扩大和缩小规模也可通过数据驱动来完成
Posted: Sun Mar 23, 2025 5:08 am
节省成本
在 Azure 中，您可以通过关注使用服务的时间和频率来节省资金。某些服务（例如 SQL 数据库）可以设置为容量级别。如果使用更高的容量，您将拥有更高的处理能力，但因此成本也会更高。。这可以基于固定时间，也可以基于例如过去一段时间的加载时间。这样，您就可以智能地实现自动化，并且不必再担心它。这样，您就可以确保只为实际使用的 Azure 容量付费。
4）消除手工劳动
没有什么比单调重复的体力劳动更令人烦恼的了。但是，当您向 Azure DWH 公开许多不同的数据源时，这是一个潜在的问题。源系统中的每个表或文件都需要一个新的加载过程。总而言之，这需要大量的点击，你可以想象很容易犯错误。特别是 阿富汗数字数据 当您想解锁数十个甚至数百个表和文件时。幸运的是，云可以为您完成这项工作。使用 Azure Synapse Pipelines（Azure 的 ETL（提取转换加载）工具），您可以捕获有关资源和元数据的信息。一切充电过程都是在此基础上产生的。只需单击几下按钮，即可自动解锁必要的资源。然后你就可以开始更具挑战性的工作：将原始数据转化为见解。
5）从大处着眼，从小处着手
Azure 中的选择非常多：有超过 200 种可用服务，其中 50 多种适合加载、存储、转换和可视化数据。每项服务都有自己的特色、价格标签和用户手册。为了构建智能且为未来做好准备的数据仓库，规划出您的组织需要哪些服务是很有用的。许多人尚未处理大量半结构化或非结构化数据。他们主要希望在 Power BI 等 BI 工具中处理和可视化他们的结构化数据。近实时可用性通常也是不必要的。可扩展的 Azure SQL 数据库、Azure 数据湖和 Azure 数据工厂就足够了。但是您是否想（并行）处理大量数据并用它进行预测？那么使用 Azure Synapse Analytics 是值得的。在选择使用哪些服务时，以下原则尤其适用：从大处着眼，从小处着手。
最后，作为一个黄金建议，我建议你不要（完全）自己做这件事。寻找曾经做过这件事的专业人士。这样你就可以避免不必要的陷阱。我们非常乐意为您提供帮助。
在 Azure 中，您可以通过关注使用服务的时间和频率来节省资金。某些服务（例如 SQL 数据库）可以设置为容量级别。如果使用更高的容量，您将拥有更高的处理能力，但因此成本也会更高。。这可以基于固定时间，也可以基于例如过去一段时间的加载时间。这样，您就可以智能地实现自动化，并且不必再担心它。这样，您就可以确保只为实际使用的 Azure 容量付费。
4）消除手工劳动
没有什么比单调重复的体力劳动更令人烦恼的了。但是，当您向 Azure DWH 公开许多不同的数据源时，这是一个潜在的问题。源系统中的每个表或文件都需要一个新的加载过程。总而言之，这需要大量的点击，你可以想象很容易犯错误。特别是 阿富汗数字数据 当您想解锁数十个甚至数百个表和文件时。幸运的是，云可以为您完成这项工作。使用 Azure Synapse Pipelines（Azure 的 ETL（提取转换加载）工具），您可以捕获有关资源和元数据的信息。一切充电过程都是在此基础上产生的。只需单击几下按钮，即可自动解锁必要的资源。然后你就可以开始更具挑战性的工作：将原始数据转化为见解。
5）从大处着眼，从小处着手
Azure 中的选择非常多：有超过 200 种可用服务，其中 50 多种适合加载、存储、转换和可视化数据。每项服务都有自己的特色、价格标签和用户手册。为了构建智能且为未来做好准备的数据仓库，规划出您的组织需要哪些服务是很有用的。许多人尚未处理大量半结构化或非结构化数据。他们主要希望在 Power BI 等 BI 工具中处理和可视化他们的结构化数据。近实时可用性通常也是不必要的。可扩展的 Azure SQL 数据库、Azure 数据湖和 Azure 数据工厂就足够了。但是您是否想（并行）处理大量数据并用它进行预测？那么使用 Azure Synapse Analytics 是值得的。在选择使用哪些服务时，以下原则尤其适用：从大处着眼，从小处着手。
最后，作为一个黄金建议，我建议你不要（完全）自己做这件事。寻找曾经做过这件事的专业人士。这样你就可以避免不必要的陷阱。我们非常乐意为您提供帮助。