Integrowanie analizy w skali chmury ze strategią wdrażania chmury
Utwórz pojedynczą, scentralizowaną strategię wdrażania chmury dla organizacji przy użyciu metodologii strategii w Cloud Adoption Framework platformy Azure. Jeśli jeszcze nie zarejestrowano strategii wdrażania chmury, użyj szablonu strategii i planu , aby to zrobić.
Ten artykuł zawiera zagadnienia dotyczące scenariuszy analizy w skali chmury, które mają wpływ na szerszą strategię.
Przed wdrożeniem analizy w skali chmury należy zaplanować strategię danych. Można rozpocząć od jednego przypadku użycia lub mieć znacznie większy zestaw przypadków użycia, które będą wymagały priorytetyzacji. Strategia ułatwia ustanawianie procesów i inicjowanie rozmów na temat filarów, na których należy się skupić.
Określanie priorytetów wyników biznesowych dla strategii danych
Pomyślna strategia danych zapewnia przewagę konkurencyjną. Zawsze należy dostosować strategię danych do żądanych wyników biznesowych. Większość wyników biznesowych można sklasyfikować w jednej z następujących czterech kategorii:
Zwiększanie możliwości pracowników: Zapewnianie pracownikom wiedzy na temat klientów, urządzeń i maszyn w czasie rzeczywistym. Ta wiedza ułatwia im wydajną współpracę w celu spełnienia potrzeb klientów lub firm z elastycznością.
Kontaktowanie się z klientami: Dostarczaj rozbudowane, spersonalizowane i połączone środowisko inspirowane marką. Wykorzystaj możliwości danych i szczegółowych informacji, aby zwiększyć lojalność klientów na każdym etapie podróży klienta.
Optymalizowanie operacji: Zwiększ przepływ informacji w całej organizacji. Zsynchronizuj procesy biznesowe i korzystaj z podejścia opartego na danych, aby każda interakcja byłaby cenna.
Przekształć swoje produkty i cykl życia programowania: Zbierz dane telemetryczne dotyczące usług i ofert. Użyj danych telemetrycznych, aby określić priorytety wydania lub utworzyć nową funkcję oraz ocenić skuteczność i ciągłe wdrażanie.
Po określaniu priorytetów wyników biznesowych należy zbadać bieżące projekty i długoterminowe inicjatywy strategiczne i odpowiednio je sklasyfikować. Rozważ połączenie czterech kategorii wyników biznesowych w formacie macierzy, który jest oparty na złożoności i wpływie. Rozważ również dodanie filarów architektury, aby lepiej poznać twój scenariusz.
Odblokuj wartość strategiczną
Tworzenie kultury opartej na danych, która napędza firmę do przodu w spójnym, przyszłościowym, zwinny i świadomy sposób ma pewne nieodłączne złożoność i realia ziemi. Zanim przejdziesz do fazy wdrażania, skoncentruj się na tworzeniu spójnej strategii danych, która może pomóc w osiągnięciu pożądanych wyników biznesowych.
Analiza w skali chmury jest zgodna z motywacjami ukierunkowanymi na innowacje. Następujące typowe czynniki motywują klientów do zintegrowania tego scenariusza ze strategią wdrażania chmury:
- Skalowalna struktura analizy, która umożliwia tworzenie platformy danych przedsiębiorstwa
- Samoobsługa, która umożliwia użytkownikom eksplorowania danych, tworzenia zasobów danych i tworzenia produktów
- Kultura prowadzona przez dane z zasobami danych wielokrotnego użytku, społecznościami danych, bezpieczną wymianą innych firm i udostępnianiem w miejscu
- Udostępnianie danych z ufnością, korzystanie z zasad, wspólnej tożsamości, poufności i szyfrowania
- Ulepszone środowiska i zakontraktowanie klientów
- Przekształcanie produktów lub usług
- Zakłócenia na rynku nowych produktów lub usług
Poniższy diagram zawiera kluczowe motywy, które ułatwiają realizację tych motywacji we własnej strategii. Starannie przeanalizuj te motywy i dowiedz się, jak przyczyniają się one do spójnej strategii danych. Zastanów się również, jak mogą one odblokować wartość strategiczną danych, co umożliwia spójny rozwój firmy.
