قم ببناء الهندسة المعمارية الحديثة للبيانات باستخدام خدمات بيانات Azure

الهندسة المعمارية الحديثة للبيانات ضرورية للمؤسسات التي تحاول البقاء تنافسية. إنها ليست خيارًا. تجد المؤسسات صعوبة في استخدام كميات البيانات المتزايدة بشكل هائل بفعالية.

أهمية الهندسة المعمارية الحديثة للبيانات

تظل الهندسة المعمارية الحديثة للبيانات ذات أهمية بالنظر إلى أنها توفر للشركات وتعزز وسيلة منهجية للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات وبالمقابل تتخذ قرارات أسرع وأسرع. تعتمد الشركات الحديثة على هذه الهندسات لأنها توفر معالجة في الوقت الحقيقي، وتحليلات قوية، والعديد من مصادر البيانات.

فهم الهندسة المعمارية الحديثة للبيانات

الهندسة المعمارية الحديثة للبيانات هي إطارات تمكن جمع البيانات بكميات هائلة ومعالجتها وتحليلها. عادةً ما تتألف من عناصر تشمل بحيرات البيانات، ومستودعات البيانات، ومعالجة الوقت الحقيقي، وأدوات التحليل. تشمل العناصر الهامة:

• التوسعية. القدرة على التعامل مع زيادة حجم البيانات مع مرور الوقت ولا تزال فعالة.
• المرونة. القدرة و/أو اللائقية للعمل مع أنواع مختلفة من البيانات بغض النظر عن تنسيقاتها.
• الأمان. تدابير لضمان اتخاذ التدابير الصحيحة لحماية و/أو الاحتفاظ بسرية البيانات.

توفر الهندسة المعمارية الحديثة للبيانات تكامل بيانات أفضل، وقوة تحليلات أكبر، وتكاليف تشغيلية أقل. تستخدم عادة التحليلات التنبؤية، ومعالجة البيانات في الوقت الحقيقي، وحلول فريدة لكل عميل.

الميزات الرئيسية لأزور في هندسة البيانات

في مايكروسوفت أزور، توجد خدمات بيانات مصممة لهندسات البيانات الحديثة. تمكّن هذه الميزات المؤسسات من تخزين البيانات وصيانتها ومعالجتها وتحليلها بطريقة آمنة وقابلة للتوسع وفعالة، مع مراعاة الحاجة إلى حلول بيانات قوية وقابلة للتوسع. وفيما يلي وصف لبعض الأدوات المهمة في أزور المطلوبة لهندسة البيانات الحديثة:

1. مصنع بيانات أزور

مصنع بيانات أزور هو أداة ETL تقدم تكامل بيانات قائم على السحابة، موجهة نحو بناء عمليات مركزية حول البيانات. يسمح للمستخدمين ببناء تدفقات عمل تُستخدم لجدولة والتحكم في حركة البيانات والتحويل. يضمن تكامل البيانات بشكل مناسب حيث يمكن للمؤسسات مركزتها من مصادر مختلفة في مكان واحد.

2. تحليلات أزور سنابسب

تحليلات أزور سنابسب هي خدمة تحليلات متطورة تتيح كل من البيانات الكبيرة وتخزين البيانات. تسمح للمؤسسات بإجراء تحليلات على نطاق واسع للبيانات وتقدم نهجًا موحدًا لاستيعاب البيانات، وإعدادها، وإدارتها، وتقديمها.

3. تخزين بحيرة بيانات أزور

تخزين بيانات Azure Data Lake مصمم للتخزين الآمن والقابل للتوسع في السحابة. لديه تخزين منخفض التكلفة وقدرات عالية على التوسع، مما يعظم من تقنيات البيانات الكبيرة.

4. Azure Databricks

Azure Databricks هو أداة تحليلية قائمة على Apache Spark تتميز بالتعاون والسرعة والبساطة. إنه خيار رائع لإنشاء أنابيب بيانات قابلة للتوسع، ونماذج تعلم الآلة، وتطبيقات مدفوعة بالبيانات، حيث يتكامل بشكل مثالي مع خدمات Azure.

تصميم هندسة بيانات حديثة

تم تصميم الهندسة الحديثة للبيانات باستراتيجية مدروسة لدمج أدوات التحليل، وأطر المعالجة، والعديد من مصادر البيانات. يمكن للمنظمات تطوير هياكل قابلة للتوسع وآمنة وفعالة تدعم أهدافها المدفوعة بالبيانات باستخدام نهج تصميم منظم.

