Aracılığıyla paylaş

Azure Veri Gezgini POC playbook'u: Büyük veri analizi

Bu makalede, etkili bir Azure Veri Gezgini kavram kanıtı (POC) projesi hazırlamaya ve çalıştırmaya yönelik üst düzey bir metodoloji sunun.

Başlamadan önce

Playbook, Azure Veri Gezgini kullanımını değerlendirmenize yardımcı olur ve Azure Data Explore için en uygun senaryolar için tasarlanmıştır. POC'nizi başlatmadan önce Azure Veri Gezgini'ın sizin için doğru çözüm olup olmadığını belirlemek için aşağıdaki senaryoları kullanın.

Genel mimari desenleri senaryoları

  • Aşağıdaki özelliklerden birine veya birden fazlasına uyan veriler Azure Veri Gezgini için iyi bir aday olmalıdır:
    • Yüksek hacim ve hız
    • Yalnızca ve sabit verileri ekleme
    • Veri SessizLiği: Değişmeyen veriler. Örneğin, çevrimiçi bir mağazaya alınan sipariş, sessize alınan verilere iyi bir örnektir.
  • Komut Sorgusu Sorumluluğu Ayrımı (CQRS) düzeni, Azure Veri Gezgini'nin yalnızca ekleme mimarisine uygundur.
  • Olay kaynak oluşturma düzeni

Diğer senaryolar

Aşağıdaki senaryolar, Azure Veri Gezgini için de iyi adaylardır:

POC için hazırlanma

POC projesi, Azure Veri Gezgini kullanan bulut tabanlı bir platformda büyük veri ve gelişmiş analiz ortamı uygulama konusunda bilinçli bir iş kararı alma konusunda size yardımcı olabilir.

POC projesi, bulut tabanlı büyük veri ve gelişmiş analiz platformlarının desteklemesi gereken temel hedeflerinizi ve iş etmenlerinizi belirler. Önemli ölçümleri test edecek ve veri mühendisliği, makine öğrenmesi modeli oluşturma ve eğitim gereksinimlerinizin başarısı için kritik öneme sahip önemli davranışları kanıtlayacak. POC, üretim ortamına dağıtılacak şekilde tasarlanmamıştır. Bunun yerine, önemli sorulara odaklanan kısa vadeli bir projedir ve sonucu atılabilir.

Azure Veri Gezgini POC projenizi planlamaya başlamadan önce:

  • Kuruluşunuzun verileri buluta taşımayla ilgili tüm kısıtlamalarını veya yönergelerini belirleyin.
  • Büyük veri ve gelişmiş analiz platformu projesi için yönetici veya iş sponsorlarını belirleme. Buluta geçiş için desteklerinin güvenliğini sağlayın.
  • POC yürütmesi sırasında sizi destekleyecek teknik uzmanların ve iş kullanıcılarının kullanılabilirliğini belirleyin.

POC projesine hazırlanmaya başlamadan önce azure Veri Gezgini belgelerini okumanızı öneririz.

Şimdiye kadar hemen engelleyici olmadığını belirlemiş olmanız gerekir ve ardından POC'niz için hazırlanmaya başlayabilirsiniz. Azure Veri Gezgini'da yeniyseniz, Azure Veri Gezgini mimarisine genel bir bakış elde etmek için bu belgelere bakabilirsiniz.

Bu temel kavramlar hakkında bir anlayış geliştirin:

  • Azure Veri Gezgini ve mimarisi.
  • Veri biçimlerini ve veri kaynaklarını destekler.
  • Küme, veritabanları, tablolar, gerçekleştirilmiş görünümler, Azure Veri Gezgini yapıtları olarak işlev görür.
  • Alma sihirbazı ve sürekli alma için desteklenen alma yöntemleri.
  • Azure Veri Gezgini kimlik doğrulaması ve yetkilendirme.
  • Power BI, Grafana, Kibana ve daha fazlası gibi görselleştirme çözümleriyle tümleşen yerel bağlayıcılar.
  • Azure SQL/SQL Server, Azure Cosmos DB, Azure İzleyici, Azure Dijital İkiz'den verileri okumak için dış tablolar oluşturma.

