Veri ve yapay zeka
Bu makalede temel Azure verileri ve yapay zeka hizmetleri ilgili Amazon Web Services (AWS) hizmetleriyle karşılaştırılıyor.
Diğer AWS ve Azure hizmetlerinin karşılaştırması için bkz.AWS uzmanları için Azure
Veri idaresi, yönetim ve platformlar
Hem Microsoft Purview hem de aşağıdaki tabloda açıklanan AWS hizmetlerinin birleşimi, kapsamlı veri idaresi çözümleri sağlamayı amaçlar. Bu çözümler kuruluşların veri varlıklarını etkili bir şekilde yönetmesine, keşfetmesine, sınıflandırmasına ve güvenlik sağlamasına olanak tanır.
| Microsoft hizmeti | AWS hizmetleri | Açıklama |
|---|---|---|
| Microsoft Purview | AWS Glue Veri Kataloğu, AWS Lake Formation, Amazon Macie, AWS Identity and Access Management (IAM), AWS Config | Her iki seçenek de güçlü veri idaresi, kataloglama ve uyumluluk özellikleri sağlar. Microsoft Purview, kuruluşların şirket içi, çoklu bulut ve SaaS ortamlarında verileri keşfetmesine, sınıflandırmasına ve yönetmesine olanak tanıyan birleşik bir veri idaresi çözümüdür. Ayrıca veri kökeni ve uyumluluk özellikleri de sağlar. AWS, meta veri yönetimi için AWS Glue Veri Kataloğu, veri gölü oluşturma ve idare için AWS Lake Formation, veri sınıflandırma ve koruma için Amazon Macie, erişim denetimi için AWS IAM ve yapılandırma yönetimi ve uyumluluk izleme için AWS Config gibi benzer işlevler sunar. |
Hepsi bir arada platform ile AWS hizmetleri karşılaştırması
Microsoft Fabric, modern analiz çözümleri için gereken verileri ve yapay zeka hizmetlerini bir arada sunan hepsi bir arada bir platform sağlar. Hizmetler arasında veri taşıma sürecini kolaylaştırır, birleşik idare ve güvenlik sağlar ve fiyatlandırma modellerini basitleştirir. Bu birleşik yaklaşım, aws yaklaşımıyla karşıttır ve bu yaklaşımda genellikle hizmetlerin ayrı olarak kullanıldığı ve tümleştirilmesi için daha fazla çaba gerektiren bir yaklaşımdır. Doku, kuruluşunuzun Azure ekosistemindeki veri odaklı girişimleri hızlandırmanıza yardımcı olabilecek bu işlevler arasında sorunsuz tümleştirme sağlar.
Hem AWS hem de Fabric veri tümleştirmesi, işleme, analiz, makine öğrenmesi ve iş zekası için hizmetler sağlar.
| AWS hizmetleri | Fabric | Açıklama |
|---|---|---|
| AWS Glue, AWS Veri İşlem Hattı | Azure Data Factory ile veri tümleştirmesi | AWS, veri ve analiz çözümleri oluşturmak için bir araya getirilebilen tek tek hizmetler sunar. Bu yaklaşım esneklik sağlar ancak hizmetleri uçtan uca bir çözümle tümleştirmek için daha fazla çaba gerektirir. Doku, iş akışlarını, işbirliğini ve yönetimi basitleştirmek için tek bir birleşik platformda bu özellikleri sağlar. |
AWS hizmetlerinin Doku bileşenleriyle ayrıntılı karşılaştırması
Veri tümleştirme ve ETL araçları
Veri tümleştirme ve ayıklama, dönüştürme, yükleme (ETL) araçları, birden çok kaynaktan verileri ayıklamanıza, dönüştürmenize, analiz için birleşik bir sisteme yüklemenize yardımcı olur.
| AWS hizmeti | Azure hizmeti | Analiz |
|---|---|---|
| AWS Tutkalı | Data Factory | AWS Glue ve Azure Data Factory, çeşitli kaynaklar arasında veri tümleştirmesini kolaylaştıran tam olarak yönetilen ETL hizmetleridir. |
| Apache Airflow için Amazon Yönetilen İş Akışları (MWAA) | Azure Synapse Analytics işlem hatları ile Data Factory | Apache Airflow, karmaşık veri işlem hatları için yönetilen iş akışı düzenlemesi sağlar. Azure Synapse Analytics işlem hatları daha tümleşik bir deneyim için Apache Airflow'ı Azure Data Factory ile tümleştirir. AWS MWAA, yönetilen bir Airflow çözümüdür. |
| AWS Veri İşlem Hattı | Data Factory | AWS Veri İşlem Hattı ve Azure Data Factory, hizmetler ve konumlar arasında verilerin taşınmasına ve işlenmesine olanak tanır. |
| AWS Veritabanı Geçiş Hizmeti (DMS) | Azure Veritabanı Geçiş Hizmeti | Bu hizmetler veritabanlarını en düşük kapalı kalma süresiyle buluta geçirmenize yardımcı olabilir. Temel fark, Azure hizmetinin Azure veritabanlarına sorunsuz geçiş için iyileştirilip değerlendirme ve öneri araçları sağlaması, AWS DMS'nin ise AWS ortamındaki geçişlere odaklanmasıdır. AWS DMS, hibrit mimariler için sürekli çoğaltma özellikleri sağlar. |
| Amazon AppFlow | Azure Logic Apps | Bu hizmetler, kod gerektirmeden bulut uygulamaları ve hizmetler arasında otomatik veri akışlarına olanak tanır. Logic Apps, çok çeşitli bağlayıcılar ve bir görsel tasarımcı ile kapsamlı tümleştirme özellikleri sağlar. AppFlow, belirli SaaS uygulamalarıyla AWS hizmetleri arasında güvenli veri aktarımına odaklanır ve yerleşik veri dönüştürme özellikleri sağlar. |
| AWS Adım İşlevleri | Logic Apps ile Data Factory | Bu hizmetler, dağıtılmış uygulamaları ve mikro hizmetleri koordine etmek için iş akışı düzenlemesi sağlar. Adım İşlevleri, sunucusuz uygulamalarda AWS hizmetlerini ve mikro hizmetleri düzenlemeye yönelik tasarlanmıştır. Logic Apps hem veri tümleştirmesi hem de kurumsal iş akışı otomasyonu için kullanılır. |
Veri depolama
Bu çözümler, sorgulama ve raporlama için iyileştirilmiş büyük hacimli yapılandırılmış verileri depolamak ve yönetmek için tasarlanmıştır.
| AWS hizmeti | Azure hizmeti | Analiz |
|---|---|---|
| Amazon Redshift | Azure Synapse Analytics | Amazon Redshift ve Azure Synapse Analytics, büyük ölçekli veri analizi ve raporlama için tasarlanmış tam olarak yönetilen, petabayt ölçekli veri ambarı hizmetleridir. Temel fark, Azure Synapse Analytics'in veri ambarı ve büyük veri işlemeyi birleştiren birleşik bir analiz platformu sağlaması, Redshift'in ise öncelikli olarak veri ambarına odaklanmasıdır. |
| Amazon Redshift Spectrum | Data Lake tümleştirmesi ile Azure Synapse Analytics | Bu hizmetler, verileri taşımadan veri ambarları ve veri gölleri arasında veri sorgulamanızı sağlar. Azure Synapse Analytics tümleşik SQL ve Spark altyapıları sağlar. Redshift Spectrum, Redshift'in SQL sorgulamasını Amazon S3'teki verilere genişletir. |
| AWS Gölü Oluşumu | Azure Data Lake Storage ile Azure Synapse Analytics | Bu hizmetler analiz için güvenli veri gölleri oluşturmanıza yardımcı olabilir. Azure, Azure Synapse Analytics'teki veri gölü ve veri ambarı işlevlerini birleştirir. AWS, veri gölleri için Lake Formation ve ayrı bir veri ambarı hizmeti olarak Redshift sağlar. |
| Redshift Federasyon Sorgusu ile Amazon RDS | Azure SQL Veritabanı | Bu hizmetler, işletimsel veritabanları ve veri ambarları arasında sorgulamayı destekler. Azure Synapse Analytics birleşik, yerleşik bir analiz deneyimi sağlar. AWS, benzer hizmetler arası sorgulama özellikleri için RDS ve Redshift'i birleştirmenizi gerektirir. |
| Redshift tümleştirmesi ile Amazon Aurora | Azure Cosmos DB için Azure Synapse Link | Bu hizmetler, işletimsel veriler üzerinde yüksek performanslı analizler sağlar. AWS, Aurora ve Redshift arasında veri işlem hatları ayarlamanızı gerektirir. Azure Synapse Link ile verileri taşımanız gerekmez. |
Data lake çözümleri
Bu platformlar gelecekte işlenmek üzere büyük miktarlarda ham yapılandırılmamış ve yapılandırılmış verileri yerel biçiminde depolar.
| AWS hizmeti | Azure hizmeti | Analiz |
|---|---|---|
| Amazon S3 | Azure Data Lake Storage | Amazon S3 ve Azure Data Lake Storage, büyük hacimli verileri depolamak ve analiz etmek için veri gölleri oluşturmaya yönelik ölçeklenebilir depolama çözümleridir. Data Lake Storage hiyerarşik bir ad alanı sağlar. Amazon S3 düz bir yapı kullanır. |
| AWS Gölü Oluşumu | Azure Synapse Analytics | AWS Lake Formation ve Azure Synapse Analytics, analiz için veri göllerini ayarlamanıza, yönetmenize ve güvenliğini sağlamanıza yardımcı olabilir. Temel fark, Azure Synapse Analytics'in veri gölü, veri ambarı ve büyük veri analizini birleştiren hepsi bir arada analiz hizmeti sağlaması, Lake Formation'un ise veri gölü oluşturma ve yönetiminin sağlam güvenlik ve idare özellikleriyle akışla oluşturulmasına odaklanmasıdır. |
| Amazon Athena | Azure Synapse Analytics sunucusuz SQL havuzları | Bu hizmetler, altyapıyı ayarlamadan SQL kullanarak veri göllerinde depolanan verileri sorgulamanızı sağlar. Amazon Athena, diğer AWS hizmetleriyle tümleşen tek başına bir çözümdür. Sunucusuz SQL havuzları Azure Synapse Analytics platformunun bir parçasıdır. |
| AWS Tutkal Veri Kataloğu | Microsoft Purview | Bu hizmetler, veri gölleri için veri şemalarını ve meta verileri depolamak ve yönetmek için merkezi bir meta veri deposu sağlar. AWS Glue, Microsoft Purview özelliklerinin bir alt kümesini sağlar. Microsoft Purview, verilerin şirket içinde, bulutta veya SaaS uygulamasında bulunması fark ederek veri kataloğu oluşturmayı, köken izlemeyi ve hassas veri sınıflandırmasını destekler. |
Büyük veri analizi
Bu hizmetler desenleri, içgörüleri ve eğilimleri ortaya çıkarmak için büyük ve karmaşık veri kümelerini işler ve analiz eder. Aşağıdaki tablo, tek tek büyük veri hizmetlerinin doğrudan karşılaştırmalarını sağlar. Microsoft Fabric, büyük veri ve analiz için hepsi bir arada bir hizmettir. Aşağıdaki hizmetleri ve daha fazlasını sağlar.
| AWS hizmeti | Azure hizmeti | Analiz |
|---|---|---|
| Amazon EMR | Azure HDInsight | Her iki hizmet de veri göllerinde depolanan verileri işlemek için yönetilen büyük veri çerçeveleri sağlar. EMR, yönetilen Hadoop ve Spark çerçeveleri sağlar. HDInsight, Hadoop, Spark, Kafka ve diğer açık kaynak analizlerini destekleyen tam olarak yönetilen bir kurumsal çözümdür. |
| Amazon EMR | Azure Databricks | Bu hizmetler yönetilen bir ortamda Apache Spark aracılığıyla büyük veri işlemeye olanak tanır. EMR, esnek yapılandırma ve ölçeklendirme seçenekleriyle Apache Spark kümelerini çalıştırmanızı sağlar. Azure Databricks, işbirliğine dayalı not defterleri ve tümleşik iş akışları ile iyileştirilmiş bir Apache Spark platformu sağlar. |
| Amazon Kinesis | Azure Event Hubs ve Azure Stream Analytics | Bu hizmetler, yüksek hacimli veri akışlarını işlemek ve analiz etmek için gerçek zamanlı veri akışı ve analiz sağlar. |
| AWS Glue Studio ile AWS Glue | Apache Spark havuzları ile Azure Synapse Analytics | Her iki hizmet de tümleşik veri dönüştürme ve analiz özellikleriyle büyük veri işleme özellikleri sunar. |
İş zekası ve raporlama
Bu hizmetler, işletmelerin bilinçli kararlar vermelerine yardımcı olmak için veri görselleştirme, raporlama ve panolar sağlar.
| AWS hizmeti | Azure hizmeti | Analiz |
|---|---|---|
| Amazon QuickSight | Power BI | QuickSight ve Power BI, veri görselleştirme ve etkileşimli panolar için iş analizi araçları sağlar. |
| Amazon Managed Grafana | Azure Yönetilen Grafana | Bu hizmetler, birden çok veri kaynağında ölçümleri, günlükleri ve izlemeleri görselleştirmenizi sağlayan yönetilen Grafana'yı sağlar. |
| AWS Veri Değişimi | Azure Veri Paylaşımı | Bu hizmetler, kuruluşlar arasında güvenli bir şekilde veri paylaşımını ve alışverişini kolaylaştırır. Veri Değişimi bir market modeli sağlar. Veri Paylaşımı, kiracılar arası veri paylaşımına odaklanır. |
| Kibana ile Amazon OpenSearch Hizmeti | Panolarla Azure Veri Gezgini | Bu hizmetler, büyük hacimli veriler üzerinde gerçek zamanlı veri keşfi ve etkileşimli analiz sağlar. OpenSearch, arama ve görselleştirme için Kibana kullanır. Azure Veri Gezgini, hızlı veri alımı ve sorgulama için iyileştirilmiş Kusto kullanır. |
Gerçek zamanlı veri işleme
Bu sistemler anında içgörüler ve yanıtlar sağlamak için verileri oluşturulurken alır ve analiz eder.
| AWS hizmeti | Azure hizmeti | Analiz |
|---|---|---|
| Amazon Kinesis | Azure Event Hubs ve Azure Stream Analytics | Bu hizmetler, yüksek hacimli veri akışlarını işlemek ve analiz etmek için gerçek zamanlı veri akışı ve analiz sağlar. Kinesis, AWS içinde veri akışı ve analiz için tümleşik bir paket sağlar. Azure, alımı (Event Hubs) ve işlemeyi (Stream Analytics) ayırır. |
| Apache Kafka için Amazon Yönetilen Akışı (MSK) | Apache Kafka ile Azure HDInsight | Bu hizmetler, gerçek zamanlı akış veri işlem hatları ve uygulamaları oluşturmak için yönetilen Apache Kafka kümeleri sağlar. |
| AWS Lambda | Azure Functions | Bu sunucusuz işlem platformları olaylara yanıt olarak kod çalıştırır ve temel işlem kaynaklarını otomatik olarak yönetir. |
| Amazon DynamoDB Akışları | Azure Cosmos DB değişiklik akışı | Bu hizmetler, bir veri değişikliği akışı yakalayarak ve sağlayarak gerçek zamanlı veri işlemeyi etkinleştirir. |
| Redis akışları ile Amazon ElastiCache | Redis akışlarıyla Redis için Azure Cache | Bu hizmetler, gerçek zamanlı veri alımı ve işlenmesi için Redis akışlarını destekleyen yönetilen Redis örnekleri sağlar. |
| Amazon IoT Analytics | Azure Stream Analytics ile Azure IoT Hub | Bu hizmetler, IoT cihazlarından gelen verileri gerçek zamanlı olarak işlemenize ve analiz etmenizi sağlar. AWS IoT Analytics, yerleşik veri depolama ve analiz özellikleri sağlar. Azure modüler hizmetler sağlar: IoT Hub alımı işler ve Stream Analytics verileri işler. |
Makine öğrenmesi hizmetleri
Bu araçlar ve platformlar makine öğrenmesi modellerinin geliştirilmesini, eğitilebilmesini ve dağıtılabilmesini sağlar.
