Adatelemzési és jelentéskészítési technológia kiválasztása az Azure-ban

A legtöbb big data-megoldás célja az, hogy elemzéssel és jelentéskészítéssel betekintést nyújtson az adatokba. Az elemzés és a jelentéskészítés tartalmazhat előre konfigurált jelentéseket és vizualizációkat, illetve interaktív adatfeltárást.

Adatelemzési technológiai lehetőségek

Az Azure-ban az igényeitől függően számos lehetőség áll rendelkezésre az elemzésre, a vizualizációkra és a jelentéskészítésre:

Power BI

A Power BI egy üzleti elemzési eszközcsomag. Több száz adatforráshoz csatlakozhat, és nem tervezett elemzésekhez is használhatja. A Power BI Embedded használatával integrálhatja a Power BI-t a saját alkalmazásaiba anélkül, hogy további licencelést kellene igényelnie.

A szervezetek a Power BI használatával jelentéseket készíthetnek és tehetnek közzé a szervezetben. Mindenki létrehozhat személyre szabott irányítópultokat, beépített irányítással és biztonsággal. A Power BI a Microsoft Entra-azonosítóval hitelesíti a Power BI szolgáltatásba bejelentkező felhasználókat. A Power BI hitelesítő adatait használja, amikor egy felhasználó megpróbál hozzáférni a hitelesítést igénylő erőforrásokhoz.

Jupyter-jegyzetfüzetek

A Jupyter-jegyzetfüzetek böngészőalapú felületet biztosítanak, amellyel az adatelemzők Python-, Scala- vagy R-kódot és Markdown-szöveget tartalmazó jegyzetfüzetfájlokat hozhatnak létre. Ezekkel a képességekkel a jegyzetfüzetek hatékonyan együttműködhetnek a kód megosztásával és dokumentálásával, és egyetlen dokumentumot eredményeznek.

A HDInsight-fürtök legtöbb fajtája, például a Spark vagy a Hadoop , előre konfigurálva van Jupyter-jegyzetfüzetekkel az adatok kezeléséhez és a feladatok feldolgozásához. A használt HDInsight-fürt típusától függően a rendszer egy vagy több kernelt biztosít a kód értelmezéséhez és futtatásához. A HDInsighton futó Spark-fürtök például Spark-hoz kapcsolódó kerneleket biztosítanak, amelyeket a Spark-motor használatával a Python- vagy Scala-kód futtatásához választhat.

A Jupyter-jegyzetfüzetek hatékony környezetet biztosítanak az adatok elemzéséhez, vizualizációjához és feldolgozásához, mielőtt fejlettebb vizualizációkat hoz létre egy olyan BI-jelentéskészítő eszközzel, mint a Power BI.

Zeppelin-notebookok

A Zeppelin-jegyzetfüzetek böngészőalapú felületet is biztosítanak, amely a Jupyter notebookokhoz hasonlóan működik. Egyes HDInsight-fürtök előre konfigurálva vannak Zeppelin-jegyzetfüzetekkel. Ha azonban HDInsight Interactive Query -fürtöt (más néven Apache Hive LLAP-t) használ, a Zeppelin az egyetlen jegyzetfüzet, amellyel interaktív Hive-lekérdezéseket futtathat. Továbbá, ha tartományhoz csatlakoztatott HDInsight-fürtöt használ, a Zeppelin-jegyzetfüzetek az egyetlen olyan jegyzetfüzet típus, amelyek lehetővé teszik különböző felhasználói bejelentkezések hozzárendelését, így szabályozva a jegyzetfüzetekhez és a mögöttes Hive-táblákhoz való hozzáférést.

Jupyter-jegyzetfüzetek a VS Code-ban

A VS Code egy ingyenes kódszerkesztő és fejlesztői platform, amelyet helyileg vagy távoli számításhoz csatlakoztatva használhat. Ha a VS Code-ot a Jupyter-bővítménnyel használja, az egy teljesen integrált környezetet biztosít a Jupyter-fejlesztéshez, amely további nyelvi bővítményekkel bővíthető. Ezt a lehetőséget akkor válassza, ha egy kategóriájában legjobb, ingyenes Jupyter-élményt szeretne, és használni szeretné a választott számítást.