Azure Veri Gezgini, veri işleme gereksinimlerinizi daha iyi yönetebilmeniz ve maliyetleri denetleyebilmeniz için işlem kaynaklarını depolama alanından ayırır. İşlem için yalnızca kullanımda olduğunda ödemeniz gerekir. Kullanımda olmadığında yalnızca depolama alanı için ödeme alırsınız. Azure Veri Gezgini'nin yönetilen hizmetler mimarisi, kümenizi depolama alanınızdan bağımsız olarak ölçeklendirmenize olanak tanır. Ölçeği artırıp düşürebilir (dikey) ve ölçeği genişletebilir ve genişletebilirsiniz (yatay). Ayrıca verilerinizi kaybetmeden kümenizi el ile durdurabilir veya otomatik olarak durdurabilirsiniz. Örneğin, ağır veri işleme gereksinimleri veya büyük yükler için kümenizin ölçeğini artırabilir ve daha az yoğun işlem sürelerinde ölçeğini geri küçültebilir veya tamamen kapatabilirsiniz. Benzer şekilde, maliyetleri azaltmak için hafta sonları kümeyi etkili bir şekilde ölçeklendirebilir ve durdurabilirsiniz.

Hedefleri belirleme

Başarılı bir POC projesi planlama gerektirir. Gerçek motivasyonları tam olarak anlamak için neden poc yaptığınızı belirleyerek başlayın. Motivasyonlar arasında modernleştirme, maliyet tasarrufu, performans geliştirme veya tümleşik deneyim sayılabilir. POC'nizin net hedeflerini ve başarısını tanımlayacak ölçütleri belgelemeye özen gösterin. Kendinize sorun:

  • POC'nizin çıktıları olarak ne istiyorsunuz?
  • Bu çıkışlarla ne yapacaksınız?
  • Çıkışları kimler kullanacak?
  • Başarılı bir POC'nin tanımlaması nedir?

PoC'nin sınırlı bir kavram ve yetenek kümesini hızla kanıtlamak için kısa ve odaklanmış bir çaba olması gerektiğini unutmayın. Bu kavramlar ve özellikler, genel iş yükünü temsil etmelidir. Kanıtlayacak uzun bir öğe listenize sahipseniz, birden fazla POC planlamak isteyebilirsiniz. Bu durumda, bir sonrakiyle devam etmeniz gerekip gerekmediğini belirlemek için POC'ler arasındaki geçitleri tanımlayın. Örneğin, bir POC veri mühendisliği rolüne yönelik alım ve işleme gibi gereksinimlere odaklanabilir. Başka bir POC, makine öğrenmesi (ML) modeli geliştirmeye odaklanabilir.

POC hedeflerinizi göz önünde bulundurarak hedefleri şekillendirmenize yardımcı olmak için kendinize aşağıdaki soruları sorun:

  • Mevcut büyük veri ve gelişmiş analiz platformundan (şirket içi veya bulut) geçiş mi gerçekleştiriyorsunuz?
  • Geçiş yapıyor ve yol boyunca bazı kapsamlı geliştirmeler yapmak mı istiyorsunuz? Örneğin, günlük analizi için Elastik Arama'dan Azure Veri Gezgini'a geçiş, InfluxDB veya Timescale DB'den Azure Veri Gezgini'a geçiş.
  • Tamamen yeni bir büyük veri ve gelişmiş analiz platformu (greenfield projesi) mi oluşturuyorsunuz?
  • Şu anki ağrı noktalarınız nelerdir? Örneğin, ölçeklenebilirlik, performans veya esneklik.
  • Hangi yeni iş gereksinimlerini desteklemeniz gerekiyor?
  • Karşılamanız gereken SLA'lar nelerdir?
  • İş yükleri ne olacak? Örneğin ETL, toplu işlem, akış işleme, makine öğrenmesi modeli eğitimi, analiz, raporlama sorguları veya etkileşimli sorgular?
  • Projenin sahibi olacak kullanıcıların becerileri nelerdir (POC uygulanmalıdır)? Örneğin, SQL, Python, PowerBI veya diğer beceriler.

