- Funcionalidades que ofrece Microsoft Azure
- Azure Cosmos DB - No Relacional
- Azure SQL Database - Relacional
- Azure Database Migration Service
- Azure SQL Managed Instance
- Azure Database for MySQL - Relacional
- Azure Database for PostgreSQL - Relacional
- MACRODATOS o BIG DATA
- Azure Synapse Analytics
- Azure HDInsight
- Azure Databricks
- Azure Data Lake Analytics
Funcionalidades que ofrece Microsoft Azure
Azure Cosmos DB - No Relacional
Servicio de base de datos de varios modelos distribuido globalmente, totalmente administrado (SaaS). Puede escalar de forma elástica e independiente el rendimiento y el almacenamiento en cualquier número de regiones de Azure de todo el mundo.
Azure SQL Database - Relacional
Basada en la última versión estable del motor de base de datos de Microsoft SQL Server. Puede usarse para compilar aplicaciones y sitios web controlados por datos en cualquier lenguaje de programación, sin necesidad de administrar la infraestructura (PaaS).
Se usa principalemente para probar las nuevas funcionalidades y después, tras ser validadas y probadas por millones de usuarios, se incorporan definiivamente a SQL Server.
Azure Database Migration Service
Asistente que genera informes de evaluación. Proporciona recomendaciones de cambios necesarios antes de ejecutar la migración de un Servidor Local a SQL Database. Cuenta con una interfaz muy sencilla para el usuario.
Azure SQL Managed Instance
Similar a Azure SQL Database, con 2 capas adicionales de aislamiento: de proceso y de red. Gracias a esto se consigue que las BBDD e instancias de un cliente no comparten máquina virtual con las de otro cliente y las cargas de trabajo se mantienen dentro de una red virtual segura, aislada de la Intenet pública.
Azure Database for MySQL - Relacional
BBDD MySQL totalmente administrada. Fácil de administrar, configurar y escalar.
Azure Database for PostgreSQL - Relacional
Además, permite el escalado horizontal entre varias máquinas virtuales mediante el particionamiento.
Proporciona servicios a las aplicaciones que requieren mayor escala y mejor rendimiento. Por lo general las cargas de trabajo se aproximan a los 100 GB de datos, o más. Esto se conoce como Hiperescala o Citus
MACRODATOS o BIG DATA
Ante tal cantidad de datos, es cada vez más difícil comprenderlos y tomar decisiones basándose en ellos. Esto implica que las formas de procesamiento y análisis tradicionales ya no son adecuadas.
Azure Synapse Analytics
Es un servicio de análisis ilimitado que reúne el almacenamiento de datos empresariales y el análisis de macrodatos.
Los datos pueden consultarse mediante recursos sin servidor o aprovisionados a escala.
Tiene una experiencia única para ingerir, preparar, administrar y servir datos para las necesidades inmediatas de inteligencia empresarial y aprendizaje automático.
Es una herramienta extremadamente potente, con multitud de funcionalidades e integraciones.
Azure HDInsight
Es un servicio de análisis, de código abierto, totalmente administrado.
Permite ejecturar marcos de trabajo populares, como Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Kafka, Apache Storm y Machine learning Services.
También admite una amplia gama de escenarios, como la extracción, transformación y carga de datos (ETL), almacenamiento, aprendizaje automático e IoT.
Además, permite escribir código en lenguajes como Scala, python, R, JavaScript y .NET.
Azure Databricks
Azure Databricks ayuda a descubrir información de todos los datos y a crear soluciones de Inteligencia Artificial. Permite configurar el entorno de Apache Spark en pocos minutos, para después escalar automáticamente y colaborar en proyectos compartidos en un área de trabajo interactiva.
Admite Python, Scala, R, SQL, así como otros marcos de trabajo famosos: TensorFlow, Pytorch y Scikit-learn.
Azure Data Lake Analytics
Es un servicio de análisis de datos a petición que simplifica los macrodatos. En lugar de implementar, configurar y ajustar el hardware, se escriben consultas para transformar los datos y extraer ideas valiosas.
El servicio de análisis puede administrar trabajos de cualquier escala al instante, simplemente estableciendo el ajuste adecuado.
Además, solo se paga por los recursos empleados cuando se está ejecutando, lo que hace que sea más rentable.
Permite escalar instantáneamente la capacidad de procesamiento.