DevOps-Architekturentwurf

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DataOps ist ein Lebenszyklusansatz für die Datenanalyse. Er verwendet agile Methoden zum Orchestrieren von Tools, Code und Infrastruktur, um schnell hochwertige Daten mit verbesserter Sicherheit zu liefern. Wenn Sie DataOps-Prozesse implementieren und optimieren, kann Ihr Unternehmen analytische Erkenntnisse einfach und kostengünstig liefern. Mit DataOps können Sie erweiterte Datentechniken anwenden, mit denen Sie Erkenntnisse und neue Möglichkeiten gewinnen können.

Es gibt viele Tools und Funktionen zum Implementieren von DataOps-Prozessen, darunter:

  • Apache NiFi. Apache NiFi stellt ein System zum Verarbeiten und Verteilen von Daten bereit.
  • Azure Data Factory Azure Data Factory ist ein cloudbasierter ETL- und Datenintegrationsdienst. Der Dienst gestattet Ihnen die Erstellung datengesteuerter Workflows zur Orchestrierung von Datenverschiebungen und -transformationen in großem Stil.
  • Azure Databricks: Verwenden Sie Azure Databricks, um Erkenntnisse aus allen Daten zu gewinnen und KI-Lösungen zu erstellen. Sie können auch schnell Ihre Apache Spark-Umgebung einrichten, automatisch skalieren und an gemeinsamen Projekten zusammenarbeiten.
  • Azure Data Lake. Nutzen Sie eine einzige Datenspeicherplattform, um die Kosten zu optimieren und Ihre Daten durch Verschlüsselung im Ruhezustand und erweiterten Bedrohungsschutz zu schützen.
  • Azure Synapse Analytics: Ein unbegrenzter Analysedienst, der Datenintegration, Data Warehousing für Unternehmen und Big Data-Analysen vereint.
  • Microsoft Purview. Microsoft Purview ist eine Lösung für vereinheitlichte Datengovernance, mit der Sie Ihre lokalen, Multi-Cloud- und SaaS-Daten (Software-as-a-Service) verwalten und steuern können.
  • Power BI: Vereinheitlichen Sie Daten aus einer Vielzahl von Quellen, um interaktive, umfassende Dashboards und Berichte zu erstellen, die wertvolle Erkenntnisse liefern und das Geschäft ankurbeln.

Apache®, Apache Spark®, Apache NiFi® und NiFi® sind entweder eingetragene Marken oder Marken der Apache Software Foundation in den USA und/oder anderen Ländern. Die Verwendung dieser Markierungen impliziert kein Endorsement durch die Apache Software Foundation.

Einführung in DataOps in Azure

Wenn DataOps für Sie neu ist, beginnen Sie am besten bei Microsoft Learn. Diese kostenlose Onlineplattform bietet Videos, Tutorials und praktische Übungen für verschiedene Produkte und Dienste.

Die folgenden Ressourcen können Ihnen helfen, mehr über die Kerndienste für DataOps zu erfahren:

Pfad zur Produktion

Um mit der DataOps-Produktion zu beginnen, sollten Sie die folgenden Ressourcen berücksichtigen:

Bewährte Methoden

Sehen Sie sich je nach verwendeter DataOps-Technologie die folgenden Ressourcen mit bewährten Methoden an:

Sie können sich auch über die Säulen des Azure Well-Architected Framework informieren, einer Reihe von Leitprinzipien, die Sie zur Verbesserung der Qualität eines Workloads verwenden können. Weitere Informationen finden Sie unter Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Spezifische Implementierungen

Informationen zu szenariospezifischen Architekturen finden Sie in den Lösungen aus den folgenden Bereichen.

Datengovernance

Integrieren Sie Profisee-Datenverwaltung in Azure Purview, um eine Grundlage für Datengovernance und -verwaltung zu schaffen.

Datengovernance mit Profisee und Azure Purview

Modernes Data Warehouse

Wenden Sie Microsoft Azure DevOps-Prinzipien auf Datenpipelines an, die gemäß dem Architekturmuster für moderne Data Warehouses (MDW) erstellt wurden.

DataOps für das moderne Data Warehouse

Modernisieren eines Mainframes

Modernisieren Sie Mainframe- und Midrangedaten von IBM, und migrieren Sie diese Daten mithilfe eines Data-First-Ansatzes zu Azure.

Modernisieren von Mainframe- und Midrangedaten

Ändern von Daten direkt aus Power BI

Stellen Sie Rückschreibfunktionen für Daten für Power BI-Berichte bereit. Sie können Daten in Power BI aktualisieren und die Änderungen dann zurück in Ihre Datenquelle pushen.

Rückschreiben von Power BI-Daten mit Power Apps und Power Automate

Bleiben Sie mit DataOps auf dem Laufenden

Unter Azure-Updates erfahren Sie, wie Sie über Azure-Technologie bezüglich DataOps auf dem Laufenden bleiben.

Zusätzliche Ressourcen

DataOps verwendet viele Tools und Techniken, um Daten bereitzustellen. Die folgenden Ressourcen können Ihnen Hilfe bei Ihrer DataOps-Journey bieten.

Beispiellösungen

Spezialisten für Amazon Web Services (AWS) und Google Cloud

Diese Artikel enthalten eine Dienstzuordnung und Informationen zum Vergleich zwischen Azure-Diensten und anderen Clouddiensten. Diese Referenz hilft Ihnen beim schnellen Ausführen der Vorbereitungsschritte für Azure.