面向云规模分析的智能数据登陆区 —— 数据治理与洞察的新纪元

面向云规模分析的智能数据登陆区 —— 数据治理与洞察的新纪元

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该项目旨在提供一种规范化的数据平台设计，并结合微软Azure的最佳实践和技术原则。它为组织在关键技术领域做出后续设计决策时提供了指南。随着Azure平台的发展和演变，这个架构也会随之更新，其最终目标是帮助企业定义他们在Azure上的数据之旅。

1、项目介绍

Cloud-scale Analytics Scenario 包含两个核心构建块：

1. 数据管理登陆区，提供所有数据管理和数据治理功能。
2. 数据登陆区，是Cloud-scale Analytics架构中的可扩展单元，用于数据存储和执行数据分析以获取见解和价值。

该架构旨在模块化，允许企业从小规模开始，一个数据管理登陆区加上一个数据登陆区，也可以通过添加更多数据登陆区来扩展到多订阅的数据平台环境。这使得实现诸如数据网格、数据织物以及传统数据湖架构等现代数据平台模式变得可能。特别地，Cloud-scale Analytics与数据网格方法紧密结合，非常适合帮助组织构建数据产品并在整个业务单位之间共享。

2、项目技术分析

数据登陆区是实际部署数据并运行工作负载的地方，它是一个可伸缩的单位，支持区域部署、所有权明确划分、成本回溯、内部和跨数据登陆区的数据共享等多个优势。此外，可以在数据登陆区内进行跨职能的数据集成和数据产品团队扩展。参考实现将创建订阅内的一致设置，部署存储帐户以及如Azure Synapse、Azure Data Factory和Azure Databricks等数据处理服务。

项目提供了一种自我服务的方法，让这些团队克服瓶颈，减少对中央团队进行云服务部署的需求。

3、项目及技术应用场景

Cloud-scale Analytics适用于各种规模的企业，尤其是那些寻求高效管理大规模数据分析的组织。它可以应用于以下场景：

• 实时数据分析：利用数据流分析提升运营效率。
• 数据治理与合规性：确保数据安全、质量和合规要求。
• 跨部门协作：促进不同业务单元间的有效数据共享和协作。
• 创新驱动的数据产品：为开发基于数据的产品和服务提供基础架构。

4、项目特点

1. 模块化设计：易于起步，灵活扩展。
2. 自我服务：降低部署和维护复杂度，提高工作效率。
3. 跨域数据共享：支持区域部署和跨数据登陆区的数据操作。
4. 兼容多种数据架构：适应数据网格、数据织物和数据湖等多种模式。
5. 最佳实践：紧密集成Azure，遵循Azure的推荐设计原则。

开启Cloud-scale Analytics之旅

要部署Cloud-scale Analytics，您可以选择从Azure门户或通过GitHub Actions工作流和Azure DevOps管道进行。模板库中包含了样例YAML流水线，以便快速搭建环境。开始之前，请确保熟悉Cloud Adoption Framework中的相关文档，并先部署一个数据管理登陆区。

立即尝试，让数据平台的未来触手可及！

| 参考实现   | 描述                 | 部署至Azure             | 链接                    |
|:-----------|:---------------------|:------------------------|:-------------------------|
| ...         | ...                  | [点击部署](...)        | [查看仓库](...)           |

让我们一起探索Cloud-scale Analytics的魅力，引领您进入面向未来的数据治理和分析的新境界。

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