30、数据与存储：Azure 数据架构全面解析

数据与存储：Azure 数据架构全面解析

1. 数据的核心地位

在云计算领域，数据是一切应用、安全、网络和计算的核心。无论是简单的代码片段、企业级解决方案、批处理作业还是 Web API，它们的主要目的都是处理数据，包括存储、检索和接收数据。没有数据，应用程序代码就无法得出结论。正如福尔摩斯所说：“在没有数据之前就进行理论推导是一个严重的错误。不知不觉中，人们开始歪曲事实以适应理论，而不是让理论适应事实。”

2. 传统 RDBMS 架构

传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）是为管理事务而设计的。它通过表、列和它们之间的关系映射来管理数据，解决了早期数据管理中存在的问题，如数据组织和分类困难、逻辑链接不明确等。

RDBMS 架构主要包含以下几个部分：
- 在线事务处理（OLTP） ：数据通常来自与外部系统的交互，如在线下单或从 ATM 取款，会在事务性关系数据库中进行插入、检索和更新操作。
- 在线分析处理（OLAP） ：专注于将多个来源的大量数据存储到单个位置，如数据仓库。可以使用 Azure Analysis Services 创建数据模型，并通过 Power BI 生成人类可读的报告。
- 提取、转换、加载（ETL） ：数据在 OLTP 和 OLAP 之间流动的过程，可在 Azure 中使用 Azure Data Factory（ADF）实现。

下面是一个传统 RDBMS 场景的 mermaid 流程图：