Azure ve AWS'de analiz hizmetleri

Bu makalede Amazon Web Services (AWS) ve Azure analiz hizmetleri karşılaştırılıyor. Veri alımını ve düzenlemesini, veri göllerini, toplu işlemeyi, veri ambarlarını, akış işlemeyi, idareyi, paylaşımı ve iş zekası bilgilerini kapsar.

operasyonel ilişkisel ve ilişkisel olmayan veri depoları için bkz. Azure ve AWS'de veritabanı hizmetleri. Makine öğrenmesi ve uygulama yapay zeka hizmetleri için bkz. Azure ve AWS'de yapay zeka ve makine öğrenmesi hizmetleri.

Platform yaklaşımları

AWS, bir çözümde oluşturduğunuz bireysel analiz hizmetlerini sağlar. Microsoft Fabric, OneLake üzerinden tümleşik Data Factory, Veri Mühendisliği, Data Warehouse, Real-Time Intelligence, Veri Bilimi ve Power BI iş yükleri sağlar. Azure Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Event Hubs, Azure Stream Analytics ve Azure Veri Gezgini gibi tek başına hizmetler de sağlar.

Tümleşik platform her iş yükü için otomatik olarak doğru seçim değildir. Kaynak ve biçim desteğini, gerekli altyapıları ve API'leri, ağ yalıtımını, bölgesel kullanılabilirliği, idare sınırlarını, operasyonel denetimi, mevcut becerileri ve fiyatlandırmayı karşılaştırın. Fabric kapasitesi, Fabric iş yükleri arasında paylaşılırken bağımsız Azure hizmetlerinin kendi kapasite ve faturalama modelleri vardır.

Veri tümleştirme ve düzenleme

İşletim sistemleri ve analiz depolarında verileri almak, kopyalamak, dönüştürmek ve yönetmek için veri tümleştirme hizmetlerini kullanın.

AWS hizmeti Azure hizmeti Seçim kılavuzu
AWS Tutkalı Microsoft Fabric'te Data Factory veya Azure Data Factory Üçü de yönetilen veri tümleştirmesi sağlar. Bağlayıcıları, dönüşüm altyapılarını, özel ağı, çalışma zamanı yerleşimini, düzenleme özelliklerini ve tümleştirmeyi hedef analiz platformuyla karşılaştırın.
Apache Airflow için Amazon Yönetilen İş Akışları Microsoft Fabric'de Apache Airflow işleri Her ikisi de Apache Airflow iş akışlarını çalıştırır. Desteklenen Airflow sürümlerini, paket yüklemesini, ağ, kimlik, ölçeklendirme ve geçiş gereksinimlerini doğrulayın.
AWS Veritabanı Geçiş Hizmeti Azure Veritabanı Geçiş Hizmeti veya Data Warehouse için Fabric Geçiş Yardımcısı Bu araçların farklı kapsamları vardır. Desteklenen veritabanı kaynak hedef çiftleri için Azure Veritabanı Geçiş Hizmeti kullanın. Desteklenen SQL şemalarını ve verilerini Fabric Data Warehouse taşımak için Fabric Geçiş Yardımcısı kullanın.
Amazon Uygulama Akışı Data Factory bağlayıcıları veya Azure Logic Apps Analitik alım ve dönüştürme için Data Factory kullanın. Uygulama ve iş süreci tümleştirmesi için Logic Apps'i kullanın. Bağlayıcı işlemlerini, kimlik doğrulamayı ve veri birimi gereksinimlerini doğrulayın.

Veri gölleri ve göl evleri

Amazon S3 genellikle AWS veri gölleri için depolama katmanı sağlar. Azure Azure Data Lake Storage hiyerarşik ad alanı ile nesne depolama sağlar. OneLake, Microsoft Fabric yerleşik mantıksal veri gölüdür.

