Современная архитектура данных необходима для организаций, стремящихся оставаться конкурентоспособными. Это не выбор. Организации испытывают трудности в эффективном использовании взрывообразно растущих объемов данных.
Важность современных архитектур данных
Современные архитектуры данных остаются актуальными, поскольку они предлагают бизнесу систематический подход к работе с большими объемами данных и, в свою очередь, позволяют принимать более быстрые и оперативные решения. Современные бизнесы полагаются на эти архитектуры, поскольку они обеспечивают обработку в реальном времени, мощную аналитику и доступ к множеству источников данных.
Понимание современных архитектур данных
Современные архитектуры данных представляют собой фреймворки, обеспечивающие массовый сбор, обработку и анализ данных. Обычно они включают такие элементы, как хранилища данных, хранилища информации, обработка в реальном времени и аналитические инструменты. Важные компоненты включают в себя:
- Масштабируемость. Возможность обрабатывать увеличивающийся объем данных со временем и оставаться эффективным.
- Гибкость. Способность и/или пригодность к работе с различными типами данных независимо от их форматов.
- Безопасность. Меры, направленные на обеспечение принятия правильных мер для защиты и/или сохранения конфиденциальности данных.
Современные архитектуры данных обеспечивают более эффективную интеграцию данных, большую аналитическую мощность и снижение операционных расходов. Часто используются прогностическая аналитика, обработка данных в реальном времени и уникальные решения для каждого клиента.
Основные функции Azure для архитектуры данных
В Microsoft Azure есть службы данных, разработанные специально для современных архитектур данных. Эти функции позволяют организациям хранить, поддерживать, обрабатывать и анализировать данные в безопасном, масштабируемом и эффективном режиме, учитывая необходимость в надежных, масштабируемых решениях для данных. Ниже приведено описание некоторых важных инструментов Azure, необходимых для современной архитектуры данных:
1. Azure Data Factory
Azure Data Factory – это инструмент ETL, предлагающий облачную интеграцию данных, ориентированный на построение процессов, ориентированных на данные. Пользователи могут создавать рабочие процессы, которые используются для планирования и управления перемещением и трансформацией данных. Он обеспечивает правильную интеграцию данных, поскольку организации могут централизовать данные из различных источников в одном месте.
2. Azure Synapse Analytics
Azure Synapse Analytics – это сложная аналитическая служба, позволяющая работать как с большими данными, так и с хранилищем данных. Она позволяет предприятиям выполнять аналитику в масштабе на данных и предлагает объединенный подход к вводу, подготовке, управлению и обслуживанию данных.
3. Хранилище Azure Data Lake
Хранилище Azure Data Lake предназначено для безопасного и масштабируемого облачного хранилища. Оно обладает низкой стоимостью хранения и высокими возможностями масштабирования, что позволяет максимально использовать технологии обработки больших данных.
4. Azure Databricks
Azure Databricks является совместным, быстрым и простым инструментом аналитики на основе Apache Spark. Это отличный выбор для создания масштабируемых конвейеров данных, моделей машинного обучения и приложений, основанных на данных, поскольку он идеально взаимодействует с услугами Azure.
Проектирование современной архитектуры данных
Современная архитектура данных разрабатывается с целенаправленной стратегией объединения аналитических инструментов, фреймворков обработки и множества источников данных. Организации могут разрабатывать масштабируемые, безопасные и эффективные архитектуры, поддерживающие свои цели, связанные с данными, с помощью дисциплинированного подхода к проектированию.
Этапы проектирования: Оценка, Планирование, Проектирование, Внедрение и Управление
Шаг 1. Оценка
Определите, насколько далеко продвинулась текущая реализация данных и где требуется улучшение.
Шаг 2. Планирование
Предоставьте план, описывающий реализацию требований в области соответствия и необходимость управления емкостью и управления данными.
Шаг 3. Проектирование
Смоделируйте систему, которая предоставляет архитектуру, состоящую из управления аналитическими приложениями и системами обработки приложений и баз данных.
Шаг 4. Реализация
Примените архитектуру, используя сервисы Azure, подходящие для ваших конкретных требований.
Шаг 5. Управление
Отслеживайте и максимизируйте применимый уровень безопасности, вычислений, доступности и производительности по всей области.
Лучшие практики масштабируемости, производительности и безопасности
Архитектура системного развития на указанной платформе улучшает оперативные данные о производительности и доступности услуг. Эти проблемы были выявлены как частота проверок, ограничение доступа пользователей и шифрование данных.
Шаги реализации
Современные принципы архитектуры данных требуют адекватного и систематического планирования и реализации области данных, структурного дизайна, манипуляций и статистического анализа. Организации могут оптимизировать эти процессы для развития организованной и эффективной экосистемы данных, используя мощные инструменты Azure.
1. Стратегии приема данных
Прием данных – это процесс взятия данных из нескольких источников в одну систему. Эффективные возможности приема данных Azure Data Factory и Azure Event Hubs позволяют объединять данные пакетно и в реальном времени.
2. Преобразование и обработка данных
Используйте Azure Databricks и Azure Synapse Analytics для интерпретации и обработки данных. Такие инструменты помогают в очистке, преобразовании и подготовке данных для аналитики.
3. Управление и хранение данных
Azure Cosmos Database и Azure Data Lake Storage обеспечивают обширные, эффективные и безопасные варианты хранения. Они позволяют обеспечить хорошую доступность и производительность и поддерживают несколько типов данных.
4. Визуализация и анализ данных
Расширенная аналитика и визуализации, предлагаемые Azure Machine Learning, Power BI и Azure Synapse Analytics, позволяют принимающим решения лицам осуществлять стратегии на основе данных в реальном времени.
Проблемы и решения
Новая архитектура данных решает современные потребности, но при этом возникают проблемы интеграции, безопасности и масштабируемости. Однако эти проблемы предоставляют Microsoft Azure великие возможности, которые позволяют организациям исследовать далеко и лучше максимизировать свои планы по данным.
Общие проблемы при построении архитектур данных
Исправление данных, интеграция различных источников данных и обеспечение безопасности данных являются сложными задачами. Кроме того, существует проблема масштабирования конструкций при увеличении объемов данных.
Как Azure решает эти проблемы
Для решения этих проблем Azure формулирует функции безопасности и автоматически проверяет протестированные типы данных. Структуры данных и формы Azure очень гибкие и могут расти вместе с потребностями бизнеса.
Тренды будущего в области архитектуры данных
В этом контексте наиболее вероятно, что ‘Архитектура данных’ будет характеризоваться вычислениями на краю, аналитикой на основе искусственного интеллекта и использованием технологии блокчейн для защиты активов данных.
В будущем постоянное улучшение в Azure помещает компанию в выгодное положение по отношению к новым мировым тенденциям и предоставлению фирмам соответствующих ресурсов для гонки.
Заключение
Организации, стремящиеся максимизировать ценность данных, зависят от современных структур данных. Microsoft Azure предлагает полноценные масштабируемые решения в каждом аспекте управления данными. Эти технологии позволяют компаниям создавать надежные системы данных, стимулирующие инновации и расширение.
Source:
https://dzone.com/articles/build-modern-data-architectures-azure-data-services