| AWS hizmeti | Azure hizmeti | Analiz |
|---|---|---|
| Amazon SageMaker | Azure Machine Learning | Bu kapsamlı platformlar makine öğrenmesi modelleri oluşturmanıza, eğitip dağıtmanıza olanak tanır. |
| AWS Derin Öğrenme'leri | Azure Veri Bilimi Sanal Makinesi s | Bu hizmetler, makine öğrenmesi ve veri bilimi iş yükleri için iyileştirilmiş önceden yapılandırılmış sanal makineler sağlar. |
| Amazon SageMaker Autopilot | Otomatik makine öğrenmesi (AutoML) | Bu hizmetler, model oluşturmak ve eğitmak için otomatik makine öğrenmesi sağlar. |
| Amazon SageMaker Studio | Azure Machine Learning Studio | Bu hizmetler makine öğrenmesi için tümleşik geliştirme ortamları sağlar. SageMaker Studio, hata ayıklama ve profil oluşturma araçları da dahil olmak üzere tüm makine öğrenmesi geliştirme adımları için birleşik bir arabirim sağlar. |
Yapay Zeka hizmetleri
Yapay zeka hizmetleri, uygulamalara görme, konuşma, dil ve karar alma dahil olmak üzere önceden oluşturulmuş, özelleştirilebilir yapay zeka özellikleri sağlar.
| AWS hizmeti | Azure hizmeti | Analiz |
|---|---|---|
| Amazon Rekognition | OCR ve AI ile Azure AI Vision | Bu hizmetler, nesne tanıma ve con çadır modu ration gibi görüntü ve video analizi özellikleri sağlar. |
| Amazon Polly | Azure AI Konuşma (metin okuma) | Bu hizmetleri kullanarak, uygulamaların doğal seslere sahip kullanıcılarla etkileşim kurmasını sağlamak için metni gerçekçi bir konuşmaya dönüştürebilirsiniz. |
| Amazon Transcribe | Azure AI Konuşma | Bu hizmetler, uygulamaların ses akışlarının dökümünü oluşturmasını sağlayan konuşulan dili metne dönüştürür. |
| Amazon Translate | Azure AI Translator | Bu hizmetler, metinleri bir dilden diğerine çevirmek için makine çevirisi özellikleri sağlar. |
| Amazon Comprehend | Azure AI Dili | Bu hizmetler yaklaşım, anahtar ifadeler, varlıklar ve dil algılama gibi içgörüleri ayıklamak için metinleri analiz eder. |
| Amazon Lex | Azure AI Bot Hizmeti | Doğal dil anlama kullanan konuşma arabirimleri ve sohbet botları oluşturmak için bu hizmetleri kullanabilirsiniz. Azure, bot geliştirme çerçevesi ve dil anlama için ayrı hizmetlerle modüler bir yaklaşım sağlar. Amazon Lex, AWS içinde konuşma arabirimleri oluşturmak için tümleşik bir çözüm sağlar. |
| Amazon Textract | Azure AI Belge Zekası | Bu hizmetlerin her ikisi de makine öğrenmesini kullanarak taranan belge ve formlardan metin ve verileri otomatik olarak ayıklar. Azure, belirli belge türleri için özelleştirilebilir modeller sağlar ve bu da özel veri ayıklamayı etkinleştirir. Textract, karmaşık veri yapılarının kullanıma sunulan ayıklamasını sağlar. |
| Amazon OpenSearch Hizmeti | Azure AI Arama (oluşturmalı arama) | OpenSearch ve AI Search güçlü arama ve analiz özellikleri sağlar. Bunları alma artırılmış nesil (RAG) gibi yaygın yapay zeka desenleri için kullanabilirsiniz. |
Üretken yapay zeka hizmetleri
Bu yapay zeka hizmetleri metin, resim veya ses gibi insan tarafından oluşturulan çıkışa benzeyen yeni içerik veya veriler oluşturur.
| AWS hizmeti | Azure hizmetleri | Analiz |
|---|---|---|
| Amazon Bedrock | Azure OpenAI ServiceAzure AI Foundry | Amazon Bedrock, Azure AI Foundry ve Azure OpenAI Service, üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak ve dağıtmak için temel modeller sağlar. |
Katkıda Bulunanlar
Bu makale Microsoft tarafından yönetilir. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunanlar tarafından yazılmıştır.
Asıl yazar:
- Regina Hackenberg | Üst Düzey Teknik Uzman
Diğer katkıda bulunan:
- Adam Cerini | Yönetmen, İş Ortağı Teknoloji Stratejisti
Genel olmayan LinkedIn profillerini görmek için LinkedIn'de oturum açın.