확장성이 뛰어난 고객 서비스 및 ERP 애플리케이션 제공

Cosmos DB
Data Lake Storage Gen2
SQL Database
Synapse Analytics
Power BI

솔루션 아이디어

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오늘날의 조직은 구조화되고 구조화되지 않은 데이터를 점점 더 많이 생성하고 있습니다. Azure 관리형 데이터베이스 및 Azure Synapse Analytics 사용하면 ERP 애플리케이션 및 Power BI 통해 직원에게 인사이트를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 웹 및 모바일 애플리케이션을 통해 뛰어난 고객 서비스를 제공하여 데이터 볼륨 및 애플리케이션 사용자가 증가함에 따라 제한 없이 확장할 수 있습니다.

아키텍처

아키텍처 다이어그램:

데이터 흐름

첫째, 회사는 다양한 원본에서 데이터를 수집해야 합니다.

  1. Azure Synapse Pipelines 사용하여 모든 형식의 데이터를 수집합니다.
  2. 확장성이 뛰어난 데이터 레이크인 Azure Data Lake Storage Gen 2에 데이터를 전송합니다.

해당 위치에서 Azure SQL Database 하이퍼스케일을 사용하여 확장성이 뛰어난 ERP 시스템을 실행합니다.

  1. Azure Synapse Pipelines 사용하여 관계형 데이터를 Azure SQL Database 수집합니다. 이 회사의 ERP 시스템은 Azure SQL Database 실행되며 하이퍼스케일 서비스 계층을 적용하여 컴퓨팅 또는 스토리지 크기를 최대 100 TB까지 조정합니다.
  2. 이 데이터는 회사에서 비즈니스 프로세스를 관리하는 데 도움이 되는 ERP 클라이언트 애플리케이션을 통해 표면화됩니다.

고객에 대한 서비스를 개선하기 위해 수백만 명의 사용자로 확장할 수 있는 확장성이 뛰어난 고객 서비스 애플리케이션을 빌드합니다.

  1. ETL 없이 Azure Cosmos DB HTAP 기능용 Azure Synapse Link를 적용하여 거의 실시간으로 분석하고 애플리케이션과의 사용자 상호 작용에 대한 인사이트를 제공합니다.
  2. 자동 및 즉각적인 확장성과 SLA 지원 속도, 가용성, 처리량 및 일관성을 위해 Azure Cosmos DB를 통해 고객 서비스 애플리케이션을 지원합니다.

마지막으로, 회사 전체의 사용자에게 비즈니스 인텔리전스 인사이트를 표시하여 데이터 기반 의사 결정을 강화합니다.

  1. Power BI Azure Synapse Analytics 긴밀하게 통합되어 운영, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 데이터에 대한 강력한 인사이트를 제공합니다.

구성 요소

  • Azure Data Lake Storage Gen 2는 고성능 분석 워크로드를 위해 대규모로 확장 가능하고 안전한 Data Lake Storage를 제공합니다.
  • Azure Synapse Analytics 엔터프라이즈 데이터 웨어하우징과 빅 데이터 분석을 통합된 환경 내에서 결합하는 분석 서비스입니다.
  • Azure SQL Database 하이퍼스케일은 Azure 아키텍처를 사용하여 스토리지 및 컴퓨팅 리소스를 확장하는 Azure SQL Database 스토리지 계층입니다. 하이퍼스케일은 최대 100 TB의 스토리지를 지원하며 데이터 작업의 크기에 관계없이 거의 즉각적인 백업 및 빠른 데이터베이스 복원을 몇 분 안에 제공합니다.
  • Azure Cosmos DB는 확장 가능한 고성능 애플리케이션을 빌드하고 현대화하기 위한 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다.
  • Power BI 셀프 서비스 및 엔터프라이즈 BI(비즈니스 인텔리전스)를 위한 비즈니스 도구 모음입니다. 여기서는 데이터를 분석하고 시각화하는 데 사용됩니다.

다음 단계

  • H R 블록 고객 스토리를 읽고 Azure SQL 사용하여 데이터 원본을 통합하여 원활한 다중 채널 환경을 제공하고 더 나은 고객 서비스를 제공하는 방법을 알아봅니다.
  • Azure 데이터 아키텍처 가이드 에서 Azure에서데이터 중심 솔루션을 디자인하기 위한 포괄적인 아키텍처 지침을 찾습니다.
  • Azure Synapse Link를 사용하여 Azure Cosmos DB의 운영 데이터에 대해 거의 실시간으로 분석을 실행하고, 실시간 개인 설정, 예측 유지 관리 및 IoT 시나리오의 변칙 검색, 공급망 분석, 예측 및 보고와 같은 일반적인 사용 사례를 탐색하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.