"Strategia danych jest podstawą używania danych jako zasobu i prowadzenia działalności biznesowej. Nie jest to zadanie poprawki problemów z danymi. Jest to długoterminowy plan przewodni, który definiuje ludzi, procesy i technologię, które należy wprowadzić w celu rozwiązywania problemów z danymi.
Tworzenie strategii to jeden krok. Wykonywanie strategii w skali przedsiębiorstwa stanowi ogromne wyzwanie dla istniejącej kultury, osób, procesów i wyborów technologicznych w organizacji. Wykonanie wymaga zobowiązania i jasnego własności na wszystkich poziomach organizacji.
Zwiększenie wydajności
Elastyczność chmury wymaga od organizacji szybkiego dostosowania się i zwiększenia wydajności we wszystkich obszarach działalności biznesowej. Zgodnie z raportem dotyczącym pojawiających się zagrożeń firmy Gartner, pomimo tego, że organizacje nadal skupiają się na inicjatywach cyfrowych i inwestują w nie, dwie trzecie tych organizacji wykazuje słabości przedsiębiorstw i nie osiąga oczekiwań, mimo że nadal koncentrują się na inicjatywach cyfrowych i inwestują w nie,
Operacjonalizacja zarządzania danymi
Wiele organizacji powoli decentralizuje centralny dział IT, aby zapewnić elastyczność. Organizacje chcą szybko wprowadzać innowacje i mieć dostęp do ujednoliconych danych w całym przedsiębiorstwie w sposób samoobsługowy, co pomaga im spełnić trudne wymagania biznesowe.
Istnieje wiele powodów, dla których firmy nie mogą wykorzystać pełnego potencjału swoich danych. Może to być spowodowane tym, że funkcje biznesowe działają w silosach, w których każdy zespół korzysta z różnych narzędzi i standardów do analizy danych. Może to być spowodowane niepowodzeniem łączenia kluczowych wskaźników wydajności z ogólnymi celami biznesowymi.
Demokratyzacja danych pomaga dostarczać wartość z powrotem do firmy i osiągać trudne cele rozwoju firmy.
- Zrozumienie i nadaj priorytet potrzebom lob.
- Dystrybuowanie danych między domenami w celu umożliwienia własności i zbliżenia danych do użytkowników.
- Wdrażanie produktów danych samoobsługi w celu uzyskania szczegółowych informacji i wartości biznesowych.
W celu zapewnienia ładu w zakresie danych należy uzyskać właściwą równowagę w zdecentralizowanym świecie demokratyzacji danych. Jeśli wymuszasz ład zbyt ściśle, możesz stłumić innowacje. Jeśli jednak nie masz co najmniej pewnych podstawowych zasad i procesów, prawdopodobnie skończysz z silosami danych. Silosy te mogą zaszkodzić reputacji organizacji i potencjalnym przychodom. Całościowe podejście do zapewniania ładu danych ma podstawowe znaczenie dla odblokowania strategicznej wartości danych w spójny sposób.
Brak dobrze przemyślanej strategii danych prowadzi do konieczności jedynie "rozpoczęcia pracy" i szybkiego rozpoczęcia dostarczania wartości organizacji. Rozwiąż bieżące problemy biznesowe, działając na wcześniej wymienionych kluczowych tematach lub używając ich jako zasad strategicznych w ramach ram. Korzystanie z tych kluczowych motywów może również pomóc w utworzeniu całościowej strategii danych, która jest iteracyjna z walidacją, ale nadal zapewnia terminowe wyniki. Liderzy biznesowi i technologiczni muszą opracować strategie i nastawienie wymagane do generowania wartości na podstawie danych i szybkiego skalowania w uproszczony, ustrukturyzowany sposób
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Co to jest nadzór nad danymi?.
Opracowywanie kultury opartej na danych
Aby utworzyć udaną strategię danych, potrzebujesz kultury opartej na danych. Opracuj kulturę, która konsekwentnie wspiera otwarty, wspólny udział. W tej kulturze cały personel może uczyć się, komunikować się i ulepszać wyniki biznesowe organizacji. Opracowanie kultury opartej na danych zwiększa również zdolność każdego pracownika do generowania wpływu lub wpływu na dane.
