Bulut Ölçeğinde Analiz ile Keşif Merkezi

Analysis Services
Data Lake Storage
Databricks
Synapse Analytics

Çözüm fikri Solution Idea

Daha fazla bilgi, uygulama ayrıntıları, fiyatlandırma Kılavuzu veya kod örneği ile bu makaleyi genişletmemizi istiyorsanız GitHub geri bildirimlerindenhaberdar olalım!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!

Bir veri deposunda bulunan tanımlarla bir grafik kullanıcı arabirimi kullanarak bir veri alanı tanımlamak için bulma hub 'ını kullanın.Use Discovery Hub to define a data estate using a graphical user interface, with definitions stored in a metadata repository. Verileri oluşturmaya yönelik kod, tamamen özelleştirilebilir olduğunda otomatik olarak oluşturulur.Code for building the data estate is generated automatically while remaining fully customizable. Elde edilen modern veri ambarı, bulut ölçeği analizlerini ve AI 'yi desteklemeye hazırlanmaya hazırlanın.The resulting modern data warehouse is ready to support cloud scale analytics and AI.

MimariArchitecture

Mimari diyagramı Bu mimarinin bir SVG indirin.Architecture Diagram Download an SVG of this architecture.

Veri AkışıData Flow

  1. Bulma merkezinin veri Mühendisliği işlem hattını, yüzlerce yerel veri bağlayıcısıyla kullanarak Azure Data Lake Storage tüm yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış verilerinizi birleştirin.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. Azure Databricks güçlü analiz ve hesaplama yeteneğini kullanarak verileri temizleyin ve dönüştürün.Clean and transform data using the powerful analytics and computational ability of Azure Databricks.
  3. Tüm verileriniz için bir hub oluşturarak, temizleme ve dönüştürülen verileri Azure SYNAPSE Analytics 'e taşıyın.Move cleansed and transformed data to Azure Synapse Analytics, creating one hub for all your data. Azure Databricks (PolyBase) ile Azure SYNAPSE Analytics arasındaki yerel bağlayıcılardan yararlanarak verileri ölçeklendirerek verilere taşıyın.Take advantage of native connectors between Azure Databricks (PolyBase) and Azure Synapse Analytics to access and move data at scale.
  4. Verilerden Öngörüler elde etmek ve verileri sağlamak üzere Azure Analysis Services kullanmak için SQL veritabanı üzerinde işletimsel raporlar ve analitik panolar oluşturun.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. Geçici sorguları doğrudan Azure Databricks içindeki veriler üzerinde çalıştırın.Run ad-hoc queries directly on data within Azure Databricks.

BileşenlerComponents

Sonraki adımlarNext steps