Nápad řešení Solution Idea
Pokud se chcete podívat, jak nás rozšířit tento článek o další informace, podrobnosti implementace, doprovodné materiály nebo příklady kódu, dejte nám vědět s názory na GitHubu.If you'd like to see us expand this article with more information, implementation details, pricing guidance, or code examples, let us know with GitHub Feedback!
Pomocí centra zjišťování můžete definovat datovou nemovitost pomocí grafického uživatelského rozhraní s definicemi uloženými v úložišti metadat.Use Discovery Hub to define a data estate using a graphical user interface, with definitions stored in a metadata repository. Kód pro sestavování datové nemovitosti se generuje automaticky, zatímco zbývající plně přizpůsobitelné.Code for building the data estate is generated automatically while remaining fully customizable. Výsledný moderní datový sklad je připravený na podporu analýz cloudových škálování a AI.The resulting modern data warehouse is ready to support cloud scale analytics and AI.
ArchitekturaArchitecture
Stáhnout SVG této architektury.
Download an SVG of this architecture.
Data FlowData Flow
- Zkombinujte všechna vaše strukturovaná a částečně strukturovaná data v Azure Data Lake Storage pomocí kanálu technické analýzy dat centra zjišťování se stovkami nativních datových konektorů.Combine all your structured and semi-structured data in Azure Data Lake Storage using Discovery Hub's data engineering pipeline with hundreds of native data connectors.
- Vyčistěte a Transformujte data s využitím výkonných analytických a výpočetních možností Azure Databricks.Clean and transform data using the powerful analytics and computational ability of Azure Databricks.
- Přesuňte vyčištěná a transformovaná data do služby Azure synapse Analytics a vytvořte jedno centrum pro všechna vaše data.Move cleansed and transformed data to Azure Synapse Analytics, creating one hub for all your data. Využijte výhod nativních konektorů mezi Azure Databricks (základ) a Azure synapse Analytics pro přístup k škálování dat a jejich přesouvání.Take advantage of native connectors between Azure Databricks (PolyBase) and Azure Synapse Analytics to access and move data at scale.
- Sestavujte provozní sestavy a analytické řídicí panely nad SQL Database a odvodit z nich přehledy a využijte Azure Analysis Services k poskytování dat.Build operational reports and analytical dashboards on top of SQL Database to derive insights from the data and use Azure Analysis Services to serve the data.
- Spouštějte ad hoc dotazy přímo na datech v rámci Azure Databricks.Run ad-hoc queries directly on data within Azure Databricks.
KomponentyComponents
- Azure Data Lake Storage: široce škálovatelné a zabezpečené funkce Data Lake založené na Azure Blob StorageAzure Data Lake Storage: Massively scalable, secure data lake functionality built on Azure Blob Storage
- Azure Databricks: rychlá a snadná analytická platforma založená na Apache Spark pro spolupráciAzure Databricks: Fast, easy, and collaborative Apache Spark-based analytics platform
- Azure synapse Analytics: neomezená analytická služba s neodpovídajícím časem (dříve SQL Data Warehouse)Azure Synapse Analytics: Limitless analytics service with unmatched time to insight (formerly SQL Data Warehouse)
- Azure Analysis Services: analytický modul na podnikové úrovni jako službaAzure Analysis Services: Enterprise-grade analytics engine as a service
- Power BI Embedded: vložení plně interaktivních a poutavých vizualizací dat do vašich aplikacíPower BI Embedded: Embed fully interactive, stunning data visualizations in your applications
Další krokyNext steps
- Dokumentace k Azure Data Lake StorageAzure Data Lake Storage documentation
- Dokumentace k Azure DatabricksAzure Databricks documentation
- Dokumentace ke službě Azure synapse AnalyticsAzure Synapse Analytics documentation
- Dokumentace k Azure Analysis ServicesAzure Analysis Services documentation
- Dokumentace k Power BI EmbeddedPower BI Embedded documentation