この記事では、アマゾン ウェブ サービス (AWS) 上の分析サービスとAzureを比較します。 データ インジェストとオーケストレーション、データ レイク、バッチ処理、データ ウェアハウス、ストリーム処理、ガバナンス、共有、ビジネス インテリジェンスについて説明します。
運用リレーショナル データ ストアと非リレーショナル データ ストアについては、Azureと AWS のデータベース サービスに関する説明を参照してください。 機械学習とアプリケーション AI サービスについては、Azureと AWS の AI と機械学習サービスに関する説明を参照してください。
プラットフォームへのアプローチ
AWS は、ソリューションとして作成する個々の分析サービスを提供します。 Microsoft Fabricは、OneLake を介して統合された Data Factory、データ エンジニアリング、Data Warehouse、Real-Time インテリジェンス、データ サイエンス、およびPower BIワークロードを提供します。 Azureでは、Azure Data Factory、Azure Databricks、Azure Event Hubs、Azure Stream Analytics、Azure Data Explorerなどのスタンドアロン サービスも提供されます。
統合プラットフォームは、すべてのワークロードに対して自動的に適切な選択を行うわけではありません。 ソースとフォーマットのサポート、必要なエンジンと API、ネットワークの分離、リージョンの可用性、ガバナンスの境界、運用管理、既存のスキル、価格を比較します。 Fabric容量はFabricワークロード間で共有されますが、スタンドアロン Azure サービスには独自の容量と課金モデルがあります。
データ統合とオーケストレーション
データ統合サービスを使用して、運用システムと分析ストア全体でデータの取り込み、コピー、変換、調整を行います。
| AWS サービス | Azure サービス | 選択ガイダンス |
|---|---|---|
| AWSグルー | Microsoft Fabric の Data Factory または Azure Data Factory | 3 つすべてがマネージド データ統合を提供します。 コネクタ、変換エンジン、プライベート ネットワーク、ランタイム配置、オーケストレーション機能、およびターゲット分析プラットフォームとの統合を比較します。 |
| Apache エアフロー用 Amazon マネージド ワークフロー | Microsoft Fabric の Apache Airflow ジョブ | どちらも Apache エアフロー ワークフローを実行します。 サポートされているエアフローのバージョン、パッケージのインストール、ネットワーク、ID、スケーリング、移行の要件を検証します。 |
| AWS Database Migration Service | Azure Database Migration Service または データ ウェアハウス用 Fabric Migration Assistant | これらのツールのスコープは異なります。 サポートされているデータベース ソースとターゲットのペアには、Azure Database Migration Serviceを使用します。 Fabric Migration Assistantを使用して、サポートされている SQL スキーマとデータをFabric Data Warehouseに移動します。 |
| Amazon AppFlow | Data Factory コネクタまたはAzure Logic Apps | 分析インジェストと変換には Data Factory を使用します。 アプリケーションとビジネス プロセスの統合には Logic Apps を使用します。 コネクタの操作、認証、およびデータ ボリュームの要件を確認します。 |
データレイクとレイクハウス
Amazon S3 は、一般的に AWS データ レイク用のストレージレイヤーを提供します。 Azureでは、Azure Data Lake Storageは階層型名前空間を持つオブジェクト ストレージを提供します。 OneLake は、Microsoft Fabricに組み込まれている論理データ レイクです。
| AWS サービス | Azure サービス | 選択ガイダンス |
|---|---|---|
| アマゾンS3 | Azure Data Lake Storage | どちらも、分析データ用の永続的なオブジェクト ストレージを提供します。 名前空間の動作、セキュリティ、ライフサイクル管理、レプリケーション、エコシステム統合、およびデータ転送コストを比較します。 |
| アマゾンS3 | Microsoft OneLake | OneLake はFabricの一部であり、Fabricワークロード用の共有ストレージを提供します。 OneLake は、すべての S3 ワークロードの一般的な代替ではありません。 Fabricが分析プラットフォームであり、その容量、リージョン、セキュリティ、ワークロード モデルが要件を満たしている場合に使用します。 |
