Azure Data Warehouse.

De beste Azure Data Warehouse-architectuur hangt af van uw specifieke zakelijke vereisten, gegevensvolume, complexiteit en prestatiebehoeften.

Er zijn echter enkele algemene architecturale principes en best practices waarmee u rekening moet houden bij het ontwerpen van een Azure Data Warehouse-oplossing:

voor gegevensopname Neem gegevens uit verschillende bronnen op met behulp van Azure Data Factory, Azure Data Factory Data Flows of Azure Data Factory Data Flow-bronnen.

   – Overweeg Azure Event Hubs of Azure IoT Hub te gebruiken voor realtime datastreamingscenario's.

   – Gebruik Azure Databricks of Azure HDInsight voor ETL-processen (Extract, Transform, Load) indien nodig.

Gegevensopslag
Sla gestructureerde gegevens op in Azure SQL Data Warehouse (nu bekend als Azure Synapse Analytics), dat is ontworpen voor hoogwaardige analytische query's.

   – Optimaliseer gegevensopslag door gebruik te maken van kolomgebaseerde opslagformaten zoals Parquet of ORC.

   – Overweeg Azure Data Lake Storage Gen2 te gebruiken voor het opslaan van grote hoeveelheden ruwe gegevens die mogelijk verder moeten worden verwerkt.

voor datamodellering Ontwerp een ster- of sneeuwvlokschema voor uw datawarehouse om efficiënte query's mogelijk te maken.

   – Maak feiten- en dimensietabellen om uw gegevensrelaties weer te geven.

   – Gebruik best practices voor datamodellering om redundantie te verminderen en de prestaties van query's te verbeteren.

Gegevenspartitionering
Implementeer gegevenspartitionering om de queryprestaties te verbeteren. Partitioneer tabellen op basis van veelgebruikte kolommen.

   – Definieer geschikte distributiesleutels voor tabellen om gegevens gelijkmatig over computerbronnen te verdelen.

Gegevens laden
Gebruik PolyBase of Azure Data Factory om gegevens te laden in Azure Synapse Analytics.

   – Overweeg het gebruik van incrementele laadstrategieën om de laadtijden van gegevens te minimaliseren.

voor gegevensbeveiliging en naleving Implementeer Azure AD-gebaseerde authenticatie voor toegangscontrole van gebruikers.

   – Pas beveiliging op rijniveau (RLS) toe voor fijnmazige toegangscontrole.

   – Gebruik Azure Key Vault voor het beheren van versleutelingssleutels en geheimen.

   – Voldoe aan de vereisten op het gebied van gegevensbeheer en regelgeving, zoals de AVG of HIPAA.

Datatransformatie
Maak gebruik van de kracht van SQL-query's om datatransformaties rechtstreeks in Azure Synapse Analytics uit te voeren.

   – Overweeg voor complexe transformaties of gegevensvoorbereiding het gebruik van Azure Databricks of Azure HDInsight.

Queryprestatie-optimalisatie
Monitor queryprestaties met behulp van tools zoals Azure Monitor en Query Performance Insights.

   – Gebruik gematerialiseerde weergaven en queryoptimalisatietechnieken om de query-snelheid te verbeteren.

   – Gebruik workloadbeheer om prioriteiten te stellen en middelen toe te wijzen voor kritieke query's.

voor schaalbaarheid en resourcebeheer Configureer instellingen voor automatisch pauzeren en automatisch hervatten om kosten effectief te beheren.

   – Gebruik resourceklassen om resources toe te wijzen op basis van prioriteiten in de werklast.

   – Monitor en pas middelen aan om aan veranderende prestatie-eisen te voldoen.

Gegevensintegratie met BI-tools
Integreer Azure Synapse Analytics met business intelligence-tools zoals Power BI, Tableau of Excel voor rapportage en visualisatie.

    – Maak gebruik van Azure Analysis Services voor semantische modellering en caching om de queryprestaties voor BI-tools te verbeteren.

