Adatum Corporation-scenario för analys i molnskala i Azure
Analys i molnskala är modulärt och gör det möjligt för organisationer att börja med grundläggande landningszoner som stöder deras data- och analysarbetsbelastningar, oavsett om projekten migreras eller nyligen har utvecklats och distribuerats till Azure. Arkitekturen gör det möjligt för organisationer att börja så litet som det behövs och skala tillsammans med sina affärskrav oavsett skalningspunkt.
Kundprofil
Den här referensarkitekturen är perfekt för kunder som har identifierat en enhet i sin verksamhet som är redo att distribuera analysarbetsbelastningar till Azure. Den här arkitekturen distribuerar en enda landningszon som kan användas av affärsenheten för att hantera deras dataegendom. Det ger flexibiliteten att lägga till fler landningszoner för andra affärsenheter när de är redo att flytta till Azure.
Adatum Corporation är ett stort, internationellt företag. Förutom de centraliserade affärsenheterna på huvudkontoret har de även dotterbolag runt om i världen som har egna affärsenheter, inklusive redovisning, marknadsföring, försäljning, support och verksamhet.
Alla dessa olika grupper producerar sina egna data. Många av affärsenheterna har inbäddade analysteam. Den centrala IT-organisationen har tillhandahållit merparten av den dataplattform som används, men några affärsenheter har blivit oseriösa och implementerat sina egna lösningar. Dataplattformen består av olika molntjänster och lokala lösningar.
Företagets vision är att ha en centraliserad analysplattform, en enda sanningskälla för alla data. Det har dock blivit en utmaning för många olika intressenter att köpa in sig i en enda teknik. Med tanke på hur snabbt nya data skapas och nya alternativ blir tillgängliga blir även tidiga utkast av planer för centralisering snabbt inaktuella. Samtidigt har företagets säljteam vuxit ur sin nuvarande lösning, och företaget behöver snarast använda ny analys för att driva ett nytt marknadssegment.
Adatum har beslutat att implementera analysmönster i molnskala i Azure för att lösa problemet. Företaget är övertygat om att analys i molnskala gör det möjligt för företagets säljteam att migrera sin dataplattform idag men ändå ge tillräcklig flexibilitet för att hantera andra affärsenheter när de är redo att ansluta.
Aktuell situation
Företagsförsäljningsgruppen Adatum använder traditionella ERP- och CRM-system för att bearbeta sina försäljningstransaktioner. Data från dessa system måste exporteras till en separat analysplattform så att intressenter i hela organisationen kan komma åt data och utöka dem för sina olika projekt.
Arkitekturlösning
I den här referensarkitekturen distribuerar vi en landningszon för datahantering som behövs för alla ESA-implementeringar och en enda datalandningszon som kan användas av företagets försäljningsavdelning.
Landningszon för datahantering
Ett kritiskt begrepp för varje analys i molnskala är att ha en landningszon för datahantering. Den här prenumerationen innehåller resurser som ska delas mellan alla landningszoner. Detta inkluderar delade nätverkskomponenter som en brandvägg och privata DNS-zoner. Den innehåller även resurser för data- och molnstyrning, till exempel Azure Policy och Azure Purview.
Dataprogram
Landningszonen har två dataprogram. Den första integreringen matar in data som är relaterade till kunder. Detta inkluderar kundposter och deras relaterade poster (till exempel adresser, kontakter, områdestilldelningar och kontakthistorik). Dessa data importeras från Adatum CRM-systemet.
Det andra dataprogrammet matar in försäljningstransaktioner. Detta inkluderar transaktionsrubriker, radartikelinformation, leveransposter och betalningar. Alla dessa poster matas in från Adatum ERP-systemet.
Dessa integreringar transformerar inte eller berikar inte data. De kopierar bara data från källsystemen och landar dem på analysplattformen. Detta gör att många dataprodukter kan använda data på ett skalbart sätt utan att lägga ytterligare en börda på källsystemet.
