Предоставление высокомасштабируемых приложений ERP и приложений для обслуживания клиентов

Azure Cosmos DB
Azure Data Lake Storage
База данных SQL Azure
Azure Synapse Analytics
Power BI

Идеи решения

В этой статье описывается идея решения. Ваш архитектор облака может использовать это руководство, чтобы визуализировать основные компоненты для типичной реализации этой архитектуры. Используйте эту статью в качестве отправной точки для разработки хорошо спроектированного решения, которое соответствует конкретным требованиям рабочей нагрузки.

Эта идея решения описывает, как использовать управляемые базы данных Azure и Azure Synapse Analytics для получения аналитических сведений с помощью erp-приложений и Power BI.

Архитектура

Схема, показывающая поток данных для высокомасштабируемых решений для обслуживания клиентов и erp-приложений.

Скачайте файл Visio для этой архитектуры.

Поток данных

Во-первых, компания должна прием данных из различных источников.

  1. Используйте Azure Synapse Pipelines для приема данных всех форматов.

  2. Данные земли в Azure Data Lake Storage 2-го поколения— высокомасштабируемое озеро данных.

    Оттуда они используют База данных SQL Azure гипермасштабирование для запуска высокомасштабируемой системы ERP:

  3. Прием реляционных данных с помощью Azure Synapse Pipelines в База данных SQL Azure. Система ERP компании работает на База данных SQL Azure и применяет уровень служб гипермасштабирования для масштабирования вычислительных ресурсов или хранилища до 100 ТБ.

  4. Эти данные отображаются через клиентские приложения ERP, помогающие компании управлять бизнес-процессами.

    Чтобы улучшить обслуживание своих клиентов, они создают высокомасштабируемые приложения службы клиентов, которые могут масштабироваться до миллионов пользователей:

  5. Предоставляйте аналитику в режиме реального времени и аналитические сведения о взаимодействии пользователей с приложениями, применяя Azure Synapse Link для возможностей HTAP Azure Cosmos DB без необходимости.

  6. Приложения службы клиентов Power с помощью Azure Cosmos DB для автоматической и мгновенной масштабируемости и поддержки соглашения об уровне обслуживания, доступности, пропускной способности и согласованности.

    Наконец, они передают аналитические сведения бизнес-аналитики пользователям в компании для принятия решений, управляемых данными:

  7. Power BI тесно интегрируется с Azure Synapse Analytics, чтобы обеспечить мощные аналитические сведения о операционных, хранилищах данных и данных озера данных.

Компоненты

  • Azure Data Lake Storage обеспечивает масштабируемое и безопасное хранилище озера данных для высокопроизводительных рабочих нагрузок аналитики.
  • Azure Synapse Analytics — это служба аналитики, которая объединяет хранилище корпоративных данных и аналитику больших данных в едином интерфейсе.
  • База данных SQL Azure Гипермасштабирование — это уровень хранилища в База данных SQL Azure, использующий архитектуру Azure для масштабирования хранилища и вычислительных ресурсов. Гипермасштабирование поддерживает до 100 ТБ хранилища и обеспечивает почти мгновенное резервное копирование и быстрое восстановление базы данных в минутах независимо от размера операции данных.
  • Azure Cosmos DB — это полностью управляемая служба базы данных NoSQL для создания и модернизации масштабируемых высокопроизводительных приложений.
  • Power BI — это набор бизнес-инструментов для самообслуживания и корпоративной бизнес-аналитики (BI). Здесь он используется для анализа и визуализации данных.

Подробности сценария

Сегодняшние организации создают постоянно увеличивающиеся объемы структурированных и неструктурированных данных. С помощью управляемых баз данных Azure и Azure Synapse Analytics они могут предоставлять сотрудникам аналитические сведения с помощью erp-приложений и Power BI, а также более высокую службу клиентов через веб-приложения и мобильные приложения, масштабирование без ограничений при увеличении объема данных и пользователей приложений.

Потенциальные варианты использования

Организации используют ERP для поддержки:

  • Экономия затрат (автоматизация простых задач)
  • Видимость рабочего процесса (менеджеры могут видеть состояние проекта)
  • Соблюдение нормативных требований
  • Безопасность данных
  • Управление клиентами (отслеживание ответов на опросы, запросы в службу поддержки и возвраты)

Следующие шаги