Daten und KI
In diesem Artikel werden die wichtigsten Azure-Daten und KI-Dienste mit den entsprechenden Amazon Web Services (AWS)-Diensten verglichen.
Für einen Vergleich weiterer AWS- und Azure-Dienste siehe Azure für AWS-Profis.
Datengovernance, -verwaltung und -plattformen
Sowohl Microsoft Purview als auch die Kombination von AWS-Diensten, die in der folgenden Tabelle beschrieben werden, zielen darauf ab, umfassende Datengovernance-Lösungen bereitzustellen. Diese Lösungen ermöglichen Es Organisationen, ihre Datenressourcen effektiv zu verwalten, zu ermitteln, zu klassifizieren und zu schützen.
| Microsoft-Dienst | AWS-Services | Beschreibung |
|---|---|---|
| Microsoft Purview | AWS Glue Data Catalog, AWS Lake Formation, Amazon Macie, AWS Identity and Access Management (IAM), AWS Config | Beide Optionen bieten robuste Datengovernance-, Katalogisierungs- und Compliancefeatures. Microsoft Purview ist eine einheitliche Datengovernance-Lösung, mit der Organisationen Daten in lokalen, multicloud- und SaaS-Umgebungen ermitteln, klassifizieren und verwalten können. Außerdem werden Datenlinien und Compliancefunktionen bereitgestellt. AWS bietet ähnliche Funktionen mit mehreren Diensten: AWS Glue Data Catalog für die Metadatenverwaltung, AWS Lake Formation für die Erstellung und Governance von Data Lake, Amazon Macie für Die Datenklassifizierung und -schutz, AWS IAM für die Zugriffssteuerung und AWS-Konfiguration für konfigurationsverwaltung und Compliance-Tracking. |
All-in-One-Plattform im Vergleich zu AWS-Diensten
Microsoft Fabric bietet eine all-in-One-Plattform, die die Daten und KI-Dienste vereint, die für moderne Analyselösungen erforderlich sind. Es optimiert den Prozess des Verschiebens von Daten zwischen Diensten, bietet einheitliche Governance und Sicherheit und vereinfacht Preismodelle. Dieser einheitliche Ansatz steht im Gegensatz zum AWS-Ansatz, bei dem Dienste häufig separat verwendet werden und mehr Aufwand erfordern, um sich zu integrieren. Fabric bietet eine nahtlose Integration in diese Funktionen, die Ihrer Organisation helfen können, Ihre datengesteuerten Initiativen im Azure-Ökosystem zu beschleunigen.
Sowohl AWS als auch Fabric bieten Dienstleistungen für die Datenintegration, Verarbeitung, Analyse, maschinelles Lernen und Business Intelligence.
| AWS-Services | Fabric | Beschreibung |
|---|---|---|
| AWS Glue, AWS Data Pipeline | Datenintegration in Azure Data Factory | AWS bietet eine Reihe einzelner Dienste, die kombiniert werden können, um Daten- und Analyselösungen zu erstellen. Dieser Ansatz bietet Flexibilität, erfordert jedoch mehr Aufwand, um die Dienste in eine End-to-End-Lösung zu integrieren. Fabric bietet diese Funktionen innerhalb einer einzigen einheitlichen Plattform, um Workflows, Zusammenarbeit und Verwaltung zu vereinfachen. |
Detaillierter Vergleich von AWS-Diensten mit Fabric-Komponenten
Datenintegration und ETL-Tools
Datenintegration und Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL)-Tools helfen Ihnen beim Extrahieren, Transformieren, Laden von Daten aus mehreren Quellen in ein einheitliches System zur Analyse.
