Azure Well-Architected Framework para cargas de trabalho de dados
A metodologia de plano deste cenário descreve um processo para racionalizar o seu acervo de dados, priorizar os esforços técnicos e identificar cargas de trabalho de dados. Para a maioria das cargas de trabalho nomeadas, é importante aderir a um conjunto de princípios arquitetônicos. Esses princípios ajudam a orientar o desenvolvimento e a otimização das cargas de trabalho. Os cinco constructos arquitetônicos são detalhados na Azure Well-Architected Framework. Este guia fornece um resumo de como você pode aplicar esses princípios ao gerenciamento de suas cargas de trabalho de dados.
Otimização de custo
É crítico para arquitetar com a ferramenta certa para a solução certa em mente. Essa entidade de segurança pode ajudar a analisar os gastos ao longo do tempo. Ela também pode ajudar a analisar sua capacidade de escalar horizontalmente versus reduzir horizontalmente, quando necessário. Para suas cargas de trabalho de dados, considere a reutilização, a escala sob demanda, a duplicação de dados reduzida e aproveite o serviço do Assistente do Azure.
Para obter mais informações, consulte Lista de verificação de revisão de design para otimização de custos.
Eficiência de desempenho
A satisfação do usuário vem do desempenho de suas cargas de trabalho. O desempenho pode variar com base em fatores externos. É fundamental reunir continuamente a telemetria de desempenho e reagir o mais rápido possível. Crie com base nos controles ambientais compartilhados para gerenciamento e monitoramento para criar alertas, painéis e notificações específicos do desempenho de sua carga de trabalho. As considerações principais são:
- Abstração de armazenamento e computação
- Escala dinâmica
- Particionamento
- Remoção de armazenamento
- Drivers avançados
- Cache multicamadas
Para obter mais informações, consulte Lista de verificação de revisão de design para eficiência de desempenho.
Excelência operacional
O gerenciamento operacional de suas cargas de trabalho de dados pode incluir automação avançada que melhora a sua capacidade de responder rapidamente a eventos. Crie com base em operações de dados centralizadas por meio da automação de processo específica da carga de trabalho, testes automatizados e consistência. Para a IA, considere o uso da estrutura MLOps compartilhada como parte do seu ciclo de lançamento normal.
Para obter mais informações, consulte Lista de verificação de revisão de design para Excelência Operacional.
Segurança
A segurança e o gerenciamento de dados devem ser incorporados ao processo arquitetônico em camadas para cada aplicativo e carga de trabalho. A análise em escala de nuvem se concentra em estabelecer uma base para a segurança. Essa base é criada quando você configura suas zonas de destino do Azure e as gerencia separadamente da carga de trabalho. No entanto, a equipe de carga de trabalho ainda é responsável por validar os requisitos mínimos a seguir. Se necessário, as soluções específicas da carga de trabalho podem ser necessárias para aumentar a configuração do ambiente.
- Garantir a confidencialidade e a integridade dos dados, incluindo o gerenciamento de privilégios, a privacidade de dados e estabelecimento de controles adequados.
- Implementar o isolamento de rede adequado e a criptografia de ponta a ponta, a auditoria e as políticas no nível da plataforma.
- Usar a integração de SSO (logon único), o acesso condicional apoiado por autenticação multifator e identidades de serviço gerenciadas.
- Aderir à separação de problemas, como painel de controle versus plano de dados, por meio da aplicação adequada do RBAC (controle de acesso baseado em função) e sempre que possível, do ABAC (controle de acesso baseado em atributo).
- Certifique-se de que a equipe de carga de trabalho está envolvida em avaliação de vulnerabilidade regular ou contínua, proteção contra ameaças e monitoramento de conformidade.
- Proteger dados
Para obter mais informações, consulte Lista de verificação de revisão de design para segurança.
Confiabilidade
Tudo tem potencial de sofrer interrupção e os pipelines de dados não são exceção. Por isso, ótimas arquiteturas são projetadas tendo em mente a disponibilidade e a resiliência. As principais considerações são a rapidez com que você pode detectar alterações e com que você pode retomar as operações.
Seu ambiente de dados deve considerar arquiteturas resilientes, redundâncias entre regiões, nível de serviço, SLAs (contratos de nível de serviço) e suporte crítico. O ambiente existente também deve incluir auditoria, monitoramento e alertas usando o monitoramento integrado e uma estrutura de notificação.
Além desses controles ambientais, a equipe de carga de trabalho deve considerar:
- Modificação de arquitetura adicional para melhorar SLAs de nível de serviço
- Redundância da arquitetura específica da carga de trabalho
- Processos para monitoramento e notificação além do que é fornecido pelas equipes de operações de nuvem
Para obter mais informações, consulte Lista de verificação de revisão de design para confiabilidade.