«Облачные» вычисления представляют собой уникальную платформу для быстрого формирования сложных аналитических решений. Azure располагает удобным механизмом для работы благодаря использованию заранее подготовленных шаблонов.

Если вы отправляетесь в вычислительное «облако» Microsoft Azure ради аналитики, то один из лучших способов, который я могу рекомендовать, — начать с использования заранее подготовленных шаблонов решений Microsoft. Типичное средство, используемое для таких решений, — инструмент «облачной» бизнес-аналитики Microsoft Power BI, который является частью Office 365.

Конкретные шаблоны решения для Power BI можно получить на сайте компании по адресу: https://powerbi.microsoft.com/en-us/solution-templates/. Я остановлюсь на одном из шаблонов, который часто использую при работе с клиентами, — Campaign Brand Management for Twitter (https://powerbi.microsoft.com/en-us/solution-templates/brand-management-twitter/). Этот шаблон содержит набор внутренних «облачных» функций Azure для обращений к Twitter с целью извлечения сообщений, их обработки и объединения с помощью служб Microsoft Azure Cognitive Services для анализа восприятия (https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/text-analytics/).

Вся концепция решений на основе шаблонов — ключевой элемент «облачных» вычислений. Используя «облако», вы сможете реализовать преимущества концепции быстрого развертывания и удаления сред, а также исключить дорогостоящие работы по построению новых физических сред, которые сохраняют активность, когда не используются.

В Azure мы используем шаблоны JSON для постоянного сохранения, управления и перестроения сред в проектах. Мы можем сохранять определения архитектуры целиком в файлах JSON, что позволяет управлять изменениями и развертываниями с использованием Visual Studio и механизмов управления версиями.

Очень хороший пример — комплект шаблонов решений Azure, известный как Microsoft Cortana Intelligence Gallery (http://aka.ms/cisolutions). В этом наборе шаблонов мы рассмотрим шаблон DW and Data Science (https://gallery.cortanaintelligence.com/Solution/Data-Warehousing-and-Data-Science-with-SQL-Data-Warehouse-and-Spark-2), который сформирует работоспособную среду хранилища данных Azure с тестовыми данными, интегрированными с Apache Spark в HDInsight. В сущности, вы можете организовать комплексные решения анализа Больших Данных в Azure с использованием галереи решений Cortana Intelligence.

С помощью обоих шаблонов можно за несколько минут сформировать «облачные» архитектуры Microsoft Azure с использованием вашей учетной записи Azure. Для построения серверных платформ данных вам потребуется пробная или действующая подписка Azure. В обоих случаях, когда вы просто экспериментируете с шаблоном, обязательно следите за выставлением счетов для вашей учетной записи Azure и приостановите, завершите работу или удалите отдельные компоненты архитектуры в группе ресурсов портала Azure или удалите всю группу ресурсов, когда закончите работу.

Например, на экране 1 показано, что осталось в моей группе SolutionTemplate Resource Group в подписках Azure. Я удалил базу данных Azure SQL, поскольку уже заполнил данными модель Power BI и мог удалить эти компоненты, чтобы избежать дополнительных затрат, связанных с использованием Azure.

 

Пример работы с шаблоном
Экран 1. Пример работы с шаблоном

Начнем построение решения Power BI Brand Management для Twitter, загрузив нужный файл по адресу:...

Это не вся статья. Полная версия доступна только подписчикам журнала. Пожалуйста, авторизуйтесь либо оформите подписку.
Купить номер с этой статьей в PDF