Azure Datenintegrationsdienste

Nutzen Sie die hybride Datenintegration auf Unternehmensebene, um eine einzige Wahrheitsquelle für alle Ihre Daten zu schaffen.

Modernisieren Sie Ihre Enterprise Analytics-Fähigkeiten

Mit modernen Platform-as-a-Service (PaaS)-Angeboten in der Cloud sind Unternehmen bei OLAP-Workloads nicht mehr durch Speicher- oder Rechenleistung eingeschränkt. Unternehmen können heute Daten aus mehr Systemen als je zuvor sammeln, speichern und analysieren. Analytische Lösungen werden heute danach beurteilt, wie schnell sie erstellt werden können und wie einfach sie bei der Skalierung gewartet werden können. Folglich suchen Unternehmen nicht mehr nur nach einfachen Data Mart- oder Data Warehouse-Lösungen.

Vorteile der Azure Datenintegration

Leicht erweiterbar

Die regelbasierten Pipelines basieren auf Metadaten und sind daher schnell einsatzbereit und leicht zu erlernen. Metadaten können in jeder SQL-Engine gespeichert und mit einfachen SQL-Anweisungen verwaltet werden. Neue Tabellen lassen sich in Minutenschnelle zuordnen und zu bestehenden Aufträgen hinzufügen. So kann eine einzige Pipeline Hunderte von Tabellen auf konsistente Weise von der Quelle in den Data Lake und in die Zieltabellen einlesen. Pipelines können so umgeschaltet werden, dass sie ETL- oder ELT-Entwurfsmuster verarbeiten und einen angemessenen Grad an Parallelität aufweisen, um die Quellsysteme nicht zu überfordern, oder sequentiell ausgeführt werden, um die Konsistenz der Fremdschlüssel in der Ziel-Data-Warehouse-Schicht zu wahren.

Nachvollziehbare Geschichte

Mit dem Rückgang der Speicherkosten in der Cloud ist ein vollständig auditierbarer, historischer Datenspeicher für jeden Anwendungsfall in Reichweite. Aus betrieblicher Sicht kann der gesamte Prüfungsverlauf in einen Arbeitsbereich für die Protokollanalyse geleitet werden. Azure bietet native Warnfunktionen sowie die Integration in gängige SIEM-Tools (Security Information and Event Management). Dies ermöglicht eine einzige 360-Grad-Ansicht der Analysevorgänge von der Speicherung über die Pipeline bis zur Analyse-Engine.

Skalierbarkeit

Das System kann in Minutenschnelle hoch- oder herunterskaliert werden. Das Anpassen der Größe eines Synapse Dedicated SQL Pools, Databricks Clusters oder Integration Runtime Clusters ist oft so einfach wie das Verschieben eines Schiebereglers oder eine einzige PowerShell-Zeile. Die verschiedenen Umgebungen können auf unterschiedliche Rechenleistung eingestellt werden, und einige Umgebungen können bei Nichtgebrauch ganz pausiert werden, um die Kosten zu senken. Durch die Verwendung einer spaltenbasierten MPP-Architektur (Massively Parallel Processing) kann der dedizierte SQL-Pool von Synapse problemlos Lösungen im Terabyte- oder sogar Petabyte-Bereich verarbeiten.

Sicherheit

Die gesamte Lösung kann als PaaS bereitgestellt werden, wodurch die ständigen Aktualisierungszyklen aus der Berechnung herausfallen. Azure bietet mehrere Sicherheitsstufen, die direkt in die Services integriert sind. Angefangen bei der fortschrittlichen Erkennung von Bedrohungen, um verteilte Denial-of-Service (DDoS)-Angriffe zu erkennen und nahtlos darauf zu reagieren. Microsoft bietet erweiterte Netzwerksicherheit mit flexiblen und sicheren Routing- und Firewall-Lösungen. Mit dem privaten Endpunkt können wir den öffentlichen Zugriff entfernen. Zugriff und Autorisierung auf der Grundlage von Active Directory-Gruppen, mit rollenbasierten Zugriffskontrollen, die eine Methode zur Anwendung des Prinzips des geringsten Zugriffs darstellen. Alle Daten werden im Ruhezustand und während der Übertragung in Azure verschlüsselt. Alle Geheimnisse werden sicher in einem Azure Key Vault aufbewahrt.

