Начало работы с архитектурой аналитики

Организации используют вычислительные ресурсы, хранилище и аналитические возможности Azure для масштабирования, потоковой передачи, прогнозирования и просмотра своих данных. Решения аналитики преобразуют объемы данных в полезные бизнес-аналитики (BI), такие как отчеты и визуализации, а также изобретательный ИИ, например прогнозы на основе машинного обучения. Azure предлагает ряд облачных средств аналитики для организаций, которые являются новыми для аналитики и организаций, которые должны расширить свою реализацию. Аналитические решения помогают организациям эффективно использовать большие объёмы данных. Вы можете использовать архитектуру больших данных или архитектуру Интернета вещей для обработки необработанных данных, а затем переместить их в аналитическое хранилище данных. Это хранилище данных становится единым источником достоверных данных, на основе которого можно создавать эффективные аналитические решения.

Architecture

Диаграмма, показывающая путь развития аналитического решения в Azure.

Скачать файл Visio этой архитектуры.

На предыдущей схеме показана обычная реализация базовой или базовой аналитики. Реальные решения, которые можно создавать в Azure, см. в статье Analytics architectures.

Изучение аналитических руководств, архитектур и идей решения

В статьях этого раздела содержатся руководства и полностью разработанные архитектуры, которые можно развернуть в Azure и расширить в решениях производственного класса. Варианты решений иллюстрируют шаблоны реализации и возможные подходы, которые стоит учитывать при планировании разработки аналитического проекта-концепции (POC). Эти статьи помогут вам решить, как использовать технологии аналитики в Azure.

Руководства по аналитике

В следующих статьях вы можете оценить и выбрать лучшие технологии аналитики для ваших требований к рабочей нагрузке:

В следующих статьях приведены рекомендации по стратегиям аварийного восстановления для платформ данных Azure:

  • Обзор: обзор стратегий аварийного восстановления для платформ данных Azure.

  • Архитектура: шаблоны архитектуры для аварийного восстановления в платформах данных Azure.

  • Сведения о сценариях: подробные сценарии реализации аварийного восстановления (DR).

  • Рекомендации. Рекомендации по аварийному управлению.

Архитектуры аналитики

Следующие готовые к работе архитектуры демонстрируют комплексные решения аналитики, которые можно развертывать и настраивать.

Идеи решения аналитики

Следующие идеи решения аналитики демонстрируют шаблоны реализации и возможности для изучения:

Сведения об аналитике по Azure

Microsoft Learn предоставляет бесплатные онлайн-учебные ресурсы по технологиям аналитики Azure. Платформа предлагает видео, учебники и практические лаборатории для конкретных продуктов и служб, а также пути обучения, организованные по роли задания.

Следующие ресурсы предоставляют базовые знания для реализации аналитики на Azure:

Готовность организации

Организации в начале процесса внедрения облака могут использовать Cloud Adoption Framework для Azure для доступа к проверенным рекомендациям, которые ускоряют внедрение облака.

Чтобы обеспечить качество решения аналитики на Azure, следуйте инструкциям в Azure Well-Architected Framework. Платформа Well-Architected дает рекомендации для организаций, стремящихся к достижению архитектурного совершенства, и описывает, как проектировать, предоставлять и отслеживать оптимизированные по затратам решения Azure.

Лучшие практики

Рекомендации по аналитике гарантируют, что решения являются масштабируемыми, надежными, экономичными и безопасными.

Аналитика данных

Чтобы использовать аналитику в Azure, необходимо решить, как хранить ваши данные. Затем вы можете выбрать лучшую технологию аналитики данных для вашего сценария. Обратите внимание на следующие факторы:

  • Хранилище данных: Выбирайте между озёрами данных, хранилищами данных и лейкхаусами в зависимости от структуры ваших данных и шаблонов запросов. Дополнительные сведения о решениях для баз данных, обеспечивающих аналитические рабочие нагрузки, см. в разделе «Проектирование архитектуры базы данных».

  • Модель обработки: Определите, подходит ли пакетная обработка, потоковая обработка или сочетание, подходящее для ваших требований к рабочей нагрузке.

  • Средства аналитики: Выберите технологии бизнес-аналитики и искусственного интеллекта, которые соответствуют навыкам и бизнес-потребностям вашей команды.

Надежные данные

Для высококачественной аналитики требуются надежные, надежные данные. Методы обеспечения информационной безопасности помогают защитить ваши данные при передаче и хранении. Доступ к данным также должен быть безопасным. Чтобы помочь создать надежные данные, рассмотрите следующие методики и элементы управления:

На уровне платформы следующие рекомендации big data best practices способствуют надежной аналитике на Azure:

  • Оркестрация приема данных: Используйте рабочий процесс обработки данных или решение на основе конвейеров, поддерживаемые Фабрика данных Azure или Fabric.

  • Обработка данных на месте: Используйте распределенное хранилище данных, которое является подходом к большим данным, который поддерживает большие объемы данных и более широкий диапазон форматов.

  • Удаляйте конфиденциальные данные на раннем этапе: Чтобы избежать случайного хранения конфиденциальных данных в озере данных, удалите или замаскируйте эти данные в процессе их загрузки.

  • Рассмотрим общую стоимость: Сбалансируйте затраты на единицу необходимых вычислительных узлов по затратам на минуту для выполнения задания на этих узлах.

  • Создайте унифицированное озеро данных: Объедините хранилище для файлов в нескольких форматах, будь то структурированное, полуструктурированное или неструктурированное. Используйте Data Lake Storage в качестве единого централизованного источника. Дополнительные сведения см. в разделе "Архитектура решения бизнес-аналитики" в Центре превосходства.

Оставайтесь актуальными с помощью аналитики

Azure аналитические службы развиваются для решения современных проблем с данными. Следите за последними обновлениями и функциями.

Сведения о том, как оставаться в курсе ключевых служб аналитики, см. в следующих статьях:

Другие ресурсы

Следующие ресурсы помогут вам узнать больше об аналитике.

аналитика в режиме реального времени

Организации могут использовать аналитику в режиме реального времени для работы с данными по мере поступления. Следующие ресурсы помогут вам приступить к работе с аналитикой в режиме реального времени на Azure:

Amazon Web Services (AWS) или Google Cloud эксперты

Чтобы быстро приступить к работе, следующие статьи сравнивают параметры аналитики Azure с другими облачными службами и предоставляют рекомендации по миграции:

  • Last updated on