對于試圖保持競爭力的組織來說，現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構是必需的。這不是一個選擇。組織發(fā)現(xiàn)很難有效地使用指數(shù)量擴展的數(shù)據(jù)。

現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構的重要性

考慮到它們?yōu)槠髽I(yè)提供并促進了處理大量數(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)體系結構仍然相關?，F(xiàn)代企業(yè)依靠這些架構，因為它們提供了實時處理，強大的分析和眾多數(shù)據(jù)源。

了解現(xiàn)代數(shù)據(jù)體系結構

現(xiàn)代數(shù)據(jù)體系結構是框架，可以收集質量數(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和/或保密數(shù)據(jù)。

現(xiàn)代數(shù)據(jù)體系結構提供了更好的數(shù)據(jù)集成，更多的分析能力和降低運營成本。通常使用的是預測分析，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)架構的Azure的關鍵特征

在Microsoft Azure中，有針對現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構量身定制的數(shù)據(jù)服務。這些功能使組織能夠以安全，可擴展和高效的方式存儲，維護，處理和分析數(shù)據(jù)，并牢記需要強大，可擴展的數(shù)據(jù)解決方案的需求。以下是對現(xiàn)代數(shù)據(jù)體系結構所需的一些重要的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，其方向旨在構建以數(shù)據(jù)為中心的過程。 它允許用戶構建用于安排和控制數(shù)據(jù)移動和轉換的工作流程。它確保了適當?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 是一項復雜的分析服務，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)進行大規(guī)模分析，并為數(shù)據(jù)的攝入，準備，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。

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)建可擴展數(shù)據(jù)管道，機器學習模型和數(shù)據(jù)驅動應用程序的絕佳選擇，因為它與Azure Services完美融合。

設計現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構

現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構設計采用故意結合分析工具，處理框架和許多數(shù)據(jù)源的策略。組織可以使用紀律處分的設計方法開發(fā)可擴展，安全和高效的體系結構來支持其數(shù)據(jù)驅動的目標。

設計步驟：評估，計劃，設計，實施和管理

步驟1。評估

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

步驟2。計劃

提供一個藍圖，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。設計

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

步驟4。實施

使用適合您的特定要求的Azure服務來執(zhí)行體系結構。

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)的架構可改善運行性能數(shù)據(jù)和服務的可用性。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)體系結構原理需要足夠有系統(tǒng)的計劃，并實施數(shù)據(jù)范圍，結構設計，操縱和統(tǒng)計分析。組織可以簡化這些過程，以使用Azure強大的工具來開發(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，轉換和準備分析。

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機器學習，Power BI和Azure Synapse Analytics提供的增強分析和可視化，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，使組織能夠探索遠遠更好地提高其數(shù)據(jù)計劃。

構建數(shù)據(jù)架構的共同挑戰(zhàn)

糾正數(shù)據(jù)，集成各種數(shù)據(jù)源以及確保數(shù)據(jù)安全是復雜的任務。此外，當大量數(shù)據(jù)增加時，存在擴展設計的問題。

Azure如何應對這些挑戰(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)結構和形式的Azure非常靈活，并且可以隨著業(yè)務需求而增長。

數(shù)據(jù)架構未來趨勢

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

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

結論

試圖最大化數(shù)據(jù)價值的組織取決于現(xiàn)代數(shù)據(jù)結構。 Microsoft Azure從數(shù)據(jù)管理的各個方面提供了徹底的可擴展解決方案。這些技術允許公司創(chuàng)建刺激創(chuàng)新和擴展的強大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。