POC hedef ayarına bazı örnekler aşağıda verilmiştir:

  • Neden poc yapıyoruz?
    • Büyük veri iş yükümüz için veri alımı ve işleme performansının yeni SLA'larımıza uygun olacağını bilmemiz gerekir.
    • Gerçek zamanlıya yakın akış işlemenin mümkün olup olmadığını ve ne kadar aktarım hızını destekleyebileceğinizi bilmemiz gerekir. (İş gereksinimlerimizi destekleyecek mi?)
    • Mevcut veri alımı ve dönüştürme süreçlerimizin uygun olup olmadığını ve iyileştirmelerin nerede yapılması gerektiğini bilmemiz gerekiyor.
    • Veri tümleştirme çalışma sürelerimizi ne kadar kısaltıp kısaltamadığını bilmemiz gerekir.
    • Veri bilimcilerimizin makine öğrenmesi modelleri oluşturup eğitip eğitemediğini ve Azure Veri Gezgini'de gerektiğinde yapay zeka/ML kitaplıklarını kullanıp kullanamadığını bilmemiz gerekir.
    • Bulut tabanlı Azure'a geçiş Veri Gezgini maliyet hedeflerimizi karşılayacak mı?
  • Bu POC'nin sonunda:
    • Veri işleme performansı gereksinimlerimizin hem toplu hem de gerçek zamanlı akış için karşılanıp karşılanmadığını belirlemek için gerekli verilere sahip olacağız.
    • Kullanım örneklerimizi destekleyen tüm farklı veri türlerimizin (yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış) alımını ve işlenmesini test edeceğiz.
    • Mevcut veri işleme gereksinimlerimizden bazılarını test edeceğiz ve Azure Veri Gezgini güncelleştirme ilkeleriyle tamamlanacak işleri belirleyebiliriz.
    • Veri alımını ve işlenmesini test ettik ve geçmiş verilerin ilk geçişi ve yükü için gereken çabayı tahmin etmek için veri noktalarına sahip olacağız.
    • Veri alımını ve işlemesini test edeceğiz ve ETL/ELT işleme gereksinimlerimizin karşılanıp karşılanmadığını belirleyebiliriz.
    • Uygulama projesini tamamlamak için gereken çabayı daha iyi tahmin etmeye yönelik içgörüler elde edeceğiz.
    • Ölçeklendirme ve ölçeklendirme seçeneklerini test edeceğiz ve platformumuzu daha iyi fiyat-performans ayarları için daha iyi yapılandırmak için veri noktalarına sahip olacağız.
    • Daha fazla teste ihtiyaç duyabilecek öğelerin bir listesini alacağız.

Projeyi planlama

Belirli testleri tanımlamak ve tanımladığınız çıkışları sağlamak için hedeflerinizi kullanın. Her hedefi ve beklenen çıkışı desteklemek için en az bir teste sahip olduğunuzdan emin olmak önemlidir. Ayrıca belirli bir veri kümesini ve kod tabanını tanımlayabilmeniz için belirli veri alımını, toplu işlemi veya akış işlemeyi ve yürütülecek diğer tüm işlemleri tanımlayın. Bu belirli veri kümesi ve kod tabanı POC'nin kapsamını tanımlar.

Azure Veri Gezgini ile değerlendirilen tipik konu alanları şunlardır:

  • Veri Alımı ve işlenmesi: Veri kaynakları, veri biçimleri, alma yöntemleri, bağlayıcılar, araçlar, alma ilkeleri, akış ve kuyruğa alınmış alma
  • Veri Depolama: şema, tablolar ve gerçekleştirilmiş görünümler gibi depolama yapıtları
  • İlkeler: Bölümleme, güncelleştirme, birleştirme gibi
  • Sorgulama ve görselleştirme
  • Performans: Sorgu yanıt süreleri, alım gecikme süreleri, zayıf tutarlılık, sorgu önbelleği sonuçları gibi
  • Maliyet: Toplam Sahip Olma Maliyeti (TCO)
  • Güvenlik: Kimlik doğrulaması, yetkilendirme, veri erişimi, satır düzeyi güvenlik gibi

Not

POC'nizi planlamanıza yardımcı olması için aşağıdaki sık sorulan soruları kullanın.

