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DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals

Módulo 3: Explorar os dados não relacionais no Azure

Unidade 2

• Objetivos da unidade 2: a. Provisionar servicos de dados não relacionais; b. Configurar servicos de dados nao relacionais; c. Explorar os problemas basicos de conectividade; d. Explorar os componentes de seguranca de dados.

• Provisionar servicos de dados não relacionais:

  • O que é provisionamento? É a arte de providênciar algo. E o ato de executar uma série de tarefas que um provedor de servicos realiza para criar e configurar um serviço. O provisionamento é o processo de definição da infraestrutura de TI. Ele também se refere às etapas necessárias para gerenciar o acesso aos dados e recursos e para disponibilizá-los a usuários e sistemas.

  • Como Provisionar o Cosmos DB? O cosmosDB tem 5 APIs diferentes.

    1. Core(SQL)- Recommended;
    2. Azure Cosmos DB API for MongoDB(baseado em document);
    3. Cassandra(banco de dados colunar);
    4. Azure Table(baseado em chave de partição/Particion Key -chave agrupamento- e uma Chave de Linha/Row Key -chave identificação única-);
    5. Gremlim (Graph).

    

    Para exemplo, vamos usar Core(SQL) para provisionar no Cosmos DB.

    1. Basics:

    2. Global Distribuition: Só configuramos a Global Distribuition quando temos um provisionamento de taxas de transferência(option Provisioned throughput.

    

    3. Networking: Vamos deixá-lo disponível para todas as redes(público).

    

    4. Backup Policy: Temos duas opções - Localmente redundant/Locally-redundant backup storage onde esse backup será salvo na mesma região e no mesmo data center; Geograficamente reduntante/Geo-redundant backup storage na mesma região em zonas diferentes/data centers diferentes.

    

    5. Encryption:

    

    5. Tags/Marcações: Colocar marcações para conseguirmos mapear o custo que isso está nos gerando em cada uma das aplicações ou o BD.

    

    7. Review + create:

    

    Seguindo esses passos o nosso recurso está sendo provisionado/preparado/disponibilizado:

    

  • Provisionamento do Data Lake Storage.

    Primeiro, o que é Data Lake: é um repositório utilizado para armazenar todos os dados estruturados e não estruturados. Ao armazená-los de forma não estruturada pode-se realizar diferentes tipos de análise, incluindo processamento de big data, análise em tempo real e machine learning, a fim de adquirir melhores decisões.

    1. Basics:

    

    2. Pricing:

    

    3. Encryption:

    

    4. Tags:

    

    5. Review + create:

    

    • Também temos a possibilidade de provisionar o Data Lake através do Storage account/contas de armazenamento(compartilhamento de arquivos entre usuários de outros serves - podemos ter tabelas, filas e arquivos de compartilhamento). Na janela Advanced de criação no tópico Data Lake Storage Gen2.

    • Data Lake Storage Gen2: Esse cara simplesmente equipara toda a parte de armazenamento de arquivos que temos, ele converte isso como se tivéssemos o preço de armazenamento de larga escala(que geralmente trabalhamos com objetos complexos) e compara isso ao armazenamento tradicional no storage, ou seja, ele não diferencia se estamos usando o storage para guardar um blob ou para guardar um arquivo que vamos trabalhar no Data Lake, com isso temos um alto ganho no custo.

    • Importante: Criar as entidades de segurança. É um objeto que pode ser um usuário, um grupo ou um serviço.

Unidade 2: Verificação de conhecimento