AWS hizmeti Azure hizmeti Seçim kılavuzu
Amazon S3 Azure Data Lake Storage Her ikisi de analiz verileri için dayanıklı nesne depolama alanı sağlar. Ad alanı davranışı, güvenlik, yaşam döngüsü yönetimi, çoğaltma, ekosistem tümleştirmesi ve veri aktarımı maliyetlerini karşılaştırın.
Amazon S3 Microsoft OneLake OneLake, Fabric bir parçasıdır ve Fabric iş yükleri için paylaşılan depolama alanı sağlar. OneLake, her S3 iş yükünün yerine geçemez. Fabric analiz platformu olduğunda ve kapasitesi, bölgesi, güvenliği ve iş yükü modeli gereksinimlerinizi karşıladığında bunu kullanın.
AWS Gölü Oluşumu OneLake güvenliği ve Fabric'te Microsoft Purview AWS Lake Formation, S3 tabanlı veri göllerine erişimi yönetir. Fabric depolama izinlerini, öğe izinlerini ve idare özelliklerini ayırır. Tek hizmet eşdeğeri varsayma yerine yetkilendirme ve idare gereksinimlerini eşleyin.
Amazon S3 dış verileri OneLake kısayolları Kısayollar S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage ve diğer konumlardaki desteklenen verilere kopyalamadan başvurur. Bunun yerine karmaşık dönüştürmelere, özel zamanlamaya veya OneLake dışındaki bir hedefe ihtiyacınız olduğunda veri taşımayı kullanın.

Toplu veri mühendisliği

AWS hizmeti Azure hizmeti Seçim kılavuzu
Amazon EMR Azure Databricks Her ikisi de yönetilen Apache Spark'ı ve diğer veri mühendisliği iş yüklerini destekler. Çalışma zamanı uyumluluğunu, küme denetimini, otomatik ölçeklendirmeyi, idareyi, not defterlerini, işleri ve ekosistem tümleştirmelerini karşılaştırın.
Amazon EMR ve AWS Glue etkileşimli oturumları Fabric Veri Mühendisliği Fabric Veri Mühendisliği, OneLake ile entegre yönetilen Spark, not defterleri, ortamlar ve görevler sunar. Bu, her EMR çerçevesi veya küme yapılandırması için doğrudan bir değişim değildir. Çalışma zamanı, kütüphane, ağ iletişimi ve performans gereksinimlerini doğrulayın.
AWS Glue Studio Fabric Data Factory veya Azure Data Factory Bu hizmetler görsel ve kod tabanlı veri dönüştürme deneyimleri sağlar. Dönüştürme altyapısına, düzenlemeye, kaynak ve hedef desteğe ve işletim modeline göre seçin.

Veri ambarları ve SQL analizi

AWS hizmeti Azure hizmeti Seçim kılavuzu
Amazon Redshift Fabric Data Warehouse Her ikisi de dağıtılmış SQL veri ambarları sağlar. SQL uyumluluğunu, iş yükü yalıtımını, ölçeklendirmeyi, alımı, veri paylaşımını, eşzamanlılığı, idareyi ve fiyatlandırmayı karşılaştırın. Fabric Data Warehouse OneLake üzerinde çalışır ve Fabric kapasiteyi tüketir.
Amazon Redshift Azure Databricks SQL İş yükü bir lakehouse mimarisi kullanıyorsa ve Databricks birincil veri platformuysa Azure Databricks SQL’i değerlendirin. Bu, tüm Redshift iş yükleri için ilişkisel bir motorun yerini alan bir çözüm değildir.
Amazon Redshift Spectrum Fabric lakehouse, OneLake kısayolları ve Direct Lake Redshift Spectrum, S3'teki verileri sorgular. Fabric ayrı depolama, işlem ve anlam modeli özellikleri sağlar. Direct Lake desteklenen Delta tabloları ve Fabric kapasitesi gerektirir. Kaynak biçimlerini ve kapasite korumalarını gözden geçirin.
Amazon Athena Fabric lakehouse SQL analiz uç noktası veya Azure Databricks SQL Athena, S3'teki veriler üzerinden sunucusuz SQL'dir. Azure seçenekleri depolama, meta veriler, işlem ve faturalama açısından farklılık gösterir. Veri konumuna, SQL uyumluluğuna, gecikme süresine, eşzamanlılığa ve idareye göre seçin.

Gerçek zamanlı analiz

Hizmetleri karşılaştırırken olay alımını akış işleme ve analitik depolamadan ayırın. Kafka uyumlu bir uç nokta, her Apache Kafka aracısı özelliğini sağlamaz.

