Datos e IA
En este artículo se comparan los datos principales de Azure y los servicios de inteligencia artificial con los servicios de Amazon Web Services (AWS) correspondientes.
Para ver la comparación de otros servicios de AWS y Azure, consulte Azure para profesionales de AWS.
Gobernanza, administración y plataformas de datos
Tanto Microsoft Purview como la combinación de servicios de AWS descritos en la tabla siguiente tienen como objetivo proporcionar soluciones completas de gobernanza de datos. Estas soluciones permiten a las organizaciones administrar, detectar, clasificar y proporcionar seguridad para sus recursos de datos de forma eficaz.
| Servicio de Microsoft | Servicios de AWS | Descripción |
|---|---|---|
| Microsoft Purview | AWS Glue Data Catalog, AWS Lake Formation, Amazon Macie, AWS Identity and Access Management (IAM), AWS Config | Ambas opciones proporcionan una sólida gobernanza de datos, catalogación y características de cumplimiento. Microsoft Purview es una solución unificada de gobernanza de datos que permite a las organizaciones detectar, clasificar y administrar datos en entornos locales, multinube y SaaS. También proporciona funcionalidades de cumplimiento y linaje de datos. AWS proporciona funcionalidades similares con varios servicios: AWS Glue Data Catalog para la administración de metadatos, AWS Lake Formation para la creación y gobernanza del lago de datos, Amazon Macie para la clasificación y protección de datos, AWS IAM para el control de acceso y AWS Config para la administración de la configuración y el seguimiento de cumplimiento. |
Plataforma todo en uno frente a servicios de AWS
Microsoft Fabric proporciona una plataforma todo en uno que unifica los datos y los servicios de inteligencia artificial necesarios para las soluciones de análisis modernas. Simplifica el proceso de mover datos entre servicios, proporciona una gobernanza y seguridad unificadas y simplifica los modelos de precios. Este enfoque unificado contrasta con el enfoque de AWS, en el que los servicios a menudo se usan por separado y requieren más esfuerzo para la integración. Fabric proporciona una integración sin problemas en estas funciones que pueden ayudar a su organización a acelerar las iniciativas controladas por datos en el ecosistema de Azure.
TANTO AWS como Fabric proporcionan servicios para la integración de datos, el procesamiento, el análisis, el aprendizaje automático y la inteligencia empresarial.
| Servicios de AWS | Fabric | Descripción |
|---|---|---|
| AWS Glue, AWS Data Pipeline | Integración de datos con Azure Data Factory | AWS proporciona un conjunto de servicios individuales que se pueden combinar para crear soluciones de datos y análisis. Este enfoque proporciona flexibilidad, pero requiere más esfuerzo para integrar los servicios en una solución de un extremo a otro. Fabric proporciona estas funcionalidades dentro de una única plataforma unificada para simplificar los flujos de trabajo, la colaboración y la administración. |
Comparación detallada de los servicios de AWS con componentes de Fabric
Herramientas de integración de datos y ETL
Las herramientas de integración y extracción, transformación y carga de datos (ETL) le ayudan a extraer, transformar y cargar datos de varios orígenes en un sistema unificado para su análisis.
| Servicio de AWS | Servicio de Azure | Análisis |
|---|---|---|
| AWS Glue | Data Factory | AWS Glue y Azure Data Factory son servicios ETL totalmente administrados que facilitan la integración de datos en varios orígenes. |
| Flujos de trabajo administrados de Amazon para Apache Airflow (MWAA) | Data Factory con canalizaciones de Azure Synapse Analytics | Apache Airflow proporciona orquestación de flujo de trabajo administrado para canalizaciones de datos complejas. Las canalizaciones de Azure Synapse Analytics integran Apache Airflow con Azure Data Factory para obtener una experiencia más integrada. AWS MWAA es una solución de Airflow administrada. |
| Canalización de datos de AWS | Data Factory | AWS Data Pipeline y Azure Data Factory permiten el movimiento y el procesamiento de datos entre servicios y ubicaciones. |
| AWS Database Migration Service (DMS) | Azure Database Migration Service | Estos servicios pueden ayudarle a migrar bases de datos a la nube con un tiempo de inactividad mínimo. La principal diferencia es que el servicio de Azure está optimizado para la migración sin problemas a las bases de datos de Azure, lo que proporciona herramientas de evaluación y recomendación, mientras que AWS DMS se centra en las migraciones dentro del entorno de AWS. AWS DMS proporciona características de replicación continuas para arquitecturas híbridas. |
| Amazon AppFlow | Azure Logic Apps | Estos servicios permiten flujos de datos automatizados entre aplicaciones en la nube y servicios sin necesidad de código. Logic Apps proporciona amplias funcionalidades de integración con una amplia gama de conectores y un diseñador visual. AppFlow se centra en la transferencia de datos segura entre aplicaciones SaaS específicas y servicios de AWS y proporciona características de transformación de datos integradas. |
| Funciones de paso de AWS | Data Factory con Logic Apps | Estos servicios proporcionan orquestación de flujos de trabajo para coordinar aplicaciones distribuidas y microservicios. Step Functions está diseñado para orquestar servicios y microservicios de AWS en aplicaciones sin servidor. Logic Apps se usa tanto para la integración de datos como para la automatización del flujo de trabajo empresarial. |
Almacenamiento de datos
Estas soluciones están diseñadas para almacenar y administrar grandes volúmenes de datos estructurados optimizados para realizar consultas e informes.
| Servicio de AWS | Servicio de Azure | Análisis |
|---|---|---|
| Amazon Redshift | Azure Synapse Analytics | Amazon Redshift y Azure Synapse Analytics son servicios de almacenamiento de datos a escala de petabyte totalmente administrados que están diseñados para informes y análisis de datos a gran escala. La principal diferencia es que Azure Synapse Analytics proporciona una plataforma de análisis unificada que combina el almacenamiento de datos y el procesamiento de macrodatos, mientras que Redshift se centra principalmente en el almacenamiento de datos. |
| Amazon Redshift Spectrum | Integración de Azure Synapse Analytics con Data Lake | Estos servicios permiten consultar datos en almacenes de datos y lagos de datos sin mover datos. Azure Synapse Analytics proporciona motores integrados de SQL y Spark. Redshift Spectrum amplía la consulta SQL de Redshift a los datos de Amazon S3. |
| Formación de AWS Lake | Azure Synapse Analytics con Azure Data Lake Storage | Estos servicios pueden ayudarle a crear lagos de datos seguros para el análisis. Azure combina funcionalidades de data lake y almacenamiento de datos en Azure Synapse Analytics. AWS proporciona Lake Formation para lagos de datos y Redshift como servicio de almacenamiento de datos independiente. |
| Amazon RDS con consulta federada de Redshift | Azure SQL Database | Estos servicios admiten consultas en bases de datos operativas y almacenes de datos. Azure Synapse Analytics proporciona una experiencia de análisis integrada unificada. AWS requiere que combine RDS y Redshift para funcionalidades de consulta entre servicios similares. |
| Integración de Amazon Aurora con Redshift | Azure Synapse Link para Azure Cosmos DB | Estos servicios proporcionan análisis de alto rendimiento sobre los datos operativos. AWS requiere que configure canalizaciones de datos entre Aurora y Redshift. Con Azure Synapse Link, no es necesario mover datos. |
Soluciones de Data Lake
Estas plataformas almacenan grandes cantidades de datos sin procesar no estructurados y estructurados en su formato nativo para el procesamiento futuro.
| Servicio de AWS | Servicio de Azure | Análisis |
|---|---|---|
| Amazon S3 | Almacén de Azure Data Lake | Amazon S3 y Azure Data Lake Storage son soluciones de almacenamiento escalables para crear lagos de datos para almacenar y analizar grandes volúmenes de datos. Data Lake Storage proporciona un espacio de nombres jerárquico. Amazon S3 usa una estructura plana. |
| Formación de AWS Lake | Azure Synapse Analytics | AWS Lake Formation y Azure Synapse Analytics pueden ayudarle a configurar, administrar y proteger lagos de datos para el análisis. La principal diferencia es que Azure Synapse Analytics proporciona un servicio de análisis todo en uno que combina el lago de datos, el almacenamiento de datos y el análisis de macrodatos, mientras que Lake Formation se centra en simplificar la creación y administración del lago de datos con características sólidas de seguridad y gobernanza. |
| Amazon Athena | Grupos de SQL sin servidor de Azure Synapse Analytics | Estos servicios permiten consultar los datos almacenados en lagos de datos mediante SQL, sin configurar la infraestructura. Amazon Athena es una solución independiente que se integra con otros servicios de AWS. Los grupos de SQL sin servidor forman parte de la plataforma de Azure Synapse Analytics. |
| AWS Glue Data Catalog | Microsoft Purview | Estos servicios proporcionan un repositorio de metadatos centralizado para almacenar y administrar esquemas de datos y metadatos para lagos de datos. AWS Glue proporciona un subconjunto de las características de Microsoft Purview. Microsoft Purview admite la catalogación de datos, el seguimiento de linaje y la clasificación de datos confidenciales, tanto si los datos residen en el entorno local, en una nube como en una aplicación SaaS. |
Análisis de macrodatos
Estos servicios procesan y analizan conjuntos de datos grandes y complejos para descubrir patrones, conclusiones y tendencias. En la tabla siguiente se proporcionan comparaciones directas de servicios de macrodatos individuales. Microsoft Fabric es un servicio todo en uno para macrodatos y análisis. Proporciona los siguientes servicios y mucho más.
| Servicio de AWS | Servicio de Azure | Análisis |
|---|---|---|
| Amazon EMR | HDInsight de Azure | Ambos servicios proporcionan marcos de macrodatos administrados para procesar datos almacenados en lagos de datos. EMR proporciona marcos de Hadoop y Spark administrados. HDInsight es una solución empresarial totalmente administrada que admite Hadoop, Spark, Kafka y otros análisis de código abierto. |
| Amazon EMR | Azure Databricks | Estos servicios permiten el procesamiento de macrodatos a través de Apache Spark en un entorno administrado. EMR le permite ejecutar clústeres de Apache Spark con opciones de configuración y escalado flexibles. Azure Databricks proporciona una plataforma apache Spark optimizada con cuadernos de colaboración y flujos de trabajo integrados. |
| Amazon Kinesis | Azure Event Hubs y Azure Stream Analytics | Estos servicios proporcionan streaming y análisis de datos en tiempo real para procesar y analizar flujos de datos de gran volumen. |
| AWS Glue con AWS Glue Studio | Azure Synapse Analytics con grupos de Apache Spark | Ambos servicios proporcionan funcionalidades de procesamiento de macrodatos con transformación y análisis de datos integrados. |
Inteligencia empresarial e informes
Estos servicios proporcionan visualización de datos, informes y paneles para ayudar a las empresas a tomar decisiones fundamentadas.
| Servicio de AWS | Servicio de Azure | Análisis |
|---|---|---|
| Amazon QuickSight | Power BI | QuickSight y Power BI proporcionan herramientas de análisis empresarial para la visualización de datos y paneles interactivos. |
| Amazon Managed Grafana | Azure Managed Grafana | Estos servicios proporcionan Grafana administrado, lo que le permite visualizar métricas, registros y seguimientos en varios orígenes de datos. |
| AWS Data Exchange | Azure Data Share | Estos servicios facilitan el uso compartido seguro y el intercambio de datos entre organizaciones. Data Exchange proporciona un modelo de Marketplace. Data Share se centra en el uso compartido de datos entre inquilinos. |
| Amazon OpenSearch Service con Kibana | Azure Data Explorer con paneles | Estos servicios proporcionan exploración de datos en tiempo real y análisis interactivos en grandes volúmenes de datos. OpenSearch usa Kibana para la búsqueda y visualización. Azure Data Explorer usa Kusto, que está optimizado para la ingesta y consulta rápidas de datos. |
Procesamiento de datos en tiempo real
Estos sistemas ingieren y analizan los datos a medida que se generan para proporcionar información y respuestas inmediatas.
| Servicio de AWS | Servicio de Azure | Análisis |
|---|---|---|
| Amazon Kinesis | Azure Event Hubs y Azure Stream Analytics | Estos servicios proporcionan streaming y análisis de datos en tiempo real para procesar y analizar flujos de datos de gran volumen. Kinesis proporciona un conjunto integrado para el streaming y el análisis de datos dentro de AWS. Azure separa la ingesta (Event Hubs) y el procesamiento (Stream Analytics). |
| Amazon Managed Streaming para Apache Kafka (MSK) | Azure HDInsight con Apache Kafka | Estos servicios proporcionan clústeres de Apache Kafka administrados para crear aplicaciones y canalizaciones de datos de streaming en tiempo real. |
| AWS Lambda | Funciones de Azure | Estas plataformas de proceso sin servidor ejecutan código en respuesta a eventos y administran automáticamente los recursos de proceso subyacentes. |
| Flujos de Amazon DynamoDB | Fuente de cambios de Azure Cosmos DB | Estos servicios permiten el procesamiento de datos en tiempo real capturando y proporcionando un flujo de modificaciones de datos. |
| Amazon ElastiCache con secuencias de Redis | Azure Cache for Redis con flujos de Redis | Estos servicios proporcionan instancias administradas de Redis que admiten flujos de Redis para la ingesta y el procesamiento de datos en tiempo real. |
| Amazon IoT Analytics | Azure IoT Hub con Azure Stream Analytics | Estos servicios le permiten procesar y analizar datos de dispositivos IoT en tiempo real. AWS IoT Analytics proporciona funcionalidades integradas de análisis y almacenamiento de datos. Azure proporciona servicios modulares: IoT Hub controla la ingesta y Stream Analytics procesa los datos. |
Machine Learning Services
Estas herramientas y plataformas permiten el desarrollo, el entrenamiento y la implementación de modelos de aprendizaje automático.
| Servicio de AWS | Servicio de Azure | Análisis |
|---|---|---|
| Amazon SageMaker | Azure Machine Learning | Estas plataformas completas le permiten crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. |
| API de AWS Deep Learning | Azure Data Science Virtual Machine | Estos servicios proporcionan máquinas virtuales preconfiguradas optimizadas para cargas de trabajo de aprendizaje automático y ciencia de datos. |
| Amazon SageMaker Autopilot | Aprendizaje automático automatizado (AutoML) | Estos servicios proporcionan aprendizaje automático automatizado para crear y entrenar modelos. |
| Amazon SageMaker Studio | Azure Machine Learning Studio | Estos servicios proporcionan entornos de desarrollo integrados para el aprendizaje automático. SageMaker Studio proporciona una interfaz unificada para todos los pasos de desarrollo del aprendizaje automático, incluidas las herramientas de depuración y generación de perfiles. |
Servicios de inteligencia artificial
Los servicios de inteligencia artificial proporcionan funcionalidades de inteligencia artificial precompiladas y personalizables a las aplicaciones, como la visión, la voz, el lenguaje y la toma de decisiones.
| Servicio de AWS | Servicio de Azure | Análisis |
|---|---|---|
| Amazon Rekognition | Azure AI Vision con OCR e IA | Estos servicios proporcionan funcionalidades de análisis de imágenes y vídeos, incluido el reconocimiento de objetos y la modo carpa ration. |
| Amazon Polly | Voz de Azure AI (texto a voz) | Puede usar estos servicios para convertir texto en voz realista para permitir que las aplicaciones interactúen con los usuarios con voces de sonido natural. |
| Amazon Transcribe | Voz de Azure AI | Estos servicios convierten el idioma hablado en texto, lo que permite a las aplicaciones transcribir secuencias de audio. |
| Amazon Translate | Traductor de Azure AI | Estos servicios proporcionan funcionalidades de traducción automática para traducir texto de un idioma a otro. |
| Amazon Comprehend | Lenguaje de Azure AI | Estos servicios analizan texto para extraer información como opiniones, frases clave, entidades y detección de idioma. |
| Amazon Lex | Servicio de Bot de Azure AI | Puede usar estos servicios para crear interfaces conversacionales y bots de chat que usan comprensión del lenguaje natural. Azure proporciona un enfoque modular con servicios independientes para el marco de desarrollo de bots y la comprensión del lenguaje. Amazon Lex proporciona una solución integrada para crear interfaces conversacionales en AWS. |
| Amazon Textract | Inteligencia de documentos de Azure AI | Ambos servicios extraen automáticamente texto y datos de documentos y formularios escaneados mediante el aprendizaje automático. Azure proporciona modelos personalizables para tipos de documentos específicos, lo que permite la extracción de datos adaptada. Textract proporciona extracción integrada de estructuras de datos complejas. |
| Amazon OpenSearch Service | Azure AI Search (búsqueda generativa) | OpenSearch y AI Search proporcionan funcionalidades eficaces de búsqueda y análisis. Puede usarlos para patrones comunes de inteligencia artificial, como la generación aumentada de recuperación (RAG). |
Servicios de IA generativa
Estos servicios de IA crean contenido o datos nuevos que se asemejan a la salida generada por el usuario, como texto, imágenes o audio.
| Servicio de AWS | Servicios de Azure | Análisis |
|---|---|---|
| Amazon Bedrock | Servicio Azure OpenAI, Azure AI Studio | Amazon Bedrock, Azure AI Studio y Azure OpenAI Service proporcionan modelos fundamentales para crear e implementar aplicaciones de IA generativas. |
Colaboradores
Microsoft mantiene este artículo. Originalmente lo escribieron los siguientes colaboradores.
Autor principal:
- Regina Hackenberg | Especialista técnico sénior
Otro colaborador:
- Adam Cerini | Director, Partner Technology Strategist
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