Construisez des architectures de données modernes avec les services de données Azure

L’architecture des données modernes est nécessaire pour les organisations cherchant à rester compétitives. Ce n’est pas un choix. Les organisations ont du mal à utiliser efficacement les quantités de données en expansion exponentielle.

Importance des architectures de données modernes

Les architectures de données modernes restent pertinentes, car elles offrent aux entreprises et favorisent une manière systématique de traiter de grandes quantités de données et, en retour, permettent de prendre des décisions plus rapides et plus efficaces. Les entreprises modernes comptent sur ces architectures car elles fournissent un traitement en temps réel, des analyses puissantes et de nombreuses sources de données.

Comprendre les architectures de données modernes

Les architectures de données modernes sont des cadres permettant la collecte, le traitement et l’analyse de données massives. En général, elles comprennent des éléments tels que des lacs de données, des entrepôts de données, un traitement en temps réel et des outils d’analyse. Les composants importants incluent :

• Scalabilité. La capacité à gérer l’augmentation du volume de données au fil du temps tout en restant efficace.
• Flexibilité. Capacité et/ou aptitude à travailler avec différents types de données indépendamment de leurs formats.
• Sécurité. Mesures pour garantir que les bonnes mesures sont prises pour protéger et/ou garder confidentielles les données.

Les architectures de données modernes offrent une meilleure intégration des données, plus de puissance analytique et des coûts opérationnels réduits. On utilise couramment des analyses prédictives, des données traitées en temps réel et des solutions uniques pour chaque client.

Principales fonctionnalités d’Azure pour l’architecture des données

Dans Microsoft Azure, il existe des services de données conçus pour les architectures de données modernes. Ces fonctionnalités permettent aux organisations de stocker, de maintenir, de traiter et d’analyser des données de manière sûre, évolutive et efficace, en tenant compte du besoin de solutions de données robustes et évolutives. Voici une description de certains des outils Azure importants nécessaires pour l’architecture de données moderne :

1. Azure Data Factory

Azure Data Factory est un outil ETL offrant une intégration de données basée sur le cloud, conçu pour la construction de processus centrés sur les données. Il permet aux utilisateurs de créer des workflows utilisés pour planifier et contrôler le mouvement et la transformation des données. Il garantit une intégration de données adéquate car les organisations peuvent centraliser les données provenant de différentes sources en un seul endroit.

2. Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics est un service d’analyse sophistiqué qui permet à la fois le big data et l’entreposage de données. Il permet aux entreprises d’effectuer des analyses à grande échelle sur les données et offre une approche unifiée pour l’ingestion, la préparation, la gouvernance et la mise à disposition des données.

3. Azure Data Lake Storage

Azure Data Lake Storage est conçu pour un stockage cloud sécurisé et extensible. Il offre un stockage à faible coût et une grande capacité de débordement, maximisant ainsi les technologies des grandes données.

4. Azure Databricks

Azure Databricks est un outil d’analyse collaboratif, rapide et simple basé sur Apache Spark. C’est un excellent choix pour créer des pipelines de données évolutifs, des modèles d’apprentissage automatique et des applications basées sur les données, car il s’intègre parfaitement aux services Azure.

Concevoir une architecture de données moderne

L’architecture de données moderne est conçue avec une stratégie délibérée pour combiner des outils d’analyse, des frameworks de traitement et de nombreuses sources de données. Les organisations peuvent développer des architectures évolutives, sécurisées et efficaces pour soutenir leurs objectifs basés sur les données en utilisant une approche de conception disciplinée.

Étapes de conception : Évaluer, Planifier, Concevoir, Mettre en œuvre et Gérer

Étape 1. Évaluer

Déterminez jusqu’où en est mise en œuvre des données actuelle et où elle nécessite des améliorations.

Étape 2. Planifier

Fournissez un plan qui décrit la mise en œuvre des exigences de conformité et le besoin de capacité et de gouvernance des données.

Étape 3. Concevoir

Modélisez un système qui fournit une architecture composée de contrôles d’application analytique et de systèmes d’application de traitement et de bases de données.

Étape 4. Mettre en œuvre

Appliquez l’architecture à l’aide des services Azure appropriés à vos besoins spécifiques.

Étape 5. Gérer

Surveillez et maximisez le niveau de sécurité, de calcul, de disponibilité et de performance applicables dans l’ensemble du domaine.

Meilleures pratiques pour la scalabilité, la performance et la sécurité

Une architecture basée sur des systèmes de développement sur la plateforme ci-dessus améliore les performances opérationnelles des données et la disponibilité des services. Ces problèmes ont été diagnostiqués comme étant la fréquence des audits, la limitation de l’accès des utilisateurs et le chiffrement des données.

Étapes de mise en œuvre

Les principes modernes de l’architecture des données nécessitent une planification adéquate et systématique et la mise en œuvre de la portée des données, de la conception structurelle, de la manipulation et de l’analyse statistique. Les organisations peuvent rationaliser ces processus pour développer un écosystème de données organisé et efficace en utilisant les puissants outils d’Azure.

1. Stratégies d’ingestion de données

L’ingestion de données consiste à prendre des données provenant de sources multiples dans un système. Les capacités efficaces d’ingestion d’Azure Data Factory et d’Azure Event Hubs permettent la fusion de données par lots et en temps réel.

2. Transformation et traitement des données

Utilisez Azure Databricks et Azure Synapse Analytics pour interpréter et traiter les données. Ces outils aident à nettoyer, transformer et préparer les données pour l’analytique.

3. Gestion et stockage des données

Azure Cosmos Database et Azure Data Lake Storage offrent des options de stockage abondantes, efficaces et sécurisées. Ils permettent d’assurer une bonne disponibilité et performance tout en prenant en charge plusieurs types de données.

4. Visualisation et analyse des données

Les analyses augmentées et les visualisations offertes par Azure Machine Learning, Power BI et Azure Synapse Analytics permettent aux décideurs d’exécuter des stratégies basées sur des informations en temps réel.

Défis et solutions

Une nouvelle architecture de données répond aux besoins modernes, mais cela entraîne des problèmes d’intégration, de sécurité et d’évolutivité. Cependant, ces défis confèrent à Microsoft Azure de grandes capacités qui permettent aux organisations d’explorer davantage et de maximiser efficacement leurs plans de données.

Défis courants dans la construction d’architectures de données

Corriger les données, intégrer diverses sources de données et garantir la sécurité des données sont des tâches complexes. De plus, il y a la question de l’évolutivité des conceptions lorsque de grandes quantités de données augmentent.

Comment Azure aborde ces défis

Pour résoudre ces problèmes, Azure formule des fonctionnalités de sécurité et vérifie automatiquement les types de données testés. Les structures et formes de données d’Azure sont très flexibles et peuvent évoluer avec les besoins de l’entreprise.

Tendances futures de l’architecture des données

Dans ce contexte, il est fort probable que « l’architecture des données » sera caractérisée par le calcul périphérique, l’analyse basée sur l’intelligence artificielle et l’utilisation de la technologie blockchain pour protéger les actifs de données.

En regardant vers l’avenir, le schéma d’améliorations constantes dans Azure place l’entreprise dans une position favorable par rapport aux nouvelles tendances mondiales et à la fourniture aux entreprises des ressources pertinentes pour la course.

Conclusion

Les organisations cherchant à maximiser la valeur des données dépendent de structures de données modernes. Microsoft Azure propose des solutions complètes et évolutives dans tous les aspects de la gestion des données. Ces technologies permettent aux entreprises de créer des systèmes de données solides qui stimulent l’innovation et l’expansion.