プラットフォームの自動化
クラウド規模の分析では、ランタイム、自動化、ユーザーのレイヤーの分離に重点が置かれています。
ランタイム操作の自動化は、Azure Pipelines とスクリプト化された Azure Resource Manager テンプレートを使用して行われます。
重要
クラウド規模の分析では、Azure ポリシーを使用して境界が設定され、データ ランディング ゾーンの運用チームによって実行された変更が準拠するように保証されます。
クラウド規模の分析ではポリシーを使用して次のものを強制します。
- 名前付け規則。
- ネットワーク ルール。
- 使用できないサービス。
データ ランディング ゾーンには、標準構成に対する特定の要件があります。
- サブネットのサイズ。
- サブネットの数。
- リソース グループの数。
- リソース グループの名前。
- キー コンテナー。
次の図では、データ ランディング ゾーンに対して自動化の原則がどのように実装されるのか示します。
デプロイ モデル
クラウド規模の分析は、次の要素で構成されます。
- データ管理ランディング ゾーン。
- 1 つ以上のデータ ランディング ゾーン。
- データ ランディング ゾーンごとにデータ製品を生成する 1 つ以上のデータ製品。
要件とライフサイクルが異なるため、各アプリケーションは時間の経過と共に個別に進化する可能性があります。 たとえば、ある時点で、データ ランディング ゾーンの 1 つに RA-GRS ストレージ アカウントが必要になる場合があります。 リポジトリに各資産のコードとしてのインフラストラクチャ (IaC) 表現を保持することが重要です。 これにより、それぞれのデータ ランディング ゾーンまたはデータ アプリケーションの要件に基づいて変更を実装できます。
次の表は、クラウド規模の分析のデプロイに関係するチームをまとめたものです。
| 名前 | Role | チームの数 |
|---|---|---|
| クラウド プラットフォーム チーム | 組織内の Azure クラウド プラットフォーム チーム。 | Azure プラットフォーム全体に 1 つ。 |
| データ プラットフォーム チーム | クラウド規模の分析のさまざまなレベルの Azure Resource Manager テンプレート リポジトリの作成と保守を担当します。 また、データ管理ランディング ゾーンを維持し、デプロイの問題や必要な機能強化がある場合は、他のチームをサポートします。 | クラウド規模の分析用に 1 つ。 |
| データ ランディング ゾーン チーム | 特定のデータ ランディング ゾーンのデプロイと保守を担当します。 また、データ製品を生成するデータ アプリケーションのデプロイと強化もサポートします。 | データ ランディング ゾーンごとに 1 チーム。 |
| データ アプリケーション チーム | データ製品のデプロイと更新を担当します。 | データ アプリケーションごとに 1 チーム。 |