Erstellen Sie moderne Datenarchitekturen mit Azure-Datendiensten

Moderne Datenarchitekturen sind für Organisationen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen, notwendig. Es ist keine Wahl. Organisationen haben Schwierigkeiten, die exponentiell wachsenden Datenmengen effektiv zu nutzen.

Bedeutung moderner Datenarchitekturen

Moderne Datenarchitekturen bleiben relevant, da sie Unternehmen anbieten und einen systematischen Umgang mit großen Datenmengen fördern und im Gegenzug schnellere und raschere Entscheidungen ermöglichen. Moderne Unternehmen verlassen sich auf diese Architekturen, da sie Echtzeitverarbeitung, leistungsstarke Analysen und zahlreiche Datenquellen bereitstellen.

Verständnis moderner Datenarchitekturen

Moderne Datenarchitekturen sind Rahmenbedingungen, die das Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Massendaten ermöglichen. Sie bestehen normalerweise aus Elementen wie Datenseen, Datenlagern, Echtzeitverarbeitung und Analysetools. Wichtige Komponenten sind:

• Skalierbarkeit. Die Fähigkeit, das wachsende Datenvolumen im Laufe der Zeit zu bewältigen und dabei effizient zu bleiben.
• Flexibilität. Die Fähigkeit und/oder Eignung, mit verschiedenen Datentypen unabhängig von ihren Formaten zu arbeiten.
• Sicherheit. Maßnahmen, um sicherzustellen, dass die richtigen Maßnahmen ergriffen werden, um die Daten zu schützen und/oder vertraulich zu halten.

Moderne Datenarchitekturen bieten eine bessere Datenintegration, mehr Analyseleistung und niedrigere Betriebskosten. Häufig verwendet werden prädiktive Analysen, in Echtzeit verarbeitete Daten und individuelle Lösungen für jeden Kunden.

Wichtige Funktionen von Azure für Datenarchitekturen

In Microsoft Azure gibt es Datenservices, die auf moderne Datenarchitekturen zugeschnitten sind. Diese Funktionen ermöglichen es Organisationen, Daten sicher, skalierbar und effizient zu speichern, zu pflegen, zu verarbeiten und zu analysieren, wobei der Bedarf an robusten, skalierbaren Datenlösungen berücksichtigt wird. Im Folgenden wird eine Beschreibung einiger wichtiger Azure-Tools gegeben, die für moderne Datenarchitekturen erforderlich sind:

1. Azure Data Factory

Azure Data Factory ist ein ETL-Tool, das cloudbasierte Datenintegration anbietet und auf den Aufbau datenzentrierter Prozesse ausgerichtet ist. Es ermöglicht Benutzern, Workflows zu erstellen, die zur Planung und Steuerung der Datenbewegung und -transformation verwendet werden. Es sorgt für eine ordnungsgemäße Datenintegration, da Organisationen Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort zentralisieren können.

2. Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics ist ein umfassender Analysedienst, der sowohl Big Data als auch Data Warehousing ermöglicht. Er erlaubt Unternehmen, großangelegte Analysen auf Daten durchzuführen, und bietet einen einheitlichen Ansatz für die Aufnahme, Vorbereitung, Governance und Bereitstellung von Daten.

3. Azure Data Lake Storage

Azure Data Lake Storage ist für sichere und skalierbare cloudbasierte Speicherung gedacht. Es bietet kostengünstigen Speicher und hohe Überlaufkapazitäten, was die Maximierung von Big Data-Technologien ermöglicht.

4. Azure Databricks

Azure Databricks ist ein kollaboratives, schnelles und einfaches Analysewerkzeug auf Basis von Apache Spark. Es ist eine großartige Wahl zur Erstellung skalierbarer Datenpipelines, maschineller Lernmodelle und datengestützter Apps, da es sich perfekt mit Azure-Diensten verbindet.

Gestaltung einer modernen Datenarchitektur

Moderne Datenarchitektur wird mit einer gezielten Strategie entworfen, um Analysewerkzeuge, Verarbeitungsframeworks und viele Datenquellen zu kombinieren. Organisationen können skalierbare, sichere und effiziente Architekturen entwickeln, die ihre datengestützten Ziele unterstützen, indem sie einen disziplinierten Designansatz verfolgen.

Schritte zum Design: Bewerten, Planen, Entwerfen, Implementieren und Verwalten

Schritt 1. Bewerten

Bestimmen Sie, wie weit die aktuelle Datenimplementierung fortgeschritten ist und wo Verbesserungen notwendig sind.

