Сценарий Adatum Corporation для аналитики в масштабе облака в Azure
Аналитика в масштабе облака является модульной по своей конструкции и позволяет организациям начинать с базовых целевых зон, которые поддерживают свои рабочие нагрузки данных и аналитики, независимо от того, переносятся ли проекты или недавно разрабатываются и развертываются в Azure. Архитектура позволяет организациям начинать с любого масштаба и расширяться в соответствии с бизнес-требованиями независимо от точки масштабирования.
Профиль клиента
Эта эталонная архитектура идеально подходит для клиентов, которые определили подразделение бизнеса, готовое к развертыванию рабочих нагрузок аналитики в Azure. В этой архитектуре развернута одна целевая зона, которая может использоваться подразделением для управления активами данных. Она предоставляет гибкие возможности для добавления дополнительных целевых зон для других подразделений, когда они будут готовы к переходу в Azure.
Adatum Corporation — это крупное международное предприятие. Помимо централизованных подразделений в штаб-квартире, у него также по всему миру имеются дочерние компании с собственными подразделениями, включая бухучет, маркетинг, продажи, поддержку и операции.
Все эти разнородные группы создают собственные данные. Многие подразделения имеют команды встроенной аналитики. Центральная ИТ-организация предоставила большую часть используемой платформы данных, однако некоторые подразделения вышли из-под контроля и реализовали свои собственные решения. Платформа данных состоит из различных облачных служб и локальных решений.
Концепция компании заключается в создании централизованной платформы аналитики, единого источника достоверных данных. Однако многим заинтересованным лицам сложно согласиться на единую технологию. Учитывая скорость, с которой создаются новые данные и становятся доступными новые варианты, даже первые черновики планов по централизации быстро устарели. В то же время команда корпоративных продаж переросла свое текущее решение, и компании срочно требуется использовать новую аналитику для того, чтобы занять новый сегмент рынка.
Чтобы решить эту проблему, компания Adatum решила реализовать шаблон аналитики в масштабе облака в Azure. Предприятие уверено, что аналитика облачного масштаба позволит корпоративной группе продаж перенести свою платформу данных сегодня, но по-прежнему обеспечивает достаточную гибкость для размещения других бизнес-подразделений, когда они будут готовы к присоединению.
Текущая ситуация
Группа корпоративных продаж Adatum использует для обработки проводок по продажам традиционные системы ERP и CRM. Данные из этих систем необходимо экспортировать на отдельную платформу аналитики, чтобы заинтересованные лица в организации могли получить доступ к данным и обогатить их для различных проектов.
Архитектурное решение
В этой эталонной архитектуре мы развернем целевую зону управления данными, необходимую для всех реализаций ESA, и единую целевую зону данных, которую может использовать отдел корпоративных продаж.
Целевая зона управления данными
Критически важной концепцией для каждой облачной аналитики является наличие одной целевой зоны управления данными. Эта подписка содержит ресурсы, которые будут использоваться во всех целевых зонах. Сюда входят общие сетевые компоненты, такие как брандмауэр и частные зоны DNS. Также включены ресурсы для управления данными и облаком, такие как Политика Azure и Azure Purview.
Приложения для работы с данными
Целевая зона будет иметь два приложения данных. Первая интеграция будет принимать данные, связанные с клиентами. Сюда входят записи клиентов и связанные с ними записи (например, адреса, контакты, территориальные назначения и история работы с контактом). Эти данные будут импортированы из CRM-системы Adatum.
Второе приложение данных будет принимать транзакции продаж. Сюда входят заголовки транзакций, сведения об элементах строк, записи о доставке и платежи. Все эти записи будут приняты из ERP-системы Adatum.
Эти интеграции не преобразовывают и не обогащают данные. Они только копируют данные из исходных систем и размещают их на платформе аналитики. Это позволяет многим продуктам данных потреблять данные допускающим масштабирование образом, не нагружая исходную систему еще сильнее.
