Analyse de niveau cloud

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Face au nombre croissant de clients s’intéressant à des formes d’adoption plus importantes et plus sophistiquées, votre passage au cloud se complexifie. L’analyse à l’échelle du cloud Azure est une infrastructure évolutive et reproductible qui répond aux besoins uniques de votre organisation pour créer des plateformes de données modernes.

L’analyse à l’échelle du cloud couvre à la fois les considérations techniques et non techniques relatives à l’analytique et à la gouvernance dans le cloud. Cette aide s’efforce d’être indépendante du cloud pour prendre en charge l’adoption de solutions hybrides et multiclouds, mais les exemples d’implémentation technique inclus se concentrent sur les produits Azure.

L'analyse à l'échelle du cloud vise les objectifs suivants :

  • Traiter les données en tant que produit plutôt qu’en tant que sous-produit
  • Fournir un écosystème de produits de données plutôt qu’un entrepôt de données singulier susceptible de ne pas être parfaitement adapté à votre scénario de données
  • Mettre en place une approche par défaut pour appliquer la gouvernance et la sécurité des données
  • Amener les équipes à privilégier systématiquement les résultats commerciaux au lieu de se focaliser sur la technologie sous-jacente.

L’analyse à l’échelle du cloud s’appuie sur le framework d’adoption du cloud de Microsoft et nécessite une compréhension des zones d’atterrissage. Si vous n’avez pas d’implémentation de zones d’atterrissage Azure, consultez vos équipes cloud pour savoir comment remplir les conditions préalables. Pour plus d’informations, consultez Vérifier que l’environnement est prêt pour le plan d’adoption du cloud.

Les architectures de référence vous permettent de commencer avec une petite empreinte et d'évoluer au fil du temps, en adaptant le scénario à vos cas d'utilisation.

L'analyse à l'échelle du cloud inclut des modèles reproductibles qui accélèrent le déploiement de cinq infrastructures et ressources de base. Elle peut également s’adapter à des organisations de tailles différentes. Si vous êtes une petite entreprise aux ressources limitées, un modèle opérationnel centralisé, associé à quelques experts en la matière pourrait probablement convenir à votre situation. Si vous êtes une grande entreprise aux unités commerciales autonomes (chacune avec ses propres ingénieurs et analystes de données), un modèle d'exploitation distribué tel que le maillage de données ou le tissu de données pourrait mieux répondre à vos besoins.

Objectifs

L'analyse à l'échelle du cloud fournit une infrastructure qui repose sur les principes suivants. Ces principes portent sur des défis liés aux architectures de données complexes ne répondant pas aux besoins des organisations.

Principe Description
Autoriser
  • Mise à l’échelle sans complexité accrue
  • Séparation des problèmes pour faciliter la gouvernance
  • Création d’une infrastructure de données libre-service
Suivre
  • Bonnes pratiques pour des services cloud bien conçus
Support
  • Scénarios locaux et multiclouds
Adopter
  • Approche indépendante du produit et du fournisseur
  • Cloud Adoption Framework
Commiter
  • Zones d’atterrissage Azure comme infrastructure de base pour toutes les charges de travail
  • Modèle de fonctionnement
Activer
  • Infrastructure de données commune
  • Architecture distribuée sous gouvernance centralisée
  • Ligne de vue réseau sécurisée

Conseils d’implémentation

Les conseils d’implémentation peuvent être divisés en deux sections :

  • Conseils globaux qui s’appliquent à toutes les charges de travail.
  • Conseils spécifiques à l’échelle du cloud

Conseils globaux

Documentation Description
Cloud Adoption Framework La gestion et la gouvernance des données sont un processus de cycle de vie qui commence en s’appuyant sur votre stratégie cloud existante et se poursuit jusqu’à vos opérations en cours. Le Cloud Adoption Framework contribue à guider le cycle de vie complet de votre patrimoine de données.
Azure Well-Architected Framework L’architecture et les opérations de charge de travail ont un impact direct sur les données. Comprenez comment votre architecture peut améliorer la gestion et la gouvernance des données que votre charge de travail utilise.

Conseils spécifiques à l’échelle du cloud

Section Description
Créer une stratégie initiale Comment créer votre stratégie de données et évoluer pour devenir une organisation pilotée par les données.
Définir votre plan Comment développer un plan pour l’analyse à l’échelle du cloud.
Préparer le patrimoine analytique Vue d’ensemble de la gestion des données et des zones d’atterrissage des données avec des considérations clés en matière de conception, telles que l’inscription d’entreprise, la mise en réseau, la gestion des identités et des accès, les stratégies, la continuité d’activité et la reprise d’activité.
Régir vos analyses Conditions requises pour régir les données, le catalogue de données, la traçabilité, la gestion des données de référence, la qualité des données, les contrats de partage de données et les métadonnées.
Sécuriser votre patrimoine analytique Comment sécuriser le patrimoine analytique avec l’authentification et l’autorisation, la confidentialité des données et la gestion de l’accès aux données.
Organiser les personnes et les équipes Comment organiser des opérations, des rôles, des équipes et des fonctions d’équipe efficaces.
Gérer votre patrimoine analytique Comment approvisionner une plateforme et une observabilité pour un scénario.

Architectures

Cette section traite des détails des implémentations physiques de l'analyse à l'échelle du cloud. Elle décrit les architectures physiques des zones d'atterrissage de gestion des données et des zones d'atterrissage des données.