  • POC kümem için SKU'yu Nasıl yaparım? seçin?
    POC kümeniz için SKU seçmenize yardımcı olması için Azure Veri Gezgini kümeniz için SKU seçme kılavuzunu kullanın. POC'yi başlatırken daha küçük bir SKU ile başlamanızı ve sonuçları test etmeye ve yakalamaya başladığınızda SKU'nun ölçeğini gerektiği gibi artırmanızı öneririz.
  • POC kümemi oluştururken önbelleğe alma süresini Nasıl yaparım? seçin?
    En iyi sorgu performansını sağlamak için alınan veriler yerel SSD diskte önbelleğe alınır. Bu performans düzeyi her zaman gerekli değildir ve daha az sık sorgulanan veriler genellikle daha ucuz blob depolama alanında depolanabilir. Blob depolamadaki veriler üzerindeki sorgular daha yavaş çalışır, ancak bu birçok senaryoda kabul edilebilir. Bunu bilmek, verilerinizi yerel SSD'de tutmak ve sorgu performansı gereksinimlerinizi karşılamaya devam etmek için ihtiyacınız olan işlem düğümü sayısını belirlemenize yardımcı olabilir. Örneğin, x günlük verileri daha sık sorgulamak (alma yaşına göre) ve verileri y gün boyunca saklamak ve daha az sıklıkta sorgulamak istiyorsanız, önbellek bekletme ilkenizde etkin önbellek saklama değeri olarak x ve toplam saklama değeri olarak y belirtin. Daha fazla bilgi için bkz . Önbellek ilkesi.
  • POC kümemi oluştururken bekletme süresini Nasıl yaparım? seçin?
    Bekletme süresi, sorgu için kullanılabilen sık erişimli ve soğuk önbellek verilerinin bir birleşimidir. Uyumluluk veya diğer mevzuat gereksinimlerine göre verileri saklamanız gereken süreye göre veri saklamayı seçersiniz. Herhangi bir denetim amacıyla daha hızlı sorgular için soğuk önbellekte depolanan verileri ısıtmak için sık erişimli pencere özelliğini kullanabilirsiniz. Daha fazla bilgi için Sık erişimli pencerelerle seyrek verileri sorgulama bölümüne bakın.

Planlamada gereken ayrıntı düzeyine bir örnek aşağıda verilmiştir:

