Azure에서 Python 앱 데이터 솔루션 시작

Azure는 개체, 블록 및 파일 스토리지에 대한 스토리지 서비스 외에도 독점 및 오픈 소스 엔진을 아우르는 완전 관리형 관계형, NoSQL 및 메모리 내 데이터베이스를 선택할 수 있습니다. 다음 문서는 Azure에서 Python 데이터 솔루션을 시작하는 데 도움이 됩니다.

데이터베이스

• PostgreSQL: 오픈 소스 PostgreSQL에서 확장 가능하고 안전하며 완전히 관리되는 엔터프라이즈 지원 앱을 빌드하거나, 고성능으로 단일 노드 PostgreSQL을 확장하거나, PostgreSQL 및 Oracle 워크로드를 클라우드로 마이그레이션합니다.

  • 빠른 시작: Python을 사용하여 Azure Database for PostgreSQL - 유연한 서버에서 데이터 연결 및 쿼리
  • 빠른 시작: Python을 사용하여 Azure Database for PostgreSQL - 단일 서버에서 데이터 연결 및 쿼리
  • Azure 앱 Service에서 PostgreSQL을 사용하여 Python(Django 또는 Flask) 웹앱 배포

• MySQL: 클라우드에서 관리형 및 지능형 SQL 데이터베이스를 사용하여 스케일링되는 앱을 빌드합니다.

  • 빠른 시작: Python을 사용하여 Azure Database for MySQL - 유연한 서버에서 데이터 연결 및 쿼리
  • 빠른 시작: Python을 사용하여 Azure Database for MySQL에서 데이터 연결 및 쿼리

• Azure SQL: 클라우드에서 관리형 및 지능형 SQL 데이터베이스를 사용하여 스케일링되는 앱을 빌드합니다.

  • 빠른 시작: Python을 사용하여 Azure SQL Database 또는 Azure SQL Managed Instance에서 데이터베이스 쿼리

NoSQL, Blob, 테이블, 파일, 그래프 및 캐시

• Cosmos DB: 대기 시간이 짧고 고가용성이 보장되는 애플리케이션을 대규모로 빌드하거나 Cassandra, MongoDB 및 기타 NoSQL 워크로드를 클라우드로 마이그레이션합니다.

  • 빠른 시작: Python용 Azure Cosmos DB for NoSQL 클라이언트 라이브러리
  • 빠른 시작: MongoDB 드라이버가 있는 Python용 MongoDB용 Azure Cosmos DB
  • 빠른 시작: Python SDK 및 Azure Cosmos DB를 사용하여 Cassandra 앱 빌드
  • 빠른 시작: Python SDK 및 Azure Cosmos DB를 사용하여 Table 앱용 API 빌드
  • 빠른 시작: Python용 Apache Gremlin 라이브러리용 Azure Cosmos DB

• Blob Storage: 클라우드 네이티브 워크로드, 보관, 데이터 레이크, 고성능 컴퓨팅 및 기계 학습을 위한 대규모 확장 가능하고 안전한 개체 스토리지입니다.

  • 빠른 시작: Python용 Azure Blob Storage 클라이언트 라이브러리
  • v12 Python 클라이언트 라이브러리를 사용하는 Azure Storage 샘플

• Azure Data Lake Storage Gen2: 고성능 분석 워크로드를 위해 대규모로 확장 가능하고 안전한 데이터 레이크입니다.

  • Python을 사용하여 Azure Data Lake Storage Gen2에서 디렉터리 및 파일 관리
  • Python을 사용하여 Azure Data Lake Storage Gen2에서 ACL 관리

• 파일 스토리지: 간단하고 안전하며 서버리스 엔터프라이즈급 클라우드 파일 공유입니다.

  • Python을 사용하여 Azure Files 개발

• Redis Cache: 오픈 소스 호환 메모리 내 데이터 저장소를 사용하여 빠르고 확장 가능한 애플리케이션을 지원합니다.

  • 빠른 시작: Python에서 Azure Cache for Redis 사용

빅 데이터 및 분석

• Azure Data Lake 분석: 엔터프라이즈급 보안, 감사 및 지원을 갖춘 완전 관리형 주문형 작업당 종량제 분석 서비스입니다.

  • Python을 사용하여 Azure Data Lake Analytics 관리
  • Visual Studio Code에서 Azure Data Lake Analytics용 Python을 사용하여 U-SQL 개발

• Azure Data Factory: 데이터 이동 및 변환을 오케스트레이션하고 자동화하는 데이터 통합 서비스입니다.

  • 빠른 시작: Python을 사용하여 데이터 팩터리 및 파이프라인 만들기
  • Azure Databricks에서 Python 작업을 실행하여 데이터 변환

• Azure Event Hubs: 수백만 개의 이벤트를 수집, 변환 및 저장하는 하이퍼 스케일 원격 분석 수집 서비스입니다.

  • Python을 사용하여 이벤트 허브에서 이벤트 보내기 또는 받기
  • Azure Storage에서 Event Hubs 데이터를 캡처하고 Python(azure-eventhub)을 사용하여 읽습니다.

• HDInsight: 엔터프라이즈용 99.9% SLA로 지원되는 완전 관리형 클라우드 Hadoop 및 Spark 서비스

  • Visual Studio Code용 Spark & Hive Tools 사용

• Azure Databricks: Azure에 최적화된 완전 관리형 빠르고 쉽고 공동 작업적인 Apache® Spark™ 기반 분석 플랫폼입니다.

  • Excel, Python 또는 R에서 Azure Databricks로 커넥트
  • Azure Databricks 시작
  • 자습서: Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Databricks 및 Spark

• Azure Synapse Analytics: 엔터프라이즈 데이터 웨어하우징 및 빅 데이터 분석을 함께 제공하는 무제한 분석 서비스입니다.

  • 빠른 시작: Python을 사용하여 Azure SQL Database 또는 Azure SQL Managed Instance에서 데이터베이스 쿼리(Azure Synapse Analytics 포함)