Soluções de dados para aplicativos Python no Azure

O Azure oferece uma ampla gama de soluções de banco de dados e armazenamento totalmente gerenciados, incluindo bancos de dados relacionais, NoSQL e na memória, com suporte para tecnologias proprietárias e de código aberto. Você também pode escolher entre os serviços de armazenamento de objetos, blocos e arquivos. Os artigos a seguir podem ajudá-lo a começar a usar essas opções com o Python no Azure.

Bases de dados

• PostgreSQL: Crie aplicativos empresariais escaláveis, seguros e totalmente gerenciados usando PostgreSQL de código aberto. Você pode dimensionar o PostgreSQL em nó único para alto desempenho ou migrar cargas de trabalho existentes do PostgreSQL e Oracle para a nuvem.

  • Guia de início rápido: usar Python para conectar e consultar dados no Banco de Dados do Azure para PostgreSQL - Servidor Flexível
  • Guia de início rápido: usar Python para conectar e consultar dados no Banco de Dados do Azure para PostgreSQL - Servidor Único
  • Implantar uma aplicação web em Python (Django ou Flask) com PostgreSQL no Azure App Service.

• MySQL: Crie aplicativos escaláveis usando um banco de dados MySQL totalmente gerenciado e inteligente na nuvem.

  • Guia de início rápido: usar Python para conectar e consultar dados no Banco de Dados do Azure para MySQL - Servidor flexível
  • Guia de início rápido: use Python para conectar e consultar dados no Banco de Dados do Azure para MySQL

• Azure SQL: crie aplicativos escaláveis com uma plataforma de banco de dados SQL totalmente gerenciada e inteligente na nuvem.

  • Guia de início rápido: use Python para consultar um banco de dados no Banco de Dados SQL do Azure ou na Instância Gerida do SQL do Azure

NoSQL, blobs, tabelas, arquivos, gráficos e caches

• Cosmos DB: crie aplicativos de baixa latência e alta disponibilidade em escala global ou migre Cassandra, MongoDB e outras cargas de trabalho NoSQL para a nuvem.

  • Guia de início rápido: biblioteca de cliente do Azure Cosmos DB para NoSQL para Python
  • Guia de início rápido: Azure Cosmos DB para MongoDB para Python com driver MongoDB
  • Guia de início rápido: criar um aplicativo Cassandra com Python SDK e Azure Cosmos DB
  • Guia de início rápido: criar uma API para o aplicativo Table com o SDK do Python e o Azure Cosmos DB
  • Guia de início rápido: biblioteca do Azure Cosmos DB para Apache Gremlin para Python

• Armazenamento de Blob: armazenamento de objetos seguro e massivamente escalável para aplicativos nativos da nuvem, data lakes, arquivos, computação de alto desempenho (HPC) e aprendizado de máquina.

  • Guia de início rápido: biblioteca de cliente do Armazenamento de Blobs do Azure para Python
  • Exemplos de Armazenamento do Azure usando bibliotecas de cliente Python v12

• Azure Data Lake Storage Gen2: Data lake escalável e seguro otimizado para análises de alto desempenho.

  • Usar Python para gerenciar diretórios e arquivos no Azure Data Lake Storage Gen2
  • Usar Python para gerenciar ACLs no Azure Data Lake Storage Gen2

• Armazenamento de ficheiros: partilhas de ficheiros na nuvem de nível empresarial simples, seguras e sem servidor.

  • Programar para os Ficheiros do Azure com Python

• Cache Redis: acelere o desempenho do aplicativo com um armazenamento de dados escalável na memória compatível com código aberto.

  • Início Rápido: Utilizar a Cache do Azure para Redis no Python

Big Data e Análise de Dados

• Análise do Azure Data Lake: serviço de análise totalmente gerenciado e pago por trabalho que oferece um poderoso processamento paralelo de dados com segurança, auditoria e suporte integrados de nível empresarial.

  • Gerenciar o Azure Data Lake Analytics usando Python
  • Desenvolver U-SQL com Python para Azure Data Lake Analytics no Visual Studio Code

• Azure Data Factory: um serviço de integração de dados totalmente gerenciado que permite criar, orquestrar e automatizar visualmente a movimentação e a transformação de dados em várias fontes de dados.

  • Quickstart: Create a data factory and pipeline using Python (Guia de Início Rápido: Criar uma fábrica de dados e um pipeline com o Python)
  • Transformar dados executando uma atividade Python no Azure Databricks

• Hubs de Eventos do Azure: um serviço de ingestão de telemetria de hiperescala totalmente gerenciado projetado para coletar, transformar e armazenar milhões de eventos por segundo de dispositivos e aplicativos conectados.

  • Enviar ou receber eventos de hubs de eventos usando Python
  • Capture dados de Hubs de Eventos no Armazenamento do Azure e leia-os usando Python (azure-eventhub)

• HDInsight: um serviço de nuvem totalmente gerenciado que executa estruturas populares de código aberto como Hadoop e Spark, apoiado por um SLA de 99,9% para análise de big data de nível empresarial.

  • Usar ferramentas Spark & Hive para código do Visual Studio

• Azure Databricks: Uma plataforma de análise baseada no Apache® Spark™ totalmente gerenciada, rápida, fácil e colaborativa otimizada para cargas de trabalho de big data e IA no Azure.

  • Conectar-se ao Azure Databricks a partir do Excel, Python ou R
  • Introdução ao Azure Databricks
  • Tutorial: Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Databricks & Spark

• Azure Synapse Analytics: um serviço de análise totalmente gerenciado que unifica a integração de dados, o armazenamento de dados corporativos e a análise de big data em uma única plataforma.

  • Guia de início rápido: use Python para consultar um banco de dados no Banco de Dados SQL do Azure ou na Instância Gerenciada SQL do Azure (inclui o Azure Synapse Analytics)