作为 FinOps 从业者，可能需要在 Power BI 外部构建自定义报表和分析解决方案以满足特定的组织要求。 Azure Data Lake Storage 为 FinOps 数据提供了一个中央存储库，可通过多个工具和服务访问这些存储库，用于高级分析、自定义应用程序和集成方案。
本文介绍可连接到 Data Lake Storage for FinOps 分析和报告的主要工具和服务。
Azure 数据资源管理器 (ADX)
Azure 数据资源管理器是一项快速、高度可缩放的数据浏览服务，用于日志和遥测数据，为 FinOps 数据提供强大的分析功能。
如果使用 FinOps 中心，Azure 数据资源管理器会自动配置预生成的数据引入管道、优化的数据模型、示例仪表板和查询以及自动化数据处理。
Microsoft Fabric
Microsoft Fabric 是一种一体化分析解决方案，可将数据集成、数据工程、数据仓库、数据科学、实时分析和商业智能合并到统一平台中。
Fabric 为 OneLake 存储、AI 和机器学习功能、无缝 Power BI 集成和支持实时见解提供了统一的分析平台。
Azure Synapse Analytics
Azure Synapse Analytics 是一种企业数据仓库解决方案，结合了大数据和数据仓库功能。
FinOps 的优势
- 可缩放数据仓库：处理大量历史 FinOps 数据
- SQL 和 Spark 支持：使用熟悉的 SQL 或 Apache Spark 进行处理
- 集成机器学习：生成用于成本预测的预测模型
- 数据湖集成：与数据湖存储的原生集成
- 企业安全性：高级安全性和治理功能
Synapse 入门
Azure Synapse Analytics 提供了用于连接 Data Lake Storage 中的数据和查询数据的综合文档。
Azure Databricks
Azure Databricks 是一个统一的分析平台，可为高级数据科学和机器学习方案提供基于 Apache Spark 的协作分析。
FinOps 的优势
- 高级分析：执行复杂的成本建模和预测
- 机器学习：生成预测模型以优化成本
- 协作笔记本：与数据科学团队共享分析
- Delta Lake 支持：ACID 事务和版本控制以保障数据质量
- 集成功能：连接到多个数据源和工具
Databricks 入门
Azure Databricks 提供了用于连接和分析 Data Lake Storage 中的数据的综合文档。
Azure 机器学习
Azure 机器学习提供企业级机器学习功能，用于生成高级成本优化和预测模型。
FinOps 的优势
- MLOps 功能：端到端机器学习生命周期管理
- 自动化 ML：自动生成和优化成本预测模型
- 模型部署：将模型部署为 Web 服务进行实时预测
- 负责任的 AI：用于模型可解释性和公平性的内置工具
- 集成：与其他 Azure 服务和工具连接
FinOps 的用例
- 成本预测：根据历史模式预测未来支出
- 异常情况检测：识别异常成本峰值或模式
- 优化建议：生成自动化成本优化建议
- 预算规划：通过预测见解支持预算规划
自定义应用程序和 API
Data Lake Storage 提供 REST API 和 SDK，使你能够生成自定义应用程序并将 FinOps 数据与现有系统集成。
优点
- 自定义集成：生成与现有业务系统的集成
- 自动化报告：创建自动报表生成和分发
- 实时监视：生成自定义监视和警报解决方案
- API 访问：以编程方式访问任何应用程序的 FinOps 数据
自定义应用程序入门
Azure Data Lake Storage 提供全面的 SDK 和 REST API，用于生成自定义应用程序。
选择正确的工具
工具的选择取决于具体要求：
| Tool | 最适用于 | 复杂性 | 成本模型 |
|---|---|---|---|
| Azure 数据资源管理器 | 实时分析、KQL 查询、内置仪表板 | 中等 | 按使用付费 |
| Microsoft Fabric | 统一分析平台、AI/ML 集成 | 中高 | 基于容量 |
| Azure Synapse | 数据仓库、大规模 ETL、企业方案 | 高 | 按使用付费或专用 |
| Azure Databricks | 高级分析、机器学习、数据科学 | 高 | 按使用付费 |
| Azure 机器学习 | MLOps、自动化 ML、模型部署 | 高 | 按使用付费 |
| 自定义应用程序 | 特定集成，自定义工作流 | Variable | 开发成本 |
安全性和治理
连接到 Data Lake Storage 时，请确保适当的安全性和治理：
- 身份验证：使用 Azure Active Directory 和托管标识
- 授权：实现基于角色的访问控制（RBAC）
- 网络安全：配置专用终结点和网络限制
- 数据分类：对敏感数据进行分类和保护
- 审核：为访问和操作启用审核日志记录
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