |
| Microsoft Fabric | 통합 분석 플랫폼, AI/ML 통합 | 보통-높음 | 용량 기반 |
| Azure Synapse | 데이터 웨어하우징, 대규모 ETL, 엔터프라이즈 시나리오 | High | 사용당 종량제 또는 전용 |
| Azure Databricks | 고급 분석, 기계 학습, 데이터 과학 | High | 사용량 기준 요금제 |
| Azure Machine Learning | MLOps, 자동화된 ML, 모델 배포 | High | 종량제 |
| 사용자 지정 애플리케이션 | 특정 통합, 사용자 지정 워크플로 | 변수 | 개발 비용 |
보안 및 거버넌스
Data Lake Storage에 연결할 때 적절한 보안 및 거버넌스를 보장합니다.
- 인증: Azure Active Directory 및 관리 ID 사용
- 권한 부여: RBAC(역할 기반 액세스 제어) 구현
- 네트워크 보안: 프라이빗 엔드포인트 및 네트워크 제한 구성
- 데이터 분류: 중요한 재무 데이터 분류 및 보호
- 감사: 접근 및 작업에 대한 감사 기록을 활성화합니다
피드백 제공
빠른 검토를 통해 어떻게 하고 있는지 알려주세요. 이러한 검토를 사용하여 FinOps 도구 및 리소스를 개선하고 확장합니다.
특정 항목을 찾고 있는 경우 기존 항목에 투표하거나 새 아이디어를 만듭니다. 다른 사용자와 아이디어를 공유하여 더 많은 표를 얻습니다. 우리는 가장 많은 표를 가진 아이디어에 초점을 맞추고 있습니다.
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관련 제품:
- Azure Data Explorer
- Microsoft Fabric
- Azure Synapse Analytics
- Azure Databricks
- Azure Machine Learning
- Azure Data Lake Storage
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