Nota
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Importante
Avviso di deprecazione: Lo scenario di Analisi su scala cloud è stato deprecato e non è più gestito o supportato. Per garantire che vengano visualizzate solo le indicazioni migliori, queste indicazioni verranno eliminate nell'aprile 2026.
Per linee guida aggiornate sui dati CAF, vedere Unify your data platform.
L'architettura di analisi su scala cloud è stata progettata con un set di principi di base.
Principi di base
Abilitazione al self-service: Consentire ai team di progetto di lavorare autonomamente per consentire metodologie di sviluppo agile.
Governance: Applicare protezioni nella piattaforma Azure per garantire che i team di progetto visualizzino, modifichino ed eseseguono le funzioni all'interno delle autorizzazioni.
Implementazioni ottimizzate: Assicurarsi che i criteri comuni siano disponibili all'interno dell'organizzazione per aiutare i team a scalare rapidamente e sostenere i team meno esperti in alcuni elementi e progetti fondamentali.
Ruoli e team
Nell'analitica su scala cloud, è consigliabile passare da team suddivisi orizzontalmente in compartimenti stagni a team verticali agili e cross-domain. I team delle operazioni dati si concentrano sulla governance del piano di controllo, mentre i team delle applicazioni dati si concentrano su creare i dati come prodotto. Questa differenziazione richiede modifiche organizzative a un modello più allineato allo sviluppo di applicazioni. Ad esempio, ogni applicazione ha un proprietario del prodotto che definisce l'ambito dei requisiti e collabora con un team tra domini per distribuire un prodotto. In questo caso, il prodotto è dati per il consumo.
Per altre informazioni, vedere Informazioni sui ruoli e sui team per l'analisi su scala cloud in Azure
Distribuzione e operazioni
Il modello di processo di distribuzione e operazioni sui dati (DataOps) è una parte essenziale che supporta alcuni di questi principi di base. Le linee guida seguenti sono consigliate per le organizzazioni per allinearsi ai principi:
- Usare l'infrastruttura come codice.
- Distribuire modelli che coprono i casi d'uso principali all'interno dell'azienda.
- Seguire un processo di distribuzione che include una strategia per i fork e i rami di GitHub.
- Mantenere un repository centrale e distribuire zone di atterraggio per la gestione dei dati.
Contributori con competenze individuabili e personali devono formare un gruppo di piattaforma per governare centralmente l'infrastruttura della piattaforma dati e costruire e distribuire componenti comuni dell'infrastruttura della piattaforma dati per la zona di atterraggio della gestione dei dati, oltre a varie zone di atterraggio dei dati. Il gruppo di piattaforme può anche creare, possedere e fornire una tecnologia indipendente che consente ai team dell'applicazione dati di acquisire, elaborare, archiviare e gestire le applicazioni dati.
Il gruppo di piattaforme deve presentare i servizi in modo self-service, che può includere strumenti per l'archiviazione di Big Data, il controllo delle versioni dei dati dei prodotti, l'organizzazione/implementazione della pipeline di dati, la de-identificazione dei dati e altro ancora. Questi tipi di strumenti sono fondamentali per ridurre al minimo i colli di bottiglia nel flusso di lavoro e ridurre il tempo di consegna per la creazione di nuovi prodotti di dati.
Il gruppo di piattaforme deve seguire le procedure consigliate descritte in questa sezione per raggiungere i propri obiettivi. Altri team del prodotto dati devono usare le procedure consigliate negli articoli successivi per testare e automatizzare i dati.
Per altre informazioni, vedere Automazione di DevOps per l'analisi su scala cloud in Azure