Estimez les coûts sur la base d’exemples de charges de travail Azure
Microsoft Azure permet aux entreprises d’atteindre leurs objectifs commerciaux tout en restant dans leur budget à l’aide de prix compétitifs et facturés à l’usage. De la migration de la première charge de travail à l’adaptation précise des déploiements complexes, Azure permet aux entreprises de créer et de déployer, d’ajouter des composants et des services et de les adapter au besoin, tout en ne payant que pour ce qu’elles utilisent.
Découvrez les options pour les projets Azure sélectionnés ci-dessous.
Azure propose des solutions cloud permettant l’intégration de larges quantités de données à partir de différentes sources vers une plateforme d’analyse unifiée. Ce scénario est basé sur une solution de vente de marketing, mais les modèles de conception sont valables pour toutes les industries exigeant une analyse avancée de grands jeux de données, par exemple le commerce électronique, la vente au détail et les soins de santé.
Ici, les objectifs de l’entreprise prise en exemple sont de combiner différents types de sources de données en une plateforme cloud, de définir une taxonomie et une structure communes pour simplifier la comparaison et permettre une analyse rapide, et de réduire les coûts de maintenance de l’infrastructure locale.
Cas d’utilisation possibles
- Établir un entrepôt de données comme référentiel unique pour toutes les données.
- Intégrer des sources de données relationnelles avec d’autres jeux de données non structurés.
- Utiliser des outils de modélisation sémantique et de visualisation puissante pour une analyse des données simplifiée.
Solution d’architecture
1. Pour chaque source de données, toutes les mises à jour sont exportées périodiquement vers une zone de transit dans le stockage Azure Blob.
2. Data Factory charge progressivement les données depuis le stockage Blob vers des tableaux de bord dans Azure Synapse Analytics. Les données sont épurées et transformées durant ce processus. PolyBase permet la parallélisation du processus pour les grands jeux de données.
3. Une fois qu’un nouveau lot de données a été chargé dans l’entrepôt, un modèle tabulaire Analysis Services créé précédemment est actualisé. Ce modèle sémantique simplifie l’analyse des données et des relations commerciales.
4. Les analystes d’affaires utilisent Microsoft Power BI pour analyser les données entreposées via le modèle sémantique Analysis Services.
En utilisant les services Azure, comme le Service Bot et les services Language Understanding ou API Microsoft Speech, les entreprises peuvent aider leurs clients et traiter les commandes ou les réservations à l’aide de bots automatisés et adaptables.
Ce scénario type s’applique aux entreprises qui ont besoin d’intégrer un chatbot dans les applications. Un chatbot C# est utilisé pour une chaîne hôtelière permettant à ses clients de vérifier la disponibilité et de réserver une chambre via une application Web ou mobile.
Cas d’utilisation possibles
- Afficher le menu de vente à emporter d’un restaurant et commander un repas
- Vérifier la disponibilité de chambres dans un hôtel et faire une réservation
- Rechercher des photos disponibles et commander des versions imprimées
Solution d’architecture
1. Le client accède au chatbot via l’application.
2. L’utilisateur s’authentifie grâce à Azure Active Directory B2C
3. L’utilisateur interagit avec le service bot et demande des informations sur la disponibilité de chambres dans l’hôtel.
4. Cognitive Services traite la demande en langage naturel.
5. Une fois que l’utilisateur est satisfait, le bot met à jour la réservation du client dans une base de données SQL.
6. Application Insights collecte la télémétrie runtime via le processus pour aider l’équipe DevOps à améliorer la performance.
De nombreux sites Web de commerce électronique font face à des fluctuations de trafic. Lorsque la demande de produits ou de services augmente rapidement, les outils PaaS permettent aux propriétaires de gérer automatiquement l’augmentation du nombre de clients et des transactions. Cette plateforme de billetterie de concerts profite de l’économie cloud pour atténuer les effets négatifs de la variabilité du trafic, étant donné que les propriétaires ne paient que ce qu’ils utilisent.
Cas d’utilisation possibles
- Toute application ayant besoin de gérer les pics de trafic à différents moments.
- Les applications conçues pour fonctionner avec une disponibilité élevée dans différentes régions Azure dans le monde.
Solution d’architecture
1. Azure Traffic Manager transmet une demande d’utilisateur au site de commerce électronique hébergé dans Azure App Service.
2. Azure CDN fournit des images statiques et du contenu à l’utilisateur.
3. L’utilisateur se connecte à l’application via un locataire Azure Active Directory B2C.
4. L’utilisateur recherche des concerts à l’aide de Azure Search.
5. Le site Web récupère les informations sur le concert à partir de Azure SQL Database.
6. Le site Web fait référence aux images de ticket acheté dans le stockage Blob.
7. Les résultats de la recherche dans la base de données sont gardés en mémoire cache dans Azure Cache pour permettre à Redis d’améliorer la performance.
8. L’utilisateur soumet la commande des tickets et les avis sur le concert, qui sont placés dans la file d’attente.
9. Azure Functions traite la demande de paiement et les avis sur le concert.
10. Cognitive Services fournit une analyse de l’avis sur le concert pour en déterminer le ressenti (positif ou négatif).
11. Application Insights fournit des indicateurs de performance permettant de contrôler la santé de
Les systèmes d’analyse traditionnels en ligne peuvent mettre des heures à transformer et à analyser des données afin d’identifier des transactions frauduleuses et une activité anormale. Grâce aux services Azure entièrement gérés comme Event Hubs et Stream Analytics, les entreprises peuvent éliminer le besoin de gérer des serveurs individuels tout en réduisant les coûts et en profitant de l’expertise de Microsoft en matière d’ingestion des données à l’échelle du cloud et d’analyse en temps réel.
Cas d’utilisation possibles
- Détection d’appels frauduleux à partir de portables dans des scénarios de télécommunication.
- Identification de transactions frauduleuses à l’aide d’une carte de crédit pour les institutions bancaires.
- Identification d’achats frauduleux dans des scénarios de vente au détail ou de commerce électronique.
Solution d’architecture
1. Les métadonnées de l’appel via téléphone portable sont envoyées par le système source à une instance Azure Event Hubs.
2. Une tâche Stream Analytics est lancée, et elle reçoit les données via la source d’évènement.
3. La tâche Stream Analytics exécute une demande prédéfinie pour transformer le flux d’entrée et l’analyser sur la base d’un algorithme de transaction frauduleuse. Cette demande utilise une fenêtre bascule pour segmenter le flux en unités temporelles distinctes.
4. La tâche Stream Analytics écrit le flux transformé en représentant les appels frauduleux détectés en sortie dans le stockage Azure Blob.
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