A VS Code használatával jegyzetfüzeteket fejleszthet és futtathat távoli számítógépeken és tárolókon. Az Azure-jegyzetfüzetekről való áttérés egyszerűsítése érdekében a tárolórendszerkép a VS Code-tal is használható.

A Jupyter (korábbi nevén IPython Notebook) egy nyílt forráskódú projekt, amellyel egyszerűen kombinálhatja a Markdown-szöveget és a végrehajtható Python-forráskódot egy jegyzetfüzetnek nevezett vásznon. A VS Code támogatja a Jupyter-jegyzetfüzetek natív és Python-kódfájlokon keresztüli használatát.

Kulcsválasztási feltételek

A következő kérdések megválaszolásával kezdje el szűkíteni a választási lehetőségeket:

  • Számos adatforráshoz kell csatlakoznia, és központosított helyet kell biztosítania ahhoz, hogy jelentéseket hozzon létre az egész tartományra kiterjedő adatokhoz? Ha igen, válasszon egy lehetőséget, amellyel több száz adatforráshoz csatlakozhat.

  • Dinamikus vizualizációkat szeretne beágyazni egy külső webhelybe vagy alkalmazásba? Ha igen, válasszon egy olyan lehetőséget, amely beágyazási képességeket biztosít.

  • Offline állapotban szeretné megtervezni a vizualizációkat és jelentéseket? Ha igen, válasszon egy offline képességekkel rendelkező lehetőséget.

  • Nagy feldolgozási teljesítményre van szüksége nagy vagy összetett AI-modellek betanítása vagy nagy adatkészletek használata esetén? Ha igen, válasszon egy lehetőséget, amely képes csatlakozni egy nagy adathalmazhoz.

Képességmátrix

Az alábbi táblázat a képességek főbb különbségeit foglalja össze.

Általános képességek

Képesség Power BI Jupyter-jegyzetfüzetek Zeppelin-notebookok Jupyter-jegyzetfüzetek a VS Code-ban
Csatlakozás nagy adathalmazokhoz fejlett feldolgozás céljából Igen Igen Igen Nem
Felügyelt szolgáltatás Igen Igen 1 Igen 1 Igen
Csatlakozás több száz adatforráshoz Igen Nem Nem Nem
Offline funkciók Igen 2 Nem Nem Nem
Beágyazási képességek Igen Nem Nem Nem
Automatikus adatfrissítés Igen Nem Nem Nem
Hozzáférés számos nyílt forráskódú csomaghoz Nem Igen 3 Igen 3 Igen 4
Adatátalakítási vagy -tisztítási lehetőségek Power Query, R 40 nyelv, köztük Python, R, Julia és Scala Több mint 20 értelmező, köztük Python, JDBC és R Python, F#, R
Díjszabás Ingyenes a Power BI Desktophoz (létrehozáshoz). Tekintse meg a Power BI üzemeltetési lehetőségeinek díjszabását . Ingyenes Ingyenes Ingyenes
Többfelhasználós együttműködés Igen Igen (megosztással vagy többfelhasználós kiszolgálóval, például JupyterHubbal) Igen Igen (megosztással)

[1] Felügyelt HDInsight-fürt részeként használva.

[2] A Power BI Desktop használatával.

[3] Kereshet a Maven-adattárban a közösség által létrehozott csomagok között.

[4] A Python-csomagokat pip vagy Conda használatával telepítheti. R-csomagokat a CRAN-ból vagy a GitHubról telepíthet. A Paket függőségkezelőjével telepíthet csomagokat az F#-ban nuget.org keresztül.

Közreműködők

A Microsoft fenntartja ezt a cikket. A következő közreműködők írták ezt a cikket.

Fő szerző:

A nem nyilvános LinkedIn-profilok megtekintéséhez jelentkezzen be a LinkedInbe.

Következő lépések

  • Utolsó frissítés időpontja: