Omówienie architektur referencyjnych analizy w skali chmury na platformie Azure
Analiza w skali chmury została zaprojektowana tak, aby być modułowa. Pozwala to klientom zacząć od niewielkiego zużycia i rosnąć wraz z upływem czasu. Klienci powinni podjąć decyzję o sposobie organizowania domen danych między strefami docelowymi danych. Bloki konstrukcyjne można wdrażać za pośrednictwem Azure Portal, przepływów pracy GitHub Actions i usługi Azure Pipelines. Repozytoria szablonów dla strefy docelowej zarządzania danymi, strefy docelowej danych i integracji danych/produktów zawierają przykładowe potoki YAML, które ułatwiają szybsze rozpoczęcie konfigurowania środowisk.
Uwaga
Repozytoria szablonów mogą służyć do wdrażania architektur referencyjnych wymienionych w tym artykule. Linki do tych repozytoriów znajdują się w szczegółowym opisie każdej architektury.
Przykłady architektur referencyjnych
Poniższe przykłady architektury mogą pomóc w dostosowaniu analizy w skali chmury do przypadku użycia.
| Scenariusz | Przykładowy klient | Opis |
|---|---|---|
| Strefa docelowa z pojedynczymi danymi | Adatum Corporation | Ta architektura referencyjna jest idealna dla klientów, którzy zidentyfikowali jednostkę swojej firmy, która jest gotowa do wdrażania obciążeń analitycznych na platformie Azure. Ta architektura wdraża pojedynczą strefę docelową, która może być używana przez jednostkę biznesową do zarządzania ich zasobami danych. Zapewnia to elastyczność dodawania kolejnych stref docelowych dla innych jednostek biznesowych, gdy są gotowe do przejścia na platformę Azure. |
| Wiele stref docelowych danych | Relecloud | Ta architektura referencyjna jest istotna dla klientów, którzy już zaimplementowali podstawową wersję analizy w skali chmury i są teraz gotowi do hostowania nowej firmy, która modernizuje swoje operacje analityczne. Przedstawia bardziej złożony scenariusz z wieloma strefami docelowymi, integracją danych i produktami danych. |
| Strefy docelowe wysoce poufnych danych | Lamna Healthcare | Ta architektura referencyjna jest przeznaczony dla klientów, którzy chcą korzystać z analizy w skali chmury nie tylko na potrzeby skalowalności, ale także do zabezpieczania danych. Pokazuje on, w jaki sposób można kontrolować dostęp do poufnych danych i jak odpowiednio można rozróżniać dane, które mogą być udostępniane analitykom. |
| Scenariusz instytucji finansowej dla siatki danych | Woodgrove Bank | Ta architektura referencyjna jest napisana dla klientów, którzy chcą korzystać z analizy w skali chmury na potrzeby architektury danych analitycznych i modelu operacyjnego siatki danych. Przedstawia bardziej złożony scenariusz z wieloma strefami docelowymi, integracją danych i produktami danych. |