Almacén de datos de Azure.

La mejor arquitectura de Azure Data Warehouse depende de los requisitos específicos de su negocio, el volumen de datos, la complejidad y las necesidades de rendimiento.

Sin embargo, hay algunos principios arquitectónicos comunes y prácticas recomendadas que se deben tener en cuenta al diseñar una solución de Azure Data Warehouse:

Ingesta de datos
Ingeste datos de diversas fuentes utilizando Azure Data Factory, Azure Data Factory Data Flows o fuentes de Azure Data Factory Data Flow.

   – Considere la posibilidad de utilizar Azure Event Hubs o Azure IoT Hub para escenarios de transmisión de datos en tiempo real.

   – Utilice Azure Databricks o Azure HDInsight para los procesos ETL (extraer, transformar y cargar) si es necesario.

Almacenamiento de datos
Almacene datos estructurados en Azure SQL Data Warehouse (ahora conocido como Azure Synapse Analytics), diseñado para consultas analíticas de alto rendimiento.

   – Optimice el almacenamiento de datos utilizando formatos de almacenamiento en columnas como Parquet u ORC.

   – Considere la posibilidad de aprovechar Azure Data Lake Storage Gen2 para almacenar grandes volúmenes de datos sin procesar que puedan requerir un procesamiento adicional.

Modelado de datos
Diseñe un esquema en estrella o en copo de nieve para su almacén de datos con el fin de facilitar la realización de consultas eficientes.

   – Cree tablas de hechos y dimensiones para representar las relaciones entre sus datos.

   – Utilice las mejores prácticas de modelado de datos para reducir la redundancia y mejorar el rendimiento de las consultas.

Partición de datos
Implemente la partición de datos para mejorar el rendimiento de las consultas. Particione las tablas basándose en las columnas de uso común.

   – Definir claves de distribución adecuadas para las tablas con el fin de distribuir los datos de manera uniforme entre los recursos informáticos.

Carga de datos
Utilice PolyBase o Azure Data Factory para cargar datos en Azure Synapse Analytics.

   – Considera la posibilidad de utilizar estrategias de carga incremental para minimizar los tiempos de carga de datos.

Seguridad y cumplimiento de datos
Implemente la autenticación basada en Azure AD para el control de acceso de los usuarios.

   – Aplicar seguridad a nivel de fila (RLS) para un control de acceso detallado.

   – Utilice Azure Key Vault para gestionar claves de cifrado y secretos.

   – Cumplir con los requisitos normativos y de gobernanza de datos, como el RGPD o la HIPAA.

Transformación de datos
Aproveche la potencia de las consultas SQL para realizar transformaciones de datos directamente en Azure Synapse Analytics.

   – Para transformaciones complejas o preparación de datos, considere utilizar Azure Databricks o Azure HDInsight.

Optimización del rendimiento de las consultas
Supervise el rendimiento de las consultas con herramientas como Azure Monitor y Query Performance Insights.

   – Utilizar vistas materializadas y técnicas de optimización de consultas para mejorar la velocidad de las consultas.

   – Utilizar la gestión de la carga de trabajo para priorizar y asignar recursos a las consultas críticas.

Escalado y gestión de recursos
Configure los ajustes de pausa automática y reanudación automática para gestionar los costes de forma eficaz.

   – Utilice clases de recursos para asignar recursos en función de las prioridades de la carga de trabajo.

   – Supervisar y ajustar los recursos para satisfacer los requisitos de rendimiento cambiantes.

Integración de datos con herramientas de BI
Integre Azure Synapse Analytics con herramientas de inteligencia empresarial como Power BI, Tableau o Excel para la generación de informes y la visualización.

    – Aprovecha Azure Analysis Services para el modelado semántico y el almacenamiento en caché con el fin de mejorar el rendimiento de las consultas para las herramientas de BI.

de supervisión y registro Implemente una supervisión y un registro completos mediante Azure Monitor, Azure Log Analytics y Azure Application Insights.

    – Configure alertas y notificaciones para eventos críticos y problemas de rendimiento.

Recuperación ante desastres y copias de seguridad
Implemente estrategias de copias de seguridad y recuperación ante desastres para garantizar la disponibilidad de los datos y la continuidad del negocio.

    – Utilice la replicación geográfica y las copias de seguridad automáticas para proteger sus datos.

de archivado y retención de datos Defina políticas de archivado y retención de datos para gestionar el ciclo de vida de los datos en el almacén de datos.

    – Archivar los datos históricos en soluciones de almacenamiento de menor coste cuando sea apropiado.

Documentación y metadatos
Mantenga una documentación y metadatos exhaustivos para las tablas, columnas y transformaciones con el fin de facilitar el descubrimiento y la comprensión de los datos.

Escalabilidad y preparación para el futuro
Diseñe su arquitectura para que sea escalable y adaptable al crecimiento futuro y a las necesidades cambiantes de datos.

Azure Synapse Analytics proporciona una plataforma flexible y potente para el almacenamiento de datos, y la mejor arquitectura dependerá de los requisitos específicos de su organización y de la naturaleza de sus datos y cargas de trabajo. Considere la posibilidad de trabajar con arquitectos o consultores certificados por Azure para asegurarse de que su arquitectura se ajusta a sus objetivos empresariales y expectativas de rendimiento.

Azure Data Warehouse y Azure Data Lake son dos potentes servicios de almacenamiento y análisis de datos en Azure, pero tienen diferentes puntos fuertes y casos de uso.