AWS hizmeti Azure hizmeti Seçim kılavuzu
Amazon Kinesis Veri Akışları Azure Event Hubs Bağımsız tüketiciler için yüksek hacimli olay akışlarını hem içeri alır hem de saklar. Bölümleme, bekletme, yeniden yürütme, aktarım hızı, protokoller ve ölçeklendirmeyi karşılaştırın.
Apache Flink için Amazon Yönetilen Hizmeti Azure Stream Analytics veya Fabric olay akışları Bu hizmetler akışları işler ancak farklı diller ve yürütme modelleri kullanır. Stream Analytics, SQL tabanlı bir sorgu dili kullanır. Fabric olay akışları, Fabric içinde veri alımı, kodsuz dönüşümler ve yönlendirme sağlar.
Amazon Tarafından Yönetilen Apache Kafka Akışı Apache Kafka için Event Hubs Amazon MSK, açık kaynak Apache Kafka çalıştırır. Event Hubs Kafka uyumlu bir uç nokta sağlar ve Apache Kafka kümesi değildir. Protokol özelliklerini, işlemleri, sıkıştırmayı, Kafka Streams desteğini, saklamayı, kotaları ve katman gereksinimlerini doğrulayın.
Amazon OpenSearch Hizmeti Azure Veri Gezgini veya Fabric Eventhouse Kusto Sorgu Dili ile günlük, telemetri ve zaman serisi analizi için Azure Veri Gezgini veya Eventhouse kullanın. OpenSearch aynı zamanda tam metin arama özellikleri de sağlar, bu nedenle bu hizmetler arama iş yüklerinin tam yerine geçemez.
Amazon Timestream Azure Veri Gezgini veya Fabric Eventhouse Bu hizmetler zaman serisi analizini destekler. Alım protokollerini, sorgu dilini, bekletmeyi, katmanlamayı, güncelleştirme davranışını ve tümleştirme gereksinimlerini karşılaştırın.

İş zekası ve veri paylaşımı

AWS hizmeti Azure hizmeti Seçim kılavuzu
Amazon Hızlı Görüş Power BI Her ikisi de anlamsal modelleme, raporlar, panolar, paylaşım ve tümleşik analiz sağlar. Lisanslama, kapasite, kimlik, idare, yazma ve ekleme gereksinimlerini karşılaştırın.
Amazon Tarafından Yönetilen Grafana Azure Managed Grafana Her ikisi de yönetilen Grafana sunar. Veri kaynağı tümleştirmelerini, kimlik doğrulamasını, özel ağı, yüksek kullanılabilirliği, eklentileri ve fiyatlandırma katmanlarını karşılaştırın.
AWS Veri Değişimi Microsoft Market ve Fabric dış veri paylaşımı AWS Data Exchange, veri marketi ile teslimi birleştirir. Microsoft Market ve Fabric veri paylaşımı bu iş akışının farklı bölümlerini ele alır. Fabric dış veri paylaşımı, desteklenen Fabric öğelerine yönelik yönetişimli kiracılar arası erişim sağlar, ancak bir veri pazaryeri değildir.

Veri idaresi

Microsoft Purview ve AWS hizmetlerinin birleşimi veri bulma, sınıflandırma, köken, erişim idaresi ve uyumluluk özellikleri sağlar. AWS yaygın olarak Glue Veri Kataloğu, Lake Formation, Amazon Macie, AWS Identity and Access Management ve AWS Config'i birleştirir. Microsoft Purview, desteklenen Azure, Fabric, şirket içi, çoklu bulut ve hizmet kaynakları olarak yazılım arasında birleşik bir katalog ve idare özellikleri sağlar.

İdare kapsamı kaynağa ve özelliğe bağlıdır. Mimarideki her veri kaynağı için tarama desteğini, köken toplamayı, ilke zorlamayı, duyarlılık etiketlerini, ağ erişimini ve bölgesel kullanılabilirliği doğrulayın.

Geçişle ilgili dikkat edilmesi gerekenler

Bir analiz platformunu, hizmetleri bire bir ikame etme listesinden ibaretmiş gibi taşımayın. Envanter veri kaynakları, biçimler, tablo türleri, işlem hatları, düzenleme bağımlılıkları, dönüştürme kodu, sorgu diyalektleri, anlam modelleri, raporlar, güvenlik ilkeleri, veri yerleşimi, hizmet düzeyi hedefleri ve işlem süreçleri. Hedef hizmetleri seçmeden önce temsili performans ve maliyet testlerini kullanın.

  • Last updated on