Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Данные являются центральными для всех приложений. Одним из наиболее важных архитектурных решений является выбор правильного решения базы данных. Azure предоставляет полный портфель служб баз данных, охватывающих реляционные базы данных, базы данных NoSQL, кэши в памяти и управляемые экземпляры баз данных. Независимо от того, создаются ли транзакционные приложения, аналитические рабочие нагрузки или глобально распределенные системы, службы баз данных Azure обеспечивают производительность, масштабируемость и надежность, необходимые вашей организации.
Правильная база данных для вашего сценария зависит от модели данных, требований к согласованности, шаблонов запросов и операционных настроек. Основные аспекты включают структуру данных, например реляционную и нереляционную, требования к транзакциям, потребности масштабируемости и требуемый уровень затрат на управление. Портфель баз данных Azure охватывает полностью управляемую платформу как услугу (PaaS), параметры инфраструктуры как услуги (IaaS) и специализированные службы для конкретных шаблонов рабочих нагрузок.
Architecture
Скачайте файл Visio для этой архитектуры.
Apache, Apache® Cassandra® и логотип Hadoop являются зарегистрированными товарными знаками или товарными знаками Apache Software Foundation в США и/или других странах. Использование этих меток не подразумевает подтверждения от Apache Software Foundation.
На предыдущей схеме показана обычная реализация базовой или базовой базы данных. Сведения о реальных решениях, которые можно создавать в Azure, см. в разделе "Архитектура базы данных".
Решения для баз данных Azure включают традиционные системы управления реляционными базами данных (RDBMS) и сетевые системы обработки транзакций (OLTP), рабочие нагрузки больших данных и аналитики, включая системы оперативной аналитической обработки (OLAP) и рабочие нагрузки NoSQL. Чтобы найти реальные решения, которые можно создать в Azure, см. статью " Архитектура базы данных".
Изучение архитектуры баз данных и руководств
В статьях этого раздела представлены полностью разработанные архитектуры, которые можно развернуть в Azure и расширить до уровня решений и руководств для промышленного использования. Эти статьи помогут вам решить, как использовать технологии баз данных в Azure. Идеи решения демонстрируют шаблоны реализации и возможности, которые следует учитывать при планировании разработки проверки концепции базы данных (POC).
Руководства по базам данных
Выбор технологий
В следующих статьях вы можете оценить и выбрать лучшие технологии базы данных для ваших требований к рабочей нагрузке:
- Подготовка к выбору хранилища данных в Azure
- Общие сведения о моделях хранилища данных
- Хранилище больших данных
- Поиск хранилища данных
- Векторный поиск
- Оркестрация конвейеров
- Параметры передачи данных
NoSQL
Обработка данных
- Решения OLAP
- Решения OLTP
- Руководство по извлечению, преобразованию и загрузке (ETL)
- Озера данных
- Варианты архитектуры для обработки больших данных
Управление данными
- Скрытие данных с помощью Delphix
- Обработка данных для SAP с помощью Delphix
- Структура коллекции для федеративного каталога Microsoft Purview
Архитектура базы данных
Следующие готовые к рабочей среде архитектуры демонстрируют комплексные решения баз данных, которые можно развертывать и настраивать.
Хранилище данных
Фабрика данных Azure
- Medallion lakehouse с помощью Azure Data Factory
- Базовая архитектура фабрики данных Azure
- Корпоративная защищенная архитектура Azure Data Factory
- Критически важная архитектура Фабрики данных Azure
NoSQL
Мэйнфрейм
- Репликация и синхронизация данных мейнфрейма
- Репликация данных на мейнфрейме с помощью Precisely Connect
- Репликация данных мейнфрейма с помощью Qlik
- Репликация данных мейнфрейма с помощью Rocket® Data Replicate and Sync (RDRS)
- Перенос уровня данных мейнфрейма в Azure с помощью mLogica LIBER*IRIS
- Модернизация данных систем среднего уровня
- Реинжиниринг пакетных приложений для мейнфрейма
- Повторное размещение IMS Data Communication (IMS DC) и IMS Database (IMS DB)
- Реализация SMA OpCon в Azure
Реляционный
Большие данные
Идеи решения базы данных
Реляционный
- Перенос базы данных Oracle в Azure
- Перенос базы данных Oracle на виртуальную машину Azure
- Перенос базы данных Oracle в Oracle Exadata Database@Azure
- Межрегиональная устойчивость для прозрачного шифрования данных SQL (TDE) с использованием управляемого HSM в Azure Key Vault
NoSQL
Сведения о базах данных в Azure
Microsoft Learn предоставляет бесплатные учебные ресурсы по сети для технологий базы данных Azure. Платформа предлагает видео, учебники и интерактивные лаборатории для конкретных продуктов и служб, а также пути обучения, организованные по роли задания.
Следующие ресурсы предоставляют базовые знания для реализации баз данных в Azure:
- Изучите базы данных и аналитические службы Azure
- Выбор подхода к хранилищу данных в Azure
- Развертывание базы данных SQL Azure
- Защита базы данных SQL Azure
- Спроектируйте вашу миграцию на Azure
- Просмотр модулей базы данных Azure
Пути обучения по роли
- Инженер данных:Основы данных Azure: изучение реляционных данных в Azure
- Администратор базы данных:реализация масштабируемых решений базы данных с помощью SQL Azure
- Разработчик:Разработка решений, использующих Azure Cosmos DB
Для получения большего количества обучающих курсов на основе роли просмотрите другие пути обучения.