Punkt wyjścia twojej podróży zależy od organizacji, twojej branży i bieżącej lokalizacji wzdłuż krzywej dojrzałości. Na poniższym diagramie przedstawiono przykładowy model dojrzałości przedstawiający poziomy dojrzałości użycia sztucznej inteligencji w organizacji:
Poziom 0
Dane nie są wykorzystywane programowo i spójnie. Skupienie się na danych organizacji jest z perspektywy tworzenia aplikacji.
Na poziomie 0 organizacja często ma nieplanowane projekty analityczne. Każda aplikacja jest wysoce wyspecjalizowana do unikatowych danych i potrzeb uczestników projektu. Każda aplikacja ma również znaczące podstawy kodu i zespoły inżynieryjne, z wieloma inżynierami spoza IT. Włączanie przypadków użycia i analiza są silosowane.
Poziom 1
Na poziomie 1 tworzone są zespoły i tworzona jest strategia, ale analiza pozostaje działów. Organizacja zwykle dobrze nadaje się do tradycyjnego przechwytywania i analizy danych. Może to mieć pewien poziom zaangażowania w podejście w skali chmury. Na przykład może już uzyskiwać dostęp do danych z chmury.
Poziom 2
Platforma innowacji organizacji jest prawie gotowa. Przepływy pracy są stosowane do rozwiązywania problemów z jakością danych. Organizacja może odpowiedzieć na kilka pytań "dlaczego".
Na poziomie 2 organizacja aktywnie szuka kompleksowej strategii danych, która używa centralnie zarządzanych magazynów typu data lake do kontrolowania rozrastania magazynu danych i zwiększania możliwości odnajdywania danych. Organizacja jest gotowa do obsługi inteligentnych aplikacji, które umożliwiają korzystanie z obliczeń centralnie zarządzanych magazynów typu data lake. Te inteligentne aplikacje zmniejszają ryzyko prywatności, koszty obliczeń i potrzebę federacyjnych kopii ważnych danych.
Na tym poziomie organizacja jest również gotowa do korzystania z wielodostępnych, centralnie hostowanych udostępnionych usług danych na potrzeby typowych zadań przetwarzania danych. Te udostępnione usługi danych umożliwiają szybkie uzyskiwanie szczegółowych informacji z usług analizy opartej na danych.
Level 3
Organizacja korzysta z całościowego podejścia do danych. Projekty związane z danymi są zintegrowane w wynikach biznesowych. Organizacja używa platform analitycznych do przewidywania.
Na poziomie 3 organizacja odblokowuje innowacje cyfrowe zarówno z punktu widzenia infrastruktury danych, jak i tworzenia aplikacji. Podstawowe usługi danych są stosowane, w tym magazyny data lake i udostępnione usługi danych.
Wiele zespołów w całej organizacji pomyślnie dostarcza krytyczne obciążenia biznesowe, kluczowe przypadki użycia biznesowego i mierzalne wyniki. Nowe usługi danych udostępnionych są identyfikowane przy użyciu telemetrii. Dział IT jest zaufanym doradcą zespołów w całej firmie, używając zaufanej i połączonej kompleksowej strategii danych, aby pomóc w ulepszaniu krytycznych procesów biznesowych.
Poziom 4
Na poziomie 4 cała organizacja używa struktur, standardów przedsiębiorstwa i kultury opartej na danych. Automatyzacja, pętle opinii opartej na danych i centra doskonałości związane z analizą lub automatyzacją można obserwować w działaniu.
Opracowywanie celów zgodnych z działalnością biznesową
Identyfikowanie priorytetów zgodnie z wizją biznesową i utrzymanie "myśleć duże, zacząć od małych i działać szybko" ideologii są kluczami do sukcesu. Pobieranie właściwego przypadku użycia nie zawsze musi być długotrwałym, trudnym procesem weryfikacji. Może to być ciągły problem w każdej jednostce biznesowej, w której jest wystarczająco dużo danych, aby zweryfikować swój zwrot z inwestycji, większy apetyt i łatwy zakup. Wszystko może szybko się poruszać. W tym miejscu większość organizacji może mieć trudności z rozpoczęciem pracy.
Opis atrybutów danych
Aby utworzyć silną strategię danych, musisz zrozumieć, jak działają dane. Znajomość podstawowych cech danych pomaga w tworzeniu pryncyjnej praktyki radzenia sobie z danymi.
Dane przemieszczają się szybko, ale ich szybkość nie może przeciwstawić się prawom fizyki. Dane muszą być zgodne z prawami dotyczącymi gruntów i branży, która ją utworzyła.
Dane nie zmieniają się samodzielnie, ale są podatne na zmiany i przypadkowe straty, chyba że zostaną wprowadzone środki w celu wyeliminowania takich wyzwań. Umieść środki antykorupcyjne dla kontrolek, baz danych i magazynu, aby można było poradzić sobie z nieprzewidzianymi zmianami. Upewnij się również, że skonfigurowaliśmy monitorowanie, inspekcje, alerty i procesy podrzędne.
Dane nie generują żadnych szczegółowych informacji ani nie dają żadnej wartości. Aby uzyskać szczegółowe informacje lub wyodrębnić wartość, musisz umieścić większość lub wszystkie dane za pomocą czterech odrębnych kroków:
- Pozyskiwanie
- Storage
- Przetwarzanie
- Analiza
Każdy z tych czterech kroków ma własne zasady, procesy, narzędzia i technologie.
Wstrzymanie zasobów danych i powiązanych szczegółowych informacji może mieć wpływ na decyzje społeczno-ekonomiczne, polityczne, badawcze i inwestycyjne. Niezwykle ważne jest, aby organizacja była w stanie zapewnić wgląd w bezpieczny i odpowiedzialny sposób. Wszystkie dane generowane lub pozyskane muszą przejść przez ćwiczenie dotyczące klasyfikacji danych, chyba że określono inaczej. Szyfrowanie to złoty standard do obsługi poufnych danych magazynowanych i przesyłanych.
Wszystkie dane, aplikacje i usługi mają własne ściągania grawitacyjne, ale ściąganie danych jest największe. W przeciwieństwie do legendarnego jabłka Sir Isaac Newton, dane nie mają żadnej masy fizycznej, która wpływa na otaczające obiekty. Zamiast tego ma opóźnienie i przepływność, które działają jako akceleratory dla procesu analizy. Opóźnienie, przepływność i łatwość dostępu często wymagają duplikowania danych, nawet jeśli nie jest to pożądane. Odpowiednio skonfiguruj swoje osoby, procesy, narzędzia i technologie, aby można było odpowiednio zrównoważyć takie wymagania z zasadami dotyczącymi danych organizacji.
Konstrukcje architektoniczne regulują szybkość przetwarzania danych. Konstrukcje są ułatwiane dzięki innowacjom w zakresie oprogramowania, sprzętu i sieci. Oto niektóre zagadnienia dotyczące architektury:
- Konfigurowanie dystrybucji danych
- Partycjonowanie
- Technologie pamięci podręcznej
- Przetwarzanie wsadowe i strumieniowe
- Równoważenie przetwarzania zaplecza i po stronie klienta
Definiowanie strategii danych
Korzystanie z danych jako przewagi konkurencyjnej w celu tworzenia lepszych produktów i usług o wyższej wartości nie jest niczym nowym. Jednak ilość, szybkość i różnorodność danych, które włączono w przetwarzaniu w chmurze, jest.
Projekt nowoczesnej platformy analizy danych w chmurze składa się z zabezpieczeń, ładu, monitorowania, skalowania na żądanie, operacji na danych i samoobsługi. Zrozumienie wzajemnego współdziałania między tymi aspektami jest czymś, co odróżnia świetną strategię danych od dobrej. Użyj narzędzi takich jak Cloud Adoption Framework, aby zapewnić spójność architektury, integralność i najlepsze rozwiązania.
Aby zapewnić skuteczność, strategia danych musi zawierać przepisy dotyczące ładu w zakresie danych. Na poniższym diagramie przedstawiono główne etapy cyklu życia danych, koncentrując się na zarządzaniu danymi jako jego głównym celem:
W poniższych sekcjach opisano zagadnienia, których należy użyć podczas podejmowania decyzji dotyczących warstw strategii danych zasad projektowania. Skoncentruj się na dostarczaniu wyników biznesowych i wartości na podstawie danych.
Wprowadzanie danych
Kluczową kwestią podczas pozyskiwania danych jest możliwość szybkiego tworzenia potoku danych w bezpieczny i zgodny sposób, od wymagań do środowiska produkcyjnego. Ważne elementy obejmują oparte na metadanych, samoobsługowe i niskokodowe technologie, które nawilżają magazyn data lake.
