아키텍처 개요
클라우드 규모 분석 프레임워크의 데이터 아키텍처를 빌드하기 전에 다음 표에 나와 있는 문서를 검토하세요.
| 섹션 | Description |
|---|---|
| 초기 전략 수립 | 데이터 기반 조직이 되기 위한 데이터 전략 수립 및 피벗 방법입니다. |
| 계획 정의 | 클라우드 규모 분석을 위한 계획을 개발하는 방법입니다. |
| 분석 자산 준비 | 기업 등록계약, 네트워킹, ID 및 액세스 관리, 정책, 비즈니스 연속성 및 재해 복구와 같은 주요 디자인 영역 고려 사항을 다루는 데이터 관리 및 데이터 랜딩 존의 개요입니다. |
| 분석 제어 | 데이터, 데이터 카탈로그, 계보, 마스터 데이터 관리, 데이터 품질, 데이터 공유 계약 및 메타데이터를 제어하기 위한 요구 사항입니다. |
| 분석 자산 보호 | 인증 및 권한 부여, 데이터 개인 정보, 데이터 액세스 관리를 통해 분석 자산을 보호하는 방법입니다. |
| 사람 및 팀 구성 | 효과적인 운영, 역할, 팀 및 팀 기능을 구성하는 방법입니다. |
| 분석 자산 관리 | 시나리오에 대한 플랫폼 및 가시성을 프로비전하는 방법입니다. |
물리적 아키텍처
클라우드 규모 분석의 물리적 구현은 데이터 관리 랜딩 존 과 데이터 랜딩 존이라는 두 가지 주요 아키텍처로 구성됩니다.
데이터 애플리케이션
데이터 애플리케이션은 데이터 제품을 제공하기 위한 핵심 개념이며, 레이크하우스 및 데이터 메시 패턴 둘 다에 맞춰 조정할 수 있습니다.
클라우드 규모 분석
여러 데이터 랜딩 존을 사용하여 클라우드 규모 분석 배포의 크기를 조정할 수 있습니다.
데이터 메시
클라우드 규모 분석을 사용하여 데이터 메시를 구현합니다. 대부분의 클라우드 규모 분석 지침이 적용지만 데이터 도메인, 셀프 서비스 데이터 플랫폼, 온보딩 데이터 제품, 거버넌스, 데이터 마켓플레이스 및 데이터 공유에 대해 알아야 할 몇 가지 차이점이 있습니다.
클라우드 규모 분석을 위한 배포 템플릿
다음 표에는 배포할 수 있는 참조 템플릿이 나와 있습니다.
| 리포지토리 | 콘텐츠 | 필수 | 배포 모델 |
|---|---|---|---|
| 데이터 관리 템플릿 | 데이터 카탈로그 및 자체 호스팅 통합 런타임과 같은 중앙 데이터 관리 서비스 및 공유 데이터 서비스 | 예 | 클라우드 규모 분석당 하나 |
| 데이터 랜딩 존 템플릿 | 수집, 관리 및 데이터 저장소 서비스를 비롯한 데이터 랜딩 존 공유 서비스 | 예 | 데이터 랜딩 존당 1개 |
| 데이터 통합 템플릿 - 일괄 처리 | 일괄 데이터 처리에 필요한 추가 서비스 | 아니요 | 데이터 랜딩 존당 1개 이상 |
| 데이터 통합 템플릿 - 스트림 처리 | 데이터 스트림 처리에 필요한 추가 서비스 | 아니요 | 데이터 랜딩 존당 1개 이상 |
| 데이터 제품 템플릿 - 분석 및 데이터 과학 | 데이터 분석 및 AI에 필요한 추가 서비스 | 아니요 | 데이터 랜딩 존당 1개 이상 |
이러한 템플릿에는 Azure Resource Manager 템플릿, 템플릿의 매개 변수 파일, 리소스 배포를 위한 CI/CD 파이프라인 정의가 포함됩니다.
템플릿은 새로운 Azure 서비스 및 요구 사항으로 인해 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다. 각 리포지토리의 기본 분기를 보호하여 오류가 없고 사용 및 배포할 준비가 된 상태로 유지합니다. 기능 개선을 기본 분기에 다시 병합하기 전에 개발 구독을 사용하여 템플릿 구성 변경 사항을 테스트합니다.
환경에 비공개로 연결
참조 아키텍처는 기본적으로 안전합니다. 다층 보안 접근 방식을 사용하여 일반적인 데이터 반출 위험을 극복합니다.
가장 간단한 보안 솔루션은 프라이빗 엔드포인트를 통해 데이터 서비스에 연결하도록 데이터 관리 랜딩 존 또는 데이터 랜딩 존의 가상 네트워크에 Jumpbox를 호스팅하는 것입니다.
질문과 대답
클라우드 규모 분석에 대한 질문과 대답 목록은 자주 묻는 질문과 대답(FAQ)을 참조하세요.