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DAY 21
1
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打造 Microsoft BI 資料服務平台系列 第 21

[21] : 雲端資料服務~各種 Azure 雲端資料服務介紹

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Microsoft 提供的 Azure 雲端服務也有各種資料處理、資料儲存、數據分析、數據串流等服務。

Azure 是 Microsoft 資料中心提供的雲端服務,在 Azure 雲端服務中,也提供了各種資料服務相關的處理作業,包括有資料的儲存,資料處理整合作業流程,數據分析相關的功能,數據串流處理作業服務,也包括了人工智慧,機器學習等相關的進階資料學習模型服務,以下我們介紹幾個 Azure 提供的雲端資料服務。

Azure Data Factory

這是 Azure 提供的雲端資料 ETL 整合服務,類似地端的 SQL Server Integration Services 的功能,讓使用者能夠快速、不用寫程式、元件設計方式的資料轉換功能,方便規劃與設計資料處理作業,設計、建置、及管理資料轉換流程,加速資料作業的規劃與整合服務。
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Azure Databricks

是 Azure 提供的雲端 SaaS 服務,能夠快速、簡易、且協同運作的 Apache Spark 資料分析架構平台。
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Azure SQL Data Warehouse

這是以 SQL Server 為主體的 SaaS 雲端服務,使用大量平行處理的功能,能夠快速的執行複雜的資料查詢作業,執行高效能的資料整合及分析,提供解決結構化 SQL 資料倉儲的應用需求,
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Azure HDInsight

Azure HDInsight 是 Azure 提供有關於 Hadoop 和 Spark 的 SaaS 雲端服務,提供各種 Hadoop 相關的功能服務,是 Azure 雲端大數據資料儲存的解決方案。
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Azure Analysis Services

企業級的資料分析引擎雲端 SaaS 服務,提供 SQL Server Analysis Services 一樣的資料模型分析、建置與管理的服務。
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Microsoft Power BI Service

一個好用的視覺化分析工具,提供互動式資料視覺效果的 BI 工具,能夠深入解析商務分析服務。
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Azure Stream Analytics

這是一個即時分析與處理資料事件的引擎,可以處理大量快速的串流資料分析、過濾、萃取和轉換作業服務。
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[雲端架構範例] Azure 雲端資料服務平台 --- 一般架構

一般來說,資料服務平台的四個區塊分別為:INGEST, STORE, PREPARE, MODEL & SERVE,Azure 提供的相關雲端服務功能如下說明:

  • INGEST 資料載入:使用 Azure Data Factory 來處理相關的 ETL 作業
  • STORE 資料儲存:使用 Azure Data Lake 可以儲存各種結構的數據資料,包括結構化與非結構化資料。
  • PREPARE 資料準備與處理:Azure Data Bricks 可以做資料萃取、轉換、過濾、清理等資料準備的功能。
  • MODEL & SERVE 資料模型與服務:透過 Azure Analysis Service 來處理資料分析作業流程,透過 Power BI Service 來達成資料視覺化資訊挖掘的功能。

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這裡舉例說一般性的 Azure 雲端資料服務平台的設計架構,當然我們可以依照適合企業組織運作的整合架構,彈性的組合或規劃設計適當的資料分析服務架構。

[雲端架構範例] Azure 雲端資料服務架構 --- 資料分析解決方案

主要是透過 Azure Analysis Service 搭建資料模型 (Data Model),或是使用 Azure Data Warehouse 建置資料市集 (Data Mart),讓資料分析或資料挖掘的視覺化分析工具 Power BI 可以很方便的達成資料分析目標。

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[雲端架構範例] Azure 雲端資料服務架構 --- 即時資料分析

透過 Azure HDInsight 的即時資料串流整合功能,串接即時資訊,透過 Azure Cosmos DB 的資料存取或是 Azure Analysis Service 的資料分析作業,能夠達成即時資料分析解決方案。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20191006/20120169vu5NRuwVGI.png

PS : 雲端服務提供強大的運算和儲存的能力,讓企業能夠彈性的使用租賃的模式,租用企業組織適合的資料服務平台架構,不用自己購買,規劃,建置,維護這些機器設備,可以有效率的設計規劃資料服務分析架構,更可以彈性的擴充和整合各種資料處理作業服務,快速的建置企業所需要的資料服務平台。


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