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Opciones de conectividad de Data Lake Storage

Como profesional de FinOps, es posible que tenga que crear soluciones de análisis e informes personalizados fuera de Power BI para satisfacer requisitos de la organización específicos. Azure Data Lake Storage proporciona un repositorio central para los datos de FinOps a los que pueden acceder varias herramientas y servicios para escenarios avanzados de análisis, aplicaciones personalizadas e integración.

En este artículo se describen las herramientas y servicios principales que se pueden conectar a Data Lake Storage para el análisis y los informes de FinOps.


Azure Data Explorer (ADX)

Azure Data Explorer es un servicio de exploración de datos rápido y altamente escalable para datos de registro y telemetría que proporciona funcionalidades de análisis eficaces para los datos de FinOps.

Si estás utilizando FinOps hubs, Azure Data Explorer se configura automáticamente con pipelines de ingesta de datos preconstruidos, modelos de datos optimizados, paneles y consultas de ejemplo, y procesamiento automatizado de datos.

Configuración de paneles del Explorador de datos


Microsoft Fabric

Microsoft Fabric es una solución de análisis todo en uno que combina la integración de datos, la ingeniería de datos, el almacenamiento de datos, la ciencia de datos, el análisis en tiempo real y la inteligencia empresarial en una plataforma unificada.

Fabric proporciona una plataforma de análisis unificada con oneLake Storage, inteligencia artificial y funcionalidades de aprendizaje automático, integración sin problemas de Power BI y compatibilidad con información en tiempo real.

Creación de un área de trabajo de Fabric para FinOps


Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics es una solución de almacenamiento de datos empresarial que combina funcionalidades de almacenamiento de macrodatos y de almacenamiento de datos.

Ventajas de FinOps

  • Almacenamiento de datos escalable: control de grandes volúmenes de datos históricos de FinOps
  • Compatibilidad con SQL y Spark: uso de SQL o Apache Spark conocidos para el procesamiento de datos
  • Aprendizaje automático integrado: creación de modelos predictivos para la previsión de costos
  • Integración de Data Lake: integración nativa con Data Lake Storage
  • Seguridad empresarial: características avanzadas de seguridad y gobernanza

Introducción a Synapse

Azure Synapse Analytics proporciona documentación completa para conectarse a datos y consultarlos en Data Lake Storage.

Consulta de datos en Azure Data Lake Storage con Synapse SQL

Creación de tablas externas en Synapse SQL


Azure Databricks

Azure Databricks es una plataforma de análisis unificada que proporciona análisis colaborativos basados en Apache Spark para escenarios avanzados de ciencia de datos y aprendizaje automático.

Ventajas de FinOps

  • Análisis avanzado: Realización de modelos de costos complejos y previsión
  • Aprendizaje automático: creación de modelos predictivos para la optimización de costos
  • Cuadernos de colaboración: uso compartido de análisis con equipos de ciencia de datos
  • Compatibilidad con Delta Lake: transacciones ACID y control de versiones para la calidad de los datos
  • Funcionalidades de integración: conexión a varios orígenes de datos y herramientas

Introducción a Databricks

Azure Databricks proporciona documentación completa para conectarse a datos y analizarlos en Data Lake Storage.

Conexión a Azure Data Lake Storage desde Databricks

Aprendizaje automático con Databricks


Azure Machine Learning

Azure Machine Learning proporciona funcionalidades de aprendizaje automático de nivel empresarial para crear modelos avanzados de optimización y previsión de costos.

Ventajas de FinOps

  • Funcionalidades de MLOps: administración del ciclo de vida de aprendizaje automático de un extremo a otro
  • Aprendizaje automático automatizado: compilación y optimización automática de modelos de predicción de costos
  • Implementación de modelos: implementación de modelos como servicios web para predicciones en tiempo real
  • Inteligencia artificial responsable: herramientas integradas para la interpretación y equidad del modelo
  • Integración: conexión con otros servicios y herramientas de Azure

Casos de uso para FinOps

  • Previsión de costos: predicción del gasto futuro basado en patrones históricos
  • Detección de anomalías: identificar patrones o picos de costos inusuales
  • Recomendaciones de optimización: Generación de sugerencias de optimización de costos automatizadas
  • Planificación presupuestaria: Apoya la planificación presupuestaria con información predictiva

Aplicaciones personalizadas y API

Data Lake Storage proporciona API REST y SDK que permiten crear aplicaciones personalizadas e integrar datos de FinOps con sistemas existentes.

Ventajas

  • Integraciones personalizadas: compilación de integraciones con sistemas empresariales existentes
  • Informes automatizados: Creación de una generación y distribución automatizadas de informes
  • Supervisión en tiempo real: creación de soluciones de alertas y supervisión personalizadas
  • Acceso de API: acceso mediante programación a los datos de FinOps para cualquier aplicación

Introducción a las aplicaciones personalizadas

Azure Data Lake Storage proporciona SDK completos y API REST para crear aplicaciones personalizadas.

Azure Data Lake Storage REST API

Bibliotecas cliente de Azure Data Lake Storage


Elección de la herramienta adecuada

La elección de la herramienta depende de sus requisitos específicos:

Tool Más adecuado para Complejidad Modelo de costo
Azure Data Explorer Análisis en tiempo real, consultas KQL, paneles integrados Mediana Pago por uso
Microsoft Fabric Plataforma de análisis unificado, integración de AI/ML Medio-Alto Basado en capacidad
Azure Synapse Almacenamiento de datos, ETL a gran escala, escenarios empresariales High Pago por uso o servicio dedicado
Azure Databricks Análisis avanzado, aprendizaje automático, ciencia de datos High Pago por uso
Azure Machine Learning MLOps, ML automatizado, implementación de modelos High Pago por uso
Aplicaciones personalizadas Integraciones específicas, flujos de trabajo personalizados Variable Costo de desarrollo

Seguridad y gobernanza

Al conectarse a Data Lake Storage, asegúrese de la seguridad y gobernanza adecuadas:

  • Autenticación: uso de Azure Active Directory e identidades administradas
  • Autorización: Implementación del control de acceso basado en rol (RBAC)
  • Seguridad de red: configuración de puntos de conexión privados y restricciones de red
  • Clasificación de datos: clasificación y protección de datos financieros confidenciales
  • Auditoría: habilitar el registro de auditoría para el acceso y las operaciones

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