Soluciones de datos para aplicaciones de Python en Azure

Azure ofrece una amplia gama de soluciones de almacenamiento y base de datos totalmente administradas, incluidas las bases de datos relacionales, NoSQL y en memoria, con compatibilidad con tecnologías propietarias y de código abierto. También puede elegir entre los servicios de objetos, bloques y almacenamiento de archivos. Los artículos siguientes pueden ayudarle a empezar a usar estas opciones con Python en Azure.

Bases de datos

• PostgreSQL: compile aplicaciones empresariales escalables, seguras y totalmente administradas mediante PostgreSQL de código abierto. Puede escalar PostgreSQL de un solo nodo para un alto rendimiento o migrar cargas de trabajo de PostgreSQL y Oracle existentes a la nube.

  • Inicio rápido: Uso de Python para conectarse y consultar datos en Azure Database for PostgreSQL: servidor flexible
  • Inicio rápido: Uso de Python para conectarse y consultar datos en Azure Database for PostgreSQL: servidor único
  • Desplegar una aplicación web de Python (Django o Flask) con PostgreSQL en Azure App Service

• MySQL: cree aplicaciones escalables mediante una base de datos MySQL totalmente administrada e inteligente en la nube.

  • Inicio rápido: Use Python para conectarse a datos y consultarlos en Azure Database for MySQL con la opción Servidor flexible
  • Inicio rápido: Uso de Python para conectarse y consultar datos en Azure Database for MySQL

• Azure SQL: cree aplicaciones escalables con una plataforma de base de datos SQL totalmente administrada e inteligente en la nube.

  • Inicio rápido: Uso de Python para consultar una base de datos de Azure SQL o Azure SQL Managed Instance

NoSQL, blobs, tablas, archivos, grafos y memorias caché

• Cosmos DB: cree aplicaciones de baja latencia, alta disponibilidad a escala global o migre Cassandra, MongoDB y otras cargas de trabajo noSQL a la nube.

  • Inicio rápido: Biblioteca cliente de Azure Cosmos DB for NoSQL para Python
  • Inicio rápido: Azure Cosmos DB para MongoDB para Python con el controlador de MongoDB
  • Inicio rápido: Compilación de una aplicación de Cassandra con el SDK de Python y Azure Cosmos DB
  • Inicio rápido: Creación de una aplicación de API para Table con el SDK de Python y Azure Cosmos DB
  • Inicio rápido: Biblioteca de Azure Cosmos DB for Apache Gremlin para Python

• Blob Storage: almacenamiento seguro y escalable de objetos para aplicaciones nativas de nube, lagos de datos, archivos, informática de alto rendimiento (HPC) y aprendizaje automático.

  • Inicio rápido: Biblioteca cliente de Azure Blob Storage para Python
  • Ejemplos de Azure Storage con bibliotecas cliente de Python v12

• Azure Data Lake Storage Gen2: lago de datos escalable y seguro optimizado para análisis de alto rendimiento.

  • Uso de Python para administrar directorios y archivos en Azure Data Lake Storage Gen2
  • Uso de Python para administrar ACL en Azure Data Lake Storage Gen2

• Almacenamiento de archivos: compartición de archivos en la nube de nivel empresarial, sencilla, segura y sin servidor.

  • Desarrollo para Azure Files con Python

• Redis Cache: acelere el rendimiento de las aplicaciones con un almacén de datos escalable en memoria compatible con código abierto.

  • Inicio rápido: Uso de Azure Cache for Redis con Python

Macrodatos y análisis

• Análisis de Azure Data Lake: servicio de análisis de pago por trabajo totalmente administrado que ofrece un procesamiento de datos paralelo eficaz con seguridad, auditoría y soporte técnico integrados de nivel empresarial.

  • Administración de Azure Data Lake Analytics mediante Python
  • Desarrollo de U-SQL con Python para Azure Data Lake Analytics en Visual Studio Code

• Azure Data Factory: un servicio de integración de datos totalmente administrado que le permite crear, orquestar y automatizar visualmente el movimiento y la transformación de datos en varios orígenes de datos.

  • Inicio rápido: Creación de una factoría de datos y una canalización con Python
  • Transformación de datos mediante la ejecución de una actividad de Python en Azure Databricks

• Azure Event Hubs: un servicio de ingesta de telemetría totalmente administrado y a gran escala diseñado para recopilar, transformar y almacenar millones de eventos por segundo desde aplicaciones y dispositivos conectados.

  • Envío o recepción de eventos desde Event Hubs mediante Python
  • Capturar datos de Event Hubs en Azure Storage y leerlos mediante Python (azure-eventhub)

• HDInsight: un servicio en la nube totalmente administrado que ejecuta marcos populares de código abierto, como Hadoop y Spark, respaldados por un Acuerdo de Nivel de Servicio de 99.9% para el análisis de macrodatos de nivel empresarial.

  • Usar las herramientas Spark y Hive para Visual Studio Code

• Azure Databricks: una plataforma de análisis basada en Apache® Spark™ totalmente administrada, rápida y colaborativa optimizada para cargas de trabajo de macrodatos e inteligencia artificial en Azure.

  • Conexión a Azure Databricks desde Excel, Python o R
  • Introducción a Azure Databricks
  • Tutorial: Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Databricks & Spark

• Azure Synapse Analytics: un servicio de análisis totalmente administrado que unifica la integración de datos, el almacenamiento de datos empresariales y el análisis de macrodatos en una sola plataforma.

  • Inicio rápido: Uso de Python para consultar una base de datos en Azure SQL Database o Azure SQL Managed Instance (incluye Azure Synapse Analytics)