Dieser Artikel bietet eine Übersicht über die im Azure Architecture Center beschriebenen Azure-Datenbanklösungen.
Azure-Datenbanklösungen umfassen sowohl herkömmliche Lösungen für Managementsystem für relationale Datenbanken (RDBMS) als auch Big Data-Lösungen.
Zu RDBMS-Workloads zählen OLTP (Online Transaction Processing, Onlinetransaktionsverarbeitung) und OLAP (Online Analytical Processing, analytische Onlineverarbeitung). Daten aus mehreren Quellen in der Organisation können in einem Data Warehouse konsolidiert werden. Sie können mithilfe eines ETL-Prozesses (Extrahieren, Transformieren und Laden) die Quelldaten verschieben und transformieren.
Eine Big Data-Architektur ist für die Erfassung, Verarbeitung und Analyse umfangreicher oder komplexer Daten konzipiert. Zu Big Data-Lösungen gehören in der Regel große Mengen nicht relationaler Daten, für deren Speicherung herkömmliche RDBMS-Systeme nicht gut geeignet sind. Dieser Datenbanktyp wird als NoSQL (Not only SQL, Nicht nur SQL) bezeichnet.
Dieser Artikel bietet Ressourcen, um mehr über Azure-Datenbanken zu erfahren. Sie erfahren, wie Sie die Architekturen implementieren, die Ihre Anforderungen erfüllen, und welche bewährten Methoden Sie beim Entwerfen Ihrer Lösungen beachten sollten.
Es gibt viele Architekturen, aus denen Sie wählen können, um Ihre Datenbankanforderungen zu erfüllen. Außerdem stellen wir Lösungsvorschläge vor, auf denen Sie aufbauen können, einschließlich Links zu allen Komponenten, die Sie benötigen.
Informationen zu Datenbanken in Azure
Wenn Datenbanken in Azure für Sie neu ist, ist Microsoft Learn der beste Ausgangspunkt. Auf dieser kostenlosen Onlineschulungsplattform finden Sie Videos und Tutorials zum praxisbezogenen Lernen. Microsoft Learn bietet Lernpfade, die auf Ihrer Position basieren, z. B. für Entwickler oder Datenanalysten.
Sie können Azure-Datenmodule durchsuchen oder diesen Lernpfad verwenden, um sich mit den Grundlagen von Azure SQL vertraut zu machen.
Im Folgenden finden Sie einige Learn-Module, die ggf. nützlich für Sie sind:
- Auswählen einer geeigneten Strategie für die Speicherung von Daten in Azure
- Entwerfen der Migration zu Azure
- Bereitstellen von Azure SQL-Datenbank
- Einführung in Azure-Datenbank- und Analysedienste
- Schützen von Azure SQL-Datenbank
Pfad zur Produktion
Wenn Sie Optionen für den Umgang mit relationalen Daten suchen, sollten Sie sich diese Ressourcen ansehen:
- Informationen über Ressourcen zum Sammeln von Daten aus mehreren Quellen und zum Anwenden von Datentransformationen innerhalb der Datenpipeline finden Sie unter Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL).
- Informationen zur analytischen Onlineverarbeitung (OLAP), die große Unternehmensdatenbanken organisiert und komplexe Analysen unterstützt, finden Sie unter Analytische Onlineverarbeitung.
- Onlinetransaktionsverarbeitungssysteme zeichnen geschäftliche Interaktionen auf, sobald sie auftreten. Weitere Informationen finden Sie unter Onlinetransaktionsverarbeitung (OLTP).
Eine nicht relationale Datenbank arbeitet nicht mit dem tabellarischen Schema von Zeilen und Spalten. Weitere Informationen finden Sie unter Nicht relationale Daten und NoSQL.
Informationen zu Data Lakes, die eine große Datenmenge im nativen Rohformat enthalten, finden Sie unter Data Lakes.
Eine Big Data-Architektur kann Daten erfassen, verarbeiten und analysieren, die für herkömmliche Datenbanksysteme zu umfangreich oder zu komplex sind.
- Weitere Informationen finden Sie unter Big Data-Architekturen.
- Informationen zum Entwerfen eines Systems, das sich bei wachsenden Datenmengen gut skalieren lässt, finden Sie unter Erstellen eines skalierbaren Systems für große Datenvolumen.
- Weitere Informationen zu Azure Databricks, einem auf Apache Spark basierenden Analysedienst für Big Data-Analysen und KI-Lösungen, finden Sie unter Überwachen von Azure Databricks.
Eine Hybrid Cloud ist eine IT-Umgebung, in der öffentliche Clouds und lokale Rechenzentren kombiniert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Erweitern lokaler Datenlösungen auf die Cloud.
Azure Cosmos DB ist ein vollständig verwalteter NoSQL-Datenbankdienst für die moderne App-Entwicklung. Weitere Informationen finden Sie unter Ressourcenmodell für Azure Cosmos DB.
Informationen zu den Optionen zum Übertragen von Daten in und aus Azure finden Sie unter Übertragen von Daten in und aus Azure.