| AWS-Dienst | Azure-Dienst | Analyse |
|---|---|---|
| AWS Glue | Data Factory | AWS Glue und Azure Data Factory sind vollständig verwaltete ETL-Dienste, die die Datenintegration über verschiedene Quellen hinweg erleichtern. |
| Amazon Managed Workflows für Apache Airflow (MWAA) | Data Factory mit Azure Synapse Analytics-Pipelines | Apache Airflow bietet verwaltete Workflow-Orchestrierung für komplexe Datenpipelinen. Azure Synapse Analytics-Pipelines integrieren Apache Airflow in Azure Data Factory für eine integriertere Erfahrung. AWS MWAA ist eine verwaltete Airflow-Lösung. |
| AWS Data Pipeline | Data Factory | AWS Data Pipeline und Azure Data Factory ermöglichen die Verschiebung und Verarbeitung von Daten über Dienste und Standorte hinweg. |
| AWS-Datenbankmigrationsdienst (DMS) | Azure Database Migration Service | Diese Dienste können Ihnen bei der Migration von Datenbanken in die Cloud mit minimalen Ausfallzeiten helfen. Der Hauptunterschied besteht darin, dass der Azure-Dienst für die nahtlose Migration zu Azure-Datenbanken optimiert ist und Bewertungs- und Empfehlungstools bereitstellt, während AWS DMS sich auf Migrationen innerhalb der AWS-Umgebung konzentriert. AWS DMS bietet fortlaufende Replikationsfeatures für Hybridarchitekturen. |
| Amazon AppFlow | Azure Logic Apps | Diese Dienste ermöglichen automatisierte Datenflüsse zwischen Cloudanwendungen und Diensten, ohne dass Code erforderlich ist. Logic Apps bietet umfangreiche Integrationsfunktionen mit einer breiten Palette von Connectors und einem visuellen Designer. AppFlow konzentriert sich auf die sichere Datenübertragung zwischen bestimmten SaaS-Anwendungen und AWS-Diensten und bietet integrierte Datentransformationsfeatures. |
| AWS Step Functions | Data Factory mit Logik-Apps | Diese Dienste bieten Workflow-Orchestrierung für die Koordination verteilter Anwendungen und Microservices. Step Functions ist für die Orchestrierung von AWS-Diensten und Microservices in serverlosen Anwendungen konzipiert. Logik-Apps werden sowohl für die Datenintegration als auch für die Automatisierung von Unternehmensworkflows verwendet. |
Data Warehousing
Diese Lösungen wurden entwickelt, um große Mengen strukturierter Daten zu speichern und zu verwalten, die für Abfragen und Berichte optimiert sind.
| AWS-Dienst | Azure-Dienst | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon Redshift | Azure Synapse Analytics | Amazon Redshift und Azure Synapse Analytics sind vollständig verwaltete Petabyte-Data Warehouse-Dienste, die für umfangreiche Datenanalysen und Berichte entwickelt wurden. Der Hauptunterschied besteht darin, dass Azure Synapse Analytics eine einheitliche Analyseplattform bietet, die Data Warehouse und Big Data Processing kombiniert, während Redshift sich hauptsächlich auf Data Warehouse konzentriert. |
| Amazon Redshift Spectrum | Azure Synapse Analytics mit Data Lake-Integration | Mit diesen Diensten können Sie Daten in Data Warehouses und Data Lakes abfragen, ohne Daten zu verschieben. Azure Synapse Analytics bietet integrierte SQL- und Spark-Engines. Redshift Spectrum erweitert die SQL-Abfrage von Redshift auf Daten in Amazon S3. |
| AWS Lake Formation | Azure Synapse Analytics mit Azure Data Lake Storage | Diese Dienste können Ihnen helfen, sichere Datenseen für Analysen zu erstellen. Azure kombiniert Data Lake- und Data Warehouse-Funktionen in Azure Synapse Analytics. AWS bietet Lake Formation für Datenseen und Redshift als separater Data Warehouse-Service. |
| Amazon RDS mit Redshift Federated Query | Azure SQL-Datenbank | Diese Dienste unterstützen die Abfrage in operativen Datenbanken und Data Warehouses. Azure Synapse Analytics bietet eine einheitliche, integrierte Analyseerfahrung. AWS erfordert, dass Sie RDS und Redshift für ähnliche dienstübergreifende Abfragefunktionen kombinieren. |
| Amazon Aurora mit Redshift-Integration | Azure Synapse Link für Azure Cosmos DB | Diese Dienste bieten hochleistungsfähige Analysen über betriebliche Daten. AWS erfordert, dass Sie Datenpipelinen zwischen Aurora und Redshift einrichten. Mit Azure Synapse Link müssen Sie keine Daten verschieben. |
Data Lake-Lösungen
Diese Plattformen speichern große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten in ihrem systemeigenen Format für die zukünftige Verarbeitung.
| AWS-Dienst | Azure-Dienst | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon S3 | Azure Data Lake-Speicher | Amazon S3 und Azure Data Lake Storage sind skalierbare Speicherlösungen zum Erstellen von Datenseen zum Speichern und Analysieren großer Datenmengen. Data Lake Storage stellt einen hierarchischen Namespace bereit. Amazon S3 verwendet eine flache Struktur. |
| AWS Lake Formation | Azure Synapse Analytics | AWS Lake Formation und Azure Synapse Analytics können Ihnen helfen, Datenseen für Analysen einzurichten, zu verwalten und zu sichern. Der Hauptunterschied besteht darin, dass Azure Synapse Analytics einen all-in-one-Analysedienst bietet, der Data Lake-, Data Warehouse- und Big Data-Analysen kombiniert, während Lake Formation sich auf die Optimierung der Erstellung und Verwaltung von Datensees mit robusten Sicherheits- und Governancefunktionen konzentriert. |
| Amazon Athena | Azure Synapse Analytics – serverlose SQL-Pools | Mit diesen Diensten können Sie Daten abfragen, die in Datenseen gespeichert sind, indem Sie SQL verwenden, ohne Infrastruktur einzurichten. Amazon Athena ist eine eigenständige Lösung, die in andere AWS-Dienste integriert wird. Serverlose SQL-Pools sind Teil der Azure Synapse Analytics-Plattform. |
| AWS Glue Data Catalog | Microsoft Purview | Diese Dienste bieten ein zentrales Metadaten-Repository zum Speichern und Verwalten von Datenschemas und Metadaten für Datenseen. AWS Glue stellt eine Teilmenge der Microsoft Purview-Features bereit. Microsoft Purview unterstützt Datenkataloge, Zeilenverfolgung und vertrauliche Datenklassifizierung, unabhängig davon, ob sich die Daten lokal, in einer Cloud oder in einer SaaS-Anwendung befinden. |
Big Data-Analyse
Diese Dienste verarbeiten und analysieren große und komplexe Datasets, um Muster, Erkenntnisse und Trends aufzudecken. Die folgende Tabelle enthält direkte Vergleiche einzelner Big Data-Dienste. Microsoft Fabric ist ein all-in-One-Dienst für Big Data und Analysen. Sie bietet die folgenden Dienste und vieles mehr.
| AWS-Dienst | Azure-Dienst | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon EMR | Azure HDInsight | Beide Dienste bieten verwaltete Big Data-Frameworks für die Verarbeitung von Daten, die in Datenseen gespeichert sind. EMR stellt verwaltete Hadoop- und Spark-Frameworks bereit. HDInsight ist eine vollständig verwaltete Unternehmenslösung, die Hadoop, Spark, Kafka und andere Open Source-Analysen unterstützt. |
| Amazon EMR | Azure Databricks | Diese Dienste ermöglichen die Big Data-Verarbeitung über Apache Spark in einer verwalteten Umgebung. MIT EMR können Sie Apache Spark-Cluster mit flexiblen Konfigurations- und Skalierungsoptionen ausführen. Azure Databricks bietet eine optimierte Apache Spark-Plattform mit kollaborativen Notizbüchern und integrierten Workflows. |
| Amazon Kinesis | Azure Event Hubs und Azure Stream Analytics | Diese Dienste bieten Echtzeitdatenstreaming und Analysen zur Verarbeitung und Analyse von Datenströmen mit hohem Volumen. |
| AWS Glue mit AWS Glue Studio | Azure Synapse Analytics mit Apache Spark Pools | Beide Dienste bieten Big Data Processing-Funktionen mit integrierter Datentransformation und Analysen. |
Business Intelligence und Berichtswesen
Diese Dienste bieten Datenvisualisierung, Berichterstellung und Dashboards, um Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.
| AWS-Dienst | Azure-Dienst | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon QuickSight | Power BI | QuickSight und Power BI bieten Geschäftsanalysetools für die Datenvisualisierung und interaktive Dashboards. |
| Amazon Managed Grafana | Von Azure verwaltetes Grafana | Diese Dienste bieten verwaltete Grafana, mit der Sie Metriken, Protokolle und Ablaufverfolgungen über mehrere Datenquellen hinweg visualisieren können. |
| AWS Data Exchange | Azure Data Share | Diese Dienste erleichtern die sichere Freigabe und den Austausch von Daten zwischen Organisationen. Data Exchange stellt ein Marketplace-Modell bereit. Die Datenfreigabe konzentriert sich auf die mandantenübergreifende Datenfreigabe. |
| Amazon OpenSearch Service mit Kibana | Azure Data Explorer mit Dashboards | Diese Dienste bieten Echtzeitdatensuche und interaktive Analysen über große Datenmengen. OpenSearch verwendet Kibana für die Suche und Visualisierung. Azure Data Explorer verwendet Kusto, der für schnelle Datenaufnahme und Abfrage optimiert ist. |
Datenverarbeitung in Echtzeit
Diese Systeme nehmen Daten ein und analysieren sie, sobald sie generiert werden, um sofortige Einblicke und Antworten bereitzustellen.
| AWS-Dienst | Azure-Dienst | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon Kinesis | Azure Event Hubs und Azure Stream Analytics | Diese Dienste bieten Echtzeitdatenstreaming und Analysen zur Verarbeitung und Analyse von Datenströmen mit hohem Volumen. Kinesis bietet eine integrierte Suite für Datenstreaming und -analysen in AWS. Azure trennt Aufnahme (Event Hubs) und Verarbeitung (Stream Analytics). |
| Amazon Managed Streaming für Apache Kafka (MSK) | Azure HDInsight mit Apache Kafka | Diese Dienste bieten verwaltete Apache Kafka-Cluster zum Erstellen von Echtzeitstreaming-Datenpipelinen und -anwendungen. |
| AWS Lambda | Azure-Funktionen | Diese serverlosen Computeplattformen führen Code als Reaktion auf Ereignisse aus und verwalten automatisch die zugrunde liegenden Computeressourcen. |
| AmazonDb Streams | Azure Cosmos DB-Änderungsfeed | Diese Dienste ermöglichen die Echtzeitdatenverarbeitung, indem datenänderungen erfasst und bereitgestellt werden. |
| Amazon ElastiCache mit Redis-Streams | Azure Cache für Redis mit Redis-Streams | Diese Dienste stellen verwaltete Redis-Instanzen bereit, die Redis-Datenströme für die Erfassung und Verarbeitung in Echtzeit unterstützen. |
| Amazon IoT Analytics | Azure IoT Hub mit Azure Stream Analytics | Mit diesen Diensten können Sie Daten von IoT-Geräten in Echtzeit verarbeiten und analysieren. AWS IoT Analytics bietet integrierte Speicher- und Analysefunktionen. Azure bietet modulare Dienste: IoT Hub verarbeitet die Erfassung und Stream Analytics verarbeitet die Daten. |
Dienste für maschinelles Lernen
Diese Tools und Plattformen ermöglichen die Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen.
| AWS-Dienst | Azure-Dienst | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon SageMaker | Azure Machine Learning | Mit diesen umfassenden Plattformen können Sie Machine Learning-Modelle erstellen, trainieren und bereitstellen. |
| AWS Deep Learning AMIs | Azure Data Science Virtual Machines | Diese Dienste bieten vorkonfigurierte virtuelle Computer, die für maschinelles Lernen und Data Science-Workloads optimiert sind. |
| Amazon SageMaker Autopilot | Automatisiertes Maschinelles Lernen (AutoML) | Diese Dienste bieten automatisiertes maschinelles Lernen zum Erstellen und Trainieren von Modellen. |
| Amazon SageMaker Studio | Azure Machine Learning Studio | Diese Dienste bieten integrierte Entwicklungsumgebungen für maschinelles Lernen. SageMaker Studio bietet eine einheitliche Schnittstelle für alle Entwicklungsschritte für maschinelles Lernen, einschließlich Debugging- und Profilerstellungstools. |
KI-Dienste
KI-Dienste bieten vorgefertigte, anpassbare KI-Funktionen für Anwendungen, einschließlich Vision, Sprache, Sprache und Entscheidungsfindung.
| AWS-Dienst | Azure-Dienst | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon Rekognition | Azure AI Vision mit OCR und AI | Diese Dienste bieten Bild- und Videoanalysefunktionen, einschließlich Objekterkennung und -con Zelt-Modus ration. |
| Amazon Polly | Azure AI Speech (Text-zu-Sprache) | Sie können diese Dienste verwenden, um Text in lebensnahe Sprache umzuwandeln, damit Anwendungen mit Benutzern mit natürlich klingenden Stimmen interagieren können. |
| Amazon Transcribe | Azure KI Speech | Diese Dienste konvertieren gesprochene Sprache in Text, wodurch Anwendungen Audiostreams transkribieren können. |
| Amazon Translate | Azure KI Übersetzer | Diese Dienste bieten maschinelle Übersetzungsfunktionen zum Übersetzen von Text aus einer Sprache in eine andere. |
| Amazon verstehen | Azure KI Language | Diese Dienste analysieren Text, um Erkenntnisse wie Stimmung, Schlüsselausdrücke, Entitäten und Spracherkennung zu extrahieren. |
| Amazon Lex | Azure KI Bot Service | Sie können diese Dienste verwenden, um Unterhaltungsschnittstellen und Chatbots zu erstellen, die natürliches Sprachverständnis verwenden. Azure bietet einen modularen Ansatz mit separaten Diensten für das Bot-Entwicklungsframework und Sprachverständnis. Amazon Lex bietet eine integrierte Lösung zum Erstellen von Unterhaltungsschnittstellen in AWS. |
| Amazon Textract | Azure KI Dokument Intelligenz | Beide Dienste extrahieren automatisch Text und Daten aus gescannten Dokumenten und Formularen mithilfe von maschinellem Lernen. Azure bietet anpassbare Modelle für bestimmte Dokumenttypen, die eine maßgeschneiderte Datenextraktion ermöglichen. Textract bietet eine out-of-the-box Extraktion komplexer Datenstrukturen. |
| Amazon OpenSearch Service | Azure AI Search (generative Suche) | OpenSearch und AI Search bieten leistungsstarke Such- und Analysefunktionen. Sie können sie für allgemeine KI-Muster verwenden, z. B. die Generierung von Abruferweiterungen (RETRIEVAL Augmented Generation, RAG). |
Generative KI-Dienste
Diese KI-Dienste erstellen neue Inhalte oder Daten, die einer vom Menschen generierten Ausgabe ähneln, z. B. Text, Bilder oder Audio.
| AWS-Dienst | Azure-Dienste | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon Bedrock | Azure OpenAI Service, Azure AI Foundry | Amazon Bedrock, Azure AI Foundry und Azure OpenAI Service bieten Foundation-Modelle zum Erstellen und Bereitstellen von generativen KI-Anwendungen. |
Beitragende
Dieser Artikel wird von Microsoft gepflegt. Er wurde ursprünglich von folgenden Mitwirkenden geschrieben:
Hauptautor:
- Regina Hackenberg | Senior Technical Specialist
Andere Mitwirkende:
- Adam Cerini | Director, Partner Technology Strategist
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