Готовность организации
Организации, начинающие переход на облако, могут использовать Cloud Adoption Framework для Azure, чтобы получить проверенные рекомендации, разработанные для ускорения принятия облачных технологий. Инструкции по аналитике и управлению данными в облаке см. в разделе "Аналитика в масштабе облака".
Чтобы обеспечить качество решения базы данных в Azure, следуйте инструкциям в Azure Well-Architected Framework. Фреймворк Well-Architected предоставляет предписательное руководство для организаций, стремящихся к архитектурному совершенству, а также описывает, как разрабатывать, готовить и мониторить решения Azure с оптимизацией затрат.
Инструкции для конкретной базы данных см. в следующих руководствах по службе Well-Architected Framework:
Лучшие практики
Ознакомьтесь со следующими рекомендациями при разработке решений базы данных.
| Лучшие практики | Описание |
|---|---|
| Шаблон исходящих транзакций с помощью Azure Cosmos DB | Узнайте, как использовать шаблон исходящих транзакций для надежного обмена сообщениями и гарантированной доставки событий. |
| Глобальное распространение данных с помощью Azure Cosmos DB | Чтобы обеспечить низкую задержку и высокую доступность, некоторые приложения необходимо развернуть в центрах обработки данных, близких к их пользователям. |
| Безопасность в Azure Cosmos DB | Рекомендации по обеспечению безопасности помогают предотвратить, обнаруживать и реагировать на нарушения базы данных. |
| Непрерывное резервное копирование с восстановлением на определенный момент времени (PITR) в Azure Cosmos DB | Узнайте о Azure Cosmos DB PITR. |
| Обеспечение высокой доступности с помощью Azure Cosmos DB | Azure Cosmos DB предоставляет несколько функций и параметров конфигурации для обеспечения высокой доступности. |
| Высокий уровень доступности для Базы данных SQL Azure и Управляемого экземпляра SQL Azure | База данных не должна быть одной точкой сбоя в архитектуре. |
Оставайтесь актуальными с базами данных
Службы баз данных Azure развиваются для решения современных проблем с данными. Следите за последними обновлениями и функциями.
Сведения о том, как оставаться в курсе ключевых служб баз данных, см. в следующих статьях:
- Новые возможности базы данных SQL Azure
- Новые возможности Базы данных Azure для PostgreSQL
- Новые возможности Базы данных Azure для MySQL
Другие ресурсы
Базы данных являются широкой категорией и охватывают ряд решений. Следующие ресурсы помогут вам узнать больше о Azure.
Гибридные и многооблачные решения
Большинству организаций нужен гибридный подход к базам данных, так как они имеют рабочие нагрузки, которые выполняются как локально, так и в облаке. Организации обычно расширяют локальные решения для баз данных в облаке. Для подключения сред организации должны выбрать архитектуру гибридной сети.
- PostgreSQL с поддержкой Azure Arc: Разверните управляемую Azure PostgreSQL в своей инфраструктуре.
- Гибридные и многооблачные шаблоны Azure: подключение локальных баз данных к облачным службам.
Ознакомьтесь со следующими ключевыми сценариями гибридной базы данных:
- Гибридное управление Azure Arc для SQL Server: используйте Azure Arc для управления SQL Server в разных средах.
- Проектирование гибридной архитектуры: подключение локальных сред к Azure.
Модернизация данных мейнфрейма
Организации, использующие устаревшие системы мейнфреймов, могут модернизировать рабочие нагрузки данных путем миграции в службы баз данных Azure. Azure предоставляет несколько шаблонов миграции и стратегий репликации для перехода данных мейнфрейма при сохранении непрерывности бизнес-процессов.
- Модернизация данных мейнфрейма и мидрейнджа: миграция устаревших источников данных на современные платформы.
- Репликация и синхронизация данных мейнфрейма: синхронизация мейнфреймов и облачных данных.
- Репликация данных мейнфрейма с помощью Connect: используйте Precisely Connect для репликации данных.
- Репликация данных мейнфрейма с помощью Qlik: репликация данных с помощью технологий Qlik.
Интеграция аналитики
Сведения о рабочих нагрузках аналитики, зависящих от хорошо спроектированных баз данных, см. в следующих статьях:
- Проектирование архитектуры аналитики. Ознакомьтесь с обзором решений аналитики в Azure.
- Хранение и аналитика данных: интеграция баз данных с платформами аналитики.
Amazon Web Services (AWS) или Google Cloud эксперты
Чтобы быстро увеличить масштаб, следующие статьи сравнивают параметры базы данных Azure с другими облачными службами:
- Реляционные технологии баз данных в Azure и AWS: сравнение служб баз данных Azure и AWS.
- Сравнение служб Google Cloud с Azure: платформа данных: сравнение служб базы данных Azure и Google Cloud.
Соавторы
Корпорация Майкрософт поддерживает эту статью. Следующие авторы написали эту статью.
Основные авторы:
- Мохит Агарвал | Главный архитектор облачных решений
Чтобы увидеть непубличные профили LinkedIn, войдите на сайт LinkedIn.