Este artigo descreve quatro padrões de implantação que você pode escolher ao implantar o Microsoft Fabric. Saiba mais sobre considerações, recomendações e possíveis decisões irreversíveis para cada padrão de implantação.
As seguintes áreas de design são descritas para cada padrão de implantação de malha:
- Governação
- Segurança
- Administração
- DevOps
- Capacidade de utilização
- Desempenho e dimensionamento
- Gestão de faturação e custos
Níveis em uma implantação de malha
Uma implantação do Fabric tem quatro níveis: locatário, capacidade, espaço de trabalho e item. No nível superior está o locatário do Fabric. Cada locatário pode ter uma ou mais capacidades, cada capacidade pode conter um ou mais espaços de trabalho e cada espaço de trabalho pode conter zero ou mais itens de malha.
A estrutura ou os objetivos de uma organização nas áreas de segurança, escala, governança e ciclo de vida do aplicativo podem influenciar sua escolha de padrão de implantação. Diferentes padrões de implantação oferecem flexibilidade e ênfase variáveis nos níveis de uma implantação.
Por exemplo, uma organização pode usar domínios para agrupar espaços de trabalho no Fabric. Da mesma forma, se uma organização precisa ter uma opção centralizada que pode usar para colaborar e encontrar conteúdo, um hub de dados OneLake no Fabric oferece um ponto de acesso centralizado e é integrado a outros produtos familiares, como Microsoft Teams e Excel.
No Fabric, uma grande organização que tenha unidades de negócios em locais geográficos separados pode usar capacidades para controlar onde seus dados residem. Ele pode gerenciar uma unidade de negócios que opera a partir de um local geográfico diferente como uma única unidade usando domínios de malha porque os domínios podem abranger espaços de trabalho que estão em regiões diferentes.
Para obter mais informações sobre os níveis de malha e sua função na escolha de um padrão de implantação, consulte Conceitos e licenças do Microsoft Fabric.
Como os padrões de implantação do Fabric se alinham
Todos os padrões de implantação do Fabric:
- Use espaços de trabalho de malha como limites para escala, governança e segurança.
- Use domínios de malha para delegação, para gerenciar vários espaços de trabalho que podem pertencer à mesma unidade de negócios ou quando os dados que pertencem a um domínio de negócios abrangem mais de um espaço de trabalho. Você pode definir algumas configurações de nível de locatário para gerenciar e governar dados no nível do domínio e usar a configuração específica do domínio para essas configurações.
- Use as capacidades de malha para dimensionar recursos de computação enquanto provisiona capacidades dedicadas por espaço de trabalho quando níveis de desempenho específicos devem ser atendidos.
- Estenda para usar recursos equivalentes de uma nuvem da Microsoft (Microsoft Azure, Microsoft 365 e outros) quando um recurso não estiver disponível no Fabric.
- Use um hub de dados OneLake para promover a descoberta e o uso de ativos de dados.
- Use o OneSecurity para configurar políticas de segurança de dados para ativos de dados.
Cenários baseados em requisitos de negócios
Este artigo usa os seguintes cenários para descrever como cada padrão de implantação pode atender a vários requisitos de negócios:
- Cenário 1: Para organizações que desejam ter um tempo de comercialização mais rápido (ou mais lento), organizando equipes que podem colaborar de forma cruzada, com restrições menores no uso de dados. Nesse cenário, uma organização pode se beneficiar usando um padrão de implantação monolítico . A organização opera e gerencia um único espaço de trabalho. Para obter mais informações, consulte Padrão 1: implantação monolítica.
- Cenário 2: Para organizações que desejam fornecer ambientes isolados para as equipes trabalharem, com uma equipe central responsável por fornecer e gerenciar a infraestrutura. Esse cenário também se adequa às organizações que desejam implementar malha de dados. Nesse cenário, uma organização pode implementar vários espaços de trabalho que usam uma capacidade compartilhada ou têm capacidades separadas. Para obter mais informações, consulte Padrão 2: vários espaços de trabalho apoiados por uma única capacidade de malha e Padrão 3: vários espaços de trabalho apoiados por capacidades separadas.