Podczas tworzenia potoków należy wziąć pod uwagę zarówno projekt, jak i możliwość uzdatniania danych, dystrybuowania danych i skalowania zasobów obliczeniowych. Musisz również upewnić się, że masz odpowiednią obsługę metodyki DevOps dla ciągłej integracji i ciągłego dostarczania potoku.
Narzędzia takie jak Azure Data Factory obsługują mnóstwo lokalnych źródeł danych, źródeł danych oprogramowania jako usługi (SaaS) i innych źródeł danych z innych chmur publicznych.
Storage
Tagowanie i organizowanie danych zarówno w warstwach fizycznych, jak i logicznych. Magazyny typu Data Lake są częścią wszystkich nowoczesnych architektur analizy danych. Twoja organizacja musi zastosować odpowiednie wymagania dotyczące prywatności, zabezpieczeń i zgodności danych, które spełniają wszystkie wymagania dotyczące klasyfikacji danych i zgodności w branży, w ramach których działasz. Katalogowanie i samoobsługowa demokratyzacja danych na poziomie organizacji, która napędza innowacje przy zachowaniu odpowiedniej kontroli dostępu.
Wybierz odpowiedni magazyn dla obciążenia. Nawet jeśli magazyn nie jest dokładnie poprawny po raz pierwszy, chmura umożliwia szybkie przełączenie w tryb failover i ponowne uruchomienie podróży. Użyj wymagań aplikacji, aby wybrać najlepszą bazę danych. Pamiętaj, aby wziąć pod uwagę możliwość przetwarzania danych wsadowych i przesyłanych strumieniowo podczas wybierania platformy analitycznej.
Przetwarzanie danych
Wymagania dotyczące przetwarzania danych będą się różnić w zależności od obciążenia. Większość przetwarzania danych na dużą skalę zawiera elementy przetwarzania wsadowego w czasie rzeczywistym i przetwarzania wsadowego. Większość przedsiębiorstw ma również elementy wymagań przetwarzania szeregów czasowych i potrzebę przetwarzania tekstu wolnego formularza na potrzeby możliwości wyszukiwania w przedsiębiorstwie.
Przetwarzanie transakcji online (OLTP) zapewnia najbardziej popularne wymagania dotyczące przetwarzania organizacyjnego. Niektóre obciążenia wymagają wyspecjalizowanego przetwarzania, takiego jak obliczenia o wysokiej wydajności (HPC), czasami nazywane "dużymi obliczeniami". Te obciążenia rozwiązują złożone zadania matematyczne przy użyciu wielu komputerów opartych na procesorze CPU lub procesorze GPU.
W przypadku niektórych wyspecjalizowanych obciążeń klienci mogą zabezpieczyć środowiska wykonawcze, takie jak poufne przetwarzanie platformy Azure, co pomaga użytkownikom zabezpieczyć dane, gdy dane są używane na platformach chmury publicznej. Ten stan jest wymagany do wydajnego przetwarzania. Dane są chronione wewnątrz zaufanego środowiska wykonawczego (TEE), znanego również jako enklawa. Program TEE chroni kod i dane przed wszelkimi zewnętrznymi wyświetlaniem i modyfikowaniem. TeEs umożliwiają trenowanie modeli sztucznej inteligencji bez poświęcania poufności danych, nawet jeśli używasz źródeł danych z różnych organizacji.
Przetwarzanie analityczne
Konstrukcja wyodrębniania, przekształcania, ładowania (ETL) odnosi się do potrzeb przetwarzania analitycznego online (OLAP) i magazynowania danych. Model danych dostosowany do firmy i semantyczny model umożliwiający organizacjom implementowanie reguł biznesowych i kluczowych wskaźników wydajności (KPI) są często implementowane w ramach procesu analitycznego. Jedną z przydatnych funkcji jest automatyczne wykrywanie dryfu schematu.
Podsumowanie strategii danych
Biorąc pod uwagę podstawowe podejście do innych zagadnień, takich jak zarządzanie danymi i odpowiedzialne używanie sztucznej inteligencji, płaci dywidendy później.
W firmie Microsoft stosujemy cztery podstawowe zasady: sprawiedliwość, niezawodność i bezpieczeństwo, prywatność i bezpieczeństwo oraz inkluzywność. Dwie podstawowe zasady przejrzystości i odpowiedzialności stanowią podstawę wszystkich czterech podstawowych zasad.
