選擇 Azure 資料記憶體系統

  • 發行項

您的數據儲存系統是應用程式成功的基礎，因此對企業的成功至關重要。

架構完善的數據儲存系統如下：

  • 快速且容易實作。
  • 可輕易調整以處理數據成長。
  • 回應式且高效能。
  • 高可用性且具有失敗復原能力。
  • 實惠。

關鍵考慮是隨著數據成長而調整設計規模。 請考慮一個應用程式，其第一個月會產生 6 TB 的數據，且數據會以每年 10% 的速度增加。 下圖顯示如何隨著時間累積數據：

A line graph showing terabytes created over time, from 6 T B after one month to 249 after three years. The 10 percent growth rate steepens the slope over time.

三年後，有 249 TB 的數據。 10% 的增長率會隨著時間推高斜率。

此範例並非非典型。 當您新增客戶，以及客戶新增數據時，數據都會成長。 數據也會因為應用程式增強功能而成長。 架構良好的系統可正常地處理這類數據成長、保持回應性、彈性且負擔得起。

設計資料儲存系統

若要在 Azure 上設計資料記憶體系統，請瞭解如何針對各種應用程式和目標使用許多 Azure 服務。 滿足數據儲存需求可能需要混合產品。 例如，您可以將很少存取的數據保留在低成本服務中，以及在較高成本的服務中經常存取的數據，且存取時間更快。

下表中的文章概述 Web 應用程式的七個系統架構。 這些系統可以處理大量數據，並且可復原系統失敗。 這些架構會使用 Azure 數據表記憶體、Azure Cosmos DB、Azure Data Factory 和 Azure Data Lake 儲存體。

這些範例可協助您設計可容納應用程式的數據儲存系統。 下列功能矩陣提供文章的連結，並摘要說明每個架構的優點和缺點：

架構 福利 缺點
具有數據表 儲存體 故障轉移的兩個區域 Web 應用程式 輕鬆實作，成本 只有兩個 Azure 區域的復原能力有限
具有自訂 儲存體 數據表複寫的多區域 Web 應用程式 復原 實作時間和難度
最小記憶體 – 要復寫數據的變更摘要 復原能力、效能、以時間為基礎的數據保留 延展性，實作時間

參與者

本文由 Microsoft 維護。 它最初是由下列參與者所撰寫。

主體作者：

  • Nabil Siddiqui |雲端解決方案架構師 - 數位與應用程式創新

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