Guia Completo de Engenharia de Dados no Azure: Tudo o que Você Precisa Saber
A engenharia de dados no Azure é fundamental para empresas que desejam aproveitar ao máximo seus dados.
Publicado em 20 de agosto de 2023
Glossário
Conceitos básicos da engenharia de dados no Azure
A engenharia de dados no Azure
A engenharia de dados no Azure é uma área essencial para empresas que desejam aproveitar ao máximo seus dados. Ela envolve o processo de coleta, transformação e análise de informações para obter insights valiosos e tomar decisões estratégicas. Neste guia completo de engenharia de dados no Azure, vamos explorar os conceitos básicos dessa disciplina e como ela se aplica na nuvem da Microsoft.
Vantagens da engenharia de dados no Azure
Uma das principais vantagens da engenharia de dados no Azure é a sua escalabilidade. O Azure oferece uma variedade de serviços e ferramentas que permitem lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente. Além disso, ele fornece recursos de armazenamento e processamento distribuídos, como o Azure Data Lake Storage e o Azure Databricks, que garantem o alto desempenho e a confiabilidade necessários para lidar com as demandas crescentes de dados.
Conceitos fundamentais da engenharia de dados no Azure
Data pipeline
No contexto da engenharia de dados no Azure, é importante compreender alguns conceitos fundamentais. O primeiro deles é o data pipeline, que consiste em uma série de etapas para coletar, processar e transformar os dados. Essas etapas podem incluir a ingestão de dados brutos, a limpeza e a transformação dos dados, bem como a carga em um sistema de armazenamento ou data warehouse. O Azure oferece serviços como o Azure Data Factory e o Azure Logic Apps para a construção desses pipelines.
Data lakes
Outro conceito importante é o de data lakes. Um data lake é um repositório centralizado de dados brutos, que podem ser estruturados, semiestruturados ou não estruturados. O Azure Data Lake Storage é um serviço de armazenamento escalável e seguro que permite armazenar e analisar grandes volumes de dados de forma econômica. Com o Azure Data Lake Analytics, é possível executar consultas e análises avançadas diretamente nos dados do data lake.
Arquitetura de dados no Azure: uma visão geral
A arquitetura de dados no Azure é uma estrutura que define como os dados são organizados, armazenados e processados na nuvem da Microsoft. Ela engloba uma variedade de serviços e tecnologias que permitem às empresas construir soluções escaláveis e flexíveis para a gestão e análise de dados.
Uma arquitetura de dados no Azure pode ser composta por diferentes componentes, como serviços de armazenamento, bancos de dados, ferramentas de orquestração e serviços de análise. O Azure oferece uma ampla gama de opções nesses aspectos, permitindo que as empresas escolham as tecnologias mais adequadas para suas necessidades específicas.
Opções de armazenamento de dados no Azure
No que diz respeito ao armazenamento de dados no Azure, existem várias opções disponíveis. O Azure Blob Storage é um serviço de armazenamento de objetos altamente escalável, que permite armazenar e acessar dados não estruturados. Já o Azure SQL Database é um serviço de banco de dados relacional totalmente gerenciado, que oferece recursos avançados de segurança e desempenho.
Processamento e análise de dados no Azure
Para processar e analisar os dados, o Azure oferece o Azure Databricks, uma plataforma de análise de big data baseada no Apache Spark. Com o Azure Databricks, é possível executar tarefas de processamento em larga escala, como transformações de dados, machine learning e análises avançadas. Além disso, o Azure também oferece serviços de orquestração, como o Azure Data Factory e o Azure Logic Apps, para automatizar tarefas de ingestão, transformação e carga de dados.
Ferramentas e serviços para engenharia de dados no Azure
A engenharia de dados no Azure é suportada por uma variedade de ferramentas e serviços oferecidos pela Microsoft. Essas soluções permitem aos profissionais de dados coletar, processar, transformar e analisar informações de forma eficiente e escalável. Nesta seção, exploraremos algumas das principais ferramentas e serviços disponíveis para a engenharia de dados no Azure.
Azure Data Factory
O Azure Data Factory é uma ferramenta de orquestração de dados que permite criar e gerenciar pipelines de dados. Com ele, é possível extrair dados de várias fontes e transformá-los de acordo com suas necessidades. O Azure Data Factory oferece recursos avançados, como o agendamento de tarefas e a execução paralela.
Azure Databricks
O Azure Databricks é uma plataforma de análise de big data baseada no Apache Spark. Ele oferece um ambiente colaborativo e interativo para a análise de dados em larga escala. Com o Azure Databricks, os engenheiros de dados podem executar tarefas como transformações de dados, machine learning e análises avançadas.
Azure Synapse Analytics
O Azure Synapse Analytics, anteriormente conhecido como Azure SQL Data Warehouse, é uma solução de análise de big data totalmente gerenciada. Ele oferece recursos avançados de consulta e processamento distribuído, permitindo executar consultas complexas em grandes volumes de dados.
Azure Cosmos DB
O Azure Cosmos DB é um serviço de banco de dados NoSQL globalmente distribuído e altamente escalável. Ele permite armazenar e consultar dados de forma rápida e eficiente, independentemente do volume ou da localização geográfica.
Melhores práticas e dicas para engenharia de dados no Azure
Para garantir o sucesso da engenharia de dados no Azure, é importante seguir algumas melhores práticas e dicas. Essas orientações podem ajudar a otimizar o desempenho, a segurança e a governança dos seus processos de engenharia de dados. Nesta seção, vamos destacar algumas dessas práticas recomendadas.
Planejamento e design adequados
Antes de iniciar qualquer projeto de engenharia de dados no Azure, é essencial realizar um planejamento adequado. Isso inclui a definição dos requisitos, a identificação das fontes de dados, a escolha das ferramentas e serviços apropriados e o design da arquitetura.
Segurança dos dados
A segurança dos dados é uma preocupação fundamental na engenharia de dados. Ao trabalhar com o Azure, é importante implementar medidas de segurança, como a criptografia dos dados em repouso e em trânsito, o controle de acesso baseado em função e a monitorização contínua da segurança.
Monitoramento e otimização de desempenho
O monitoramento contínuo do desempenho dos seus processos de engenharia de dados é essencial para identificar possíveis gargalos e otimizá-los. Utilize as ferramentas de monitoramento e diagnóstico do Azure para acompanhar métricas como o tempo de execução das tarefas, o uso de recursos e o desempenho das consultas.
Governança de dados
A governança de dados é um aspecto crítico na engenharia de dados. Defina políticas e procedimentos para garantir a qualidade, a consistência e a conformidade dos dados. Utilize recursos como o Azure Data Catalog para documentar e manter um catálogo de dados atualizado.
Ao seguir essas melhores práticas e dicas, você estará no caminho certo para obter sucesso na engenharia de dados no Azure. Lembre-se de adaptar essas orientações às necessidades específicas da sua organiz
Aprenda uma nova língua na maior escola de idioma do mundo!
Conquiste a fluência no idioma que sempre sonhou com uma solução de ensino completa.
+ 400 mil alunos
Método validado
Aulas
Ao vivo e gravadas
+ 1000 horas
Duração dos cursos
Certificados
Reconhecido pelo mercado
Artigos Relacionados
Confira abaixo mais conteúdos sobre o tema
Inteligência Artificial: Como o WhatsApp utiliza a IA para melhorar a experiência do usuário
A inteligência artificial no WhatsApp é uma realidade em...
Inteligência Artificial: O Futuro da Tecnologia Educacional
A implementação da Inteligência Artificial na educação traz benefícios...
Inteligência Artificial: Como Vetorizar uma Imagem
Como funciona a vetorização utilizando inteligência artificial? Descubra como...
