對(duì)于試圖保持競(jìng)爭(zhēng)力的組織來(lái)說(shuō)，現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)是必需的。這不是一個(gè)選擇。組織發(fā)現(xiàn)很難有效地使用指數(shù)量擴(kuò)展的數(shù)據(jù)。

現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)的重要性

考慮到它們?yōu)槠髽I(yè)提供并促進(jìn)了處理大量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)方式，并且回報(bào)做出更快，更快的決策，現(xiàn)代數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)仍然相關(guān)?，F(xiàn)代企業(yè)依靠這些架構(gòu)，因?yàn)樗鼈兲峁┝藢?shí)時(shí)處理，強(qiáng)大的分析和眾多數(shù)據(jù)源。

了解現(xiàn)代數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)

現(xiàn)代數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)是框架，可以收集質(zhì)量數(shù)據(jù)，處理和數(shù)據(jù)分析。通常，它們包括包括數(shù)據(jù)湖泊，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)時(shí)處理和分析工具在內(nèi)的要素。重要組成部分包括：

· 可伸縮性。隨著時(shí)間的推移，能夠處理數(shù)據(jù)量增加的能力，并且仍然有效。

· 靈活性。與不同的數(shù)據(jù)類型合作的能力和/或適用性，無(wú)論其格式如何。

· 安全。采取措施確保采取正確的措施來(lái)保護(hù)和/或保密數(shù)據(jù)。

現(xiàn)代數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)提供了更好的數(shù)據(jù)集成，更多的分析能力和降低運(yùn)營(yíng)成本。通常使用的是預(yù)測(cè)分析，實(shí)時(shí)處理的數(shù)據(jù)以及每個(gè)客戶的獨(dú)特解決方案。

數(shù)據(jù)架構(gòu)的Azure的關(guān)鍵特征

在Microsoft Azure中，有針對(duì)現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)量身定制的數(shù)據(jù)服務(wù)。這些功能使組織能夠以安全，可擴(kuò)展和高效的方式存儲(chǔ)，維護(hù)，處理和分析數(shù)據(jù)，并牢記需要強(qiáng)大，可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)解決方案的需求。以下是對(duì)現(xiàn)代數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)所需的一些重要的Azure工具的描述：

1。Azure數(shù)據(jù)工廠

Azure Data Factory 是一種ETL工具，可提供基于云的數(shù)據(jù)集成，其方向旨在構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的過(guò)程。 它允許用戶構(gòu)建用于安排和控制數(shù)據(jù)移動(dòng)和轉(zhuǎn)換的工作流程。它確保了適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)集成，因?yàn)榻M織可以在一個(gè)位置的各種來(lái)源集中數(shù)據(jù)。

2。Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics 是一項(xiàng)復(fù)雜的分析服務(wù)，允許大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。它允許企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模分析，并為數(shù)據(jù)的攝入，準(zhǔn)備，治理和數(shù)據(jù)提供統(tǒng)一的方法。

3。AzureData Lake存儲(chǔ)

Azure Data Lake存儲(chǔ)?旨在安全和擴(kuò)展基于云的存儲(chǔ)。它具有低成本的存儲(chǔ)和高功能的溢流功能，因此最大化了大數(shù)據(jù)技術(shù)。

4。AzureDatabricks

Azure Databricks 是一種協(xié)作，快速，簡(jiǎn)單的基于Apache Spark的分析工具。這是創(chuàng)建可擴(kuò)展數(shù)據(jù)管道，機(jī)器學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序的絕佳選擇，因?yàn)樗cAzure Services完美融合。

設(shè)計(jì)現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)

現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)采用故意結(jié)合分析工具，處理框架和許多數(shù)據(jù)源的策略。組織可以使用紀(jì)律處分的設(shè)計(jì)方法開(kāi)發(fā)可擴(kuò)展，安全和高效的體系結(jié)構(gòu)來(lái)支持其數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的目標(biāo)。

設(shè)計(jì)步驟：評(píng)估，計(jì)劃，設(shè)計(jì)，實(shí)施和管理

步驟1。評(píng)估

確定目前的數(shù)據(jù)實(shí)施已經(jīng)走了多遠(yuǎn)以及需要改進(jìn)的位置。

步驟2。計(jì)劃

提供一個(gè)藍(lán)圖，描述了合規(guī)性要求的實(shí)施以及對(duì)數(shù)據(jù)的容量和治理的需求。

步驟3。設(shè)計(jì)

