Bulut ölçeğinde analiz
Daha büyük, daha gelişmiş bulut benimseme biçimleriyle bulut yolculuğunuz daha karmaşık hale gelir. Azure bulut ölçeğinde analiz, kuruluşunuzun modern veri platformları oluşturmaya yönelik benzersiz gereksinimlerini karşılayan ölçeklenebilir, yinelenebilir bir çerçevedir.
Bulut ölçeğinde analiz, buluttaki analiz ve idare için hem teknik hem de teknik olmayan konuları kapsar. Bu kılavuz, buluttan bağımsız olarak hibrit ve çoklu bulut benimsemesini desteklemeye çalışır, ancak dahil edilen teknik uygulama örnekleri Azure ürünlerine odaklanır.
Bulut ölçeğinde analiz aşağıdaki hedeflere sahiptir:
- Verileri yan ürün yerine ürün olarak sunma
- Veri senaryonuza en uygun olmayan tekil veri ambarı yerine veri ürünleri ekosistemi sağlama
- Veri idaresini ve güvenliği zorunlu kılmak için varsayılan bir yaklaşım benimseme
- Ekipleri yalnızca temel alınan teknolojiye odaklanmak yerine iş sonuçlarını tutarlı bir şekilde önceliklendirmeye yönlendirin.
Bulut ölçeğinde analiz, Microsoft'un bulut benimseme çerçevesini temel alır ve giriş bölgelerinin anlaşılmasını gerektirir. Azure giriş bölgelerini henüz uygulamadıysanız, önkoşulları nasıl karşıladığınız konusunda bulut ekiplerinize başvurun. Daha fazla bilgi için bkz. Ortamın bulut benimseme planı için hazır olduğundan emin olun.
Başvuru mimarileri, senaryoyu kullanım örneklerinize uyarlayarak küçük bir ayak iziyle başlamanıza ve zaman içinde büyümenize olanak sağlar.
Bulut ölçeğinde analiz, beş temel altyapıyı ve kaynak dağıtımlarını hızlandıran yinelenebilir şablonlar içerir. Ayrıca farklı kuruluş boyutlarına uyarlanabilir. Sınırlı kaynakları olan küçük bir kuruluşsanız, bazı iş konusu uzmanlarıyla karma bir merkezi operasyon modeli sizin durumunuzla uyumlu olabilir. Hedefiniz olarak otonom iş birimlerine (her biri kendi veri mühendislerine ve analistlerine sahip) sahip daha büyük bir kuruluşsanız, veri ağı veya veri dokusu gibi dağıtılmış bir işletim modeli ihtiyaçlarınızı daha iyi karşılayabilir.
Hedefler
Bulut ölçeğinde analiz, aşağıdaki ilkeler üzerine oluşturulmuş bir çerçeve sağlar. Bu ilkeler, kuruluşların gereksinimlerine göre ölçeklendirilmeyen karmaşık veri mimarileriyle ilgili güçlükleri ele alır.
| İlke | Description |
|---|---|
| İzin Ver |
|
| İzleme |
|
| Destek |
|
| Benimseme |
|
| İşleme |
|
| Etkinleştirme |
|
Uygulama kılavuzu
Uygulama kılavuzu iki bölüme ayrılabilir:
- Tüm iş yükleri için geçerli olan genel kılavuz.
- Bulut ölçeğine özgü yönergeler
Genel kılavuz
| Belgeler | Description |
|---|---|
| Bulut Benimseme Çerçevesi | Verileri yönetme ve yönetme, mevcut bulut stratejinizi oluşturarak başlayan ve devam eden operasyonlarınıza kadar devam eden bir yaşam döngüsü sürecidir. Bulut Benimseme Çerçevesi, veri varlıklarınızın tam yaşam döngüsüne yol göstermesine yardımcı olur. |
| Microsoft Azure Mimarisi İyi Oluşturulmuş Çerçeve | İş yükü mimarisinin ve işlemlerinin veriler üzerinde doğrudan etkisi vardır. Mimarinizin iş yükü verilerinin yönetimini ve idaresini nasıl geliştirebileceğini anlayın. |
Bulut ölçeğine özgü yönergeler
| Section | Description |
|---|---|
| İlk Strateji Oluşturma | Veri stratejinizi oluşturma ve veri odaklı bir kuruluş olmak için özetleme. |
| Planınızı tanımlama | Bulut ölçeğinde analiz için plan geliştirme. |
| Analiz varlığını hazırlama | Kurumsal kayıt, ağ, kimlik ve erişim yönetimi, ilkeler, iş sürekliliği ve olağanüstü durum kurtarma gibi önemli tasarım alanlarıyla veri yönetimine ve veri giriş bölgelerine genel bakış. |
| Analizinizi yönetme | Verileri, veri kataloğunu, kökenleri, ana veri yönetimini, veri kalitesini, veri paylaşım sözleşmelerini ve meta verileri idare etme gereksinimleri. |
| Analiz varlığınızın güvenliğini sağlama | Kimlik doğrulaması ve yetkilendirme, veri gizliliği ve veri erişim yönetimi ile analiz varlıklarının güvenliğini sağlama. |
| Kişileri ve ekipleri düzenleme | Etkili işlemleri, rolleri, ekipleri ve ekip işlevlerini düzenleme. |
| Analiz varlığınızı yönetme | Bir senaryo için platform ve gözlemlenebilirlik sağlama. |
Mimariler
Bu bölümde, bulut ölçeğinde analizin fiziksel uygulamalarının ayrıntıları ele alınır. Veri yönetimi giriş bölgelerinin ve veri giriş bölgelerinin fiziksel mimarilerini eşler.
Bulut ölçeğinde analiz iki temel mimari kavramına sahiptir:
- Veri giriş bölgesi
- Veri yönetimi giriş bölgesi
Bu mimariler en iyi yöntemleri standartlaştırır ve geliştirme ekipleriniz için dağıtım sorunlarını en aza indirir ve yaygın bulut ölçeğinde analiz çözümlerinin dağıtımını hızlandırabilir. Lakehouse ve veri ağı mimarileri için onların kılavuzlarını benimseyebilirsiniz. Bu kılavuz, ihtiyaçlarınıza göre ölçeklendirilen iyi yönetilen bir analiz platformu için ihtiyacınız olan özellikleri vurgular.
Aşağıdaki diyagramda merkezi bir veri yönetimi giriş bölgesi ve birden çok veri giriş bölgesi içeren bir veri platformuna genel bakış sağlanır.
Tek bir giriş bölgesiyle başlayıp birden çok giriş bölgesine ölçeklendirebilir ve bunların tümünü veri yönetimi giriş bölgesinden yönetebilirsiniz.
Daha fazla bilgi için bkz. Mimarilere Genel Bakış
Dağıtım şablonları
Bu bölüm dağıtılabilir birçok başvuru şablonu içerir.
| Depo | Content | Gerekli | Dağıtım modeli |
|---|---|---|---|
| Veri yönetimi şablonu | Merkezi veri yönetimi hizmetleri ve veri kataloğu ve şirket içinde barındırılan tümleştirme çalışma zamanı gibi paylaşılan veri hizmetleri | Yes | Bulut ölçeğinde analiz başına bir tane |
| Veri giriş bölgesi şablonu | Veri giriş bölgesi paylaşılan hizmetleri(alım, yönetim ve veri depolama hizmetleri dahil) | Yes | Veri giriş bölgesi başına bir tane |
| Veri tümleştirme şablonu - toplu işleme | Toplu veri işleme için gereken ek hizmetler | No | Veri giriş bölgesi başına bir veya daha fazla |
| Veri tümleştirme şablonu - akış işleme | Veri akışı işleme için gereken ek hizmetler | No | Veri giriş bölgesi başına bir veya daha fazla |
| Veri ürün şablonu - analiz ve veri bilimi | Veri analizi ve yapay zeka için gereken ek hizmetler | No | Veri giriş bölgesi başına bir veya daha fazla |
Bu şablonlar Azure Resource Manager şablonlarını, şablonların parametre dosyalarını ve kaynak dağıtımı için CI/CD işlem hattı tanımlarını içerir.
