Azure Veri Gezgini ne zaman kullanılır?
Burada, Azure Veri Gezgini'ın büyük veri analizi gereksinimleriniz için doğru seçim olup olmadığına nasıl karar verebileceğinizi tartışacağız. Aşağıdaki ölçütleri değerlendirerek Azure Veri Gezgini performans ve işlevsel hedeflerinizi karşılayıp karşılamadığını belirleyebilirsiniz.
- Etkileşimli analiz
- Veri çeşitliliği
- Veri hızı
- Veri hacmi
- Veri düzenleme
- Sorgu eşzamanlılığı
- Derleme ve Satın Alma
Karar verme ölçütleri
Azure Veri Gezgini, yüksek oranda çevik bir ortamda veri odaklı kararlar almak için insanları güçlendiren büyük veri etkileşimli bir analiz platformudur. Burada listelenen faktörler, Azure Veri Gezgini'ın iş yükü için uygun olup olmadığını değerlendirmenize yardımcı olabilir. Kendinize aşağıdaki önemli soruları sorun:
Etkileşimli analiz
Verileri etkileşimli olarak çözümlemem gerekiyor mu?
Veri analizi, büyük miktarda veriyi eyleme dönüştürülebilir sonuçlara dönüştürmeye yardımcı olan toplama, kapsam belirleme, değerlendirme, bağıntı, anomali algılama, tahmin ve genel model değerlendirmesi gibi teknikleri içerir. Bu tür etkinlikleri etkileşimli olarak yürütmek, Azure Veri Gezgini ile ilgili bir konudur. Bu etkinlikler Etkileşimli panolarda, analitik özel uygulamada veya insan dostu sorgular ve görselleştirmeler aracılığıyla verilerle doğrudan etkileşim yoluyla gerçekleşebilir. Azure Veri Gezgini, veriler üzerinde uzun süre çalışan toplu işleri yürütmek için doğru teknoloji olmayabilir. Uzun süre çalışan görevler için Azure Veri Gezgini ile iyi çalışan Microsoft Spark gibi teknolojileri kullanmayı göz önünde bulundurun.
Veri çeşitliliği
Veri yapım ne kadar değişkendir?
Azure Veri Gezgini ölçeklenebilir yüksek performanslı tam metin dizini ve dinamik şema desteği sağlar. Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış (json/xml) ve metinsel verileri analiz etmeniz ve işlemeniz gerekiyorsa, Azure Veri Gezgini iş yükünüz için uygun olduğunun iyi bir göstergesidir.
Veri hızı
Gerçek zamanlı veri analizi kritik bir faktör mü?
Azure Veri Gezgini çok büyük miktarda veriyi hızlı ve düşük gecikme süresiyle alabilir. Tipik veri kümeleri izlemeler, işlem günlükleri, zaman serisi, ölçümler ve genel olarak etkinlik kaydı akışlarını içerir. Yeni veriler üzerinde neredeyse gerçek zamanlı analiz yaygın bir kullanım örneğidir. Azure Veri Gezgini, bu tür iş yüklerini desteklemek için Azure Event Hubs, IoT hubs, Kafka gibi akış teknolojilerine iyi bir şekilde bağlanır. Ancak gerçek zamanlı analize ihtiyaç olması durumunda Azure Veri Gezgini en iyi seçenek olmayabilir.
Veri hacmi
Almak için ne kadar veriye ihtiyacım var?
Azure Veri Gezgini, çok büyük veri iş yükleri üzerinden etkileşimli ve API aracılığıyla sıcak yol analizi sağlamak için tasarlanmıştır. Toplam birikmiş veri boyutunun birkaç gigabayt olduğu senaryolarda daha uygun maliyetli başka çözümler de olabilir.
Veri düzenleme
Verilerim ne kadar tutarlı bir şekilde düzenleniyor?
Azure Veri Gezgini, ham veriler üzerinde şema üzerinde okuma uygulamak için oluşturulur. Bu yaklaşım, verileri farklı şekillerde ve geçerli gereksinimlere göre farklı bakış açılarından inceleme esnekliği sağlar. Bu özellik, diğer alanlardaki güvenlik, operasyonlar ve rekabetçi ortamlardaki beklenmedik zorluklarla başa çıkmak için değerlidir. Azure Veri Gezgini ham verileri analiz etmek için aşırı hız, ölçeklenebilirlik ve maliyet verimliliği sağlar. Veri ambarı dağıtımlarında genellikle ayıklama, dönüştürme, yükleme (ETL) işlemi düzenli aralıklarla iyi seçilmiş, yüksek oranda tutarlı ve iyi belgelenmiş varlık ve öznitelik kümesi oluşturur. Bu karmaşık yıldız şemaları üzerindeki analizler genellikle Azure Veri Gezgini için iyileştirilmemiş büyük olgular arası birleşimler içerir.
Sorgu eşzamanlılığı
Aynı anda kaç kullanıcının verileri sorgulaması/alması/işlemesi gerekir?
Azure Veri Gezgini, analiz SaaS tekliflerini uygulamak için yaygın olarak kullanılır. Paralel olarak çok sayıda istekten farklı ve benzersiz analiz gereksinimlerini destekleme ihtiyacı varsa Azure Veri Gezgini iyi bir çözüm sağlamalıdır.