Schritt 2. Planen

Erstellen Sie einen Plan, der die Umsetzung der Compliance-Anforderungen sowie den Bedarf an Kapazität und Governance der Daten beschreibt.

Schritt 3. Entwerfen

Modellieren Sie ein System, das eine Architektur aus analytischen Anwendungssteuerungen und Verarbeitungsanwendungssystemen und Datenbanken bereitstellt.

Schritt 4. Implementieren

Setzen Sie die Architektur mithilfe von Azure-Diensten um, die Ihren spezifischen Anforderungen entsprechen.

Schritt 5. Verwalten

Überwachen und maximieren Sie das anwendbare Sicherheitsniveau, die Berechnung, Verfügbarkeit und Leistungseffizienz im gesamten Bereich.

Best Practices für Skalierbarkeit, Leistung und Sicherheit

Eine Architektur der systembasierten Entwicklung auf der oben genannten Plattform verbessert die operationale Leistung von Daten und die Verfügbarkeit von Diensten. Diese wurden als Häufigkeit von Audits, Beschränkung des Benutzerzugriffs und Datenverschlüsselung diagnostiziert.

Umsetzungsschritte

Die modernen Datenarchitekturprinzipien erfordern eine angemessene und systematische Planung und Implementierung des Datenumfangs, der Strukturierung, Manipulation und statistischen Analyse. Organisationen können diese Prozesse optimieren, um ein organisiertes und effizientes Datenökosystem mithilfe der leistungsstarken Tools von Azure zu entwickeln.

1. Daten-Erfassungsstrategien

Daten-Erfassung ist das Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen in ein System. Die effektiven Erfassungsmöglichkeiten von Azure Data Factory und Azure Event Hubs ermöglichen die Fusion von Batch- und Echtzeitdaten.

2. Daten-Transformation und -Verarbeitung

Verwenden Sie Azure Databricks und Azure Synapse Analytics, um die Daten zu interpretieren und zu verarbeiten. Solche Instrumente unterstützen bei der Datenbereinigung, Transformation und Vorbereitung für Analysen.

3. Management und Datenspeicherung

Azure Cosmos-Datenbank und Azure Data Lake Storage bieten reichhaltige, effiziente und sichere Speicheroptionen. Sie ermöglichen die Implementierung guter Verfügbarkeit und Leistung und unterstützen verschiedene Datentypen.

4. Visualisierung und Datenanalyse

Die erweiterten Analysen und Visualisierungen von Azure Machine Learning, Power BI und Azure Synapse Analytics ermöglichen es Entscheidungsträgern, Strategien auf der Grundlage von Echtzeit-Erkenntnissen umzusetzen.

Herausforderungen und Lösungen

Die neue Datenarchitektur geht auf moderne Anforderungen ein, birgt jedoch Integrations-, Sicherheits- und Skalierungsprobleme. Diese Herausforderungen verleihen Microsoft Azure jedoch große Fähigkeiten, die es Organisationen ermöglichen, ihre Datenpläne weitreichend zu erkunden und besser zu maximieren.

Gemeinsame Herausforderungen beim Aufbau von Datenarchitekturen

Die Korrektur von Daten, die Integration verschiedener Datenquellen und die Gewährleistung der Datensicherheit sind komplexe Aufgaben. Darüber hinaus besteht das Problem der Skalierung von Entwürfen, wenn große Datenmengen zunehmen.

Wie Azure diese Herausforderungen angeht

Um diese Probleme zu lösen, formuliert Azure Sicherheitsfunktionen und überprüft automatisch die getesteten Datentypen. Die Datenstrukturen und Formen von Azure sind sehr flexibel und können mit den Anforderungen des Unternehmens wachsen.

Datenarchitektur zukünftige Trends

In diesem Zusammenhang ist es sehr wahrscheinlich, dass die ‚Datenarchitektur‘ durch Edge Computing, KI-basierte Analysen und die Verwendung von Blockchain-Technologie zum Schutz von Datenvermögen charakterisiert wird.

Blickt man voraus, so stellt das Muster ständiger Verbesserungen in Azure das Unternehmen in eine günstige Position im Hinblick auf die neuen weltweiten Trends und die Bereitstellung von relevanten Ressourcen für den Wettbewerb von Unternehmen.

Schlussfolgerung

Organisationen, die den Wert von Daten maximieren wollen, sind auf moderne Datenstrukturen angewiesen. Microsoft Azure bietet umfassende, skalierbare Lösungen aus allen Bereichen des Datenmanagements. Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, starke Datensysteme zu schaffen, die Innovation und Wachstum fördern.