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プラットフォームの自動化

クラウド規模の分析では、ランタイム、自動化、ユーザーのレイヤーの分離に重点が置かれています。

ランタイム操作の自動化は、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が設定され、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た変更が準拠するように保証されます。

クラウド規模の分析ではポリシーを使用して次のものを強制します。

  • 名前付け規則。
  • ネットワーク ルール。
  • 使用できないサービス。

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。

次の図では、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のか示します。

自動化の概要を示す図。

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。
  • データ ランディング ゾーンごとにデータ製品を生成する 1 つ以上のデータ製品。

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共に個別に進化する可能性があります。 たとえば、ある時点で、データ ランディング ゾーンの 1 つに RA-GRS ストレージ アカウントが必要になる場合があります。 リポジトリに各資産のコードとしてのインフラストラクチャ (IaC) 表現を保持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 ゾーンまたはデータ 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のデプロイに関係するチームをまとめたものです。

名前 Role 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。 Azure プラットフォーム全体に 1 つ。
データ プラットフォーム チーム クラウド規模の分析のさまざまなレベルの Azure Resource Manager テンプレート リポジトリの作成と保守を担当します。 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機能強化がある場合は、他のチームをサポートします。 クラウド規模の分析用に 1 つ。
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保守を担当します。 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強化もサポートします。 データ ランディング ゾーンごとに 1 チーム。
データ アプリケーション チーム データ製品のデプロイと更新を担当します。 データ アプリケーションごとに 1 チーム。

次のステップ

クラウド規模の分析プラットフォームをプロビジョニングする