クラウド規模の分析は、ランタイム、自動化、ユーザー レイヤーの分離に重点を置いて行われます。
実行時の対話への自動化は、Azure Pipelines とスクリプト化された Azure Resource Manager テンプレートを使用して行われます。
重要
クラウド規模の分析では 、Azure ポリシー を使用して境界を設定し、データ ランディング ゾーンの運用チームによって実行される変更が準拠していることを確認します。
クラウド規模の分析では、ポリシーを使用して以下を適用します。
- 名前付け規則。
- ネットワーク ルール。
- 許可されていないサービス。
データ ランディング ゾーンには、標準構成に対する特定の要件があります。
- サブネットのサイズ。
- サブネットの数。
- リソース グループの数。
- リソース グループの名前。
- キー コンテナー。
次の図は、データ ランディング ゾーンに対して自動化の原則がどのように実装されるかを示しています。
デプロイ モデル
クラウド規模の分析は、次の要素で構成されます。
- データ管理のランディングゾーン。
- 1 つ以上のデータ ランディング ゾーン。
- 各データ ランディング ゾーンでデータ製品を生成する 1 つ以上のデータ アプリケーション。
要件とライフサイクルが異なるため、各アプリケーションは時間の経過と同時に個別に進化する可能性があります。 たとえば、データ ランディング ゾーンの 1 つに、ある時点でストレージ アカウント RA-GRS が必要になる場合があります。 リポジトリ内の各資産をコードとしてのインフラストラクチャ (IaC) で表現することが重要です。 これにより、それぞれのデータ ランディング ゾーンとデータ アプリケーションの要件に基づいて変更を実装できます。
次の表は、クラウド規模の分析デプロイに関係するチームをまとめたものです。
| 名前 | 役割 | チームの数 |
|---|---|---|
| クラウド プラットフォーム チーム | 組織内の Azure クラウド プラットフォーム チーム。 | 1 つは Azure プラットフォーム全体用です。 |
| データ プラットフォーム チーム | さまざまなレベルのクラウドスケール分析のための Azure Resource Manager テンプレート リポジトリの作成と管理を担当します。 また、データ管理ランディング ゾーンを維持し、デプロイの問題や必要な拡張機能がある場合は、他のチームをサポートします。 | 1 つはクラウド規模の分析用です。 |
| データランディングゾーンチーム | 特定のデータ ランディング ゾーンのデプロイと管理を担当します。 また、データ製品を生成するデータ アプリケーションのデプロイと拡張もサポートします。 | データ ランディング ゾーンごとに 1 つのチーム。 |
| データ アプリケーション チーム | データ製品の展開と更新を担当します。 | データ アプリケーションごとに 1 つのチーム。 |