  • Y. Hedef: Veri alımı ve toplu veri işleme gereksinimimizin tanımlı SLA'mız kapsamında karşılanıp karşılanamayacağını bilmemiz gerekir.
  • Y Çıktısı: Kuyruğa alınan veri alımımızın ve işlememizin toplu veri işleme gereksinimini ve SLA'yı karşılayıp karşılamadığını belirlemek için gerekli verilere sahip olacağız.
    • Test A1: A, B ve C sorgularının işlenmesi, veri mühendisliği ekibi tarafından yaygın olarak yürütülen iyi performans testleri olarak tanımlanır. Ayrıca, genel veri işleme gereksinimlerini temsil ederler.
    • Test A2: X, Y ve Z sorgularının işlenmesi, neredeyse gerçek zamanlı akış işleme gereksinimleri içerdiği için iyi performans testleri olarak tanımlanır. Ayrıca, genel olay tabanlı akış işleme gereksinimlerini temsil ederler.
    • Test A3: Bu sorguların kümemizin farklı ölçeğindeki performansını (küme SKU'su, örnek sayısı) mevcut sistemden elde edilen karşılaştırmayla karşılaştırın.
  • Hedef B: İş kullanıcılarımızın panolarını bu platformda oluşturabileceklerini bilmemiz gerekiyor.
  • Çıktı B: Mevcut panolarımızdan ve görsellerimizden bazılarını kümemizdeki veriler üzerinde farklı görselleştirme seçenekleri, bağlayıcılar ve Kusto sorgularını kullanarak test edeceğiz. Bu testler, hangi panoların yeni ortama geçirilebileceğini belirlemeye yardımcı olur.
    • Test B1: Belirli görseller Azure Veri Gezgini verileriyle oluşturulur ve test edilecek.
    • Test B2: Gereksinimi karşılamak için kullanıma uygun KQL işlevlerini ve işleçlerini test edin.
  • Hedef C: Veri alımını test edeceğiz ve veri noktalarının şu noktalara sahip olmasını sağlayacağız:
    • Azure Veri Gezgini kümemize ilk geçmiş veri geçişi için harcanan çabayı tahmin edin.
    • Geçmiş verileri geçirmek için bir yaklaşım planlayın.
  • Çıkış C: Ortamımızda ulaşılabilen veri alma hızını test edip belirleyeceğiz ve veri alma oranımızın kullanılabilir zaman penceresinde geçmiş verileri geçirmek için yeterli olup olmadığını belirleyebiliriz.
  • Hedef D: Artımlı veri yüklemenin veri alımı oranını test edeceğiz ve veri alımı ve işleme zaman aralığını tahmin etmek için veri noktalarına sahip olacağız.
  • Çıktı D: Veri alımı oranını test edeceğiz ve veri alımı ve işleme gereksinimlerimizin tanımlanan yaklaşımla karşılanıp karşılanmayacağını belirleyebiliriz.
    • Test D1: Günlük, saatlik ve neredeyse gerçek zamanlı veri alımını ve işlenmesini test edin.
    • Test D2: Son kullanıcı sorgularını çalıştırırken sürekli (kuyruğa alınmış veya akışlı) veri alımını ve işlemesini yürütür.

Birden çok test senaryosu ekleyerek testlerinizi daraltmaya özen gösterin.

Bazı test senaryoları şunlardır:

  • Azure Veri Gezgini test A: Birden çok küme SKU boyutu (Depolama için İyileştirilmiş veya İşlem için İyileştirilmiş) ve farklı sayıda küme örneği arasında veri alımı, işleme ve sorgulama gerçekleştireceğiz.
  • Azure Veri Gezgini testi B: Azure Veri Gezgini web kullanıcı arabirimi gibi panoları ve sorgulama araçlarını kullanarak kümemizden işlenen verileri sorgulayacağız.

PoC'nizi planlamanıza yardımcı olması için kullanabileceğiniz üst düzey bir görev örneği aşağıda verilmiştir:

Sprint Görev
0 Müşteri ekibine Azure Veri Gezgini sunma ve tanıtma
0 Müşterinin Azure Veri Gezgini ile başarmak istediği iş senaryolarını tanımlama
0 Veri kaynakları, alım yöntemleri, veri saklama, veri önbelleğe alma, SLA'lar, güvenlik, ağ oluşturma, IAM açısından teknik gereksinimleri tanımlayın
0 Sorgu performansı beklentisi, gecikme süresi, eşzamanlı istekler, tüm veri alımı, veri güncelliği gibi temel performans ölçülerini tanımlama
0 Azure Veri Gezgini ve veri almacıları ve tüketicileri ile üst düzey mimari tanımlama
0 POC Kapsamını Tanımlama
0 POC planlama ve zaman çizelgelerini tanımlama
0 POC değerlendirme ölçütlerini tanımlama, önceliklendirme ve tartma
1 Test edilecek sorguları tanımlama ve önceliklendirme
1 Her kullanıcı grubu için veri erişim kuralları tanımlama
1 Tek seferlik (geçmiş) veri alımı hacmini ve günlük veri alımı hacmini tahmin edin
1 Veri saklama, önbelleğe alma ve temizleme stratejisini tanımlama
1 Akış, Python/R eklentileri, temizleme gibi küme oluştururken gereken yapılandırma öğelerini tanımlama
1 Kaynak veri biçimini, yapısını, şemasını gözden geçirme
1 Değerlendirme ölçütlerini gözden geçirme, iyileştirme, düzeltme
1 Azure Veri Gezgini için Azure Fiyatlandırma Hesaplayıcısı'nı temel alan fiyatlandırma senaryoları oluşturma
2 Mimari tasarımına göre küme ve gerekli veritabanları, tablolar, gerçekleştirilmiş görünümler oluşturma
2 Veri erişimi için ilgili kullanıcılara izin atama
2 Bölümleme ve birleştirme ilkeleri uygulama (gerekirse)
2 Genellikle geçmiş veya geçiş verileri gibi verilerin tek seferlik alımını uygulama
2 Sorgu aracını yükleme ve yapılandırma (gerekirse)
2 Veri Gezgini web kullanıcı arabirimini kullanarak alınan verilerde sorguları test edin
2 Güncelleştirme ve silme senaryolarını test edin
2 PowerBI bağlantısını test etme
2 Grafana bağlantısını test etme
2 Veri erişim yönetimi kurallarını yapılandırma
2 Sürekli alma uygulama
2 Event Hubs/Iot Hub/Event Grid ile veri bağlantıları oluşturma
3 Azure Veri Gezgini Panolarında veya Grafana'da neredeyse gerçek zamanlı izleme için otomatik başvuru panosu uygulama
3 Yük testi gerçekleştirmeyi tanımlama
3 Önceki sprint'lerden ve tamamlanmış kapsam öğelerinden gelen öğrenmelere göre alım yöntemlerini ve işlemlerini iyileştirme
3 Grafana panosunda performans değerlendirmesi
3 Eşzamanlılık ve beklenen yük gereksinimleri doğrultusunda yük testi gerçekleştirme
3 Başarı ölçütlerini doğrulama
3 Puanlama gözden geçirme
3 Farklı biçimlerde veri alma özelliğini test etme
3 POC sonucunu doğrulama

POC veri kümesini değerlendirme

Tanımladığınız belirli testleri kullanarak testleri desteklemek için bir veri kümesi seçin. Bu veri kümesini gözden geçirmek için zaman ayır. Veri kümesinin içerik, karmaşıklık ve ölçek açısından gelecekteki işlemlerinizi yeterince temsil ettiğini doğrulamanız gerekir. Temsili performans sağlamayacağından çok küçük (1 GB'tan küçük) bir veri kümesi kullanmayın. Buna karşılık poc tam veri geçişi olmamalıdır çünkü çok büyük bir veri kümesi kullanmayın. Performans karşılaştırmaları için kullanabilmeniz için mevcut sistemlerden uygun karşılaştırmaları edindiğinizden emin olun. Veri kümenizin desteklenen veri biçimleriyle uyumlu olup olmadığını denetleyin. Ardından, alma yöntemine (kuyruğa alınmış veya akış) bağlı olarak, veri kümeniz uygun boyutlarda toplu olarak alınabiliyor.

Önemli

Verileri buluta taşımadan önce işletme sahiplerine engelleyicileri denetlediğinizden emin olun. Verileri buluta taşımadan önce yapılması gereken güvenlik veya gizlilik endişelerini veya veri gizleme gereksinimlerini belirleyin.

Üst düzey mimari oluşturma

Önerilen gelecekteki durum mimarinizin üst düzey mimarisine bağlı olarak, POC'nizin bir parçasını oluşturacak bileşenleri belirleyin. Gelecekteki üst düzey durum mimariniz büyük olasılıkla birçok veri kaynağı, çok sayıda veri tüketicisi, büyük veri bileşeni ve makine öğrenmesi ile yapay zeka (AI) veri tüketicileri içerir. POC mimariniz özellikle POC'nin parçası olacak bileşenleri tanımlamalıdır. Daha da önemlisi, POC testinin bir parçası olmayacak bileşenleri tanımlamalıdır.