CI/CD bereit

Der gesamte Code kann in der Versionskontrolle gespeichert und über CI/CD-Pipelines bereitgestellt werden. Dank der nativen Integration in Azure DevOps lassen sich die Bereitstellungen problemlos einrichten, selbst wenn sie mit privaten Endpunkten geschützt sind. Code-Reviews, Pull-Requests, mehrere Zweige und flexible Projekteinstellungen ermöglichen eine umfassende Anpassung. In Kombination mit Azure Boards können Projekte von Epen bis hin zu Aufgaben verwaltet und als Wasserfall- oder agile Projekte verwaltet werden. Durch die Integration in CI/CD-Pipelines können Bereitstellungen automatisch ausgelöst, gesteuert und überprüft werden.

Adastra’s Frameworks für die Datenaufnahme

Adastra hat Rahmen für die Einnahme zur Verarbeitung von Daten aus einer Vielzahl von Quellentypen und Ingestionsmustern. Unser metadatengesteuertes Rahmenwerk ermöglicht foder Hunderte von Tabellen, Dateien oder API Endpunkte leicht zu sein erstellt und gepflegt. Mit leichten Modifikationen kann das Framework ETL oder ELT steuern. Muster mit jedem potenziellen Zielstaat. Gemeinsame Nutzung Fälle umfassen Multi–Hopfen Daten See Architektur endet in a Kimball–Art Data Mart, eine Inmon–Stil Data Warehouse, oder ein Datenbausteine–angetrieben lakehouse oder Datentresor.

Azure Datenintegrations-Methodik

Ermitteln Sie den aktuellen Stand, indem Sie die Unternehmensarchitektur durchgehen und die aktuelle Azure-Architektur und -Services vernetzen und katalogisieren. Überprüfen Sie die aktuelle Architektur der Berichtsdaten.

  • Abbildung des aktuellen Zustands auf eine vorgeschlagene zukünftige Architektur, um die Daten- und BI-Systeme zu modernisieren, fortschrittliche Analysen zu ermöglichen und den BI-Betrieb zu verbessern
  • Bestimmen Sie HA/DR-Lösungen, die den Bedürfnissen des Kunden entsprechen.
  • Erstellen Sie Karten von Roh-, Staging-, modellierten und bereitgestellten Ebenen für analytische Berichte.
  • Bestimmen Sie Netzwerk- und Sicherheitslösungen
  • Entscheiden Sie sich für eine Bürger-BI oder eine unternehmensorientierte Lösung

Adastra empfiehlt die Implementierung von Datenzonen für Analysen in Azure. IT-Experten/Datenwissenschaftler greifen je nach Anwendungsfall von einer beliebigen Zone aus auf die Daten zu. Business-Analysten greifen nur von der bereitgestellten Zone aus auf die Daten zu, indem sie Power BI ohne Code verwenden. Die bereitgestellte Zone wird von der kuratierten Zone für integrierte Analysen und von der Rohzone für operative Analysen gespeist.

  • Grundlegender Aufbau: Discovery/Design, Zieldatenmodell, Azure Stand up, Governance Stand up, Integration von Tools (Datenqualität, Identifizierung von Referenzdaten zur Unterstützung von Datenqualitätsprozessen für kritische Bereichsdaten und Insights Portal)
  • Landing/Raw Zone: Automatisierte Aufnahme
  • Kuration / Bereitstellung der Zone Iterationen: Lösungsdesign, Entwicklung automatisierter Pipelines, Entwicklung von Modellen, Bereitstellung
  • Netzwerkarchitektur: Erstklassige Sicherheit und Schutz für sensible Daten
  • Azure DevOps: Nutzen Sie Azure DevOps in allen Phasen des Lebenszyklusmanagements von Anwendungen
  • Disaster Recovery: Backup-Richtlinien und Disaster-Recovery-Lösung
  • Wissenstransfer und Transition

Häufig gestellte Fragen

Databricks bietet ein erstklassiges Spark-Erlebnis für Data-Engineering- und Data-Science-Anwendungsfälle zu einem wettbewerbsfähigen Preis pro Leistung.

Solange wir den Netzwerkverkehr routen können, kann Adastra mit Multicloud-Umgebungen umgehen.

Azure bietet die Tools und die Flexibilität, um problemlos heiße und kalte Datenpfade zu verarbeiten.

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