L'analyse à l'échelle du cloud repose sur deux concepts architecturaux clés :

  • La zone d’atterrissage de données
  • La zone d'atterrissage de gestion de données

Ces architectures normalisent les meilleures pratiques et minimisent les goulets d'étranglement du déploiement pour vos équipes de développement, et peuvent accélérer le déploiement de solutions courantes d'analyse à l'échelle du cloud. Vous pouvez adopter leurs conseils pour les architectures lakehouse et data mesh. Ces conseils mettent en évidence les capacités dont vous avez besoin pour une plateforme analytique bien gérée et adaptée à vos besoins.

Le diagramme suivant fournit une vue d’ensemble de la plateforme des données avec une zone d’atterrissage de la gestion centralisée des données et plusieurs zones d’atterrissage des données.

Diagramme d’une conception de haut niveau contenant une zone d’atterrissage de gestion des données et des zones d’atterrissage des données.

Vous pouvez commencer avec une seule zone d'atterrissage et évoluer vers plusieurs zones d'atterrissage, puis les gouverner toutes à partir de la zone d'atterrissage de gestion des données.

Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble des architectures

Modèles de déploiement

Cette section inclut de nombreux modèles de référence qui peuvent être déployés.

Référentiel Contenu Obligatoire Modèle de déploiement
Modèle de gestion des données Services de gestion de données centralisés et services de données partagés, comme le catalogue de données et le runtime d’intégration auto-hébergé Oui Un par analyse à l’échelle du cloud
Modèle de zone d’atterrissage des données Services partagés de la zone d’atterrissage des données, incluant des services d’ingestion, de gestion et de stockage des données Yes Une par zone d’atterrissage de données
Modèle d’intégration de données – traitement par lots Services supplémentaires requis pour le traitement de données par lots No Une ou plusieurs zones d’atterrissage par données
Modèle d’intégration de données – traitement par flux Services supplémentaires nécessaires au traitement du flux de données No Une ou plusieurs zones d’atterrissage par données
Modèle de produit de données – analytique et science des données Services supplémentaires requis pour l’analyse des données et l’intelligence artificielle No Une ou plusieurs zones d’atterrissage par données

Ces modèles contiennent des modèles Azure Resource Manager, les fichiers de paramètres de ces modèles ainsi que des définitions de pipeline CI/CD pour le déploiement des ressources.

Les modèles peuvent changer au fil du temps en raison de nouvelles exigences et de nouveaux services Azure. Sécurisez la branche principale de chaque référentiel afin qu’elle reste sans erreur et prête à être consommée et déployée. Utilisez un abonnement de développement pour tester les modifications de configuration du modèle avant de refusionner les améliorations de fonctionnalités dans votre branche principale.

Pour plus d’informations, voir Modèles de déploiement.

Accélérateurs de solution

Les accélérateurs de solutions sont des projets open source sur GitHub. Ces référentiels contiennent des ressources et des informations qui simplifient et accélèrent votre capacité à résoudre des problèmes à l'aide de la technologie.

Pour plus d'informations, consultez Accélérateurs de solution.

Bonnes pratiques

Les articles suivants de niveau 300+ de la table des matières de l’analyse à l’échelle du cloud aident les équipes informatiques centrales à déployer des outils et à gérer les processus de gestion et de gouvernance des données :

Développez la section Produits Azure recommandés dans la table des matières de l’analyse à l’échelle du cloud pour en savoir plus sur les produits Azure prenant en charge l’analyse à l’échelle du cloud.

Parcours clients courants

Les parcours clients courants suivants prennent en charge l'analyse à l’échelle du cloud :

  • Préparez votre environnement. Utilisez les articles Préparation de votre environnement comme ressources. Établissez des processus et des approches qui prennent en charge l’ensemble du portefeuille de charges de travail de patrimoine de données.

  • Améliorez les contrôles dans votre patrimoine de données. Concentrez-vous sur les articles Administrer votre patrimoine de données et Sécuriser votre patrimoine de données pour intégrer l'analyse à l'échelle du cloud à vos opérations existantes.

  • Influencer les changements des différentes charges de travail. À mesure que s’amélioreront vos processus d’analyse dans le cloud, vos équipes de gouvernance des données trouveront les exigences qui reposent sur la connaissance de l’architecture qui sous-tend les différentes charges de travail. Utilisez les articles Architecture pour comprendre comment utiliser les scénarios dans votre cas d’usage.

  • Optimisez les charges de travail individuelles et les équipes des charges de travail. Commencez par les conseils Azure Well-Architected Framework pour intégrer les stratégies d’analyse à l’échelle dans le cloud à des charges de travail individuelles. Cette aide décrit les meilleures pratiques et les architectures que les équipes d’informatique centrale et de gouvernance devraient utiliser pour accélérer le développement de charges de travail individuelles.

  • Utilisez les meilleures pratiques pour intégrer des ressources individuelles. Développez la section Meilleures pratiques de la table des matières de l'analyse à l'échelle du cloud pour trouver des articles sur les processus d'intégration de l'ensemble de votre patrimoine de données dans un plan de contrôle de l'analyse à l'échelle du cloud.

  • Utilisez des produits Azure spécifiques. Accélérez et améliorez les fonctionnalités d’analyse dans le cloud à l’aide de différents produits Azure présentés dans la section Produits Azure recommandés de la table des matières de l’analyse à l’échelle du cloud.

Effectuer une action

Pour plus d’informations sur la planification de l’implémentation de l’analyse à l’échelle du cloud, consultez :

Étapes suivantes

Commencer votre parcours d’analyse à l’échelle du cloud :

Présentation de l’analyse à l’échelle du cloud