Útmutató az Azure-adatarchitektúrához

  • Cikk
  • 2 perc alatt elolvasható

Ez az útmutató az adatközpontú megoldások a Microsoft Azure-ban történő kialakításához szolgál egy strukturált megközelítéssel. Az útmutató az ügyfélesetekből származó tapasztalatok alapján készült.

Megjegyzés

További információ az adatszabályozási, elemzési és adatkezelési rendszerek bevezetéséről a felhőben az adatkezeléshez.

Introduction (Bevezetés)

A felhő megváltoztatja az alkalmazások tervezésének módját, beleértve az adatok feldolgozását és tárolását is. A többnyelvű perzisztencián alapuló megoldások több specializált, adott funkciók nyújtására optimalizált adattárat használnak egyetlen általános célú, egy megoldás összes adatát kezelő adatbázis helyett. Ennek eredményeképp a megoldás adatai más perspektívát öltenek. Nincsenek többé többszörös üzletilogika-rétegek, amelyek egyetlen adatrétegen végeznek írást és olvasást. Ehelyett a megoldások egy adatfolyamaton alapulnak, amely bemutatja, hogyan áramlanak keresztül az adatok a megoldáson, hol történik a feldolgozásuk, hol tárolódnak, és hogyan használja fel őket a folyamat következő összetevője.

Az útmutató felépítése

Ez az útmutató az adatkezelő megoldások két általános kategóriája, a hagyományos RDBMS számítási feladatok és a big data-megoldások köré épül fel.

Hagyományos RDBMS számítási feladatok. Ezek a számítási feladatok közé tartozik az online tranzakciófeldolgozás (OLTP) és az online elemzési feldolgozás (OLAP). Az OLTP-rendszerekben általában relációs adatokkal lehet találkozni, amelyek előre definiált sémával és a hivatkozási integritás megőrzését szolgáló megkötésekkel rendelkeznek. A szervezet több forrásából származó adatok gyakran összevonhatók egy adattárházba, és egy ETL-folyamattal áthelyezik és átalakítják a forrásadatokat.

Traditional RDBMS workloads

Big data-megoldások. A big data architektúrát úgy tervezték, hogy kezelje a hagyományos adatbázisrendszerek számára túl nagy vagy összetett adatok betöltését, feldolgozását és elemzését. Az adatok kötegelten vagy valós időben is feldolgozhatók. A big data-megoldások általában nagy mennyiségű nem relációs adatot foglalnak magukban, például kulcs-érték adatokat, JSON-dokumentumokat vagy idősoradatokat. A hagyományos RDBMS-rendszerek általában nem alkalmasak ilyen típusú adatok tárolására. A NoSQL kifejezés olyan adatbázis-típusokat jelöl, amelyek nem relációs adatok tárolására szolgálnak. A kifejezés nem teljesen pontos, mivel számos nem relációs adattár támogat SQL-kompatibilis lekérdezéseket. A NoSQL kifejezés jelentése „Not only SQL”, azaz „nem csak SQL”.

Big data solutions

A két kategória nem zárja ki egymást kölcsönösen, és van közöttük némi átfedés, mégis úgy gondoljuk, hogy alkalmas keretet biztosítanak a téma bemutatásához. Az útmutató bemutatja az egyes kategóriák gyakori forgatókönyveit, valamint a kapcsolódó Azure-szolgáltatásokat és az adott forgatókönyvnek megfelelő architektúrát. Az útmutató ezenkívül összehasonlítja az Azure-beli adatkezelő megoldásokhoz rendelkezésre álló technológiai lehetőségeket, beleértve a nyílt forráskódú lehetőségeket is. Az egyes kategóriákon belül egy képességmátrix, valamint a választáshoz szükséges fontosabb kritériumok találhatók, amelyek segítségével kiválaszthatja az adott forgatókönyvnek megfelelő technológiát.

Ez az útmutató nem arra szolgál, hogy megtanítsa az adatelemzést vagy az adatbáziselméletet – ezekről a témákról teljes könyveket találhat. A célja ehelyett, hogy segítse Önt az adott forgatókönyvnek megfelelő adatarchitektúra vagy adatfolyamat kiválasztásában, valamint ezután az igényeinek leginkább megfelelő Azure-szolgáltatások és -technológiák kiválasztásában. Ha már eldöntötte, milyen architektúrát szeretne használni, továbbléphet a technológiai lehetőségekhez.

Következő lépések