Iremos conhecer as técnicas:
1. Calcular o custo utilizando a calculadora de preços do Azure (AZURE PRICING CALCULATOR):
- Antes de criar o recurso Azure Data Lake, é importante utilizar a calculadora de preços do Azure para estimar os custos associados ao uso do serviço. A calculadora permite configurar diferentes parâmetros, como tipo de armazenamento, redundância, capacidade de armazenamento, entre outros, para obter uma estimativa precisa dos custos.
2. Definir a região do recurso (REGION, EAST US):
- A região do recurso refere-se à localização geográfica em que os dados serão armazenados. No exemplo dado, a região escolhida é "East US," indicando que o Azure Data Lake será provisionado em data centers localizados na região leste dos Estados Unidos.
3. Definir o tipo de armazenamento e a camada de serviço (STORAGE TYPE, TIER, PREMIUM STANDARD):
- O tipo de armazenamento e a camada de serviço definem as características e o desempenho do armazenamento. No exemplo, o tipo de armazenamento é definido como "Premium" ou "Standard," indicando a qualidade do serviço. A camada de serviço pode incluir recursos adicionais para otimizar o desempenho.
4. Definir a camada de acesso (ACCESS TIER, HOT, COLD, ARCHIVE):
- A camada de acesso determina a frequência de acesso aos dados armazenados. As opções comuns incluem "Hot" para dados frequentemente acessados, "Cold" para dados acessados com menos frequência, e "Archive" para dados de acesso raro. Essa escolha pode impactar os custos e o desempenho.
5. Definir a redundância de armazenamento (STORAGE REDUNDANCY, LRS, ZRS):
- A redundância de armazenamento refere-se à replicação dos dados para garantir a resiliência e a disponibilidade. Opções comuns incluem "LRS" (Locally Redundant Storage) e "ZRS" (Zone-Redundant Storage), que oferecem diferentes níveis de redundância em termos de localização física dos dados.
6. Definir a capacidade de armazenamento (STORAGE CAPACITY):
- A capacidade de armazenamento determina a quantidade total de dados que podem ser armazenados no Azure Data Lake. Pode ser configurada com base nas necessidades específicas do usuário.
7. Criar o recurso Azure Data Lake (AZURE DATA LAKE, CREATE):
- Após configurar todos os parâmetros necessários, o recurso Azure Data Lake pode ser criado. Isso envolve provisionar os recursos de armazenamento de acordo com as especificações fornecidas.
8. Definir configurações avançadas (REST API, PUBLIC ACCESS, KEY ACCESS, TLS, HIERARCHICAL NAMESPACE):
- Configurações avançadas podem incluir opções como habilitar a REST API para interações programáticas, configurar acesso público aos dados, gerenciar chaves de acesso, configurar TLS para segurança na comunicação e habilitar o "Hierarchical Namespace" para organizar dados em uma hierarquia de pastas.
9. Habilitar acesso para redes públicas (PUBLIC ACCESS FROM ALL NETWORKS):
- Essa opção permite ou nega o acesso público aos dados armazenados no Azure Data Lake a partir de todas as redes. A segurança deve ser considerada ao configurar essa opção.
10. Criar Container para armazenar os dados (ADD CONTAINER):
- Um container é um recipiente lógico para armazenar dados no Azure Data Lake. Ao criar um container, os dados podem ser organizados de maneira mais estruturada.
11. Criar estrutura de pastas no container (ADD DIRECTORY):
- A estrutura de pastas permite organizar e categorizar os dados dentro de um container. Criar diretórios facilita a navegação e gerenciamento dos dados armazenados no Azure Data Lake.