Zaten Azure kullanıyorsanız, POC sırasında kullanabileceğiniz tüm kaynakları (Microsoft Entra ID, ExpressRoute ve diğerleri) tanımlayın. Ayrıca kuruluşunuzun kullandığı Azure bölgelerini de belirleyin. Şimdi ExpressRoute bağlantınızın aktarım hızını belirlemek ve diğer iş kullanıcılarıyla POC'nizin üretim sistemlerini olumsuz etkilemeden bu aktarım hızının bir kısmını tüketebileceğini denetlemek için harika bir zamandır.

Daha fazla bilgi için bkz . Büyük veri mimarileri.

POC kaynaklarını tanımlama

POC'nizi desteklemek için gereken teknik kaynakları ve zaman taahhütlerini özel olarak belirleyin. POC'niz için gerekenler:

  • Gereksinimleri ve sonuçları denetlemek için bir iş temsilcisi.
  • PoC verilerini kaynak olarak kullanan ve mevcut süreçler ve mantık hakkında bilgi sağlayan bir uygulama veri uzmanı.
  • Azure Veri Gezgini uzmanı. Gerekirse Microsoft kişilerinizin düzenlemesini isteyebilirsiniz.
  • POC testlerini iyileştirmek için uzman bir danışman. Gerekirse Microsoft kişilerinizin düzenlemesini isteyebilirsiniz.
  • POC projenizin belirli bileşenleri için gerekli olacak ancak POC sırasında gerekli olması gerekmeyen kaynaklar. Bu kaynaklar arasında ağ yöneticileri, Azure yöneticileri, Active Directory yöneticileri, Azure portalı yöneticileri ve diğerleri yer alabilir.
  • Depolama hesaplarına erişim de dahil olmak üzere tüm gerekli Azure hizmetleri kaynaklarının sağlandığından ve gerekli erişim düzeyinin verildiğinden emin olun.
  • POC kapsamındaki tüm veri kaynaklarından veri almak için gerekli veri erişim izinlerine sahip bir hesabınız olduğundan emin olun.

İpucu

POC'nize yardımcı olması için bir uzman danışmanıyla etkileşime geçilmesi önerilir. Microsoft hesabı ekibinize başvurun veya Azure Veri Gezgini değerlendirmenize, değerlendirmenize veya uygulamanıza yardımcı olabilecek uzman danışmanların küresel kullanılabilirliğine ulaşın. Azure Veri Gezgini etiketiyle Stack Overflow hakkında da soru gönderebilirsiniz.

Zaman çizelgesini ayarlama

POC'nizin zaman dilimini belirlemek için POC planlama ayrıntılarınızı ve iş gereksinimlerinizi gözden geçirin. POC hedeflerini tamamlamak için gereken süreyle ilgili gerçekçi tahminler yapın. POC'nizi tamamlama süresi POC veri kümenizin boyutundan, testlerin sayısı ve karmaşıklığından ve test edilecek arabirim sayısından etkilenir. POC'nizin dört haftadan uzun süre çalışacağını tahmin ediyorsanız, en yüksek öncelikli hedeflere odaklanmak için POC kapsamını azaltmayı göz önünde bulundurun. Devam etmeden önce tüm müşteri aday kaynaklarından ve sponsorlardan onay ve taahhüt almayı unutmayın.

POC'yi uygulamaya alma

POC projenizi herhangi bir üretim projesinin disiplini ve titizliğiyle yürütmenizi öneririz. POC kapsamının kontrolsüz büyümesini önlemek için projeyi planlayın ve bir değişiklik isteği süreci yönetin.

Üst düzey görevlere bazı örnekler aşağıda verilmiştir:

  1. Bir Azure Veri Gezgini kümesi ve POC planında tanımlanan tüm Azure kaynaklarını oluşturun.

  2. POC veri kümesini yükleme:

    • Kaynaktan ayıklayarak veya Azure'da örnek veriler oluşturarak verileri Azure'da kullanılabilir hale getirin. Azure Veri Gezgini'da veri almayla ilgili ilk test için veri alma deneyimini kullanın.
    • Kümenize veri almak için kullanmayı planladığınız bağlayıcı/tümleştirme yöntemlerini test edin.