W praktyce wprowadziliśmy nasze zasady i odpowiedzialne sztuczną inteligencję, opracowując zasoby i system zapewniania ładu. Niektóre z naszych wytycznych dotyczą interakcji między ludźmi/sztuczną inteligencją, konwersacyjnej sztucznej inteligencji, projektu inkluzywnego, listy kontrolnej sprawiedliwości sztucznej inteligencji i arkusza danych dla zestawów danych.
Opracowaliśmy również zestaw narzędzi, które ułatwiają innym zrozumienie, ochronę i kontrolowanie sztucznej inteligencji na każdym etapie innowacji. Te narzędzia są wynikiem wielodyscyplinarnej współpracy w celu wzmocnienia i przyspieszenia odpowiedzialnego używania sztucznej inteligencji. Współpraca obejmuje inżynierię oprogramowania i rozwój, nauki społeczne, badania użytkowników, prawo i politykę.
Aby usprawnić współpracę, udostępniamy wiele narzędzi typu open source, takich jak InterpretML i Fairlearn. Inne osoby mogą współtworzyć te narzędzia open source i korzystać z nich. Zdemokratyzowaliśmy również narzędzia za pośrednictwem usługi Azure Machine Learning.
Podstawą bycia organizacją opartą na danych jest zapewnienie przewagi konkurencyjnej w nowej normalności. Chcemy pomóc naszym klientom w przejściu od podejścia tylko do aplikacji i podejścia opartego na danych. Podejście koncentrujące się na aplikacjach i danych pomaga utworzyć kompleksową strategię danych, która zapewnia powtarzalność i skalowalność w bieżących i przyszłych przypadkach użycia, które wpływają na wyniki biznesowe.
Wspieranie zaangażowania, komunikacji i zaangażowania
Wszystkie kluczowe role związane z tworzeniem strategii danych muszą jasno zrozumieć przyjęte podejście i wspólne cele biznesowe. Kluczowe role mogą obejmować zespół kierowniczy (C), jednostki biznesowe, it, operacje i zespoły dostarczania.
Komunikacja jest jedną z najważniejszych części tej struktury. Organizacja musi opracować proces efektywnej komunikacji między rolami. Komunikacja pomaga efektywnie dostarczać w kontekście bieżącego projektu. Ustanawia również forum, które pomaga wszystkim zaangażowanym pozostać w kolejce, na bieżąco i skupić się na ogólnym celu budowania całościowej strategii danych na przyszłość.
Zaangażowanie jest niezbędne między następującymi dwiema grupami:
- Członkowie zespołu, którzy projektują i implementują strategię danych
- Członkowie zespołu, którzy współtworzyją, wykorzystują i wykorzystują dane (na przykład jednostki biznesowe, które podejmą decyzje i budują wyniki na podstawie danych)
Aby to zrobić w inny sposób, strategie danych i skojarzone platformy danych, które są tworzone bez wyzwań związanych z ryzykiem związanym z zaangażowaniem użytkowników w istotność i wdrażanie.
Dwa procesy strategiczne ułatwiają pomyślne dostarczanie w tej strukturze:
- Tworzenie centrum doskonałości
- Wdrażanie metody dostarczania agile
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Opracowywanie planu analizy w skali chmury.
Wartość dostarczania
W przypadku dostarczania produktów danych zgodnie z kryteriami powodzenia w ustandaryzowany i ustrukturyzowany sposób dostarczania weryfikuje swoją iteracyjną strukturę. Ponadto wykorzystanie uczenia się do ciągłego wprowadzania innowacji pomaga w budowaniu zaufania biznesowego i poszerzaniu celów strategii danych. Ten proces zapewnia jaśniejsze i szybsze wdrożenie w całej organizacji.
To samo dotyczy platformy danych. Jeśli masz konfigurację, w której wiele zespołów działa dość autonomicznie, należy kierować się do siatki. Uzyskiwanie procesu iteracyjnego. W wielu przypadkach wymaga to znaczących zmian w konfiguracji organizacji, gotowości i dopasowania biznesowego
Następne kroki
Zapoznaj się z następującymi artykułami, aby znaleźć wskazówki dotyczące wdrażania chmury i zapewnić powodzenie scenariusza wdrażania chmury: