Bulut ölçeğinde analiz hakkında sık sorulan sorular
Aşağıda, bulut ölçeğinde analiz hakkında sorulan yaygın sorular yer alır.
Depolama hesapları
Neden üç ayrı depolama hesabına ihtiyacım var? Her katman (ham, rafine edilmiş ve seçilmiş) için üç kapsayıcı içeren bir kapsayıcım olamaz mı?
Günümüzde çoğu veri analizi deseni ham, rafine edilmiş ve seçilmiş üç katmanda mevcuttur. Aynı depolamada tutulabilecek olsalar da, büyük ölçekli uygulamalar söz konusu olduğunda, tek bir depolama hesabında kullanılabilen izin verilen rol tabanlı erişim denetimi (RBAC) ve erişim denetimi listesi (ACL) izinlerinin sayısını aşmayla ilgili sorunlar oluşturur. Ayrı depolama hesapları kullandığınızda çoğu uygulama bu sorunu önleyebilir.
Diğer nedenler, bulut ölçeğinde analiz için Azure Data Lake Storage genel bakış bölümünde ele alınmaktadır.
Databricks
Ürün başına bir Azure Databricks çalışma alanı dağıtmamız gerekir mi?
Giriş bölgesi içinde paylaşılan Azure Databricks analizi ve veri bilimi çalışma alanını kullanmanız önerilir.
Bu karar, veri platformu operasyon ekibinin yönetim yükünü azaltmak için alınmıştır. Azure Databricks, Azure ilkeleriyle tümleştirilmeyen bir dizi bağımsız ilkeye sahiptir. Büyük bir ortamda, daha fazla Azure Databricks çalışma alanının kurulumu daha fazla yönetim yükü oluşturur. Örneğin, ilkeleri ve desteklenen Apache Hive sürümlerini koruma, ADB sürümlerini güncelleştirme ve dış Apache Hive meta veri deposu uygulama. Merkezi platform ekibinin Databricks çalışma alanlarından herhangi birinde belirli ayarları zorunlu kabilmesinin hiçbir yolu yoktur. Veri platformu operasyon ekiplerinin gerekli küme ilkelerini ve başlatma betiklerini tanımlayabildiği giriş bölgelerinde ürün ekipleri için paylaşılan çalışma alanları olmasını öneririz.
Giriş bölgeleri ve özel uç noktalar arasında sanal ağ eşlemesi kullanmanızı öneririz. Azure Databricks için sanal ağ ekleme özelliğini kullanın. Tüm uç noktaların doğrudan görüş hattı olduğundan bağlantı sorunu yoktur.