Dataprodukter
I det här exemplet har Adatum en dataprodukt. Den här produkten kombinerar rådata från de två dataprogrammen och omvandlar dem till en ny datauppsättning. Därifrån kan den hämtas av företagsanvändare för extra analys och rapportering med verktyg som Microsoft Power BI.
Bild 1: Diagram över arkitektur. Alla Azure-tjänster visas inte i diagrammet ovan. Det har förenklats för att lyfta fram huvudbegreppen för hur resurser organiseras i arkitekturen.
Motivering
Varför inte placera försäljningstransaktioner och kunder i sina egna datalandningszoner?
Ett av de första beslut som företag måste fatta om sin analys i molnskala är hur hela dataegendomen ska delas upp i landningszoner. Datalösningar som ofta kommunicerar med varandra är starka kandidater för inkludering i samma landningszon. På så sätt kan företag minska kostnaderna för att flytta data mellan peerkopplade virtuella nätverk. I det här exemplet länkas transaktionsdata ofta till kunddata. Därför är det klokt att lagra dessa relaterade dataprogram i samma datalandningszon.
Ett extra övervägande för landningszoner är hur de team som ansvarar för data justeras inom organisationen. I det här fallet ägs de två dataprogrammen av olika team, men dessa team är båda en del av försäljnings- och marknadsföringsdivisionen på Adatum.
Varför inte låta försäljningstransaktioner och kunder dela ett dataprogram?
Genom att separera kunddata och försäljningstransaktionsdata i sina egna dataprogram tillåter vi ämnesexperterna för dessa domäner att fatta de bästa besluten för sina specifika dataprodukter. De kan välja de åtkomstmönster, inmatningsmotorer och lagringsalternativ som bäst uppfyller deras behov utan att de står i konflikt med varandra.
Till exempel ansvarar det team som har expertis med CRM-systemet för kundens dataprogram. Baserat på teamets kompetensuppsättning och de tekniker som används av CRM-systemet bestämmer de vilka verktyg som bäst passar deras behov. De behöver inte oroa sig om dessa beslut också fungerar för säljtransaktionsteamet. Det teamet kommer att använda sin egen verktygsuppsättning och behöver inte kompromissa för att uppfylla kundernas team.
Varför flytta säljteamet till den nya dataplattformen?
I det här exemplet är företagets säljteam först med att gå över till den nya molnskalningsanalysen. Lösningen är utformad för att vara skalbar framför allt annat. Eftersom andra affärsenheter är redo att migrera kan fler landningszoner läggas till för att hantera deras arbetsbelastningar.
Så här utvecklas du i framtiden
Skalning utförs genom att lägga till fler landningszoner i arkitekturen. Dessa landningszoner använder VNet-peering för att ansluta till landningszonen för datahantering och alla andra landningszoner. Det här nätmönstret gör att dataprodukter och resurser kan delas mellan zoner. Genom att dela upp i olika zoner sprids arbetsbelastningarna över Azure-prenumerationer och resurser. På så sätt kan företag undvika att nå gränserna för Azure-tjänsterna och fortsätta att utöka sina dataegendomar.
Distribution av distributionsmallar
Om du vill distribuera arkitekturbaslinjerna ovan använder du landningszonen för datahantering och referensimplementeringsmallarna för datalandningszonen i följande GitHub-lagringsplatser:
Använd följande mall för att distribuera försäljningstransaktioner, kunddataprogram och sammanfattningsdataprodukter i landningszonerna för Adatum-försäljningsdata:
Viktigt
Alla mallar som anges ovan behöver inte distribueras för att uppfylla Adatums behov. Viss anpassning krävs för mallarna. Tjänster som inte behövs bör tas bort från mallarna före distributionen.
Nästa steg
Fortsätt till Relecloud-scenariot för analys i molnskala i Azure.
Läs mer i: