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云规模分析设计为模块化。 它允许客户从较小的足迹开始，并随着时间的推移而增长。 客户应提前决定如何跨数据登陆区域组织数据域。 可以通过 Azure 门户、GitHub Actions 工作流和 Azure Pipelines 部署构建基块。 数据管理登陆区域、数据登陆区域和数据集成/产品的模板存储库包含示例 YAML 管道，可帮助你更快地开始设置环境。
注释
模板存储库可用于部署本文中列出的参考体系结构。 每个体系结构的详细说明中提供了指向这些存储库的链接。
参考体系结构示例
以下体系结构示例可帮助你根据用例调整云规模分析。
| Scenario | 示例客户 | Description |
|---|---|---|
| 单一数据着陆区 | Adatum Corporation | 此参考体系结构非常适合那些已识别其业务中某个单元的客户，这些单元已准备好将分析工作负荷部署到 Azure。 此体系结构部署一个登陆区域，该区域可供业务部门用来管理其数据资产。 当其他业务部门准备好迁移到 Azure 时，它可以灵活地为其他业务部门添加更多登陆区域。 |
| 多个数据落地区域 | Relecloud | 此参考体系结构与已实现云规模分析基本版本的客户相关，现在已准备好托管新业务，以现代化其分析作。 它演示了一个更复杂的方案，其中包含多个登陆区域、数据集成和数据产品。 |
| 高度敏感数据着陆区 | Lamna Healthcare | 此参考体系结构适用于希望不仅使用云缩放分析实现可伸缩性，而且还要保护其数据的客户。 它演示了如何控制对敏感数据的访问，以及如何与分析师共享适当的脱敏数据。 |
| 数据网格的金融机构场景 | 伍德格罗夫银行 | 此参考架构是为希望在数据网格分析数据架构和操作模型中使用云规模分析的客户编写的。 它演示了一个更复杂的方案，其中包含多个登陆区域、数据集成和数据产品。 |