Discovery Hub med analys i molnskala

Analysis Services
Data Lake Storage
Databricks
Synapse Analytics

Lösnings idé Solution Idea

Om du vill se den här artikeln med mer information, implementerings information, prissättnings vägledning eller kod exempel kan du berätta för oss med GitHub feedback!If you'd like to see us expand this article with more information, implementation details, pricing guidance, or code examples, let us know with GitHub Feedback!

Använd Discovery Hub för att definiera en datafastighet med ett grafiskt användar gränssnitt, med definitioner lagrade i en metadata-lagringsplats.Use Discovery Hub to define a data estate using a graphical user interface, with definitions stored in a metadata repository. Kod för att skapa datafastigheten genereras automatiskt när den är helt anpassningsbar.Code for building the data estate is generated automatically while remaining fully customizable. Det resulterande moderna informations lagret är redo att stödja Cloud Scale Analytics och AI.The resulting modern data warehouse is ready to support cloud scale analytics and AI.

ArkitekturArchitecture

Arkitektur diagram Ladda ned en SVG -arkitektur.Architecture Diagram Download an SVG of this architecture.

DataflödeData Flow

  1. Kombinera alla strukturerade och delvis strukturerade data i Azure Data Lake Storage med hjälp av identifierings hubbens pipeline för data teknik med hundratals interna data anslutningar.Combine all your structured and semi-structured data in Azure Data Lake Storage using Discovery Hub's data engineering pipeline with hundreds of native data connectors.
  2. Rensa och transformera data med hjälp av den kraftfulla analys-och beräknings möjligheten för Azure Databricks.Clean and transform data using the powerful analytics and computational ability of Azure Databricks.
  3. Flytta rena och transformerade data till Azure Synapse Analytics och skapa en hubb för alla dina data.Move cleansed and transformed data to Azure Synapse Analytics, creating one hub for all your data. Dra nytta av inbyggda anslutningar mellan Azure Databricks (PolyBase) och Azure Synapse Analytics för att komma åt och flytta data i stor skala.Take advantage of native connectors between Azure Databricks (PolyBase) and Azure Synapse Analytics to access and move data at scale.
  4. Bygg operativa rapporter och analytiska instrument paneler ovanpå SQL Database för att härleda insikter från data och använda Azure Analysis Services för att hantera data.Build operational reports and analytical dashboards on top of SQL Database to derive insights from the data and use Azure Analysis Services to serve the data.
  5. Kör ad hoc-frågor direkt på data i Azure Databricks.Run ad-hoc queries directly on data within Azure Databricks.

KomponenterComponents

Nästa stegNext steps