- Cenário 3: Para organizações que desejam um modelo totalmente descentralizado que dê às unidades de negócios ou equipes a liberdade de controlar e gerenciar suas próprias plataformas de dados. Nesse cenário, uma organização pode escolher um modelo de implantação no qual usa espaços de trabalho separados, cada um com capacidade dedicada ou, possivelmente, com vários locatários de malha. Para obter mais informações, consulte Padrão 3: vários espaços de trabalho apoiados por capacidades separadas e Padrão 4: vários locatários de malha.
- Cenário 4: Uma organização pode optar por usar uma abordagem híbrida na qual combina vários padrões para atingir seus requisitos. Por exemplo, uma organização pode configurar um único espaço de trabalho para unidades de negócios específicas (um padrão de implantação monolítico) enquanto usa espaços de trabalho separados e dedicados e capacidades separadas para outras unidades de negócios.
Padrão 1: Implantação monolítica
Nesse padrão de implantação, você provisiona um único espaço de trabalho para atender a todos os seus casos de uso. Todas as unidades de negócios funcionam dentro do mesmo espaço de trabalho único.
Quando você provisiona uma única capacidade de malha e anexa um único espaço de trabalho a ela, os seguintes pontos são verdadeiros:
- Todos os itens de malha compartilham a mesma capacidade provisionada. A quantidade de tempo que uma consulta ou trabalho leva para ser concluída varia porque outras cargas de trabalho usam a mesma capacidade.
- As unidades de capacidade máxima (CUs) do espaço de trabalho são limitadas ao maior F SKU ou P SKU possível. Para experiências de engenharia de dados, você pode provisionar pools Spark separados para mover a capacidade de computação que o Fabric Spark requer fora das CUs provisionadas.
- Os recursos com escopo para um espaço de trabalho se aplicam a todas as unidades de negócios que compartilham esse espaço de trabalho.
- Todos os itens e dados do espaço de trabalho estão em uma região. Não é possível usar esse padrão para cenários de vários geos.
- Recursos que dependem de vários espaços de trabalho, como pipelines de implantação e gerenciamento de ciclo de vida, não estão disponíveis.
- Aplicam-se limitações associadas a um único espaço de trabalho.
- Aplicam-se limitações de capacidade associadas a uma SKU específica.
Você pode optar por implementar esse padrão de implantação por um ou mais dos seguintes motivos:
- Sua organização não tem requisitos de engenharia complexos, tem uma base de usuários pequena ou seus modelos semânticos são pequenos.
- Sua organização opera em uma única região.
- Você não está preocupado principalmente com a separação organizacional entre unidades de negócios.
- Sua organização não precisa de recursos com escopo de espaço de trabalho, como o compartilhamento de repositórios de código com o Git.
- Você quer implementar uma arquitetura de medalhão lakehouse. Quando sua organização está limitada a um único espaço de trabalho, você pode obter a separação entre as camadas de bronze, prata e ouro criando lagos separados dentro do espaço de trabalho.
- As unidades de negócios da sua organização compartilham funções e é aceitável ter as mesmas permissões no nível do espaço de trabalho para os usuários no espaço de trabalho. Por exemplo, quando vários usuários que pertencem a unidades de negócios diferentes são administradores de um único espaço de trabalho, eles têm os mesmos direitos em todos os itens no espaço de trabalho.
- Sua organização pode tolerar tempos variáveis de conclusão de trabalho. Se uma organização não tiver requisitos para garantias de desempenho (por exemplo, um trabalho deve ser concluído em um período de tempo específico), é aceitável compartilhar uma única capacidade provisionada entre unidades de negócios. Quando uma capacidade é compartilhada, os usuários podem executar suas consultas a qualquer momento. O número de CUs disponíveis para executar um trabalho varia dependendo de quais outras consultas estão sendo executadas na capacidade. Pode levar a tempos de conclusão de trabalho variáveis.
- Sua organização pode atingir todos os seus requisitos de negócios (de uma perspetiva de) usando uma única capacidade de malha.
