Azure 上 Python 應用程式的數據解決方案

Azure 除了物件、區塊和檔案記憶體的記憶體服務之外，Azure 還提供完全受控的關係型、NoSQL 和記憶體內部資料庫，橫跨專屬和開放原始碼引擎。 下列文章可協助您開始使用 Azure 上的 Python 數據解決方案。

資料庫

• PostgreSQL：在開放原始碼 PostgreSQL 上建置可調整、安全且完全受控的企業就緒應用程式、以高效能擴增單一節點 PostgreSQL，或將 PostgreSQL 和 Oracle 工作負載遷移至雲端。

  • 快速入門：使用 Python 連線和查詢 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 - 彈性伺服器中的數據
  • 快速入門：使用 Python 連線和查詢 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 - 單一伺服器中的數據
  • 在 Azure App 服務 中使用 PostgreSQL 部署 Python （Django 或 Flask） Web 應用程式

• MySQL：建置在雲端中使用受控和智慧型手機SQL資料庫進行調整的應用程式。

  • 快速入門：使用 Python 連線和查詢 適用於 MySQL 的 Azure 資料庫 - 彈性伺服器中的數據
  • 快速入門：使用 Python 連線和查詢 適用於 MySQL 的 Azure 資料庫 中的數據

• Azure SQL：建置在雲端中使用受控和智慧型手機 SQL 資料庫進行調整的應用程式。

  • 快速入門：使用 Python 在 Azure SQL 資料庫 或 Azure SQL 受控執行個體 中查詢資料庫

NoSQL、Blob、數據表、檔案、圖形和快取

• Cosmos DB：建置具有保證低延遲和高可用性的應用程式，在任何規模上，或將 Cassandra、MongoDB 和其他 NoSQL 工作負載移轉至雲端。

  • 快速入門：適用於 Python 的 Azure Cosmos DB for NoSQL 用戶端程式庫
  • 快速入門：適用於 MongoDB 的 Azure Cosmos DB for Python 與 MongoDB 驅動程式
  • 快速入門：使用 Python SDK 和 Azure Cosmos DB 建置 Cassandra 應用程式
  • 快速入門：使用 Python SDK 和 Azure Cosmos DB 建置數據表應用程式的 API
  • 快速入門：適用於 Python 的適用於 Apache Gremlin 的 Azure Cosmos DB 連結庫

• Blob 記憶體：適用於雲端原生工作負載、封存、數據湖、高效能運算和機器學習的大規模可調整且安全的物件記憶體。

  • 快速入門：Azure Blob 儲存體 適用於 Python 的用戶端連結庫
  • 使用 v12 Python 用戶端連結庫 Azure 儲存體 範例

• Azure Data Lake 儲存體 Gen2：適用於高效能分析工作負載的大規模可調整且安全的 Data Lake。

  • 使用 Python 來管理 Azure Data Lake 儲存體 Gen2 中的目錄和檔案
  • 使用 Python 管理 Azure Data Lake 儲存體 Gen2 中的 ACL

• 檔案記憶體：簡單、安全且無伺服器的企業級雲端檔案共用。

  • 使用 Python 開發 Azure 檔案儲存體

• Redis 快取：使用開放原始碼相容的記憶體內部數據存放區，提供快速且可調整的應用程式。

  • 快速入門：在 Python 中使用 Azure Cache for Redis

巨量資料與分析

• Azure Data Lake Analytics：具有企業級安全性、稽核和支援的完全受控隨選隨選隨付分析服務。

  • 使用 Python 管理 Azure Data Lake Analytics
  • 在 Visual Studio Code 中使用適用於 Azure Data Lake Analytics 的 Python 開發 U-SQL

• Azure Data Factory：用來協調及自動化數據移動和轉換的數據整合服務。

  • 快速入門：使用 Python 建立資料處理站和管線
  • 在 Azure Databricks 中執行 Python 活動來轉換數據

• Azure 事件中樞：超大規模遙測擷取服務，可收集、轉換及儲存數百萬個事件。

  • 使用 Python 將事件傳送至事件中樞或從事件中樞接收事件
  • 擷取 Azure 儲存體 中的事件中樞數據，並使用 Python 讀取它 （azure-eventhub）

• HDInsight：完全受控的雲端 Hadoop 和 Spark 服務，由企業 99.9% SLA 支援

  • 使用 Spark 和 Hive Tools for Visual Studio Code

• Azure Databricks：針對 Azure 優化的完全受控、快速、簡單且共同作業的 Apache® Spark™ 分析平臺。

  • 從 Excel、Python 或 R 連線 至 Azure Databricks
  • 開始使用 Azure Databricks
  • 教學課程：Azure Data Lake Storage Gen2、Azure Databricks 和 Spark

• Azure Synapse Analytics：將企業數據倉儲和巨量數據分析整合在一起的無限分析服務。

  • 快速入門：使用 Python 在 Azure SQL 資料庫 或 Azure SQL 受控執行個體 中查詢資料庫（包括 Azure Synapse Analytics）