Armazenamento de dados do Azure.

A melhor arquitetura do Azure Data Warehouse depende dos seus requisitos comerciais específicos, volume de dados, complexidade e necessidades de desempenho.

No entanto, existem alguns princípios arquitetónicos comuns e práticas recomendadas a serem considerados ao projetar uma solução do Azure Data Warehouse:

Ingestão de dados
Ingestione dados de várias fontes usando o Azure Data Factory, o Azure Data Factory Data Flows ou as fontes do Azure Data Factory Data Flow.

   – Considere utilizar o Azure Event Hubs ou o Azure IoT Hub para cenários de transmissão de dados em tempo real.

   – Utilize o Azure Databricks ou o Azure HDInsight para processos ETL (Extrair, Transformar, Carregar), se necessário.

Armazenamento de dados
Armazene dados estruturados no Azure SQL Data Warehouse (agora conhecido como Azure Synapse Analytics), que foi concebido para consultas analíticas de alto desempenho.

   – Otimize o armazenamento de dados utilizando formatos de armazenamento colunares, como Parquet ou ORC.

   – Considere utilizar o Azure Data Lake Storage Gen2 para armazenar grandes volumes de dados brutos que possam necessitar de processamento adicional.

Modelagem de dados
Crie um esquema em estrela ou floco de neve para o seu armazém de dados, a fim de facilitar consultas eficientes.

   – Crie tabelas de factos e dimensões para representar as relações entre os seus dados.

   – Utilize as melhores práticas de modelação de dados para reduzir a redundância e melhorar o desempenho das consultas.

Particionamento de dados
Implemente o particionamento de dados para melhorar o desempenho das consultas. Particione tabelas com base em colunas comumente utilizadas.

   – Defina chaves de distribuição adequadas para tabelas, a fim de distribuir os dados uniformemente pelos recursos de computação.

Carregamento de dados no
Use o PolyBase ou o Azure Data Factory para carregar dados no Azure Synapse Analytics.

   – Considere utilizar estratégias de carregamento incremental para minimizar os tempos de carregamento de dados.

Segurança e conformidade de dados
Implemente a autenticação baseada no Azure AD para controlo de acesso do utilizador.

   – Aplique segurança ao nível da linha (RLS) para um controlo de acesso mais preciso.

   – Use o Azure Key Vault para gerir chaves de encriptação e segredos.

   – Cumprir os requisitos regulamentares e de governança de dados, como o GDPR ou o HIPAA.

de transformação de dados Aproveite o poder das consultas SQL para realizar transformações de dados diretamente no Azure Synapse Analytics.

   – Para transformações complexas ou preparação de dados, considere utilizar o Azure Databricks ou o Azure HDInsight.

Otimização do desempenho de consultas
Monitorize o desempenho das consultas utilizando ferramentas como o Azure Monitor e o Query Performance Insights.

   – Utilize vistas materializadas e técnicas de otimização de consultas para melhorar a velocidade das consultas.

   – Utilize a gestão da carga de trabalho para priorizar e alocar recursos para consultas críticas.

Escalabilidade e gestão de recursos
Configure as definições de pausa automática e retomada automática para gerir os custos de forma eficaz.

   – Utilize classes de recursos para alocar recursos com base nas prioridades da carga de trabalho.

   – Monitorizar e ajustar os recursos para atender às mudanças nos requisitos de desempenho.

Integração de dados com ferramentas de BI
Integre o Azure Synapse Analytics com ferramentas de inteligência empresarial, como Power BI, Tableau ou Excel, para relatórios e visualização.

    – Aproveite o Azure Analysis Services para modelagem semântica e armazenamento em cache para melhorar o desempenho das consultas para ferramentas de BI.

Monitorização e registo
Implemente monitorização e registo abrangentes utilizando o Azure Monitor, o Azure Log Analytics e o Azure Application Insights.

    – Configure alertas e notificações para eventos críticos e problemas de desempenho.

Recuperação de desastres e backup
Implemente estratégias de backup e recuperação de desastres para garantir a disponibilidade dos dados e a continuidade dos negócios.

    – Use replicação geográfica e backups automatizados para proteger os seus dados.

Arquivamento e retenção de dados
Defina políticas de arquivamento e retenção de dados para gerir o ciclo de vida dos dados no armazém de dados.

    – Arquive dados históricos em soluções de armazenamento de baixo custo, quando apropriado.

Documentação e metadados
Mantenha documentação e metadados completos para tabelas, colunas e transformações, a fim de facilitar a descoberta e a compreensão dos dados.

Escalabilidade e preparação para o futuro
Projete a sua arquitetura para ser escalável e adaptável ao crescimento futuro e às necessidades de dados em evolução.

O Azure Synapse Analytics oferece uma plataforma flexível e poderosa para armazenamento de dados, e a melhor arquitetura dependerá dos requisitos específicos da sua organização e da natureza dos seus dados e cargas de trabalho. Considere trabalhar com arquitetos ou consultores certificados pelo Azure para garantir que a sua arquitetura esteja alinhada com os seus objetivos de negócios e expectativas de desempenho.

O Azure Data Warehouse e o Azure Data Lake são serviços poderosos de armazenamento e análise de dados no Azure, mas têm pontos fortes e casos de uso diferentes.

