對于試圖保持競爭力的組織來說，現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)是必需的。這不是一個選擇。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)。現(xiàn)代企業(yè)依靠這些架構(gòu)，因為它們提供了實時處理，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)倉庫，實時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，無論其格式如何。

· 安全。采取措施確保采取正確的措施來保護(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)營成本。通常使用的是預(yù)測分析，實時處理的數(shù)據(jù)以及每個客戶的獨特解決方案。

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，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)為中心的過程。 它允許用戶構(gòu)建用于安排和控制數(shù)據(jù)移動和轉(zhuǎn)換的工作流程。它確保了適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)集成，因為組織可以在一個位置的各種來源集中數(shù)據(jù)。

2。Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics 是一項復(fù)雜的分析服務(wù)，允許大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫。它允許企業(yè)對數(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

Azure Data Lake存儲?旨在安全和擴(kuò)展基于云的存儲。它具有低成本的存儲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)動應(yīng)用程序的絕佳選擇，因為它與Azure Services完美融合。

設(shè)計現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)

現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計采用故意結(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)計方法開發(fā)可擴(kuò)展，安全和高效的體系結(jié)構(gòu)來支持其數(shù)據(jù)驅(qū)動的目標(biāo)。

設(shè)計步驟：評估，計劃，設(shè)計，實施和管理

步驟1。評估

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

步驟2。計劃

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

步驟3。設(shè)計

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

步驟4。實施

使用適合您的特定要求的Azure服務(wù)來執(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區(qū)域的安全性，計算，可用性和性能效率。

可伸縮性，性能和安全性的最佳實踐

上面平臺上基于系統(tǒng)開發(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，限制用戶的訪問和數(shù)據(jù)加密。

實施步驟

現(xiàn)代數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)原理需要足夠有系統(tǒng)的計劃，并實施數(shù)據(jù)范圍，結(jié)構(gòu)設(shè)計，操縱和統(tǒng)計分析。組織可以簡化這些過程，以使用Azure強(qiáng)大的工具來開發(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)攝入是從多個來源將數(shù)據(jù)吸收到一個系統(tǒng)中。 Azure數(shù)據(jù)工廠和Azure Event Hubs的有效攝入功能可實現(xiàn)批處理和實時數(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

Azure Cosmos數(shù)據(jù)庫和Azure Data Lake存儲提供豐富，高效且安全的存儲選項。它們允許實施良好的可用性和性能，并確實支持多種數(shù)據(jù)類型。

4?？梢暬蛿?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)實時見解執(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，但隨之而來的是集成，安全性和可伸縮性問題。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，存在擴(kuò)展設(shè)計的問題。

Azure如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)

為了解決這些問題，Azure制定了安全功能并自動驗證測試的數(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。

數(shù)據(jù)架構(gòu)未來趨勢

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

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

結(jié)論

試圖最大化數(shù)據(jù)價值的組織取決于現(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)。