Projektübersicht
Das Projekt umfasste die Implementierung von SAS Viya in einer Azure Cloud-Umgebung und markierte einen bedeutenden Schritt in der cloudbasierten Analytik. Meine Rollen als Cloud-Architekt und DevOps-Ingenieur waren sowohl in der Planungs- als auch in der Ausführungsphase entscheidend.
Herausforderungen & Lösungen
Wesentliche Aufgaben und Lösungen in diesem Einsatz umfassten:
- Bereitstellung der Azure Cloud-Infrastruktur: Einrichtung der notwendigen Cloud-Infrastruktur in Azure für optimale Leistung.
- VPN-Verbindungsaufbau: Herstellung einer VPN-Verbindung, um lokale Ressourcen in die Cloud-Umgebung zu integrieren.
- Kubernetes-basierte Implementierung: Einsatz von Kubernetes für die Implementierung von SAS Viya, um Skalierbarkeit und Verwaltbarkeit zu gewährleisten.
- Integration von Drittanbieter-Tools: Nahtlose Integration verschiedener Tools von Drittanbietern zur Funktionsverbesserung.
- Anbindung von Datenquellen: Verknüpfung mehrerer Datenquellen mit SAS Viya für umfassende Analytik.
- Integration von Azure Entra ID: Implementierung von Azure Entra ID als Identitätsanbieter für sicheres Zugriffsmanagement.
Eingesetzte Technologien
Dieses Projekt nutzte:
- Orchestrierung und Containerisierung: Kubernetes, Docker, Helm
- Cloud-Dienste: Azure, Azure AKS
- Sicherheit und Netzwerk: VPN, Cert-Manager
- Analyseplattform: SAS Viya
- Skripterstellung und Automatisierung: Linux, Shell-Scripting, Terraform
- Versionskontrolle: Git
Auswirkungen und Ergebnisse
Dieser Einsatz verbesserte signifikant die analytischen Fähigkeiten in der Cloud, gekennzeichnet durch:
- Robuste Analyseplattform: Bereitstellung einer leistungsstarken, skalierbaren Analyseumgebung.
- Integrierte Infrastruktur: Nahtlose Integration von Cloud- und lokalen Ressourcen.
- Verbesserte Datenzugänglichkeit: Anbindung verschiedener Datenquellen für tiefere Einblicke.
- Sicheres Zugriffsmanagement: Umsetzung eines robusten Identitätsmanagements mit Azure Entra ID.
Fazit
Die erfolgreiche Implementierung von SAS Viya in einer Azure Cloud-Umgebung unterstrich die Bedeutung einer ausgefeilten Cloud-Architektur und DevOps-Fähigkeiten zur Verbesserung der cloudbasierten Analysefähigkeiten.