Предоставление высокомасштабируемых приложений ERP и приложений для обслуживания клиентов

Cosmos DB
Data Lake Storage 2-го поколения
База данных SQL
Synapse Analytics
Power BI

Идеи, связанные с решением

Эта статья является идеей решения. Если вы хотите, чтобы мы дополнили содержимое дополнительными сведениями, такими как потенциальные варианты использования, альтернативные службы, рекомендации по реализации или рекомендации по ценообразованию, сообщите нам об этом, предоставив отзыв на GitHub.

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

Архитектура

Схема архитектуры

Поток данных

Во-первых, компания должна принимать данные из различных источников.

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

  2. Данные о земле в Azure Data Lake Storage 2-го поколения, озере данных с высокой степенью масштабирования.

    После этого они используют гипермасштабирование базы данных Azure SQL для запуска высокомасштабируемой ERP-системы:

  3. Прием реляционных данных с помощью конвейеров Azure Synapse в базу данных Azure SQL. Erp-система компании работает на базе Azure SQL Database и применяет уровень служб "Гипермасштабирование" для масштабирования вычислительных ресурсов или хранилища до 100 ТБ.

  4. Эти данные предоставляются через клиентские приложения ERP, чтобы помочь компании управлять своими бизнес-процессами.

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

  5. Предоставляйте аналитику практически в реальном времени и анализ взаимодействия пользователей с приложениями, применяя Azure Synapse Link для возможностей Azure Cosmos DB HTAP, не требуя ETL.

  6. Поддержка приложений обслуживания клиентов с помощью Azure Cosmos DB для автоматической и мгновенной масштабируемости, а также скорости, доступности, пропускной способности и согласованности на основе соглашения об уровне обслуживания.

    Наконец, они передают аналитику бизнес-аналитики пользователям по всей компании для принятия решений на основе данных:

  7. Power BI тесно интегрируется с Azure Synapse Analytics, предоставляя эффективные аналитические сведения об операционных данных, хранилище данных и данных озера данных.

Компоненты

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

Сведения о сценарии

Современные организации создают все больше структурированных и неструктурированных данных. С помощью управляемых баз данных Azure и Azure Synapse Analytics они могут предоставлять аналитические сведения своим сотрудникам с помощью приложений ERP и Power BI, а также превосходное обслуживание клиентов через веб-приложения и мобильные приложения, масштабируясь без ограничений по мере увеличения объема данных и пользователей приложений.

Потенциальные варианты использования

Организации используют ERP для помощи в:

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

Дальнейшие действия