Çok büyük veriler için ölçeklenebilir bir sistem oluşturma
Veri depolama sisteminiz, uygulamalarınızı başarıyla ve bu nedenle de kurum başarısının temelleridir. Depolama sistemi iyi bir mimariye sahip olduğunda, yanıt hızlı olduğunda, veri depolama kapasitesi gerektiğinde kolayca ayarlanır, sistem hatalara karşı uygundur ve uygun maliyetlidir.
Dikkate alınması gereken önemli nokta, tasarımın iyi ölçeklendirip ölçeklendirip ölçeklendirenin olmadığıdır. Veri büyümesine örnek olarak ilk ayında 6 terabayt (TB) veri üreten ve her ay her ay yüzde 10 yıllık oranda artan bir veri üreten bir uygulamayı düşünün. Verilerin zaman içinde nasıl birikiyor olduğunu gösteren bir grafik şu şekildedir:
Üç yıl sonra 249 TB veri var. Sistem iyi bir mimariye sahipse, bu tür veri büyümelerini makul bir şekilde, esnek, esnek ve uygun fiyatlı bir şekilde işlemeye devam ediyor.
Bu örnek aşırı bir örnek değil. Müşterileriniz işletme ise hem siz müşteri ekleykçe hem de müşterileriniz veri ekleyene kadar veriler büyür. Uygulama geliştirmeleri nedeniyle de büyüyebilir.
Veri büyümenin işlenmesi için depolama ürünlerinin bir karışımını gerekli olabilir. Örneğin, düşük maliyetli hizmetlerde nadiren erişilen verileri ve daha iyi erişim süreleriyle daha yüksek maliyetli hizmetlerde sık erişilen verileri tutmanız gerekir.
Azure'da böyle bir sistem tasarlamak için birçok Azure hizmeti hakkında bilgi sahibi olmak ve bunları çeşitli uygulama türleri ve çeşitli amaçlar için nasıl kullanabileceğiniz hakkında bilgi sahibi olmak gerekir. Bu bölümdeki makalelerde, çok büyük miktarlarda veri kullanan ve sistem hatalarına karşı karşı daha fazla alan web uygulamaları için yedi sistem mimarisi sağmaktadır. Uygulamalarınıza uygun bir depolama sistemi tasarlamanıza yardımcı olacak örnekler sunar.
Mimariler şu Azure ürünlerinin kullanımını gösterir: Azure Tablo Depolama, Azure Cosmos DB, Azure Data Factory ve Azure Data Lake.
Bu yetenek matrisi makalelere bağlantılar sağlar ve her mimarinin avantajlarını ve risklerini özetler:
| Mimari | Avantajlar | Risk |
|---|---|---|
| Tablo ve yük devretme ile iki Depolama web uygulaması | Basit, düşük maliyetli uygulama | Sınırlı güvenlik— yalnızca iki Azure bölgesi |
| Özel tablo çoğaltması ile çok bölgeli Depolama web uygulaması | Dayanıklılık | Uygulama süresi ve zorluğu |
| Cosmos DB çoğaltması ile çok bölgeli web uygulaması | Dayanıklılık, performans, ölçeklenebilirlik | Depolama maliyetleri |
| Mantıksal veri sınıflandırması ile iyileştirilmiş depolama | Dayanıklılık, performans, ölçeklenebilirlik, depolama maliyetleri | Uygulama süresi, mantıksal veri sınıflandırması tasarlama ihtiyacı |
| İyileştirilmiş Depolama – zaman tabanlı – birden çok yazma | Depolama maliyetleri | Sınırlı dayanıklılık, performans, sınırlı ölçeklenebilirlik, uygulama süresi, zaman tabanlı veri saklama tasarımı gerekiyor |
| İyileştirilmiş Depolama : Data Lake ile zaman tabanlı | Dayanıklılık, performans, ölçeklenebilirlik | Uygulama süresi, zaman tabanlı veri saklama tasarımı gerekiyor |
| Minimum depolama – verileri çoğaltmak için akışı değiştirme | Resiliency, performance, time-based data retention | Sınırlı ölçeklenebilirlik, uygulama süresi |
Sonraki adımlar
Depolama çözümlerinizi tasarlamanıza ve maliyetler ve hizmet düzeyi sözleşmeler dahil olmak üzere iş yönlerini araştırmanıza yardımcı olacak kaynaklar buradadır.
Depolama çözümleri tasarlama
- Microsoft Azure İyi Oluşturulmuş Mimari Çerçevesi ile harika çözümler oluşturma
- Veri deposu modellerini anlama
- Uygulamanıza bir Azure veri deposu seçme
- Veri deposu seçme ölçütleri
- Azure'da veri depolama yaklaşımını seçme
- Azure Cosmos DB Tablo API'si ve Azure Tablo depolaması ile geliştirme