Введение

  • 2 мин

Архитекторы Azure должны разрабатывать и рекомендовать решения интеграции данных для поддержки стратегий миграции в облако. Решение облачных данных должно быть разработано для обработки приема, обработки и анализа данных, слишком больших и сложных для традиционных систем баз данных.

Представляем компанию Tailwind Traders

Tailwind Traders — это вымышленная компания, продающая товары для обустройства дома. Компания специализируется на производстве оборудования и управляет розничными магазинами оборудования по всему миру и в Интернете. Инфраструктура хранилища содержит различные типы данных, включая объем продукта, исторические данные и рабочие журналы. Реализация также поддерживает потоковую передачу данных из критически важных производственных процессов в режиме реального времени и статистики контроля качества.

На этом занятии вы будет выполнять роль главного технического директора Tailwind Traders. Вам нужно проанализировать и разработать облачное решение для обработки данных, которые слишком большие и сложные для традиционных систем баз данных. Вам будет предложено определить оптимальный подход к объединении данных из нескольких источников. Решение должно иметь возможность переформатировать данные в аналитические модели и сохранить модели для запросов, отчетов и визуализации.

Цели обучения

В этом модуле вы:

  • Проектирование решения для интеграции данных с помощью Фабрики данных Azure.

  • Проектирование решения для интеграции данных с помощью Azure Data Lake.

  • Проектирование решения для интеграции и анализа данных с помощью Azure Databricks.

  • Проектирование решения для интеграции и анализа данных с помощью Azure Synapse Analytics.

  • Стратегии проектирования для горячих, теплых и холодных путей данных.

  • Разработка решения Azure Stream Analytics для анализа данных.

Оцениваемые навыки

Содержимое этого модуля поможет подготовиться к экзамену AZ-305 "Проектирование инфраструктурных решений Microsoft Azure". В рамках этого модуля рассматриваются указанные ниже основные аспекты.

Разработка решений для хранения данных

  • Проектирование интеграции данных

    • Рекомендуется использовать решение для интеграции данных.

    • Рекомендуется использовать решение для анализа данных.

Необходимые компоненты

  • Основные сведения о решениях для интеграции данных.

  • Опыт работы с решениями для интеграции данных.