組織數據作業小組成員
雲端規模分析架構是使用一組核心原則所設計。
核心原則
自助式啟用： 讓專案小組能夠自行工作，以支持敏捷開發方法。
治理： 在 Azure 平台上強制執行管控措施，確保專案小組只能在其許可範圍內查看、變更和執行功能。
簡化的部署： 確保組織內提供一般原則，以協助小組快速調整，並支援在一些核心設計和成品中經驗較少的小組。
角色和小組
在雲端規模分析中，我們建議從水平隔離的小組移至敏捷式垂直跨領域小組。 數據作業小組著重於在控制平面推動治理，而數據應用程式小組則著重於建立數據即產品。 這項差異需要組織變更，讓模式更符合應用程式開發。 例如，每個應用程式都有一個產品擁有者，其會限定需求，並與跨網域小組合作以提供產品。 在此情況下，該產品是供消費的數據。
如需詳細資訊，請參閱 瞭解 Azure 中雲端規模分析的角色和小組
部署和作業
部署程式和數據作業 （DataOps） 模型是支援其中一些核心原則的基本部分。 建議組織遵循下列指導方針以符合原則：
- 使用基礎結構即程式碼。
- 部署涵蓋公司內核心使用案例的範本。
- 遵循部署流程，其中包含 GitHub 分岔和分支的策略。
- 維護中央資料庫並部署數據管理著陸區。
具有可識別和個人技能的參與者應建立平臺群組，以集中控管數據平臺基礎結構，並建置及部署數據管理登陸區域的通用數據基礎結構片段，以及各種數據登陸區域。 平臺群組也可以建置、擁有及提供無知的技術，協助數據應用程式小組擷取、處理、儲存和維護其數據應用程式。
平臺群組應以自助方式呈現其服務，其中包括儲存巨量數據、版本設定產品數據、組織/實作數據管線、取消識別數據等等的工具。 這些類型的工具是將工作流程瓶頸降到最低，並減少建立新數據產品的前置時間的關鍵。
平臺群組應遵循本節所述的最佳做法，以達成其目標。 其他數據產品小組應該使用即將發行的文章中的最佳做法來測試及自動化其數據。
如需詳細資訊，請參閱 Azure 中雲端規模分析的 DevOps 自動化