  3. Verileri sorgulamak için Kusto Sorguları yazın:

    • SQL tabanlı sistemden geçiş gerçekleştiriyorsanız, kullanmaya başlamanıza yardımcı olması için SQL to Kusto bilgi sayfasını kullanabilirsiniz.

  4. Testleri yürüt:

  5. Sorguları ve kümeyi iyileştirme:

    • İster yeni KQL sorguları yazıyor ister diğer dillerden var olan sorguları dönüştürüyor olun, sorgularınızın Sorgu en iyi yöntemlerine uygun olup olmadığını denetlemenizi öneririz.
    • Test sonuçlarına bağlı olarak, önbelleğe alma ilkesi, bölümleme ilkesi, küme boyutlandırma veya diğer iyileştirmelerle kümenizde ince ayar yapmanız gerekebilir. Öneriler için bkz. Azure ile yüksek eşzamanlılık için iyileştirme Veri Gezgini

  6. Sorun giderme ve performans için izleyin:

    • Daha fazla bilgi için bkz. Ölçümlerle Azure Veri Gezgini performansını, durumunu ve kullanımını izleme.
    • Teknik sorunlar için lütfen bir destek bileti oluşturun.

  7. Fiyatlandırmayı tahmin etme:

    • POC'nin sonunda, gereksinimlerinizi karşılayan bir kümenin maliyetini tahmin etmek için POC'de öğrendiklerinizi kullanmanız gerekir.

  8. POC'yi kapatın:

    • POC sırasında uyguladığınız karşılaştırmalar, yapılandırma ve iyileştirme dahil olmak üzere sonuçları, öğrenilen dersleri ve POC aşamasının sonucunu kaydedin.
    • POC sırasında oluşturduğunuz ve artık ihtiyacınız olmayan Tüm Azure kaynaklarını temizleyin.

    İpucu

    Azure Veri Gezgini ile devam etmeye karar verdiyseniz ve bunu bir üretim ortamına geçirmeyi planlıyorsanız POC kümesini çalışır durumda tutmanızı öneririz. Bu, POC sırasında uygulamış olabileceğiniz yapılandırmaları ve iyileştirmeleri kaybetmediğinizden emin olmak için üretim kümenizi ayarlamanıza yardımcı olur.

POC sonuçlarını yorumlama

Tüm POC testlerini tamamladığınızda sonuçları değerlendirirsiniz. POC hedeflerinin karşılanıp karşılanmadığını ve istenen çıkışların toplanıp toplanmadığını değerlendirerek başlayın. Daha fazla test gerekip gerekmediğini veya herhangi bir sorunun ele alınması gerekip gerekmediğini belirleyin.

POC'den üretime geçiş

Azure Veri Gezgini ile devam etmeye karar verdiyseniz ve POC kümenizi üretime geçirmeyi planlıyorsanız, POC kümesini çalışır durumda tutmanızı ve üretim kümenizi ayarlamak için bu kümeyi kullanmanızı kesinlikle öneririz. Bu, POC sırasında uygulamış olabileceğiniz yapılandırmaları ve iyileştirmeleri kaybetmediğinizden emin olmanıza yardımcı olur.

POC kümenizi üretime geçirmeden önce aşağıdaki faktörleri göz önünde bulundurmanızı, tasarlamanızı ve karar vermenizi kesinlikle öneririz:

  • İşlevsel ve işlevsel olmayan gereksinimler
  • Olağanüstü Durum Kurtarma ve Yüksek Kullanılabilirlik gereksinimleri
  • Güvenlik gereksinimleri
  • Ağ gereksinimleri
  • Sürekli Tümleştirme/Sürekli Dağıtım gereksinimleri
  • İzleme ve Destek gereksinimleri
  • Azure Veri Gezgini'da önemli personelin eğitimi
  • Erişim denetimi gereksinimleri
  • Şema, veri modeli ve veri akışı gereksinimleri
  • Alım gereksinimleri
  • Görselleştirme gereksinimleri
  • Veri ve içgörü tüketim gereksinimleri
  • Test gereksinimleri

İlgili içerik