Продукты для данных
В этом примере у Adatum имеется один продукт данных. Этот продукт объединяет необработанные данные из двух приложений данных и преобразует их в новый набор данных. Оттуда их могут извлекать бизнес-пользователи с целью дополнительного анализа и создания отчетов с помощью таких средств, как Microsoft Power BI.
Рис. 1. Схема архитектуры. На схеме выше представлены не все службы Azure. Она была упрощена, чтобы выделить основные концепции организации ресурсов в архитектуре.
Правильно
Почему бы не разместить проводки по продажам и клиентов в собственных целевых зонах данных?
Одним из первых решений, которые предприятия должны принять в отношении облачной аналитики, является разделение всего пространства данных на целевые зоны. Решения по работе с данными, которые будут часто обмениваться друг с другом данными, отлично подходят для включения в одну и ту же целевую зону. Это позволяет предприятиям снизить затраты, связанные с перемещением данных между одноранговыми виртуальными сетями. В этом примере данные проводок по продажам часто будут связаны с данными клиентов. Поэтому имеет смысл хранить эти связанные приложения данных в одной целевой зоне данных.
Дополнительная рекомендация для целевых зон касается согласования деятельности команд, отвечающих за данные, в пределах организации. В этом случае два приложения данных принадлежат разным командам, но эти команды являются частью отдела продаж и маркетинга в Adatum.
Почему бы не разрешить транзакциям продаж и клиентам совместно использовать одно приложение данных?
Разделяя данные клиентов и данные о транзакциях продаж в собственных приложениях данных, мы позволяем экспертам в этих областях принимать наилучшие решения для конкретных продуктов данных. Они могут выбрать шаблоны доступа, модули приема и варианты хранения, которые наилучшим образом удовлетворяют их потребности, не конфликтуя друг с другом.
Например, команда, которая имеет опыт работы с системой CRM, будет отвечать за приложение данных клиента. Основываясь на наборе навыков команды и технологиях, используемых CRM-системой, они будут решать, какие инструменты наилучшим образом соответствуют их потребностям. Им не придется беспокоиться, если эти решения будут также работать для команды проводок по продажам. Эта команда будет использовать свой собственный набор инструментов, и ей не придется идти на компромисс в соответствии с требованиями команды клиентов.
Зачем перемещать команду продаж на новую платформу данных?
В этом примере корпоративный отдел продаж первым переходит на новую аналитику облачного масштаба. Решение предназначено в первую очередь для масштабирования. По мере готовности к переносу других подразделений можно добавлять дополнительные целевые зоны для размещения их рабочих нагрузок.
Дальнейшее развитие
Масштабирование осуществляется путем добавления в архитектуру дополнительных целевых зон. Эти целевые зоны используют пиринг между виртуальными сетями для подключения к целевой зоне управления данными и всем другим целевым зонам. Этот шаблон сетки позволяет совместно использовать продукты и ресурсы данных между зонами. За счет разделения на разные зоны рабочие нагрузки распределяются по подпискам и ресурсам Azure. Это позволяет предприятиям избежать достижения ограничений в службах Azure и продолжить наращивание объема данных.
Развертывание шаблонов развертывания
Для развертывания представленных выше базовых архитектур используйте целевую зону управления данными и эталонные шаблоны реализации целевой зоны данных в следующих репозиториях GitHub:
Используйте следующий шаблон для развертывания транзакций продаж, приложений данных клиентов и продуктов сводных данных в целевых зонах данных продаж Adatum:
Важно!
Не все перечисленные выше шаблоны потребуется развернуть для удовлетворения потребностей Adatum. Для шаблонов потребуется некоторая настройка. Ненужные службы должны быть удалены из шаблонов перед развертыванием.
Дальнейшие действия
Перейдите к сценарию Relecloud для аналитики в масштабе облака в Azure.
См. дополнительные сведения: