Datenspeicherklassifizierung
In diesem Artikel werden Azure Storage-Optionen beschrieben. Speicheroptionen für das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) werden hier nicht behandelt. Weitere Informationen zu IoT-bezogenen Speichern finden Sie unter Azure IoT und IoT-Architekturen. Ebenfalls nicht behandelt werden Workloads, die vektorisierte Daten verwenden, wie die meisten KI-Workloads. Weitere Informationen finden Sie unter Auswählen eines Azure-Diensts für die Vektorsuche.
Azure Storage-Kategorien beinhalten einfache Speicherlösungen, Datenbank- und Analysespeicher sowie IoT-Speicher. In den folgenden Abschnitten werden einfache Speiche sowie Datenbank- und Analysespeicher beschrieben.
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Einfache Speicherlösungen
Verwenden Sie einfache Speicherlösungen wie Azure Blob Storage (außer Azure Data Lake Storage), Azure-Dateien, Azure-Datenträger, Azure Queue Storage, Azure NetApp-Dateien und Azure Table Storage. Diese Lösungen eignen sich ideal zum Speichern großer Datenmengen, die keine Funktionen für Atomarität, Konsistenz, Isolierung und Dauerhaftigkeit (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability, ACID) benötigen. Einfache Speicherlösungen kosten in der Regel weniger als Datenbanken oder Analysedienste. Verwenden Sie einfache Speicherlösungen für Dateifreigaben und für Daten, die nur minimale strukturierte Abfrage- und Transaktionsfunktionen und langfristige Dateiaufbewahrung benötigen.
Datenbank- und Analysespeicher
Verwenden Sie Datenbanken, wenn Sie ACID-Funktionen benötigen. Azure-Datenbanken beinhalten analytische Datenbanken oder Datenspeicher sowie Transaktionsdatenbanken oder -datenspeicher.
Analytische Azure-Datenbanken und Datenspeicher, auch als OLAP-Workloads (Online Analytical Processing) bezeichnet, sind spezialisierte Dienste zum Speichern, Verwalten und Analysieren großer Datenmengen. Diese spezialisierten Tools speichern, verwalten und analysieren große Datenmengen. Analytische Datenbanken stellen die Infrastruktur für Data Warehousing, Big Data Analytics und Echtzeitanalysen bereit. Sie sind für das Lesen großer Datenmengen optimiert und verwenden häufig Spaltenspeicher. Weitere Informationen finden Sie unter Auswählen eines analytischen Datenspeichers in Azure.
Transaktionsdatenbanken in Azure, auch als OLTP-Systeme (Online Transaction Processing) bezeichnet, unterstützen Workloads, die eine schnelle, zuverlässige und sichere Transaktionsverarbeitung erfordern. Transaktionsdatenbanken sind für das Lesen und Schreiben von Daten optimiert und verwenden in der Regel Zeilenspeicher, es gibt jedoch Ausnahmen. Durch diese Optimierung werden Datenintegrität und Konsistenz sichergestellt. Weitere Informationen zum Bereitstellen einer Transaktionsdatenbank finden Sie unter OLTP-Lösungen.
Zu den beiden Arten von Transaktionsdatenbanken gehören relationale Datenbanken, auch als SQL-Datenbanken bezeichnet, und nichtrelationale Datenbanken, die auch als NoSQL-Datenbanken bezeichnet werden.
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Verwenden Sie relationale Datenbanken, um Datenpunkte mit definierten Beziehungen für schnellen und einfachen Zugriff zu speichern und zu organisieren. Diese Datenbanken verfügen über Tabellen, die vordefinierte Kategorien repräsentieren. Die Zeilen und Spalten enthalten Informationen zu jeder Entität. Diese Struktur ermöglicht den effizienten und flexiblen Zugriff auf Daten. Beispiele für solche Datenbanken in Azure sind:
Azure Database for PostgreSQL und PostgreSQL.
Azure-Datenbank for MySQL und MySQL in Infrastructure-as-a-Service- und Platform-as-a-Service-Version.
Nichtrelationale Datenbanken dienen zum Speichern, Verwalten und Abrufen von Daten, die nicht notwendigerweise wie bei relationalen Datenbanken in tabellarischer Form strukturiert sind. NoSQL-Datenbanken können eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten, einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten. Beispiele für solche Datenbanken in Azure sind Azure Cosmos DB und Azure Managed Instance for Apache Cassandra.
Möglicherweise benötigen Sie eine Hybriddatenbank oder einen Datenspeicher für analytische und transaktionale Zwecke. Diese Anwendungsfälle werden als hybride transaktions- und analytische Verarbeitungen bezeichnet. Verwenden Sie für diese Anwendungsfälle Produkte wie Azure Cosmos DB for PostgreSQL oder Azure SQL-Datenbank Hyperscale.