A tabela a seguir apresenta considerações que podem influenciar sua decisão de adotar esse padrão de implantação:
| Aspeto | Considerações |
|---|---|
| Governação | - São necessários mandatos de governação mais baixos e restrições à plataforma. - Adapta-se a organizações mais pequenas que preferem um tempo de comercialização mais rápido. - Poderão surgir desafios se os requisitos de governação evoluírem para se tornarem mais complexos. |
| Segurança - Plano de dados | - Os dados podem ser compartilhados entre as equipes, portanto, não há necessidade de ter restrições de dados entre as equipes. - As equipas têm direitos de propriedade sobre os modelos semânticos. Eles podem ler, editar e modificar dados no OneLake. |
| Segurança - Plano de controlo | - Todos os usuários podem colaborar no mesmo espaço de trabalho. - Não há restrições de itens. Todos os usuários podem ler e editar todos os itens. |
| Administração | A organização dispõe: - Custos administrativos mais baixos. - Sem necessidade rigorosa de rastrear e monitorar o acesso e o uso por equipe. - Monitoramento menos rigoroso da carga de trabalho da malha entre as equipes. |
| DevOps | O DevOps se beneficia de: - Um lançamento único para toda a plataforma. - Condutas de libertação menos complicadas. |
| Usabilidade - Administradores | - É mais fácil para os administradores gerenciarem porque eles têm menos itens para gerenciar. - Não há necessidade de outro provisionamento ou para lidar com solicitações de equipes para novas capacidades ou espaços de trabalho. - Os administradores de capacidade podem ser administradores de inquilinos, portanto, não há necessidade de criar ou gerenciar outros grupos ou equipes. |
| Usabilidade - Outras funções | - É aceitável compartilhar o espaço de trabalho com outros usuários. - É incentivada a colaboração entre utilizadores. |
| Desempenho | - O isolamento de cargas de trabalho não é obrigatório. - Não é necessário cumprir acordos rigorosos de nível de serviço (SLAs). - A limitação não é provável. |
| Gestão de faturação e custos | - Uma única equipe pode lidar com os custos. - Não há necessidade de cobrar de volta para equipes diferentes. |
Padrão 2: Vários espaços de trabalho apoiados por uma única capacidade de malha
Nesse padrão de implantação, você usa espaços de trabalho separados. Como uma única capacidade é compartilhada entre espaços de trabalho, cargas de trabalho executadas simultaneamente a qualquer momento podem afetar o desempenho de trabalhos e consultas interativas.
Quando você provisiona uma única capacidade de malha e anexa vários espaços de trabalho a ela, os seguintes pontos são verdadeiros:
- Todos os itens de malha compartilham a mesma capacidade provisionada. A quantidade de tempo que uma consulta ou trabalho leva para ser concluída varia porque outras cargas de trabalho usam a mesma capacidade.
- O máximo de CUs que um espaço de trabalho pode usar é limitado ao maior F SKU ou P SKU possível. Para experiências de engenharia de dados, você pode provisionar pools Spark separados para mover a capacidade de computação que o Fabric Spark requer fora das CUs provisionadas.
- Os recursos com escopo para um espaço de trabalho se aplicam a todas as unidades de negócios que compartilham esse espaço de trabalho.
- Todos os itens e dados do espaço de trabalho estão em uma região. Não é possível usar esse padrão para cenários de vários geos.
- Você pode usar recursos de DevOps que exigem espaços de trabalho separados, como pipelines de implantação e gerenciamento de ciclo de vida.
- Aplicam-se limitações associadas a um único espaço de trabalho.
- Aplicam-se limitações de capacidade associadas a uma SKU específica.
Você pode optar por implementar esse padrão de implantação por um ou mais dos seguintes motivos:
- Você quer uma arquitetura hub-and-spoke na qual sua organização centralize alguns aspetos da operação do ambiente de análise e descentralize outros.
- Você quer descentralização do ponto de vista operacional e de gestão, mas em graus variados. Por exemplo, você pode optar por ter as camadas bronze e prata de uma arquitetura medalhão implantadas em um espaço de trabalho e a camada ouro implantada em um espaço de trabalho diferente. Sua lógica pode ser que uma equipe é responsável pelas camadas bronze e prata e uma equipe diferente é responsável por operar e gerenciar a camada ouro.
- Você não está preocupado principalmente com o gerenciamento de desempenho e o isolamento de cargas de trabalho de uma perspetiva de desempenho.
- Da perspetiva de uma arquitetura de medalhão lakehouse, sua organização pode criar espaços de trabalho separados para implementar camadas de bronze, prata e ouro.
- Sua organização não precisa implantar cargas de trabalho em diferentes regiões geográficas (todos os dados devem residir em uma região).
- Sua organização pode exigir a separação de espaços de trabalho por um ou mais dos seguintes motivos:
- Os membros da equipe responsável pelas cargas de trabalho estão em espaços de trabalho diferentes.
- Você deseja criar espaços de trabalho separados para cada tipo de carga de trabalho. Por exemplo, você pode criar um espaço de trabalho para ingestão de dados (pipelines de dados, fluxo de dados Gen2 ou engenharia de dados) e criar um espaço de trabalho separado para consumo por meio de um data warehouse. Esse design funciona bem quando equipes separadas são responsáveis por cada uma das cargas de trabalho.
- Você deseja implementar uma arquitetura de malha de dados na qual um ou mais espaços de trabalho são agrupados em um domínio de malha.
- Sua organização pode optar por implantar espaços de trabalho separados com base na classificação de dados.
A tabela a seguir apresenta considerações que podem influenciar sua decisão de escolher esse padrão de implantação:
| Aspeto | Considerações |
|---|---|
| Governação | - São necessários mandatos de governação média e restrições à plataforma. - A organização precisa de um controle mais granular para governar departamentos, equipes e funções. |
| Segurança - Plano de dados | - Restrições de dados são necessárias, e você precisa fornecer proteção de dados com base em controles de acesso para departamentos, equipes e membros. |
| Segurança - Plano de controlo | - Para evitar corrupção acidental ou ações de usuários mal-intencionados, talvez seja necessário fornecer acesso controlado em itens do Fabric por função. |
| Administração | - Você não precisa gerenciar capacidades porque é um modelo de capacidade única. - Você pode usar espaços de trabalho para isolar departamentos, equipes e usuários. |
| DevOps | - Você pode fazer lançamentos independentes por departamento, equipe ou carga de trabalho. - É mais fácil atender aos requisitos de desenvolvimento, teste, aceitação e produção (DTAP) para as equipes quando vários espaços de trabalho são provisionados para lidar com cada ambiente de versão. |
| Usabilidade - Administradores | - Você não precisa provisionar várias capacidades. - Os administradores de locatários normalmente administram a capacidade, então você não precisa gerenciar outros grupos ou equipes. |
| Usabilidade - Outras funções | - Espaços de trabalho estão disponíveis para cada camada de medalhão. - Os itens de tecido são isolados por espaço de trabalho, o que ajuda a evitar a corrupção acidental. |
| Desempenho | - SLAs de desempenho rigorosos não precisam ser cumpridos. - O estrangulamento é aceitável durante os períodos de ponta. |
| Gestão de faturação e custos | - Você não tem um requisito específico para cobrar de volta por equipe. - Uma equipa central suporta todos os custos. - As equipes de infraestrutura são proprietárias das capacidades de Fabric na organização. |
Padrão 3: Vários espaços de trabalho apoiados por capacidades separadas
Nesse padrão de implantação, você obtém a separação entre as unidades de negócios para governança e desempenho.
Quando você provisiona vários recursos de malha com seus próprios espaços de trabalho, os seguintes pontos são verdadeiros:
- O maior SKU F ou P SKU possível anexado a um espaço de trabalho determina o máximo de CUs que um espaço de trabalho pode usar.
- A descentralização organizacional e de gerenciamento é alcançada pelo provisionamento de espaços de trabalho separados.
- As organizações podem escalar além de uma região, provisionando capacidades e espaços de trabalho em diferentes regiões geográficas.
- Você pode usar todos os recursos do Fabric porque as unidades de negócios podem ter um ou mais espaços de trabalho que estão em capacidades separadas e agrupados por meio de domínios de malha.
- Aplicam-se limitações associadas a um único espaço de trabalho, mas você pode dimensionar além desses limites criando novos espaços de trabalho.
- Aplicam-se limitações de capacidade associadas a uma SKU específica, mas você pode dimensionar CUs provisionando capacidades separadas.
- Todos os itens de malha em todos os espaços de trabalho no locatário e seus status de certificação podem ser descobertos usando um hub de dados OneLake.
- Os domínios podem agrupar espaços de trabalho para que uma única unidade de negócios possa operar e gerenciar vários espaços de trabalho.
- Os atalhos do OneLake reduzem a movimentação de dados e também reduzem a usabilidade dos dados entre espaços de trabalho.
Você pode optar por implementar esse padrão de implantação por um ou mais dos seguintes motivos:
- Sua organização deseja implantar estruturas de arquitetura, como malha de dados ou malha de dados.