Derleme ve satın alma karşılaştırması
Veri platformumu ne kadar özelleştirmek istiyorum?
Azure Veri Gezgini, tam olarak yönetilen bir hizmet olarak platformdur. Ancak, kullanıma sunulan anahtar teslimi bir çözüm sağlamaz. Bir çözüm (derleme) sunmak için bunun üzerinde özelleştirme, yapılandırma, bağlanma ve deneyim oluşturma işlemleri gerektirir. Farklı etki alanlarında ve dikey alanlarda bu tür anahtar teslim çözümler sunmak için Azure Veri Gezgini kullanan Microsoft ve üçüncü taraflardan çeşitli çözümler vardır. Örneğin, BT işlemleri için Azure İzleyici. Güvenlik etki alanında Microsoft Advanced Threat Protection ve Microsoft Sentinel ve IoT etki alanlarında Azure Time Series Analizler ve Azure IoT Central.
Ölçütleri uygulama
Azure Veri Gezgini, bilgi çalışanlarına yüksek hızlı ve farklı ham veriler üzerinden etkileşimli analiz özellikleri sağlamak için en iyi şekilde çalışır. Şimdi daha önce listelediğimiz ölçütleri giyim şirketi senaryosundaki örnek süreçlerimize nasıl uygulayacağımızı düşünelim.
Azure Veri Gezgini üretim verileri için kullanılmalı mı?
Örnek giyim şirketimizin üretim departmanının stok ve üretim hacimlerinin nasıl yönetileceğinin kararlarını alması gerekiyor. Envanter için gelen veri günlükleri vardır. Ayrıca bölgeye göre ürün ihtiyaçlarını tahmin etmek için pazarlamadan alınan jeo-uzamsal verileri kullanmak istiyorlar. Bu veriler yüksek düzeyde çeşitlilik, hız ve hacime sahiptir. Tutarlı bir şekilde düzenlenmez ve birçok paydaş bu verileri eşzamanlı olarak sorgulaması gerekir. Alımdan sorguya kadar düşük gecikme süresi gerektirir. Bir saniyeden kısa ve daha uzun sorgu yanıt süreleri gerekir. Karar ölçütlerine göre, Azure Veri Gezgini giyim şirketinin üretim bölümü için uygundur.
Azure Veri Gezgini pazarlama verileri için kullanılmalı mı?
Giyim şirketi pazarlama departmanı, kampanyalarının etkinliğini değerlendirmek istiyor. Web sitelerinden ve reklam kampanyalarından tıklama akışı verilerine sahipler. Ayrıca sosyal medyadan ücretsiz metin (yapılandırılmamış) verileri de vardır. Bu veriler çok çeşitlidir ve düzenlenmemiştir. Bölüm, keşif amaçlı etkileşimli analizler yapmak isteyecektir. Karar ölçütlerine bağlı olarak, Azure Veri Gezgini giyim şirketinin pazarlama bölümü için uygun bir seçenektir.
Rehberlik özeti
Aşağıdaki tabloda yeni kullanım örneklerinin nasıl değerlendirilecekleri gösterilmektedir. Tüm kullanım örnekleri burada ele alınmıyor olsa da Azure Veri Gezgini'ın sizin için doğru çözüm olup olmadığına karar vermenize yardımcı olabileceğini düşünüyoruz.
| Kullanım örneği | Etkileşimli Analiz | Büyük veri (Çeşitlilik, Hız, Hacim) | Veri düzenleme | Eşzamanlılık | Derleme ve Satın Alma | Azure Veri Gezgini kullanmalı mıydım? |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Güvenlik Analizi SaaS Uygulama | Etkileşimli, neredeyse gerçek zamanlı analiz kullanımı. | Güvenlik verileri çeşitli, yüksek hacimli ve yüksek hızlıdır. | Değişir | Sistem genellikle birden çok kiracıdan birden çok analist tarafından kullanılır. | SaaS teklifi uygulamak bir Derleme senaryosudur. | Evet |
| CDN log analytics | Sorun giderme, QoS izleme için etkileşimli. | CDN günlükleri çeşitli, yüksek hacimli ve yüksek hızlıdır. | Günlük kayıtlarını ayırın. | Küçük bir veri bilimciler grubu bu analizleri kullanabilir ancak birçok panoyu da güçlendirebilir. | CDN analizinden ayıklanan değer senaryoya özgüdür ve özel analiz gerektirir. | Evet |
| IoT Telemetrisi için zaman serisi veritabanı | Sorun giderme, eğilimleri analiz etme, kullanım ve anomalileri algılama için etkileşimli. | IoT telemetrisi yüksek hızlıdır, ancak yalnızca yapılandırılmış veya orta büyüklükte olabilir. | İlgili kayıt kümeleri. | Küçük bir veri bilimciler grubu bu analizleri kullanabilir ancak birçok panoyu da güçlendirebilir. | Bağlam genellikle veritabanı ararken Derleme'dir . | Evet |
Aşağıdaki akış çizelgesi tablosu, Azure Veri Gezgini kullanmayı düşünürken sormanız gereken önemli soruları özetler.
