解決方案構想
本文是解決方案概念。 如果您想要以更多資訊擴充內容，例如潛在的使用案例、替代服務、實作考慮或定價指引，請提供 GitHub 意見反應讓我們知道。
此架構可讓您將任何規模的任何資料與自訂機器學習結合，並在串流服務上取得近乎即時的資料分析。
架構
下載這個架構的 Visio 檔案 。
資料流程
- 使用 Synapse Pipelines 將所有結構化、非結構化和非結構化資料 (記錄、檔案和媒體) 整合在一起，以Azure Data Lake Storage。
- 使用 Apache Spark 集區清除和轉換無結構資料集，並將其與運算元據庫或資料倉儲中的結構化資料結合。
- 使用可調整的機器學習/深度學習技術，透過 Apache Spark 集區中的筆記本體驗，使用 Python、Scala 或 .NET 從此資料衍生更深入的見解。
- 在 Azure Synapse Analytics 中套用 Apache Spark 集區和 Synapse 管線，以大規模存取和移動資料。
- 查詢和報告 Power BI中的資料。
- 取得從 Apache Spark 集區到 Azure Cosmos DB 的深入解析，使其可透過 Web 和行動應用程式存取。
工作流程
- Azure Synapse Analytics是快速、彈性且受信任的雲端資料倉儲，可讓您使用大量平行處理架構，以彈性且獨立的方式調整、計算及儲存。
- Synapse Pipelines 檔 可讓您建立、排程及協調 ETL/ELT 工作流程。
- Azure Blob 儲存體 是適用于任何類型的非結構化資料影像、視訊、音訊、檔，以及更輕鬆且符合成本效益的大規模物件儲存體。
- Azure Synapse Analytics Spark 集區是快速、簡單且共同作業的 Apache Spark 分析平臺。
- Azure Cosmos DB 是全域散發的多模型資料庫服務。 瞭解如何跨任意數目的 Azure 區域複寫您的資料，並調整與儲存體無關的輸送量。
- 適用於 Azure Cosmos DB 的 Azure Synapse 連結可讓您使用 Azure Synapse 工作區所提供的兩個分析引擎，在 Azure Cosmos DB 中對營運資料執行近乎即時的分析，而不會對交易式工作負載造成效能或成本影響：SQL 無伺服器和 Spark 集區。
- Azure Analysis Services是企業級分析即服務，可讓您放心地控管、部署、測試及提供 BI 解決方案。
- Power BI 是商務分析工具套件，可將見解提供給整個組織。 連線到數百個數據源、簡化資料準備，以及推動非計劃性分析。 產生美觀的報表，然後發佈報表，讓您的組織在網路上和跨行動裝置取用。
替代方案
- Synapse Link是 Microsoft 在 Azure Cosmos DB 資料之上進行分析的慣用解決方案。
實例詳細資料
使用最佳的機器學習工具，將資料轉換成可採取動作的深入解析。 此解決方案可讓您結合任何規模的任何資料，並大規模建置和部署自訂機器學習模型。 若要瞭解企業級資料平臺如何設計為企業登陸區域的一部分，請參閱雲端採用架構資料登陸區域檔。
潛在使用案例
組織能夠存取比以往更多的資料。 進階分析有助於利用資料見解。 區域包括：
- 客戶服務。
- 預測性維護。
- 建議產品或服務。
- 從供應鏈到資料中心作業的所有專案系統優化。
- 產品和服務開發。
考量
成本最佳化
成本最佳化是關於考慮如何減少不必要的費用，並提升營運效率。 如需詳細資訊，請參閱成本最佳化要素的概觀。
下一步
請參閱下列檔，以瞭解此架構中精選的服務：
- Synapse Analytics 檔
- Synapse Pipelines 檔
- Azure 中的物件儲存體簡介
- Azure Synapse Analytics Spark 集區
- Azure Cosmos DB 文件
- Analysis Services 檔
- Power BI 文件 (機器翻譯)