Padrões de referência do aplicativo de dados

Ao integrar um aplicativo de dados em uma Zona de Destino de Dados, a equipe receberá acesso ao grupo de recursos dedicado, à sub-rede e aos recursos compartilhados. A partir desse ponto, o controle do ambiente é transferido para a equipe de aplicação de dados. Essas equipes precisam assumir a responsabilidade pela implementação completa e pela gestão dos custos.

Para simplificar o processo de introdução e reduzir o tempo de entrega para criar um ambiente para um caso de uso específico, as organizações podem fornecer padrões de referência internos. Essas implementações de referência consistem nas definições de IaC (Infraestrutura como Código) para criar com êxito um conjunto de serviços para um caso de uso específico, como processamento de dados em lote, processamento de dados de streaming ou ciência de dados, e demonstram um caminho para o sucesso. Potencialmente, esses padrões também incluem código de aplicativo genérico que pode ser usado como uma linha de base ao implementar soluções de dados. Os padrões de referência do aplicativo de dados podem variar entre as organizações e dependem muito das ferramentas utilizadas e dos padrões de implementação de dados usados com frequência e repetidamente nas Zonas de Destino de Dados.

Outra automação pode ser usada para reduzir ainda mais os possíveis pontos de atrito e automatizar até mesmo a implantação inicial do padrão para equipes de aplicativos de dados. Para obter mais detalhes, examine a automação da plataforma e o DevOps para uma análise em escala de nuvem.

Por fim, o objetivo deve ser entregar essas implementações de referência para as equipes de aplicativos de dados, pois elas devem ser proprietárias da base de código geral de sua solução. Camadas de abstração extra, como especificações de modelo do Azure, também são uma opção, mas apenas aumentam o número de pontos de atrito, pois as alterações necessárias precisam ser solicitadas novamente de uma equipe central que possui e mantém esses recursos. Em seguida, a equipe central precisa tomar medidas para testar e liberar as alterações. Além disso, um processo de gerenciamento de versão mais complexo pode ser necessário para não afetar outros consumidores da Especificação de Modelo. Por fim, os modelos se tornarão mais complexos com o passar do tempo, pois cada equipe pode exigir parâmetros diferentes para serem expostos para aplicar determinadas alterações no modelo. Portanto, a entrega dos padrões de referência é a solução mais fácil e eficaz, pois isso permite que as equipes de aplicativos de dados façam as alterações necessárias se necessário. Expor essas equipes ao conceito de IaC é uma boa abordagem que pode levar algum tempo, mas, em última análise, resultará em melhores práticas de engenharia em toda a plataforma de dados.

Para obter mais informações, consulte Dimensionamento da análise em escala de nuvem.