O Azure Data Warehouseé um serviço de armazenamento de dados totalmente gerido, com capacidade para petabytes, que combina o poder do armazenamento de dados e do processamento de big data. Foi concebido para armazenar e analisar dados estruturados para relatórios e análises. O Azure Data Warehouse utiliza uma arquitetura de processamento massivamente paralelo (MPP) para oferecer alto desempenho mesmo para as cargas de trabalho mais exigentes.

O Azure Data Lakeé um serviço de data lake altamente escalável e seguro que permite às organizações armazenar e analisar todos os seus dados, independentemente do formato ou tamanho. Ele fornece um único local para todos os seus dados, facilitando o acesso e o gerenciamento. O Azure Data Lake também oferece recursos de análise de alto desempenho, para que você possa obter insights dos seus dados de forma rápida e fácil.

Qual escolher?

A melhor escolha para a sua empresa dependerá das suas necessidades e requisitos específicos. Se precisar de armazenar e analisar dados estruturados para relatórios e análises, o Azure Data Warehouse é uma boa escolha. Se precisar de armazenar e analisar todos os seus dados, independentemente do formato ou tamanho, incluindo dados não estruturados e semiestruturados, o Azure Data Lake é uma boa escolha.

Em alguns casos, as organizações podem optar por utilizar o Azure Data Warehouse e o Azure Data Lake em conjunto. O data lake pode ser utilizado para armazenar todos os dados da organização, e o data warehouse pode ser utilizado para armazenar o subconjunto de dados necessário para relatórios e análises.

O Azure Data Warehouse e o Azure Data Lake são serviços poderosos de armazenamento e análise de dados no Azure. A melhor escolha para a sua empresa dependerá das suas necessidades e requisitos específicos. Compare data lakes e data warehouses com mais profundidade.

Aqui está uma tabela que resume as principais diferenças entre os data warehouses e os data lakes do Azure:

O SQL Azure Data Warehouse, agora conhecido como Azure Synapse Analytics, é um serviço de armazenamento de dados baseado na nuvem e com processamento massivamente paralelo (MPP) oferecido pelo Microsoft Azure.

Ele foi projetado para lidar com grandes volumes de dados e permitir que as organizações realizem análises avançadas, relatórios e tarefas de inteligência empresarial com seus dados.

As principais funcionalidades e características do Azure Synapse Analytics (anteriormente SQL Azure Data Warehouse) incluem:

Processamento Paralelo Massivo (MPP): O Azure Synapse Analytics utiliza uma arquitetura distribuída que permite paralelizar e distribuir o processamento de consultas por vários nós de computação. Isso permite o processamento de dados em alta velocidade para consultas analíticas complexas.

Escalabilidade: Oferece escalabilidade sob demanda, permitindo que você aumente ou diminua dinamicamente com base nos requisitos da sua carga de trabalho. Essa escalabilidade garante que o sistema possa lidar com grandes conjuntos de dados e cargas de consulta variáveis de forma eficiente.

Integração: O Azure Synapse Analytics integra-se perfeitamente com vários serviços do Azure, como o Azure Data Lake Storage, o Azure Data Factory, o Azure Databricks e o Azure Analysis Services, fornecendo um ecossistema abrangente para armazenamento, integração, processamento e relatórios de dados.

Compatibilidade com T-SQL: suporta T-SQL (Transact-SQL), que é a mesma linguagem de consulta usada no Microsoft SQL Server. Isso facilita a transição dos utilizadores do SQL Server para o Azure Synapse Analytics.

Recursos de armazenamento de dados: O Azure Synapse Analytics inclui recursos específicos para armazenamento de dados, como armazenamento em colunas, compressão de dados e indexação automática, que otimizam o desempenho das consultas e reduzem os custos de armazenamento.

Segurança e conformidade: oferece recursos de segurança robustos, incluindo integração com o Azure Active Directory (Azure AD) para gestão de identidades e acessos, controlo de acesso baseado em funções (RBAC), criptografia em repouso e em trânsito e auditoria para atender aos requisitos de conformidade.

Carregamento de dados: pode utilizar vários métodos, incluindo PolyBase, Azure Data Factory e Azure Data Migration Service, para carregar dados no Azure Synapse Analytics a partir de várias fontes, tanto locais como na nuvem.

Otimização do desempenho das consultas: fornece ferramentas e recursos para otimização de consultas, como visualizações materializadas, gerenciamento de carga de trabalho e cache inteligente para melhorar os tempos de resposta das consultas.

Business Intelligence: O Azure Synapse Analytics pode ser integrado com ferramentas populares de business intelligence, como Power BI, Tableau e Excel, para criar relatórios e painéis interativos.

Integração com Data Lake: integra-se perfeitamente com o Azure Data Lake Storage Gen2, permitindo combinar dados estruturados no Azure Synapse Analytics com dados semiestruturados e não estruturados no Azure Data Lake Storage para análises abrangentes.

Segurança e governança de dados: o Azure Synapse Analytics oferece suporte a mascaramento de dados, mascaramento dinâmico de dados e segurança no nível da linha para proteger dados confidenciais. Ele também ajuda as organizações a implementar práticas de governança de dados.

Monitorização e gestão: O Azure Monitor, o Azure Log Analytics e o Azure Application Insights podem ser usados para monitorizar e gerir o desempenho e a integridade das cargas de trabalho do Azure Synapse Analytics.

O Azure Synapse Analytics é uma plataforma poderosa para armazenamento e análise de dados modernos, facilitando às organizações obter insights a partir dos seus dados, otimizar a tomada de decisões baseada em dados e lidar com os volumes crescentes de dados gerados no mundo digital atual.