Şablonlar, yeni Azure hizmetleri ve gereksinimleri nedeniyle zaman içinde değişebilir. Her deponun ana dalını güvenli hale getirme, böylece hatasız ve tüketim ve dağıtım için hazır kalır. Özellik geliştirmelerini ana dalınızla birleştirmeden önce şablon yapılandırma değişikliklerini test etmek için geliştirme aboneliği kullanın.
Daha fazla bilgi için bkz . Dağıtım şablonları.
Çözüm hızlandırıcıları
Çözüm Hızlandırıcıları GitHub'da açık kaynak projelerdir. Bu depolar, teknoloji kullanarak sorunları çözme becerinizi basitleştiren ve hızlandıran kaynaklar ve bilgiler içerir.
Daha fazla bilgi için bkz . Çözüm hızlandırıcıları.
En iyi yöntemler
Bulut ölçeğinde analiz içindekiler tablosundaki aşağıdaki gelişmiş, düzey 300'üncü makaleler, merkezi BT ekiplerinin veri yönetimi ve idaresi için araçlar dağıtıp süreçleri yönetmesine yardımcı olabilir:
- Bulut ölçeğinde analiz için veri alımı
- Bulut ölçeğinde analiz için data lake storage
- Bulut ölçeğinde analizde Azure Databricks'i kullanma
- Bulut ölçeğinde analiz için Azure Synapse Analizi'ni kullanma
- Bulut ölçeğinde analiz için Azure Purview hazır olma denetim listesi
- Bulut ölçeğinde analiz için veri ürünü olarak Azure Machine Learning
Öne çıkan Azure ürünleri
Bulut ölçeğinde analizi destekleyen Azure ürünleri hakkında bilgi edinmek için bulut ölçeğindeki analiz içindekiler bölümündeki Öne Çıkan Azure ürünleri bölümünü genişletin.
Ortak müşteri yolculukları
Aşağıdaki yaygın müşteri yolculukları bulut ölçeğinde analizi destekler:
Ortamınızı hazırlayın. Ortamınızı kaynak olarak hazırlama makalelerini kullanın. Veri varlığınız genelinde iş yükü portföyünün tamamını destekleyen süreçler ve yaklaşımlar oluşturun.
Veri varlığınızdaki denetimleri geliştirin. Bulut ölçeğindeki analizleri mevcut işlemlerinizle tümleştirmek için Veri varlığınızı yönetme ve Veri varlığınızın güvenliğini sağlama makalelerine odaklanın.
Değişiklikleri tek tek iş yüklerinde etkileme. Bulut ölçeğindeki analiz süreçleriniz geliştikçe, merkezi veri idaresi ekipleriniz tek tek iş yüklerinin arkasındaki mimarinin bilgisine bağlı gereksinimleri bulur. Kullanım örneğiniz için içindeki senaryoları nasıl kullanabileceğinizi anlamak için Mimari makalelerini kullanın.
Tek tek iş yüklerini ve iş yükü ekiplerini iyileştirin. Bulut ölçeğindeki analiz stratejilerini tek tek iş yükleriyle tümleştirmek için Azure Well-Architected Framework kılavuzuyla başlayın. Bu kılavuzda merkezi BT ve idare ekiplerinin tek tek iş yükü geliştirmeyi hızlandırmak için kullanması gereken en iyi yöntemler ve mimariler açıklanmaktadır.
Tek tek varlıkları eklemek için en iyi yöntemleri kullanın. Tüm veri varlığınızı tek bir bulut ölçeğinde analiz denetim düzlemine ekleme işlemleri hakkında makaleler bulmak için bulut ölçeğindeki analiz içindekiler tablosunun En iyi yöntemler bölümünü genişletin.
Belirli Azure ürünlerini kullanın. Bulut ölçeğindeki analiz içindekiler tablosunun Öne Çıkan Azure ürünleri bölümündeki Azure ürünlerini kullanarak bulut ölçeğindeki analiz özelliklerinizi hızlandırın ve geliştirin.
İşlem yapın
Bulut ölçeğinde analiz gerçekleştirme planlaması hakkında daha fazla bilgi için bkz:
Sonraki adımlar
Bulut ölçeğinde analiz yolculuğunuza başlayın: