Aracılığıyla paylaş

Azure'da veri analizi ve raporlama teknolojisi seçme

Büyük veri çözümlerinin çoğunun amacı analiz ve raporlama aracılığıyla veriler hakkında öngörüler sağlamaktır. Analiz ve raporlama, önceden yapılandırılmış raporları ve görselleştirmeleri veya etkileşimli veri araştırmalarını içerebilir.

Veri analizi teknolojisi seçenekleri

Gereksinimlerinize bağlı olarak Azure'da analiz, görselleştirme ve raporlama için çeşitli seçenekler vardır:

Power BI

Power BI , bir iş analizi araçları paketidir. Yüzlerce veri kaynağına bağlanabilir ve bunu plansız analiz için kullanabilirsiniz. Ek lisanslama gerektirmeden Power BI'ı kendi uygulamalarınızla tümleştirmek için Power BI Embedded'i kullanın.

Kuruluşlar rapor oluşturmak ve bunları kuruluşta yayımlamak için Power BI'ı kullanabilir. Herkes, yönetim ve güvenliği entegre olarak kişiselleştirilmiş panolar oluşturabilir. Power BI, Power BI hizmetinde oturum açan kullanıcıların kimliğini doğrulamak için Microsoft Entra Id kullanır. Kullanıcı kimlik doğrulaması gerektiren kaynaklara erişmeye çalıştığında Power BI kimlik bilgilerini kullanır.

Jupyter not defterleri

Jupyter not defterleri , veri bilimcilerinin Python, Scala veya R kodu ve Markdown metni içeren not defteri dosyaları oluşturmasına olanak tanıyan tarayıcı tabanlı bir kabuk sağlar. Bu özellikler, not defterlerini kod paylaşarak ve belgeleyerek işbirliği yapmak için etkili bir yol haline getirir ve sonuçları tek bir belgede oluşturur.

Spark veya Hadoop gibi çoğu HDInsight kümesi türü, verilerle etkileşime ve işlenmek üzere iş göndermek için Jupyter not defterleriyle önceden yapılandırılmıştır . Kullandığınız HDInsight kümesinin türüne bağlı olarak, kodunuzu yorumlamak ve çalıştırmak için bir veya daha fazla çekirdek sağlanır. Örneğin, HDInsight'ta Spark kümeleri Spark altyapısını kullanarak Python veya Scala kodunu çalıştırmak için seçebileceğiniz Spark ile ilgili çekirdekler sağlar.

Jupyter not defterleri, Power BI gibi bir BI raporlama aracı kullanarak daha gelişmiş görselleştirmeler oluşturmadan önce verilerinizi analiz etmek, görselleştirmek ve işlemek için etkili bir ortam sağlar.

Zeppelin not defterleri

Zeppelin not defterleri , Jupyter not defterlerine benzer işlevlere sahip tarayıcı tabanlı bir kabuk da sağlar. Bazı HDInsight kümeleri Zeppelin not defterleriyle önceden yapılandırılmıştır. Ancak HDInsight Etkileşimli Sorgu (Apache Hive LLAP olarak da adlandırılır) kümesi kullanıyorsanız, etkileşimli Hive sorguları çalıştırmak için kullanabileceğiniz tek not defteri Zeppelin'dir . Ayrıca, etki alanına katılmış bir HDInsight kümesi kullanıyorsanız Zeppelin not defterleri, not defterlerine ve temel hive tablolarına erişimi denetlemek için farklı kullanıcı oturum açma bilgileri atamanızı sağlayan tek not defteri türüdür.

VS Code'da Jupyter not defterleri

VS Code, yerel olarak kullanabileceğiniz veya uzak işlemle bağlanabileceğiniz ücretsiz bir kod düzenleyicisi ve geliştirme platformudur. Jupyter uzantısıyla VS Code kullandığınızda, Jupyter geliştirme için daha fazla dil uzantısıyla geliştirilebilen tam olarak tümleşik bir ortam sağlar. Sınıfının en iyisi, ücretsiz bir Jupyter deneyimi ve tercih ettiğiniz işlem gücünü kullanma fırsatı istiyorsanız bu seçeneği belirleyin.

VS Code kullanarak uzak sunucular ve kapsayıcılar üzerinde not defterleri geliştirebilir ve çalıştırabilirsiniz. Azure not defterlerinden geçişi basitleştirmek için kapsayıcı görüntüsünü VS Code ile de kullanabilirsiniz.

Jupyter (eski adıyla IPython Notebook), Markdown metniyle yürütülebilir Python kaynak kodunu not defteri adı verilen tek bir tuvalde kolayca birleştirmenizi sağlayan açık kaynaklı bir projedir. VS Code, Jupyter not defterleriyle yerel olarak ve Python kod dosyaları aracılığıyla çalışmayı destekler.

Anahtar seçim ölçütleri

Aşağıdaki soruları yanıtlayarak seçimlerinizi daraltmaya başlayın:

  • Çok sayıda veri kaynağına bağlanmanız ve etki alanınıza yayılmış veriler için raporlar oluşturmak için merkezi bir yer sağlamanız mı gerekiyor? Bunu yaparsanız, yüzlerce veri kaynağına bağlanmanızı sağlayan bir seçenek belirleyin.

  • Dinamik görselleştirmeleri bir dış web sitesine veya uygulamaya eklemek istiyor musunuz? Bunu yaparsanız, ekleme özellikleri sağlayan bir seçenek belirleyin.

  • Görselleştirmelerinizi ve raporlarınızı çevrimdışıyken tasarlamak istiyor musunuz? Bunu yaparsanız, çevrimdışı özelliklere sahip bir seçenek belirleyin.

  • Büyük veya karmaşık yapay zeka modellerini eğitmek veya büyük veri kümeleriyle çalışmak için ağır işleme gücüne mi ihtiyacınız var? Bunu yaparsanız, büyük bir veri kümesine bağlanabilen bir seçenek belirleyin.

Yetenek matrisi

Aşağıdaki tabloda, özelliklerdeki temel farklılıklar özetlemektedir.

Genel özellikler

Özellik Power BI Jupyter not defterleri Zeppelin not defterleri VS Code'da Jupyter not defterleri
Gelişmiş işleme için büyük veri kümelerine bağlanma Evet Evet Evet Hayır
Yönetilen hizmet Evet Evet 1 Evet 1 Evet
Yüzlerce veri kaynağına bağlanma Evet Hayır Hayır Hayır
Çevrimdışı özellikler Evet 2 Hayır Hayır Hayır
Ekleme özellikleri Evet Hayır Hayır Hayır
Otomatik veri yenileme Evet Hayır Hayır Hayır
Çok sayıda açık kaynak paketine erişim Hayır Evet 3 Evet 3 Evet 4
Veri dönüştürme veya temizleme seçenekleri Power Query, R Python, R, Julia ve Scala dahil 40 dil Python, JDBC ve R dahil olmak üzere 20'den fazla yorumlayıcı Python, F#, R
Fiyatlandırma Power BI Desktop (yazma) için ücretsizdir. Barındırma seçenekleri için bkz. Power BI fiyatlandırması . Ücretsiz Ücretsiz Ücretsiz
Çok kullanıcılı işbirliği Evet Evet ( JupyterHub gibi çok kullanıcılı bir sunucuyla veya paylaşım yoluyla) Evet Evet (paylaşım yoluyla)

[1] Yönetilen bir HDInsight kümesinin parçası olarak kullanıldığında.

[2] Power BI Desktop kullanımıyla.

[3] Topluluk tarafından katkıda bulunan paketler için Maven deposunda arama yapabilirsiniz.

[4] Python paketlerini pip veya Conda kullanarak yükleyebilirsiniz. CRAN veya GitHub'dan R paketleri yükleyebilirsiniz. Paket bağımlılık yöneticisini kullanarak nuget.org aracılığıyla F# dilinde paketleri yükleyebilirsiniz.

Katkıda Bulunanlar

Microsoft bu makaleyi korur. Bu makaleyi aşağıdaki katkıda bulunanlar yazdı.

Asıl yazar:

Nonpublic LinkedIn profillerini görmek için LinkedIn'de oturum açın.

Sonraki adımlar