خطوات التصميم: تقييم، تخطيط، تصميم، تنفيذ، وإدارة

الخطوة 1. تقييم

تحديد مدى تقدم تنفيذ البيانات الحالي وأين يحتاج إلى تحسين.

الخطوة 2. تخطيط

توفير مخطط يصف تنفيذ متطلبات الامتثال والحاجة إلى السعة وإدارة البيانات.

الخطوة 3. تصميم

نموذج نظام يوفر بنية تتكون من ضوابط التطبيقات التحليلية وأنظمة معالجة التطبيقات وقواعد البيانات.

الخطوة 4. التنفيذ

تطبيق البنية باستخدام خدمات Azure المناسبة لمتطلباتك الخاصة.

الخطوة 5. الإدارة

مراقبة وتعظيم مستوى الأمان والحساب والتوفر وكفاءة الأداء عبر المنطقة بأكملها.

أفضل الممارسات للتوسع والأداء والأمان

تحسن بنية تطوير الأنظمة على المنصة أعلاه بيانات أداء العمليات وتوافر الخدمات. وقد تم تشخيص هذه الأمور كالتردد في التدقيق، وتقييد وصول المستخدمين، وتشفير البيانات.

خطوات التنفيذ

تتطلب مبادئ بنية البيانات الحديثة تخطيطاً وتنفيذاً كافياً ومنهجياً لنطاق البيانات، والتصميم الهيكلي، والمعالجة، والتحليل الإحصائي. يمكن للمنظمات تبسيط هذه العمليات لتطوير نظام بيانات منظم وفعال باستخدام الأدوات القوية من Azure.

1. استراتيجيات إدخال البيانات

إدخال البيانات هو أخذ البيانات من مصادر متعددة إلى نظام واحد. تتيح قدرات الإدخال الفعالة من Azure Data Factory و Azure Event Hubs دمج البيانات في دفعات وفي الوقت الحقيقي.

2. تحويل البيانات ومعالجتها

استخدم Azure Databricks و Azure Synapse Analytics لتفسير ومعالجة البيانات. تساعد هذه الأدوات في تنظيف البيانات وتحويلها وإعدادها للتحليلات.

3. إدارة وتخزين البيانات

يوفر Azure Cosmos Database و Azure Data Lake Storage خيارات تخزين وفيرة وفعالة وآمنة. يسمحان بتنفيذ توافر جيد وأداء عالٍ ويدعمان أنواع بيانات متعددة.

4. التصور وتحليل البيانات

تتيح التحليلات المعززة والتصورات التي تقدمها Azure Machine Learning و Power BI و Azure Synapse Analytics لصانعي القرار تنفيذ استراتيجيات بناءً على رؤى في الوقت الحقيقي.

التحديات والحلول

تتناول بنية البيانات الجديدة الاحتياجات الحديثة، ولكنها تأتي مع مشاكل التكامل والأمان والقابلية للتوسع. ومع ذلك، تمنح هذه التحديات Microsoft Azure قدرات كبيرة تسمح للمؤسسات باستكشاف بياناتها وتحقيق أقصى استفادة من خططها البيانية.

التحديات الشائعة في بناء بنى البيانات

تصحيح البيانات، دمج مصادر البيانات المختلفة، وضمان أمان البيانات هي مهام معقدة. بالإضافة إلى ذلك، هناك قضية توسيع التصاميم عندما تزيد كميات البيانات الكبيرة.

كيف تعالج Azure هذه التحديات

لحل هذه المشاكل، تقوم Azure بصياغة ميزات الأمان وتتحقق تلقائيًا من أنواع البيانات المختبرة. هياكل البيانات وأشكال Azure مرنة للغاية ويمكن أن تنمو مع احتياجات العمل.

اتجاهات مستقبلية في هندسة البيانات

في هذا السياق، من المرجح أن تتميز ‘هندسة البيانات’ بالحوسبة على الحواف، والتحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي، واستخدام تكنولوجيا البلوكتشين لحماية أصول البيانات.

نظرًا للأمام، يضع نمط التحسينات المستمرة في Azure الشركة في موقع مواتٍ فيما يتعلق بالاتجاهات العالمية الجديدة وتوفير الموارد اللازمة للشركات للتنافس.

الاستنتاج

تعتمد المؤسسات التي تحاول تعظيم قيمة البيانات على الهياكل البيانية الحديثة. يقدم Microsoft Azure حلول شاملة وقابلة للتوسيع من جميع جوانب إدارة البيانات. تتيح هذه التقنيات للشركات إنشاء أنظمة بيانات قوية تعزز الابتكار والتوسع.