| AWS レイクフォーメーション | OneLake のセキュリティとFabric の Microsoft Purview | AWS Lake Formation は、S3 ベースのデータ レイクへのアクセスを管理します。 Fabricは、ストレージのアクセス許可、項目のアクセス許可、およびガバナンス機能を分離します。 単一サービスと同等のサービスを想定するのではなく、承認とガバナンスの要件をマップします。 |
| Amazon S3 外部データ | OneLake のショートカット | ショートカットは、S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storage、およびその他の場所でサポートされているデータをコピーせずに参照します。 複雑な変換、カスタム スケジュール、または OneLake の外部の宛先が必要な場合は、代わりにデータ移動を使用してください。 |
バッチデータエンジニアリング
| AWS サービス | Azure サービス | 選択ガイダンス |
|---|---|---|
| アマゾンEMR | Azure Databricks | どちらも、マネージド Apache Spark とその他のデータ エンジニアリング ワークロードをサポートします。 ランタイムの互換性、クラスター制御、自動スケーリング、ガバナンス、ノートブック、ジョブ、エコシステムの統合を比較します。 |
| Amazon EMR と AWS Glue の対話型セッション | Fabric データ エンジニアリング | Fabric Data Engineering は、OneLake と統合されたマネージド Spark、ノートブック、環境、ジョブを提供します。 これは、すべての EMR フレームワークまたはクラスター構成に直接代わるわけではありません。 ランタイム、ライブラリ、ネットワーク、およびパフォーマンスの要件を検証します。 |
| AWS Glue Studio | Fabric Data Factory または Azure Data Factory | これらのサービスは、視覚的およびコードベースのデータ変換エクスペリエンスを提供します。 変換エンジン、オーケストレーション、ソースとターゲットのサポート、運用モデルに基づいて選択します。 |
データ ウェアハウスと SQL 分析
| AWS サービス | Azure サービス | 選択ガイダンス |
|---|---|---|
| Amazon Redshift | Fabric Data Warehouse | どちらも分散 SQL データ ウェアハウスを提供します。 SQL の互換性、ワークロードの分離、スケーリング、インジェスト、データ共有、コンカレンシー、ガバナンス、価格を比較します。 Fabric Data Warehouse OneLake 経由で動作し、Fabric容量を消費します。 |
| Amazon Redshift | Azure Databricks SQL | ワークロードで lakehouse アーキテクチャが使用され、Databricks がプライマリ データ プラットフォームである場合は、Azure Databricks SQL を検討してください。 これは、すべての Redshift ワークロードに代わるリレーショナル エンジンではありません。 |
| Amazon Redshift スペクトラム | Fabric lakehouse、OneLake ショートカット、Direct Lake | Redshift Spectrum は、S3 のデータを照会します。 Fabricには、個別のストレージ、コンピューティング、およびセマンティック モデルの機能が用意されています。 Direct Lake には、サポートされている Delta テーブルとFabric容量が必要です。 ソース形式と容量ガードレールを確認します。 |
| アマゾンアテナ | Fabric Lakehouse SQL 分析エンドポイント または Azure Databricks SQL | Athena は S3 のデータに対するサーバーレス SQL です。 Azureオプションは、ストレージ、メタデータ、コンピューティング、課金によって異なります。 データの場所、SQL の互換性、待機時間、コンカレンシー、ガバナンスに基づいて選択します。 |
リアルタイム分析
サービスを比較するときに、イベント インジェストをストリーム処理と分析ストレージから分離します。 Kafka と互換性のあるエンドポイントでは、すべての Apache Kafka ブローカー機能が提供されるわけではありません。
| AWS サービス | Azure サービス | 選択ガイダンス |
|---|---|---|
| Amazon Kinesis データストリーム | Azure Event Hubs | それぞれ独立したコンシューマー向けに、高スループットのイベントストリームを取り込み、保持します。 パーティション分割、リテンション期間、再生、スループット、プロトコル、スケーリングを比較します。 |
| Amazon Managed Service for Apache Flink | Azure Stream Analytics または Fabric eventstreams | これらのサービスはストリームを処理しますが、さまざまな言語と実行モデルを使用します。 Stream Analytics では、SQL ベースのクエリ言語が使用されます。 Fabricイベントストリームは、インジェスト、コードなしの変換、およびFabric内でのルーティングを提供します。 |
| Apache Kafka 用 Amazon マネージド ストリーミング | Apache Kafka のための Event Hubs | Amazon MSK は、オープンソースの Apache Kafka を実行します。 Event Hubs は Kafka と互換性のあるエンドポイントを提供し、Apache Kafka クラスターではありません。 プロトコル機能、トランザクション、圧縮、Kafka Streams のサポート、リテンション期間、クォータ、層の要件を検証します。 |
| Amazon OpenSearch サービス | Azure Data ExplorerまたはFabric Eventhouse | Kusto クエリ言語を使用したログ、テレメトリ、時系列分析には、Azure Data Explorerまたは Eventhouse を使用します。 OpenSearch にはフルテキスト検索機能も用意されているため、これらのサービスは検索ワークロードの完全な代替機能ではありません。 |
| Amazon Timestream | Azure Data ExplorerまたはFabric Eventhouse | これらのサービスは、時系列分析をサポートします。 インジェスト プロトコル、クエリ言語、リテンション期間、階層化、更新動作、統合要件を比較します。 |
ビジネス インテリジェンスとデータ共有
| AWS サービス | Azure サービス | 選択ガイダンス |
|---|---|---|
| Amazon QuickSight | Power BI | どちらもセマンティック モデリング、レポート、ダッシュボード、共有、埋め込み分析を提供します。 ライセンス、容量、ID、ガバナンス、作成、埋め込みの要件を比較します。 |
| Amazon マネージド Grafana | Azure Managed Grafana | どちらもマネージド Grafana を提供しています。 データ ソース統合、認証、プライベート ネットワーク、高可用性、プラグイン、価格レベルを比較します。 |
| AWS データエクスチェンジ | Microsoft Marketplace と外部データ共有のFabric | AWS Data Exchange では、データマーケットプレースと配信が組み合わせられます。 Microsoft Marketplace とFabricデータ共有は、そのワークフローのさまざまな部分に対応します。 Fabric外部データ共有は、サポートされているFabric項目に対して管理されたクロステナント アクセスを提供しますが、データ マーケットプレースではありません。 |
データ ガバナンス
Microsoft Purviewと AWS サービスの組み合わせにより、データの検出、分類、系列、アクセス ガバナンス、コンプライアンス機能が提供されます。 AWS は一般的に、Glue Data Catalog、Lake Formation、Amazon Macie、AWS Identity and Access Management、AWS Config を組み合わせています。Microsoft Purviewは、サポートされているAzure、Fabric、オンプレミス、マルチクラウド、サービス ソースとしてのソフトウェア全体で統合されたカタログとガバナンスの機能を提供します。
ガバナンスの対象範囲は、ソースと機能によって異なります。 アーキテクチャ内のすべてのデータ ソースについて、スキャンのサポート、系列の収集、ポリシーの適用、秘密度ラベル、ネットワーク アクセス、およびリージョンの可用性を確認します。
移行に関する考慮事項
1 対 1 のサービス置換の一覧として分析プラットフォームを移行しないでください。 データ ソース、形式、テーブルの種類、パイプライン、オーケストレーションの依存関係、変換コード、クエリ言語、セマンティック モデル、レポート、セキュリティ ポリシー、データ所在地、サービス レベルの目標、運用プロセスをインベントリします。 ターゲット サービスを選択する前に、代表的なパフォーマンス テストとコスト テストを使用してください。