Omówienie architektur

Przed rozpoczęciem tworzenia architektur danych struktury analizy w skali chmury zapoznaj się z artykułami w poniższej tabeli.

Sekcja	Opis
Tworzenie strategii początkowej	Jak utworzyć strategię i przestawną strategię danych, aby stać się organizacją opartą na danych.
Definiowanie planu	Jak opracować plan analizy w skali chmury.
Przygotowywanie majątku analitycznego	Omówienie zarządzania danymi i stref docelowych danych z kluczowymi zagadnieniami dotyczącymi obszaru projektowania, takimi jak rejestracja przedsiębiorstwa, sieć, zarządzanie tożsamościami i dostępem, zasady, ciągłość działania i odzyskiwanie po awarii.
Zarządzanie analizą	Wymagania dotyczące zarządzania danymi, wykazem danych, pochodzeniem, zarządzaniem danymi głównymi, jakością danych, umowami dotyczącymi udostępniania danych i metadanymi.
Zabezpieczanie majątku analitycznego	Jak zabezpieczyć majątek analizy przy użyciu uwierzytelniania i autoryzacji, prywatności danych i zarządzania dostępem do danych.
Organizowanie osób i zespołów	Jak organizować efektywne operacje, role, zespoły i funkcje zespołu.
Zarządzanie zasobami analitycznymi	Jak aprowizować platformę i możliwość obserwacji scenariusza.

Architektura fizyczna

Fizyczna implementacja analizy w skali chmury składa się z dwóch głównych architektur: strefy docelowej zarządzania danymi i strefy docelowej danych.

Aplikacje danych

Aplikacje danych to podstawowa koncepcja dostarczania produktu danych i może być wyrównana do wzorców sieci typu lakehouse i siatki danych.

Analiza w skali chmury

Wdrożenie analizy w skali chmury można skalować przy użyciu wielu stref docelowych danych.

Siatka danych

Zaimplementuj siatkę danych przy użyciu analizy w skali chmury. Chociaż większość wskazówek dotyczących analizy w skali chmury ma zastosowanie, istnieją pewne różnice, które należy wziąć pod uwagę w przypadku domen danych, samoobsługowych platform danych, dołączania produktów danych, ładu, platformy danych i udostępniania danych.

Szablony wdrażania na potrzeby analizy w skali chmury

W poniższej tabeli wymieniono szablony referencyjne, które można wdrożyć.

Repozytorium	Zawartość	Wymagane	Model wdrażania
Szablon zarządzania danymi	Centralne usługi zarządzania danymi i udostępnione usługi danych, takie jak wykaz danych i własne środowisko Integration Runtime	Tak	Jedna na analizę w skali chmury
Szablon strefy docelowej danych	Usługi udostępnione strefy docelowej danych, w tym pozyskiwanie, zarządzanie i usługi magazynu danych	Tak	Jeden na strefę docelową danych
Szablon integracji danych — przetwarzanie wsadowe	Dodatkowe usługi niezbędne do przetwarzania danych wsadowych	Nie	Co najmniej jedna strefa docelowa danych
Szablon integracji danych — przetwarzanie strumieniowe	Dodatkowe usługi niezbędne do przetwarzania strumienia danych	Nie	Co najmniej jedna strefa docelowa danych
Szablon produktu danych — analiza i nauka o danych	Dodatkowe usługi niezbędne do analizy danych i sztucznej inteligencji	Nie	Co najmniej jedna strefa docelowa danych

Te szablony zawierają szablony usługi Azure Resource Manager, pliki parametrów szablonów i definicje potoku ciągłej integracji/ciągłego wdrażania na potrzeby wdrażania zasobów.

Szablony mogą ulec zmianie w czasie z powodu nowych usług i wymagań platformy Azure. Zabezpiecz główną gałąź każdego repozytorium, aby zachować wolny od błędów i gotowy do użycia i wdrożenia. Użyj subskrypcji programistycznej, aby przetestować zmiany konfiguracji szablonu przed scaleniem ulepszeń funkcji z powrotem do gałęzi głównej.

Nawiązywanie połączenia ze środowiskami prywatnie

Architektura referencyjna jest bezpieczna zgodnie z projektem. Wykorzystuje ona wielowarstwowe podejście zabezpieczeń w celu pokonania typowych zagrożeń eksfiltracji danych.

Najprostszym rozwiązaniem zabezpieczeń jest hostowanie skrzynki przesiadkowej w sieci wirtualnej strefy docelowej zarządzania danymi lub strefy docelowej danych w celu nawiązania połączenia z usługami danych za pośrednictwem prywatnych punktów końcowych.

Często zadawane pytania

Aby uzyskać listę pytań i odpowiedzi na temat analizy w skali chmury, zobacz Często zadawane pytania.

Następne kroki

Omówienie strefy docelowej zarządzania danymi analizy w skali chmury