Adatok és mesterséges intelligencia
Ez a cikk összehasonlítja az Alapvető Azure-adatokat és az AI-szolgáltatásokat a megfelelő Amazon Web Services -szolgáltatásokkal.
További AWS- és Azure-szolgáltatások összehasonlításáért lásd: Azure az AWS-szakembereknek.
Adatkezelés, kezelés és platformok
A Microsoft Purview és az alábbi táblázatban ismertetett AWS-szolgáltatások kombinációja átfogó adatszabályozási megoldásokat kínál. Ezek a megoldások lehetővé teszik a szervezetek számára az adategységek hatékony kezelését, felderítését, besorolását és biztonságát.
| Microsoft-szolgáltatás | AWS-szolgáltatások | Leírás |
|---|---|---|
| Microsoft Purview | AWS Glue Data Catalog, AWS Lake Formation, Amazon Macie, AWS Identity and Access Management (IAM), AWS Config | Mindkét lehetőség robusztus adatszabályozási, katalogizálási és megfelelőségi funkciókat biztosít. A Microsoft Purview egy egységes adatszabályozási megoldás, amely lehetővé teszi a szervezetek számára az adatok felderítését, besorolását és kezelését helyszíni, többfelhős és SaaS-környezetekben. Emellett adatkisorolási és megfelelőségi képességeket is biztosít. Az AWS hasonló funkciókat biztosít több szolgáltatással: AWS Glue Data Catalog for metadata management, AWS Lake Formation for data lake creation and governance, Amazon Macie for data classification and protection, AWS IAM for access control, AWS Config for configuration management and compliance tracking. |
All-in-one platform és AWS-szolgáltatások
A Microsoft Fabric egy teljes körű platformot biztosít, amely egyesíti a modern elemzési megoldásokhoz szükséges adatokat és AI-szolgáltatásokat. Leegyszerűsíti az adatok szolgáltatások közötti áthelyezésének folyamatát, egységes szabályozást és biztonságot biztosít, valamint leegyszerűsíti a díjszabási modelleket. Ez az egységes megközelítés ellentétben áll az AWS-megközelítéssel, amelyben a szolgáltatásokat gyakran külön használják, és nagyobb erőfeszítést igényelnek az integrációhoz. A Fabric zökkenőmentes integrációt biztosít ezekre a funkciókra, amelyek segíthetnek a szervezetnek felgyorsítani az adatvezérelt kezdeményezéseket az Azure-ökoszisztémában.
Az AWS és a Fabric egyaránt nyújt szolgáltatásokat az adatintegrációhoz, feldolgozáshoz, elemzéshez, gépi tanuláshoz és üzleti intelligenciához.
| AWS-szolgáltatások | Fabric | Leírás |
|---|---|---|
| AWS Glue, AWS Data Pipeline | Adatintegráció az Azure Data Factoryvel | Az AWS egy különálló szolgáltatáscsomagot biztosít, amely kombinálható adat- és elemzési megoldások létrehozásához. Ez a megközelítés rugalmasságot biztosít, de nagyobb erőfeszítést igényel a szolgáltatások végpontok közötti megoldásba való integrálásához. A Fabric ezeket a képességeket egyetlen egységes platformon biztosítja a munkafolyamatok, az együttműködés és a felügyelet egyszerűsítése érdekében. |
Az AWS-szolgáltatások részletes összehasonlítása Fabric-összetevőkkel
Adatintegráció és ETL-eszközök
Az adatintegrációs és kinyerési, átalakítási, betöltési (ETL-) eszközök segítségével több forrásból származó adatokat nyerhet ki, alakíthat át és tölthet be egységes elemzési rendszerbe.
| AWS-szolgáltatás | Azure-szolgáltatás | Elemzés |
|---|---|---|
| AWS-ragasztó | Data Factory | Az AWS Glue és az Azure Data Factory teljes körűen felügyelt ETL-szolgáltatások, amelyek megkönnyítik a különböző források közötti adatintegrációt. |
| Amazon managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) | Data Factory Azure Synapse Analytics-folyamatokkal | Az Apache Airflow felügyelt munkafolyamat-vezénylést biztosít összetett adatfolyamokhoz. Az Azure Synapse Analytics-folyamatok integrálják az Apache Airflow-t az Azure Data Factoryvel az integráltabb élmény érdekében. Az AWS MWAA egy felügyelt Airflow-megoldás. |
| AWS-adatfolyam | Data Factory | Az AWS Data Pipeline és az Azure Data Factory lehetővé teszi az adatok szolgáltatások és helyek közötti áthelyezését és feldolgozását. |
| AWS Database Migration Service (DMS) | Azure Database Migration Service | Ezek a szolgáltatások segítenek az adatbázisok felhőbe történő migrálásában minimális állásidő mellett. A fő különbség az, hogy az Azure-szolgáltatás az Azure-adatbázisokba való zökkenőmentes migrálásra van optimalizálva, értékelési és javaslati eszközöket biztosítva, míg az AWS DMS az AWS-környezeten belüli migrálásokra összpontosít. Az AWS DMS folyamatos replikációs funkciókat biztosít a hibrid architektúrákhoz. |
| Amazon AppFlow | Azure Logic Apps | Ezek a szolgáltatások kód nélkül teszik lehetővé a felhőalkalmazások és szolgáltatások közötti automatizált adatfolyamokat. A Logic Apps széles körű integrációs képességeket biztosít az összekötők széles választékával és egy vizuális tervezővel. Az AppFlow az adott SaaS-alkalmazások és az AWS-szolgáltatások közötti biztonságos adatátvitelre összpontosít, és beépített adatátalakítási funkciókat biztosít. |
| AWS-lépésfüggvények | Data Factory és Logic Apps | Ezek a szolgáltatások munkafolyamat-vezénylést biztosítanak az elosztott alkalmazások és mikroszolgáltatások koordinálásához. A Step Functions az AWS-szolgáltatások és mikroszolgáltatások kiszolgáló nélküli alkalmazásokban való vezénylésére lett kialakítva. A Logic Apps adatintegrációhoz és vállalati munkafolyamat-automatizáláshoz egyaránt használható. |
Adatraktározás
Ezek a megoldások nagy mennyiségű, lekérdezésre és jelentésre optimalizált strukturált adat tárolására és kezelésére szolgálnak.
| AWS-szolgáltatás | Azure-szolgáltatás | Elemzés |
|---|---|---|
| Amazon Redshift | Azure Synapse Analytics | Az Amazon Redshift és az Azure Synapse Analytics teljes körűen felügyelt, petabájt méretű adattárház-szolgáltatások, amelyek nagy léptékű adatelemzéshez és jelentéskészítéshez lettek kialakítva. A fő különbség az, hogy az Azure Synapse Analytics egységes elemzési platformot biztosít, amely egyesíti az adatraktározást és a big data-feldolgozást, míg a Redshift elsősorban az adatraktározásra összpontosít. |
| Amazon Redshift Spectrum | Azure Synapse Analytics Data Lake-integrációval | Ezek a szolgáltatások lehetővé teszik, hogy adatok áthelyezése nélkül lekérdezhesse az adatokat az adattárházakban és az adattavakban. Az Azure Synapse Analytics integrált SQL- és Spark-motorokat biztosít. A Redshift Spectrum kiterjeszti a Redshift SQL-lekérdezését az Amazon S3-ban lévő adatokra. |
| AWS Lake-formáció | Azure Synapse Analytics és Azure Data Lake Storage | Ezek a szolgáltatások segítenek biztonságos adattavak létrehozásában az elemzéshez. Az Azure egyesíti a Data Lake és az adattárház funkcióit az Azure Synapse Analyticsben. Az AWS a Lake Formation szolgáltatást biztosítja a data lake-ekhez és a Redshift-hez különálló adattárház-szolgáltatásként. |
| Amazon RDS redshift összevont lekérdezéssel | Azure SQL Database | Ezek a szolgáltatások támogatják az operatív adatbázisok és adattárházak lekérdezését. Az Azure Synapse Analytics egységes, beépített elemzési felületet biztosít. Az AWS megköveteli az RDS és a Redshift kombinálását a hasonló szolgáltatásközi lekérdezési képességekhez. |
| Amazon Aurora redshift integrációval | Azure Cosmos DB-hez készült Azure Synapse Link | Ezek a szolgáltatások nagy teljesítményű elemzést biztosítanak a működési adatokon keresztül. Az AWS megköveteli az Aurora és a Redshift közötti adatfolyamok beállítását. Az Azure Synapse Link használatával nem kell adatokat áthelyeznie. |
Data lake-megoldások
Ezek a platformok nagy mennyiségű nyers strukturálatlan és strukturált adatot tárolnak natív formátumban a jövőbeli feldolgozáshoz.
| AWS-szolgáltatás | Azure-szolgáltatás | Elemzés |
|---|---|---|
| Amazon S3 | Azure Data Lake Storage | Az Amazon S3 és az Azure Data Lake Storage méretezhető tárolási megoldások a nagy mennyiségű adat tárolására és elemzésére szolgáló adattavak készítéséhez. A Data Lake Storage hierarchikus névteret biztosít. Az Amazon S3 lapos szerkezetet használ. |
| AWS Lake-formáció | Azure Synapse Analytics | Az AWS Lake Formation és az Azure Synapse Analytics segíthet a data lake-ek elemzéshez való beállításában, kezelésében és védelmében. A fő különbség az, hogy az Azure Synapse Analytics egy teljes körű elemzési szolgáltatást biztosít, amely egyesíti a Data Lake, az adattárház és a big data elemzést, míg a Lake Formation a data lake létrehozásának és felügyeletének rafóbb, robusztus biztonsági és szabályozási funkciókkal történő rafikálására összpontosít. |
| Amazon Athena | Azure Synapse Analytics kiszolgáló nélküli SQL-készletek | Ezek a szolgáltatások lehetővé teszik a data lake-ben tárolt adatok lekérdezését az SQL használatával, infrastruktúra beállítása nélkül. Az Amazon Athena egy önálló megoldás, amely integrálható más AWS-szolgáltatásokkal. A kiszolgáló nélküli SQL-készletek az Azure Synapse Analytics platform részét képezik. |
| AWS-kapcsolás adatkatalógusa | Microsoft Purview | Ezek a szolgáltatások egy központosított metaadat-adattárat biztosítanak az adatsémák és a data lake-metaadatok tárolásához és kezeléséhez. Az AWS Glue a Microsoft Purview funkcióinak egy részét biztosítja. A Microsoft Purview támogatja az adatok katalogizálását, a vonalkövetést és a bizalmas adatbesorolást, függetlenül attól, hogy az adatok a helyszínen, felhőben vagy SaaS-alkalmazásban találhatók-e. |
Big data elemzése
Ezek a szolgáltatások nagy és összetett adathalmazokat dolgoznak fel és elemeznek, hogy mintázatokat, elemzéseket és trendeket fedjenek fel. Az alábbi táblázat az egyes big data-szolgáltatások közvetlen összehasonlítását tartalmazza. A Microsoft Fabric egy teljes körű szolgáltatás big data- és elemzési célokra. A következő szolgáltatásokat nyújtja, és így tovább.
| AWS-szolgáltatás | Azure-szolgáltatás | Elemzés |
|---|---|---|
| Amazon EMR | Azure HDInsight | Mindkét szolgáltatás felügyelt big data keretrendszereket biztosít a data lake-ben tárolt adatok feldolgozásához. Az EMR felügyelt Hadoop- és Spark-keretrendszereket biztosít. A HDInsight egy teljes körűen felügyelt vállalati megoldás, amely támogatja a Hadoop, a Spark, a Kafka és más nyílt forráskód elemzéseket. |
| Amazon EMR | Azure Databricks | Ezek a szolgáltatások lehetővé teszik a big data-feldolgozást az Apache Sparkon keresztül felügyelt környezetben. Az EMR lehetővé teszi az Apache Spark-fürtök rugalmas konfigurációs és skálázási lehetőségekkel való futtatását. Az Azure Databricks egy optimalizált Apache Spark-platformot biztosít együttműködésen alapuló jegyzetfüzetekkel és integrált munkafolyamatokkal. |
| Amazon Kinesis | Azure Event Hubs és Azure Stream Analytics | Ezek a szolgáltatások valós idejű adatstreamelést és elemzést biztosítanak a nagy mennyiségű adatfolyamok feldolgozásához és elemzéséhez. |
| AWS-ragasztó az AWS Glue Studióval | Azure Synapse Analytics Apache Spark-készletekkel | Mindkét szolgáltatás big data feldolgozási képességeket biztosít integrált adatátalakítással és elemzéssel. |
Üzleti intelligencia és jelentéskészítés
Ezek a szolgáltatások adatvizualizációt, jelentéskészítést és irányítópultokat biztosítanak, amelyek segítenek a vállalkozásoknak megalapozott döntéseket hozni.
| AWS-szolgáltatás | Azure-szolgáltatás | Elemzés |
|---|---|---|
| Amazon QuickSight | Power BI | A QuickSight és a Power BI üzleti elemzési eszközöket biztosít az adatvizualizációhoz és az interaktív irányítópultokhoz. |
| Amazon Managed Grafana | Azure Managed Grafana | Ezek a szolgáltatások felügyelt Grafana-t biztosítanak, amely lehetővé teszi metrikák, naplók és nyomkövetések megjelenítését több adatforrásban. |
| AWS-adatcsere | Azure Data Share | Ezek a szolgáltatások megkönnyítik a szervezetek közötti adatmegosztást és adatcserét. Az Exchange piactéri modellt biztosít. Az adatmegosztás a bérlők közötti adatmegosztásra összpontosít. |
| Amazon OpenSearch Service és Kibana | Azure Data Explorer irányítópultokkal | Ezek a szolgáltatások valós idejű adatfeltárást és interaktív elemzést biztosítanak nagy mennyiségű adaton keresztül. Az OpenSearch a Kibanát használja a kereséshez és a vizualizációhoz. Az Azure Data Explorer a Kusto-t használja, amely gyors adatbetöltésre és lekérdezésre van optimalizálva. |
Valós idejű adatfeldolgozás
Ezek a rendszerek a generált adatok betöltése és elemzése révén azonnali elemzéseket és válaszokat biztosítanak.
| AWS-szolgáltatás | Azure-szolgáltatás | Elemzés |
|---|---|---|
| Amazon Kinesis | Azure Event Hubs és Azure Stream Analytics | Ezek a szolgáltatások valós idejű adatstreamelést és elemzést biztosítanak a nagy mennyiségű adatfolyamok feldolgozásához és elemzéséhez. A Kinesis egy integrált csomag az adatstreameléshez és az elemzéshez az AWS-ben. Az Azure elkülöníti a betöltési (Event Hubs) és a feldolgozást (Stream Analytics). |
| Amazon managed Streaming for Apache Kafka (MSK) | Azure HDInsight az Apache Kafkával | Ezek a szolgáltatások felügyelt Apache Kafka-fürtöket biztosítanak valós idejű streamelési adatfolyamok és alkalmazások létrehozásához. |
| AWS Lambda | Azure Functions | Ezek a kiszolgáló nélküli számítási platformok eseményekre válaszul futtatják a kódot, és automatikusan kezelik a mögöttes számítási erőforrásokat. |
| Amazon DynamoDB Streams | Azure Cosmos DB változáscsatorna | Ezek a szolgáltatások valós idejű adatfeldolgozást tesznek lehetővé adatmódosítások rögzítésével és továbbításával. |
| Amazon ElastiCache redis streamekkel | Azure Cache for Redis Redis-streamekkel | Ezek a szolgáltatások felügyelt Redis-példányokat biztosítanak, amelyek támogatják a Redis-streameket a valós idejű adatbetöltéshez és -feldolgozáshoz. |
| Amazon IoT Analytics | Azure IoT Hub az Azure Stream Analyticsszel | Ezek a szolgáltatások lehetővé teszik az IoT-eszközök adatainak valós idejű feldolgozását és elemzését. Az AWS IoT Analytics beépített adattárolási és elemzési képességeket biztosít. Az Azure moduláris szolgáltatásokat nyújt: az IoT Hub kezeli a betöltést, a Stream Analytics pedig feldolgozza az adatokat. |
Gépi tanulási szolgáltatások
Ezek az eszközök és platformok lehetővé teszik a gépi tanulási modellek fejlesztését, betanítását és üzembe helyezését.
| AWS-szolgáltatás | Azure-szolgáltatás | Elemzés |
|---|---|---|
| Amazon SageMaker | Azure Machine Learning | Ezekkel az átfogó platformokkal gépi tanulási modelleket hozhat létre, taníthat be és helyezhet üzembe. |
| AWS Deep Learning AMI-k | Azure Adattudomány virtuális gépek | Ezek a szolgáltatások előre konfigurált virtuális gépeket biztosítanak, amelyek gépi tanuláshoz és adatelemzési számítási feladatokhoz vannak optimalizálva. |
| Amazon SageMaker Autopilot | Automatizált gépi tanulás (AutoML) | Ezek a szolgáltatások automatizált gépi tanulást biztosítanak a modellek létrehozásához és betanításához. |
| Amazon SageMaker Studio | Azure Machine Learning Studio | Ezek a szolgáltatások integrált fejlesztési környezetet biztosítanak a gépi tanuláshoz. A SageMaker Studio egységes felületet biztosít minden gépi tanulási fejlesztési lépéshez, beleértve a hibakeresési és profilkészítési eszközöket is. |
AI-szolgáltatások
Az AI-szolgáltatások előre összeállított, testre szabható AI-képességeket biztosítanak az alkalmazások számára, beleértve a látást, a beszédet, a nyelvet és a döntéshozatalt.
| AWS-szolgáltatás | Azure-szolgáltatás | Elemzés |
|---|---|---|
| Amazon Rekognition | Azure AI Vision OCR-vel és AI-vel | Ezek a szolgáltatások kép- és videóelemzési képességeket biztosítanak, beleértve az objektumfelismerést és a con sátormód rationt. |
| Amazon Polly | Azure AI Speech (szövegfelolvasás) | Ezekkel a szolgáltatásokkal élethű beszédgé alakíthatja a szöveget, hogy az alkalmazások természetes hangzású hangokkal kommunikálhassanak a felhasználókkal. |
| Amazon Átírás | Azure AI Speech | Ezek a szolgáltatások szöveggé alakítják a beszélt nyelvet, ami lehetővé teszi az alkalmazások számára a hangstreamek átírását. |
| Amazon Translate | Azure AI Translator | Ezek a szolgáltatások gépi fordítási képességeket biztosítanak a szövegek fordításához egyik nyelvről a másikra. |
| Amazon Comprehend | Azure AI-nyelv | Ezek a szolgáltatások szövegelemzéssel olyan megállapításokat nyernek ki, mint a hangulat, a kulcskifejezések, az entitások és a nyelvészlelés. |
| Amazon Lex | Azure AI Bot Service | Ezekkel a szolgáltatásokkal természetes nyelvi megértést használó beszélgetési felületeket és csevegőrobotokat hozhat létre. Az Azure moduláris megközelítést biztosít a robotfejlesztési keretrendszerhez és a nyelvfelismeréshez szükséges különálló szolgáltatásokkal. Az Amazon Lex integrált megoldást kínál beszélgetési felületek létrehozásához az AWS-ben. |
| Amazon Textract | Azure AI-dokumentumintelligencia | Mindkét szolgáltatás gépi tanulással automatikusan kinyeri a beolvasott dokumentumokból és űrlapokból a szöveget és az adatokat. Az Azure testre szabható modelleket biztosít adott dokumentumtípusokhoz, amelyek lehetővé teszik a testre szabott adatkinyeréseket. A Textract beépített extrakciót biztosít az összetett adatstruktúrákhoz. |
| Amazon OpenSearch szolgáltatás | Azure AI Search (generatív keresés) | Az OpenSearch és az AI Search hatékony keresési és elemzési képességeket biztosít. Használhatja őket a gyakori AI-mintákhoz, például a lekéréses kiegészítésű generációhoz (RAG). |
Generatív AI-szolgáltatások
Ezek az AI-szolgáltatások olyan új tartalmakat vagy adatokat hoznak létre, amelyek hasonlítanak az ember által létrehozott kimenetre, például szövegre, képekre vagy hanganyagokra.
| AWS-szolgáltatás | Azure-szolgáltatások | Elemzés |
|---|---|---|
| Amazon Bedrock | Azure OpenAI Service, Azure AI Foundry | Az Amazon Bedrock, az Azure AI Foundry és az Azure OpenAI Service alapmodelleket biztosít a generatív AI-alkalmazások létrehozásához és üzembe helyezéséhez. |
Közreműködők
Ezt a cikket a Microsoft tartja karban. Eredetileg a következő közreműködők írták.
Fő szerző:
- Regina Hackenberg | Vezető műszaki szakember
Egyéb közreműködő:
- Adam Cerini | Igazgató, partnertechnológiai stratéga
A nem nyilvános LinkedIn-profilok megtekintéséhez jelentkezzen be a LinkedInbe.