Monitoring en logboekregistratie
Implementeer uitgebreide monitoring en logboekregistratie met Azure Monitor, Azure Log Analytics en Azure Application Insights.

    – Stel waarschuwingen en meldingen in voor kritieke gebeurtenissen en prestatieproblemen.

voor noodherstel en back-ups Implementeer strategieën voor back-ups en noodherstel om de beschikbaarheid van gegevens en de bedrijfscontinuïteit te waarborgen.

    – Gebruik georeplicatie en geautomatiseerde back-ups om uw gegevens te beschermen.

voor gegevensarchivering en -bewaring Definieer beleidsregels voor gegevensarchivering en -bewaring om de levenscyclus van gegevens in het datawarehouse te beheren.

    – Archiveer historische gegevens indien nodig naar goedkopere opslagoplossingen.

Documentatie en metadata
Zorg voor volledige documentatie en metadata voor tabellen, kolommen en transformaties om het vinden en begrijpen van gegevens te vergemakkelijken.

Schaalbaarheid en toekomstbestendigheid
Ontwerp uw architectuur zo dat deze schaalbaar is en zich kan aanpassen aan toekomstige groei en veranderende gegevensbehoeften.

Azure Synapse Analytics biedt een flexibel en krachtig platform voor datawarehousing. De beste architectuur hangt af van de specifieke vereisten van uw organisatie en de aard van uw gegevens en workloads. Overweeg om samen te werken met Azure-gecertificeerde architecten of consultants om ervoor te zorgen dat uw architectuur aansluit bij uw bedrijfsdoelstellingen en prestatieverwachtingen.

Azure Data Warehouse en Azure Data Lake zijn beide krachtige diensten voor gegevensopslag en -analyse op Azure, maar ze hebben verschillende sterke punten en gebruiksscenario's.

Azure Data Warehouseis een volledig beheerde datawarehouse-service op petabyteschaal die de kracht van datawarehousing en big data-verwerking combineert. Het is ontworpen om gestructureerde gegevens op te slaan en te analyseren voor rapportage en analyse. Azure Data Warehouse maakt gebruik van een massively parallel processing (MPP)-architectuur om zelfs voor de meest veeleisende workloads hoge prestaties te leveren.

Azure Data Lakeis een zeer schaalbare en veilige datalakeservice waarmee organisaties al hun gegevens kunnen opslaan en analyseren, ongeacht het formaat of de grootte. Het biedt één locatie voor al uw gegevens, waardoor deze gemakkelijk toegankelijk en te beheren zijn. Azure Data Lake biedt ook krachtige analysemogelijkheden, zodat u snel en eenvoudig inzichten uit uw gegevens kunt halen.

Welke moet ik kiezen?

De beste keuze voor uw onderneming hangt af van uw specifieke behoeften en vereisten. Als u gestructureerde gegevens moet opslaan en analyseren voor rapportage en analyse, dan is Azure Data Warehouse een goede keuze. Als u al uw gegevens moet opslaan en analyseren, ongeacht het formaat of de grootte, inclusief ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevens, dan is Azure Data Lake een goede keuze.

In sommige gevallen kunnen organisaties ervoor kiezen om zowel Azure Data Warehouse als Azure Data Lake samen te gebruiken. Het datameer kan worden gebruikt om alle gegevens van de organisatie op te slaan, en het datawarehouse kan worden gebruikt om de subset van gegevens op te slaan die nodig is voor rapportage en analyse.

Azure Data Warehouse en Azure Data Lake zijn beide krachtige diensten voor gegevensopslag en -analyse op Azure. De beste keuze voor uw onderneming hangt af van uw specifieke behoeften en vereisten. Vergelijk datameren en datawarehouses .

Hieronder vindt u een tabel met de belangrijkste verschillen tussen Azure-datawarehouses en datameren:

SQL Azure Data Warehouse, nu bekend als Azure Synapse Analytics, is een cloudgebaseerde, massively parallel processing (MPP) datawarehousingdienst die wordt aangeboden door Microsoft Azure.

