クラウド規模の分析アーキテクチャは、一連のコア 原則を使用して設計されました。
主要な原則
セルフサービスの有効化: アジャイル開発方法を可能にするために、プロジェクト チームが自分で作業できるようにします。
統治： Azure プラットフォーム全体にガードレールを適用して、プロジェクト チームがアクセス許可内の関数のみを表示、変更、実行できるようにします。
合理化されたデプロイ: チームが迅速にスケーリングし、一部のコア 設計や成果物の経験が少ないチームをサポートできるように、組織内で共通のポリシーを使用できることを確認します。
役割とチーム
クラウド規模の分析全体で、水平方向にサイロ化されたチームからアジャイルな垂直クロスドメイン チームに移行することをお勧めします。 データ運用チームはコントロール プレーンでのガバナンスの推進に重点を置き、データ アプリケーション チームは製品としてのデータの作成に重点を置いている。 この差別化には、アプリケーション開発に合わせたパターンに対する組織の変更が必要です。 たとえば、各アプリケーションには、要件をスコープ指定し、クロスドメイン チームと協力して製品を提供する製品所有者がいます。 この場合、製品は消費データです。
詳細については、「Azure でのクラウドスケール分析のロールとチームを理解する」を参照してください。
デプロイと運用
デプロイ プロセスとデータ操作 (DataOps) モデルは、これらの主要な原則の一部をサポートする重要な部分です。 次のガイドラインは、組織が原則に沿うことをお勧めします。
- コードとしてインフラストラクチャを使用します。
- 社内の主要なユース ケースをカバーするテンプレートをデプロイします。
- GitHub フォークとブランチの戦略を含むデプロイ プロセスに従います。
- 中央リポジトリを維持し、データ管理ランディング ゾーンをデプロイします。
特定可能で個々のスキルを持つ共同作成者は、データ プラットフォーム インフラストラクチャを一元的に管理し、データ管理ランディング ゾーンとさまざまなデータ ランディング ゾーンの共通データ インフラストラクチャの部分を構築してデプロイするためのプラットフォーム グループを確立する必要があります。 プラットフォーム グループは、データ アプリケーション チームがデータ アプリケーションをキャプチャ、処理、格納、保守するのに役立つ、独自のテクノロジを構築、所有、提供することもできます。
プラットフォーム グループは、セルフサービス方式でサービスを提示する必要があります。これには、ビッグ データの格納、製品データのバージョン管理、データ パイプラインの整理/実装、データの識別解除などのツールを含めることができます。 これらの種類のツールは、ワークフローのボトルネックを最小限に抑え、新しいデータ製品を作成するためのリード タイムを短縮するために重要です。
プラットフォーム グループは、目的を達成するために、このセクションで概説されているベスト プラクティスに従う必要があります。 他のデータ製品チームは、今後の記事のベスト プラクティスを使用して、データをテストおよび自動化する必要があります。
詳細については、Azure でのクラウド規模の分析のための DevOps 自動化に関するページを参照してください。