Enterprise Data Warehouse-Architektur

Blob Storage
Data Lake
Synapse Analytics

Lösungsidee

Wenn Sie möchten, dass wir diesen Artikel um weitere Informationen ergänzen, z. B. potenzielle Anwendungsfälle, alternative Dienste, Überlegungen zur Implementierung oder Preisempfehlungen, lassen Sie es uns über Feedback auf GitHub wissen!

In einem Data Warehouse auf Unternehmensniveau können Sie alle Ihre Daten problemlos in beliebiger Größe zusammenführen. Sie erhalten Einblicke in Analysedashboards, Betriebsberichte oder erweiterte Analysen für alle Benutzer.

Aufbau

Diagramm einer Data Warehouse-Unternehmensarchitektur über Azure Synapse Analytics mit Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Analysis Services und Power BI .

Laden Sie eine SVG-Datei dieser Architektur herunter.

Datenfluss

  1. Kombinieren Sie mithilfe von Azure Synapse Analytics-Pipelines alle Ihre strukturierten, unstrukturierten und teilweise strukturierten Daten (Protokolle, Dateien und Medien) in Azure Blob Storage.
  2. Nutzen Sie Daten in Azure Blob Storage, um mit einem Spark-Pool in Azure Synapse Analytics skalierbare Analysen durchzuführen und bereinigte und transformierte Daten zu erhalten.
  3. Die bereinigten und transformierten Daten können mit Azure Synapse Analytics mit vorhandenen strukturierten Daten kombiniert werden, um so einen Hub für alle Ihre Daten zu erstellen.
  4. Erstellen Sie Betriebsberichte und Analysedashboards auf der Grundlage eines dedizierten SQL-Pools, um Erkenntnisse aus den Daten abzuleiten, und nutzen Sie Azure Analysis Services für Tausende von Endbenutzern.

Komponenten

  • Azure Synapse Analytics ist das schnelle, flexible und vertrauenswürdige Cloud-Data Warehouse, mit dem Sie elastisch und unabhängig mit einer leistungsstarken Parallelverarbeitungsarchitektur Daten skalieren, berechnen und speichern können.
  • Synapse Pipelines Dokumentation erlaubt Ihnen Sie Ihre ETL/ELT-Workflows erstellen, planen und orchestrieren.
  • Azure Blob Storage ist ein einfacher und kostengünstiger, hochgradig skalierbarer Objektspeicher für alle Arten von unstrukturierten Daten – Bilder, Videos, Audiodateien, Dokumente und mehr.
  • Spark-Pools in Azure Synapse Analytics sind ein Framework für die Parallelverarbeitung, das In-Memory-Verarbeitung unterstützt, um die Leistung von Big Data-Analyseanwendungen zu steigern.
  • Azure Analysis Services ist ein Analysedienst auf Unternehmensniveau, mit dem Sie Ihre BI-Lösung zuverlässig steuern, testen und bereitstellen können.
  • Power BI ist eine Suite von Business Analytics-Tools, die für Ihre gesamte Organisation Erkenntnisse bereitstellen. Stellen Sie eine Verbindung mit Hunderten von Datenquellen her, vereinfachen Sie die Datenvorbereitung, und führen Sie Ad-hoc-Analysen durch. Erzeugen Sie hochwertige Berichte, und veröffentlichen Sie sie dann für Ihre Organisation zur Nutzung im Web und auf mobilen Geräten.

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