- Você deseja priorizar a flexibilidade na forma como estrutura capacidades e espaços de trabalho.
- Você opera em diferentes regiões geográficas. Nesse caso, o provisionamento de uma capacidade e um espaço de trabalho separados é a força motriz para avançar em direção a esse padrão de implantação com várias capacidades e vários espaços de trabalho.
- Você opera em grande escala e tem requisitos para escalar além dos limites de uma SKU de capacidade única ou de um único espaço de trabalho.
- Você tem cargas de trabalho que sempre devem terminar dentro de um tempo específico ou atender a um SLA de desempenho específico. Você pode provisionar um espaço de trabalho separado apoiado por uma capacidade de malha para atender às garantias de desempenho para essas cargas de trabalho.
A tabela a seguir apresenta considerações que podem influenciar sua decisão de escolher esse padrão de implantação:
| Aspeto | Considerações |
|---|---|
| Governação | - Você tem um alto grau de governança e gestão, e você precisa de independência para cada espaço de trabalho. - Você pode gerenciar o uso por departamento ou unidade de negócios. - Você pode estar em conformidade com os requisitos de residência de dados. - Você pode isolar dados com base em requisitos regulamentares. |
| Segurança - Plano de dados | - O acesso aos dados pode ser controlado por departamento, equipe ou usuários. - Você pode isolar dados com base no tipo de item Fabric. |
| Segurança - Plano de controlo | - Você pode fornecer acesso controlado em itens de malha por função para evitar corrupção acidental ou ações de usuários mal-intencionados. |
| Administração | - Os recursos granulares de administrador são restritos a departamentos, equipes ou usuários. - Você tem acesso a requisitos de monitoramento detalhados sobre o uso ou padrões de cargas de trabalho. |
| DevOps | - Você pode isolar ambientes DTAP usando diferentes capacidades. - As liberações independentes são baseadas em um departamento, equipe ou carga de trabalho. |
| Usabilidade - Administradores | - Você obtém visibilidade granular do uso por departamento ou equipe. - Você delegou direitos de capacidade a administradores de capacidade por departamento ou equipe, o que ajuda com dimensionamento e configuração granular. |
| Usabilidade - Outras funções | - Os espaços de trabalho estão disponíveis por camada de medalhão e capacidade. - Os itens de tecido são isolados por espaço de trabalho, o que ajuda a evitar a corrupção acidental. - Você tem mais opções para evitar a limitação causada por picos de capacidade compartilhada. |
| Desempenho | - Os requisitos de desempenho são altos e as cargas de trabalho precisam atender a SLAs mais altos. - Você tem flexibilidade para aumentar as cargas de trabalho individuais por departamento ou equipe. |
| Gestão de faturação e custos | - Os requisitos de cobrança cruzada podem ser facilmente atendidos através da atribuição de capacidades dedicadas a uma entidade organizacional (departamento, equipe ou projeto). - A gestão de custos pode ser delegada às respetivas equipas para gerir. |
Padrão 4: Vários locatários de malha
Quando locatários separados do Fabric são implantados, todas as instâncias do Fabric são entidades separadas em relação à governança, gerenciamento, administração, dimensionamento e armazenamento.
Os pontos a seguir são verdadeiros quando você usa vários locatários do Fabric:
- Os recursos do inquilino são rigorosamente segregados.
- Os planos de gestão entre inquilinos são separados.
- Os locatários são entidades separadas e podem ter seus próprios processos de governança e gerenciamento, mas você pode administrá-los separadamente.
- Você pode usar pipelines de dados ou recursos de engenharia de dados para compartilhar ou acessar dados entre locatários de malha.
Você pode optar por implementar esse padrão de implantação pelos seguintes motivos:
- A organização pode acabar com vários locatários do Fabric devido a uma aquisição de negócios.
- A organização pode optar por configurar um locatário do Fabric especificamente para uma unidade de negócios ou subsidiária menor.
Contribuidores
Este artigo é mantido pela Microsoft. Foi originalmente escrito pelos seguintes contribuidores.
- Holly Kelly - Brasil | Gerente de Programa Principal
- Gabi Muenster - Brasil | Gerente de Programa Sênior
- Sarath Sasidharan - Brasil | Gerente de Programa Sênior
- Amanjeet Singh - Brasil | Gerente de Programa Principal