Het is ontworpen om grote hoeveelheden gegevens te verwerken en organisaties in staat te stellen geavanceerde analyses, rapportages en business intelligence-taken uit te voeren op hun gegevens.

De belangrijkste functies en kenmerken van Azure Synapse Analytics (voorheen SQL Azure Data Warehouse) zijn onder meer:

Massively Parallel Processing (MPP): Azure Synapse Analytics maakt gebruik van een gedistribueerde architectuur waarmee queryverwerking parallel kan worden uitgevoerd en over meerdere rekenknooppunten kan worden verdeeld. Dit maakt snelle gegevensverwerking mogelijk voor complexe analytische query's.

Schaalbaarheid: Het biedt schaalbaarheid op aanvraag, waardoor u dynamisch kunt opschalen of afschalen op basis van uw werklastvereisten. Deze schaalbaarheid zorgt ervoor dat het systeem grote datasets en variërende querybelastingen efficiënt kan verwerken.

Integratie: Azure Synapse Analytics kan makkelijk worden geïntegreerd met verschillende Azure-services, zoals Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory, Azure Databricks en Azure Analysis Services. Zo krijg je een compleet ecosysteem voor gegevensopslag, gegevensintegratie, gegevensverwerking en rapportage.

T-SQL-compatibiliteit: het ondersteunt T-SQL (Transact-SQL), dezelfde querytaal die wordt gebruikt in Microsoft SQL Server. Dit maakt het voor SQL Server-gebruikers gemakkelijker om over te stappen naar Azure Synapse Analytics.

Functies voor datawarehousing: Azure Synapse Analytics bevat functies die specifiek zijn voor datawarehousing, zoals kolomopslag, gegevenscompressie en automatische indexering, die de queryprestaties optimaliseren en de opslagkosten verlagen.

Beveiliging en naleving: Het biedt robuuste beveiligingsfuncties, waaronder Azure Active Directory (Azure AD)-integratie voor identiteits- en toegangsbeheer, op rollen gebaseerde toegangscontrole (RBAC), versleuteling bij opslag en tijdens verzending, en auditing om te voldoen aan nalevingsvereisten.

Gegevens laden: u kunt verschillende methoden gebruiken, waaronder PolyBase, Azure Data Factory en Azure Data Migration Service, om gegevens uit verschillende bronnen, zowel on-premises als in de cloud, in Azure Synapse Analytics te laden.

Optimalisatie van queryprestaties: biedt tools en functies voor queryoptimalisatie, zoals gematerialiseerde weergaven, workloadbeheer en intelligente caching om de responstijden van queries te verbeteren.

Business Intelligence: Azure Synapse Analytics kan worden geïntegreerd met populaire business intelligence-tools zoals Power BI, Tableau en Excel om interactieve rapporten en dashboards te maken.

Data Lake-integratie: het integreert naadloos met Azure Data Lake Storage Gen2, waardoor u gestructureerde gegevens in Azure Synapse Analytics kunt combineren met semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens in Azure Data Lake Storage voor uitgebreide analyses.

Gegevensbeveiliging en governance: Azure Synapse Analytics ondersteunt gegevensmaskering, dynamische gegevensmaskering en beveiliging op rijniveau om gevoelige gegevens te beschermen. Het helpt organisaties ook bij het implementeren van praktijken voor gegevensbeheer.

Monitoring en beheer: Azure Monitor, Azure Log Analytics en Azure Application Insights kunnen worden gebruikt voor het monitoren en beheren van de prestaties en status van Azure Synapse Analytics-workloads.

Azure Synapse Analytics is een krachtig platform voor moderne datawarehousing en analyse, waarmee organisaties gemakkelijker inzichten uit hun gegevens kunnen halen, datagestuurde besluitvorming kunnen optimaliseren en de groeiende hoeveelheden gegevens die in de digitale wereld van vandaag worden gegenereerd, kunnen verwerken.