解決方案構想
本文說明解決方案概念。 您的雲端架構設計人員可以使用本指南，協助可視化此架構的一般實作的主要元件。 使用本文作為起點，設計符合您工作負載特定需求的架構良好解決方案。
此架構可讓您將任何規模的任何數據與自定義機器學習結合，並在串流服務上取得近乎實時的數據分析。
架構
資料流程
- 使用 Synapse Pipelines 將所有結構化、非結構化和半結構化數據（記錄、檔案和媒體）整合至 Azure Data Lake Storage。
- 使用 Apache Spark 集區來清除和轉換無結構化數據集，並將其與操作資料庫或數據倉儲中的結構化數據結合。
- 使用可調整的機器學習/深度學習技術，透過Apache Spark集區中的筆記本體驗，使用 Python、Scala 或 .NET 從此數據衍生更深入的深入解析。
- 在 Azure Synapse Analytics 中套用 Apache Spark 集區和 Synapse Pipelines，以大規模存取和行動數據。
- 查詢和報告Power BI 中的數據。
- 從 Apache Spark 集區到 Azure Cosmos DB 取得深入解析，使其可透過 Web 和行動應用程式存取。
工作流程
- Azure Synapse Analytics 是快速、彈性且受信任的雲端數據倉儲，可讓您使用大規模平行處理架構，以彈性且獨立的方式調整、計算及儲存。
- Synapse Pipelines 文件 可讓您建立、排程及協調 ETL/ELT 工作流程。
- Azure Blob 記憶體是大規模調整的物件記憶體 ，適用於任何類型的非結構化數據影像、影片、音訊、檔，以及更輕鬆且符合成本效益。
- Azure Synapse Analytics Spark 集 區是快速、簡單且共同作業的 Apache Spark 分析平臺。
- Azure Cosmos DB 是全域散發的多模型資料庫服務。 瞭解如何跨任意數目的 Azure 區域複寫您的數據，並調整與記憶體無關的輸送量。
- 適用於 Azure Cosmos DB 的 Azure Synapse Link 可讓您使用 Azure Synapse 工作區提供的兩個分析引擎：SQL 無伺服器和 Spark 集區，對交易式工作負載執行近乎即時的分析，而不需要對交易式工作負載產生任何效能或成本影響。
- Azure Analysis Services 是企業級分析即服務，可讓您放心地控管、部署、測試及傳遞 BI 解決方案。
- Power BI 是一套商務分析工具，可在整個組織中提供深入解析。 聯機到數百個數據源、簡化數據準備，以及驅動非計劃性分析。 產生美觀的報表，然後將其發佈，讓組織可在 Web 和所有行動裝置上使用。
替代項目
- Synapse Link 是 Azure Cosmos DB 數據上分析Microsoft慣用的解決方案。
案例詳細資料
使用頂級的機器學習工具將資料轉換成可操作的見解。 此解決方案可讓您結合任何規模的任何數據，並大規模建置和部署自定義機器學習模型。 若要了解企業級數據平臺如何設計為企業登陸區域的一部分，請參閱 雲端採用架構 數據登陸區域檔。
潛在使用案例
組織能夠存取比以往更多的數據。 進階分析可協助利用數據深入解析。 區域包括：
- 顧客服務。
- 預測性維護。
- 建議產品或服務。
- 從供應鏈到數據中心作業的所有專案系統優化。
- 產品和服務開發。
考量
成本最佳化
成本最佳化是關於考慮如何減少不必要的費用，並提升營運效率。 如需詳細資訊，請參閱成本最佳化要素的概觀。
下一步
請參閱下列有關此架構中精選服務的檔：
- Synapse Analytics 檔
- Synapse 管線檔
- Azure 中物件記憶體簡介
- Azure Synapse Analytics Spark 集區
- Azure Cosmos DB 檔
- Analysis Services 檔
- Power BI 文件 (機器翻譯)