Bewährte Methoden
Prüfen Sie diese bewährten Methoden beim Entwerfen Ihrer Lösungen.
| Bewährte Methoden | Beschreibung |
|---|---|
| Datenverwaltungsmuster | Die Datenverwaltung ist das Schlüsselelement von Cloudanwendungen, das die meisten Qualitätsattribute beeinflusst. |
| Transaktionsausgangsmuster mit Azure Cosmos DB | Erfahren Sie, wie Sie das Transactional Outbox-Muster für zuverlässiges Messaging und garantierte Übermittlung von Ereignissen verwenden. |
| Globales Verteilen Ihrer Daten mit Azure Cosmos DB | Um geringe Latenz und Hochverfügbarkeit zu erreichen, müssen einige Anwendungen in Rechenzentren bereitgestellt werden, die sich in der Nähe ihrer Benutzer befinden. |
| Verwenden des besten Datenspeichers für den Auftrag | Wählen Sie die Speichertechnologie, die am besten für Ihre Daten und den vorgesehenen Einsatzzweck geeignet ist. |
| Sicherheit bei Azure Cosmos DB | Bewährte Sicherheitsmethoden helfen dabei, Sicherheitsverletzungen bei Datenbanken zu verhindern, zu erkennen und darauf zu reagieren. |
| Sichere Datenlösungen | Sprechen Sie Bedenken hinsichtlich der verbesserten Zugänglichkeit von Daten in der Cloud und deren Sicherstellung an. |
| Fortlaufende Sicherung mit der Zeitpunktwiederherstellung von Azure Cosmos DB | Erfahren Sie mehr über das Feature der Zeitpunktwiederherstellung von Azure Cosmos DB. |
| Erzielen von Hochverfügbarkeit mit Cosmos DB | Cosmos DB bietet mehrere Features und Konfigurationsoptionen, um Hochverfügbarkeit zu erzielen. |
| Hochverfügbarkeit für Azure SQL-Datenbank und SQL Managed Instance | Die Datenbank darf kein Single Point of Failure in Ihrer Architektur sein. |
Sicherheitsbaselines für Azure SQL-Datenbank
Sicherheit ist ein wichtiger Bestandteil jeder Datenbanklösung.
- Azure-Sicherheitsbaseline für Azure SQL-Datenbank
- Azure-Sicherheitsbaseline für Azure Database Migration Service
Auswahl der Technologie
Es gibt viele Optionen für Technologien, die Sie mit Azure-Datenbanken verwenden können. Diese Artikel helfen Ihnen bei der Wahl der besten Technologien für Ihre Anforderungen.
- Auswählen eines Analysedatenspeichers in Azure
- Auswählen einer Technologie für die Datenanalyse in Azure
- Auswählen einer Batchverarbeitungstechnologie in Azure
- Auswählen einer Big Data-Speichertechnologie in Azure
- Auswählen einer Technologie für die Datenpipelineorchestrierung in Azure
- Auswählen einer Technologie für die Echtzeiterfassung von Nachrichten in Azure
- Auswählen eines Suchdatenspeichers in Azure
- Auswählen einer Technologie für die Datenstromverarbeitung in Azure
Bei Datenbanken auf dem Laufenden bleiben
Unter Azure-Updates erfahren Sie, wie Sie über die Azure-Datenbanktechnologie auf dem Laufenden bleiben.
Zugehörige Ressourcen
Diese Architekturen nutzen Datenbanktechnologien.
- SQL Managed Instance mit kundenseitig verwalteten Schlüsseln
- Optimierter Speicher mit logischer Datenklassifizierung
- Erstellen global verteilter Anwendungen mit Azure Cosmos DB
Es folgen einige weitere Ressourcen:
- Adatum Corporation-Szenario für Datenverwaltung und -analysen in Azure
- Lamna Healthcare-Szenario für Datenverwaltung und -analysen in Azure
- Optimieren der Verwaltung von SQL Server-Instanzen
- Processing free-form text for search (Verarbeiten von Freiformtext für die Suche)
- Relecloud-Szenario für Datenverwaltung und -analysen in Azure
- Verwenden von CSV- und JSON-Dateien für Datenlösungen
Beispiellösungen
Diese Lösungsvorschläge sind einige beispielhafte Ansätze, die Sie an Ihre Anforderungen anpassen können.
- Datencache
- Data Warehouse für Unternehmen
- Bonitätsrisiko eines Kredits und Standardmodellierung
- Nachrichten
- Überwachung von Bergbaugeräten
- Mehrregions-Web-App mit privater Konnektivität zur Datenbank
- Serverlose Apps mit Cosmos DB
Ähnliche Datenbankprodukte
Wenn Sie mit Amazon Web Services (AWS) oder Google Cloud vertraut sind, sehen Sie sich die folgenden Vergleiche an:
- Technologien für relationale Datenbanken in Azure und AWS
- Vergleich zwischen Google Cloud- und Azure-Diensten: Datenplattform
Nächste Schritte
Weitere Informationen finden Sie im Leitfaden zur Azure-Datenarchitektur.