建模系統(tǒng)，該系統(tǒng)提供了一個(gè)由分析應(yīng)用程序控制和處理應(yīng)用程序系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)組成的體系結(jié)構(gòu)。

步驟4。實(shí)施

使用適合您的特定要求的Azure服務(wù)來(lái)執(zhí)行體系結(jié)構(gòu)。

步驟5。管理

監(jiān)視并最大程度地提高整個(gè)區(qū)域的安全性，計(jì)算，可用性和性能效率。

可伸縮性，性能和安全性的最佳實(shí)踐

上面平臺(tái)上基于系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的架構(gòu)可改善運(yùn)行性能數(shù)據(jù)和服務(wù)的可用性。這些已被診斷為審核的頻率，限制用戶的訪問(wèn)和數(shù)據(jù)加密。

實(shí)施步驟

現(xiàn)代數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)原理需要足夠有系統(tǒng)的計(jì)劃，并實(shí)施數(shù)據(jù)范圍，結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，操縱和統(tǒng)計(jì)分析。組織可以簡(jiǎn)化這些過(guò)程，以使用Azure強(qiáng)大的工具來(lái)開(kāi)發(fā)有組織的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。

1。數(shù)據(jù)攝入策略

數(shù)據(jù)攝入是從多個(gè)來(lái)源將數(shù)據(jù)吸收到一個(gè)系統(tǒng)中。 Azure數(shù)據(jù)工廠和Azure Event Hubs的有效攝入功能可實(shí)現(xiàn)批處理和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合。

2。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理

使用Azure Databricks和Azure Synapse Analytics來(lái)解釋和處理數(shù)據(jù)。這些工具有助于數(shù)據(jù)清理，轉(zhuǎn)換和準(zhǔn)備分析。

3。管理和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

Azure Cosmos數(shù)據(jù)庫(kù)和Azure Data Lake存儲(chǔ)提供豐富，高效且安全的存儲(chǔ)選項(xiàng)。它們?cè)试S實(shí)施良好的可用性和性能，并確實(shí)支持多種數(shù)據(jù)類型。

4。可視化和數(shù)據(jù)分析

Azure機(jī)器學(xué)習(xí)，Power BI和Azure Synapse Analytics提供的增強(qiáng)分析和可視化，使決策者可以根據(jù)實(shí)時(shí)見(jiàn)解執(zhí)行策略。

挑戰(zhàn)和解決方案

新的數(shù)據(jù)架構(gòu)解決了現(xiàn)代需求，但隨之而來(lái)的是集成，安全性和可伸縮性問(wèn)題。但是，這些挑戰(zhàn)授予了Microsoft Azure的出色能力，使組織能夠探索遠(yuǎn)遠(yuǎn)更好地提高其數(shù)據(jù)計(jì)劃。

構(gòu)建數(shù)據(jù)架構(gòu)的共同挑戰(zhàn)

糾正數(shù)據(jù)，集成各種數(shù)據(jù)源以及確保數(shù)據(jù)安全是復(fù)雜的任務(wù)。此外，當(dāng)大量數(shù)據(jù)增加時(shí)，存在擴(kuò)展設(shè)計(jì)的問(wèn)題。

Azure如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)

為了解決這些問(wèn)題，Azure制定了安全功能并自動(dòng)驗(yàn)證測(cè)試的數(shù)據(jù)類型。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和形式的Azure非常靈活，并且可以隨著業(yè)務(wù)需求而增長(zhǎng)。

數(shù)據(jù)架構(gòu)未來(lái)趨勢(shì)

在這種關(guān)系中，“數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)”很有可能以邊緣計(jì)算，基于人工智能的分析以及使用區(qū)塊鏈技術(shù)來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特征。

展望未來(lái)，Azure不斷改進(jìn)的模式使該公司在新的全球趨勢(shì)和提供種族相關(guān)資源的公司的新趨勢(shì)方面處于有利的位置。

結(jié)論

試圖最大化數(shù)據(jù)價(jià)值的組織取決于現(xiàn)代數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 Microsoft Azure從數(shù)據(jù)管理的各個(gè)方面提供了徹底的可擴(kuò)展解決方案。這些技術(shù)允許公司創(chuàng)建刺激創(chuàng)新和擴(kuò)展的強(qiáng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。