Datenlösungen für Python-Apps in Azure

Azure bietet eine Auswahl an vollständig verwalteten relationalen, NoSQL- und In-Memory-Datenbanken, die proprietäre und Open-Source-Engines umfassen, zusätzlich zu Speicherdiensten für Objekt-, Block- und Dateispeicherung. Die folgenden Artikel helfen Ihnen bei den ersten Schritten mit Python-Datenlösungen in Azure.

Datenbanken

• PostgreSQL: Erstellen Sie skalierbare, sichere und vollständig verwaltete Unternehmens-fähige Apps auf Open-Source-PostgreSQL, skalieren Sie ein Single-Node PostgreSQL mit hoher Leistung, oder migrieren Sie PostgreSQL- und Oracle-Workloads in die Cloud.

  • Schnellstart: Verwenden von Python zum Verbinden und Abfragen von Daten in Azure-Datenbank für PostgreSQL – Flexibler Server
  • Schnellstart: Verwenden von Python zum Verbinden und Abfragen von Daten in Azure-Datenbank für PostgreSQL – Single Server
  • Bereitstellen einer Python-Web-App (Django oder Flask) mit PostgreSQL in Azure-App Service

• MySQL: Erstellen Sie Apps, die mit verwalteter und intelligenter SQL-Datenbank in der Cloud skaliert werden.

  • Schnellstart: Verwenden von Python zum Verbinden und Abfragen von Daten in der Azure-Datenbank für MySQL – Flexibler Server
  • Schnellstart: Verwenden von Python zum Verbinden und Abfragen von Daten in der Azure-Datenbank für MySQL

• Azure SQL: Erstellen Sie Apps, die mit verwalteter und intelligenter SQL-Datenbank in der Cloud skaliert werden.

  • Schnellstart: Verwenden von Python zum Abfragen einer Datenbank in Azure SQL-Datenbank oder Azure SQL verwaltete Instanz

NoSQL, Blobs, Tabellen, Dateien, Diagramme und Caches

• Cosmos DB: Erstellen Sie Anwendungen mit garantierter geringer Latenz und hoher Verfügbarkeit überall, in beliebiger Größenordnung oder migrieren Sie Cassandra, MongoDB und andere NoSQL-Workloads in die Cloud.

  • Schnellstart: Azure Cosmos DB for NoSQL-Clientbibliothek für Python
  • Schnellstart: Azure Cosmos DB for MongoDB für Python mit MongoDB-Treiber
  • Schnellstart: Erstellen einer Cassandra-App mit Python SDK und Azure Cosmos DB
  • Schnellstart: Erstellen einer API für Table-App mit Python SDK und Azure Cosmos DB
  • Schnellstart: Azure Cosmos DB for Apache Gremlin-Bibliothek für Python

• Blob-Speicher: Massiv skalierbarer und sicherer Objektspeicher für cloudeigene Workloads, Archive, Datenseen, hochleistungsfähiges Computing und maschinelles Lernen.

  • Schnellstart: Azure Blob Storage-Clientbibliothek für Python
  • Azure Storage-Beispiele mit v12 Python-Clientbibliotheken

• Azure Data Lake Storage Gen2: Massiv skalierbarer und sicherer Data Lake für Ihre hochleistungsfähigen Analyseworkloads.

  • Verwenden von Python zum Verwalten von Verzeichnissen und Dateien in Azure Data Lake Storage Gen2
  • Verwenden von Python zum Verwalten von Zugriffssteuerungslisten in Azure Data Lake Storage Gen2

• Dateispeicher: Einfache, sichere und serverlose Clouddateifreigaben auf Unternehmensniveau.

  • Entwickeln für Azure Files mit Python

• Redis Cache: Schnelle, skalierbare Anwendungen mit einem open-source-kompatiblen Speicher im Arbeitsspeicher.

  • Schnellstart: Verwenden von Azure Cache for Redis mit Python

Big Data und Analysen

• Azure Data Lake-Analysen: Ein vollständig verwalteter On-Demand-Pay-per-Job Analytics-Dienst mit Sicherheit, Überwachung und Support auf Unternehmensniveau.

  • Verwalten von Azure Data Lake Analytics mithilfe von Python
  • Entwickeln von U-SQL mit Python für Azure Data Lake Analytics in Visual Studio Code

• Azure Data Factory: Ein Datenintegrationsdienst zum Koordinieren und Automatisieren von Datenbewegungen und -transformationen.

  • Schnellstart: Erstellen einer Data Factory und Pipeline mithilfe von Python
  • Transformieren von Daten durch Ausführen einer Python-Aktivität in Azure Databricks

• Azure Event Hubs: Ein hyperskalierter Telemetriedienst, der Millionen von Ereignissen sammelt, transformiert und speichert.

  • Senden oder Empfangen von Ereignissen an bzw. von Event Hubs unter Verwendung von Python (Version 5 von „azure-eventhub“)
  • Erfassen von Event Hubs-Daten in Azure Storage und Lesen mithilfe von Python (azure-eventhub)

• HDInsight: Ein vollständig verwalteter Cloud Hadoop- und Spark-Dienst, der von 99,9 % SLA für Ihr Unternehmen unterstützt wurde

  • Verwenden von Spark- und Hive-Tools für Visual Studio Code

• Azure Databricks: Eine vollständig verwaltete, schnelle, einfache und kollaborative Apache® Spark-basierte™ Analyseplattform, die für Azure optimiert ist.

  • Herstellen einer Verbindung mit Azure Databricks über Excel, Python oder R
  • Erste Schritte mit Azure Databricks
  • Tutorial: Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Databricks und Spark

• Azure Synapse Analytics: Ein unbegrenzter Analysedienst, der Enterprise Data Warehouse und Big Data Analytics zusammenführt.

  • Schnellstart: Verwenden von Python zum Abfragen einer Datenbank in Azure SQL-Datenbank oder Azure SQL verwaltete Instanz (einschließlich Azure Synapse Analytics)