Azure Data Warehousees un servicio de almacenamiento de datos totalmente administrado, con capacidad para petabytes, que combina la potencia del almacenamiento de datos y el procesamiento de macrodatos. Está diseñado para almacenar y analizar datos estructurados con fines de generación de informes y análisis. Azure Data Warehouse utiliza una arquitectura de procesamiento masivamente paralelo (MPP) para ofrecer un alto rendimiento incluso en las cargas de trabajo más exigentes.

Azure Data Lakees un servicio de lago de datos altamente escalable y seguro que permite a las organizaciones almacenar y analizar todos sus datos, independientemente de su formato o tamaño. Proporciona una única ubicación para todos sus datos, lo que facilita el acceso y la gestión. Azure Data Lake también ofrece capacidades de análisis de alto rendimiento, para que pueda obtener información valiosa de sus datos de forma rápida y sencilla.

¿Cuál elegir?

La mejor opción para su empresa dependerá de sus necesidades y requisitos específicos. Si necesita almacenar y analizar datos estructurados para la generación de informes y análisis, Azure Data Warehouse es una buena opción. Si necesita almacenar y analizar todos sus datos, independientemente del formato o el tamaño, incluidos los datos no estructurados y semiestructurados, Azure Data Lake es una buena opción.

En algunos casos, las organizaciones pueden optar por utilizar Azure Data Warehouse y Azure Data Lake conjuntamente. El lago de datos se puede utilizar para almacenar todos los datos de la organización, y el almacén de datos se puede utilizar para almacenar el subconjunto de datos que se necesita para la generación de informes y el análisis.

Azure Data Warehouse y Azure Data Lake son dos potentes servicios de almacenamiento y análisis de datos en Azure. La mejor opción para su empresa dependerá de sus necesidades y requisitos específicos. Compare los lagos de datos y los almacenes de datos con mayor detalle.

A continuación se muestra una tabla que resume las diferencias clave entre los almacenes de datos y los lagos de datos de Azure:

SQL Azure Data Warehouse, ahora conocido como Azure Synapse Analytics, es un servicio de almacenamiento de datos basado en la nube y con procesamiento masivamente paralelo (MPP) ofrecido por Microsoft Azure.

Está diseñado para gestionar grandes volúmenes de datos y permitir a las organizaciones realizar tareas avanzadas de análisis, generación de informes e inteligencia empresarial con sus datos.

Las principales características y funciones de Azure Synapse Analytics (antes SQL Azure Data Warehouse) incluyen:

Procesamiento masivamente paralelo (MPP): Azure Synapse Analytics utiliza una arquitectura distribuida que le permite paralelizar y distribuir el procesamiento de consultas entre varios nodos de cómputo. Esto permite un procesamiento de datos a alta velocidad para consultas analíticas complejas.

Escalabilidad: Ofrece escalabilidad bajo demanda, lo que le permite ampliar o reducir dinámicamente en función de los requisitos de su carga de trabajo. Esta escalabilidad garantiza que el sistema pueda gestionar de forma eficiente grandes conjuntos de datos y cargas de consultas variables.

Integración: Azure Synapse Analytics se integra perfectamente con varios servicios de Azure, como Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory, Azure Databricks y Azure Analysis Services, lo que proporciona un ecosistema completo para el almacenamiento, la integración, el procesamiento y la generación de informes de datos.

Compatibilidad con T-SQL: es compatible con T-SQL (Transact-SQL), que es el mismo lenguaje de consulta utilizado en Microsoft SQL Server. Esto facilita a los usuarios de SQL Server la transición a Azure Synapse Analytics.

Características de almacenamiento de datos: Azure Synapse Analytics incluye características específicas para el almacenamiento de datos, como almacenamiento en columnas, compresión de datos e indexación automática, que optimizan el rendimiento de las consultas y reducen los costes de almacenamiento.

Seguridad y cumplimiento normativo: ofrece sólidas funciones de seguridad, incluida la integración con Azure Active Directory (Azure AD) para la gestión de identidades y accesos, el control de acceso basado en roles (RBAC), el cifrado en reposo y en tránsito, y la auditoría para cumplir los requisitos de cumplimiento normativo.

Carga de datos: puede utilizar varios métodos, incluidos PolyBase, Azure Data Factory y Azure Data Migration Service, para cargar datos en Azure Synapse Analytics desde diversas fuentes, tanto locales como en la nube.

Optimización del rendimiento de las consultas: proporciona herramientas y funciones para la optimización de consultas, como vistas materializadas, gestión de la carga de trabajo y almacenamiento en caché inteligente para mejorar los tiempos de respuesta de las consultas.

Inteligencia empresarial: Azure Synapse Analytics se puede integrar con herramientas de inteligencia empresarial populares como Power BI, Tableau y Excel para crear informes y paneles interactivos.

Integración con Data Lake: se integra perfectamente con Azure Data Lake Storage Gen2, lo que le permite combinar datos estructurados en Azure Synapse Analytics con datos semiestructurados y no estructurados en Azure Data Lake Storage para realizar análisis completos.

Seguridad y gobernanza de datos: Azure Synapse Analytics admite el enmascaramiento de datos, el enmascaramiento dinámico de datos y la seguridad a nivel de fila para proteger los datos confidenciales. También ayuda a las organizaciones a implementar prácticas de gobernanza de datos.

Supervisión y administración: Azure Monitor, Azure Log Analytics y Azure Application Insights se pueden utilizar para supervisar y administrar el rendimiento y el estado de las cargas de trabajo de Azure Synapse Analytics.

Azure Synapse Analytics es una potente plataforma para el almacenamiento y análisis de datos modernos, que facilita a las organizaciones obtener información valiosa a partir de sus datos, optimizar la toma de decisiones basada en datos y gestionar los crecientes volúmenes de datos que se generan en el mundo digital actual.