Nota
L'accesso a questa pagina richiede l'autorizzazione. È possibile provare ad accedere o modificare le directory.
L'accesso a questa pagina richiede l'autorizzazione. È possibile provare a modificare le directory.
Azure offre un'ampia gamma di soluzioni di archiviazione e database relazionali, NoSQL e in memoria, con supporto per tecnologie proprietarie e open source. È anche possibile scegliere tra oggetti, blocchi e servizi di archiviazione file. Gli articoli seguenti consentono di iniziare a usare queste opzioni con Python in Azure.
Banche dati
PostgreSQL: creare app aziendali scalabili, sicure e completamente gestite usando PostgreSQL open source. È possibile ridimensionare PostgreSQL a nodo singolo per prestazioni elevate o eseguire la migrazione dei carichi di lavoro PostgreSQL e Oracle esistenti nel cloud.
- Guida introduttiva: Usare Python per connettersi ed eseguire query sui dati in Database di Azure per PostgreSQL - Server flessibile
- Guida introduttiva: Usare Python per connettersi ed eseguire query sui dati in Database di Azure per PostgreSQL - Server singolo
- Distribuire un'app Web Python (Django o Flask) con PostgreSQL nel servizio app di Azure
MySQL: creare applicazioni scalabili usando un database MySQL completamente gestito e intelligente nel cloud.
Azure SQL: creare applicazioni scalabili con una piattaforma di database SQL completamente gestita e intelligente nel cloud.
- Avvio rapido: Usare Python per eseguire query su un database in Azure SQL Database o in un'istanza gestita di Azure SQL
NoSQL, BLOB, tabelle, file, grafici e cache
Cosmos DB: creare app a bassa latenza, disponibilità elevata su scala globale o eseguire la migrazione di Cassandra, MongoDB e altri carichi di lavoro NoSQL nel cloud.
- Avvio rapido: Libreria client di Azure Cosmos DB per NoSQL in Python
- Guida introduttiva: Azure Cosmos DB per MongoDB per Python con il driver MongoDB
- Guida introduttiva: Creare un'app Cassandra con Python SDK e Azure Cosmos DB
- Guida introduttiva: Creare un'API per l'app Table con Python SDK e Azure Cosmos DB
- Guida introduttiva: Libreria Azure Cosmos DB per Apache Gremlin per Python
Archiviazione BLOB: archiviazione di oggetti sicura e altamente scalabile per app native del cloud, data lake, archivi, HPC (High Performance Computing) e Machine Learning.
Azure Data Lake Storage Gen2: data lake scalabile e sicuro ottimizzato per l'analisi ad alte prestazioni.
Archiviazione file: Condivisioni di file cloud di livello aziendale, semplici, sicure e senza server.
Cache Redis: accelerare le prestazioni dell'applicazione con un archivio dati scalabile e in memoria compatibile con open source.
Big Data e analisi
Analisi di Azure Data Lake: servizio di analisi completamente gestito e con pagamento in base al processo che offre potenti processi di elaborazione parallela dei dati con sicurezza, controllo e supporto aziendali predefiniti.
Azure Data Factory: un servizio di integrazione dei dati completamente gestito che consente di creare, orchestrare e automatizzare visivamente lo spostamento e la trasformazione dei dati in varie origini dati.
Hub eventi di Azure: servizio di inserimento di dati di telemetria con iper scalabilità completamente gestito progettato per raccogliere, trasformare e archiviare milioni di eventi al secondo da dispositivi e applicazioni connessi.
HDInsight: un servizio cloud completamente gestito che esegue framework open source comuni come Hadoop e Spark, supportato da un contratto di servizio 99.9% per l'analisi di Big Data di livello aziendale.
Azure Databricks: piattaforma di analisi basata su Apache® Spark™ completamente gestita, veloce, semplice e collaborativa ottimizzata per i carichi di lavoro di Big Data e intelligenza artificiale in Azure.
Azure Synapse Analytics: servizio di analisi completamente gestito che unifica l'integrazione dei dati, il data warehousing aziendale e l'analisi dei Big Data in un'unica piattaforma.