Données et IA
Cet article compare les principales données Azure et les services IA aux services Amazon Web Services (AWS) correspondants.
Pour comparer d’autres services AWS et Azure, consultez Azure pour les professionnels AWS.
Gouvernance des données, gestion et plateformes
Microsoft Purview et la combinaison de services AWS décrits dans le tableau suivant visent à fournir des solutions complètes de gouvernance des données. Ces solutions permettent aux organisations de gérer, de découvrir, de classer et de fournir une sécurité pour leurs ressources de données.
| Service Microsoft | Services AWS | Description |
|---|---|---|
| Microsoft Purview | AWS Glue Data Catalog, AWS Lake Formation, Amazon Macie, AWS Identity and Access Management (IAM), AWS Config | Ces deux options fournissent des fonctionnalités robustes de gouvernance des données, de catalogage et de conformité. Microsoft Purview est une solution de gouvernance des données unifiée qui permet aux organisations de découvrir, classifier et gérer des données dans des environnements locaux, multiclouds et SaaS. Il fournit également des fonctionnalités de traçabilité et de conformité des données. AWS fournit des fonctionnalités similaires avec plusieurs services : AWS Glue Data Catalog pour la gestion des métadonnées, AWS Lake Formation pour la création et la gouvernance du lac de données, Amazon Macie pour la classification et la protection des données, AWS IAM pour le contrôle d’accès et AWS Config pour la gestion de la configuration et le suivi de la conformité. |
Toutes les plateformes en un seul et les services AWS
Microsoft Fabric fournit une plateforme tout-en-un qui unifie les données et les services IA requis pour les solutions d’analytique modernes. Il simplifie le processus de déplacement des données entre les services, fournit une gouvernance et une sécurité unifiées et simplifie les modèles tarifaires. Cette approche unifiée contraste avec l’approche AWS, dans laquelle les services sont souvent utilisés séparément et nécessitent davantage d’efforts pour s’intégrer. Fabric fournit une intégration transparente entre ces fonctions qui peuvent aider votre organisation à accélérer vos initiatives pilotées par les données dans l’écosystème Azure.
AWS et Fabric fournissent des services pour l’intégration, le traitement, l’analytique, le machine learning et le décisionnel.
| Services AWS | Fabric | Description |
|---|---|---|
| AWS Glue, AWS Data Pipeline | Intégration des données à Azure Data Factory | AWS fournit une suite de services individuels qui peuvent être combinés pour créer des solutions de données et d’analytique. Cette approche offre une flexibilité, mais nécessite davantage d’efforts pour intégrer les services dans une solution de bout en bout. Fabric fournit ces fonctionnalités dans une plateforme unifiée unique pour simplifier les flux de travail, la collaboration et la gestion. |
Comparaison détaillée des services AWS avec les composants Fabric
Outils ETL et intégration des données
Les outils d’intégration et d’extraction de données, de transformation, de chargement (ETL) vous aident à extraire, transformer, charger des données de plusieurs sources dans un système unifié à des fins d’analyse.
| Service AWS | Service Azure | Analyse |
|---|---|---|
| AWS Glue | Data Factory | AWS Glue et Azure Data Factory sont des services ETL entièrement managés qui facilitent l’intégration des données entre différentes sources. |
| Flux de travail managés Amazon pour Apache Airflow (MWAA) | Data Factory avec des pipelines Azure Synapse Analytics | Apache Airflow fournit une orchestration de flux de travail managée pour les pipelines de données complexes. Les pipelines Azure Synapse Analytics intègrent Apache Airflow à Azure Data Factory pour une expérience plus intégrée. AWS MWAA est une solution airflow managée. |
| Pipeline de données AWS | Data Factory | AWS Data Pipeline et Azure Data Factory permettent le déplacement et le traitement des données entre les services et emplacements. |
| AWS Database Migration Service (DMS) | Azure Database Migration Service | Ces services peuvent vous aider à migrer des bases de données vers le cloud avec un temps d’arrêt minimal. La principale différence est que le service Azure est optimisé pour une migration transparente vers des bases de données Azure, fournissant des outils d’évaluation et de recommandation, tandis que AWS DMS se concentre sur les migrations au sein de l’environnement AWS. AWS DMS fournit des fonctionnalités de réplication continues pour les architectures hybrides. |
| Amazon AppFlow | Azure Logic Apps | Ces services permettent des flux de données automatisés entre les applications cloud et les services sans nécessiter de code. Logic Apps fournit des fonctionnalités d’intégration étendues avec un large éventail de connecteurs et un concepteur visuel. AppFlow se concentre sur le transfert de données sécurisé entre des applications SaaS spécifiques et des services AWS et fournit des fonctionnalités de transformation de données intégrées. |
| Fonctions d’étape AWS | Data Factory avec Logic Apps | Ces services fournissent une orchestration de flux de travail pour coordonner les applications distribuées et les microservices. Step Functions est conçu pour orchestrer les services AWS et les microservices dans les applications serverless. Logic Apps est utilisé pour l’intégration des données et l’automatisation des flux de travail d’entreprise. |
Entrepôt de données
Ces solutions sont conçues pour stocker et gérer de grands volumes de données structurées optimisées pour l’interrogation et la création de rapports.
| Service AWS | Service Azure | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon Redshift | Azure Synapse Analytics | Amazon Redshift et Azure Synapse Analytics sont entièrement gérés, des services d’entreposage de données à l’échelle pétaoctets conçus pour l’analytique et la création de rapports de données à grande échelle. La principale différence est qu’Azure Synapse Analytics fournit une plateforme d’analytique unifiée qui combine l’entreposage de données et le traitement du Big Data, tandis que Redshift se concentre principalement sur l’entreposage de données. |
| Amazon Redshift Spectrum | Azure Synapse Analytics avec l’intégration de Data Lake | Ces services vous permettent d’interroger des données entre des entrepôts de données et des lacs de données sans déplacer de données. Azure Synapse Analytics fournit des moteurs SQL et Spark intégrés. Redshift Spectrum étend l’interrogation SQL de Redshift aux données dans Amazon S3. |
| AWS Lake Formation | Azure Synapse Analytics avec Azure Data Lake Storage | Ces services peuvent vous aider à créer des lacs de données sécurisés pour l’analytique. Azure combine les fonctionnalités de lac de données et d’entrepôt de données dans Azure Synapse Analytics. AWS fournit Lake Formation pour les lacs de données et Redshift en tant que service d’entrepôt de données distinct. |
| Amazon RDS avec requête fédérée Redshift | Azure SQL Database | Ces services prennent en charge l’interrogation entre les bases de données opérationnelles et les entrepôts de données. Azure Synapse Analytics offre une expérience d’analytique intégrée unifiée. AWS vous oblige à combiner RDS et Redshift pour des fonctionnalités d’interrogation interservices similaires. |
| Amazon Aurora avec intégration de Redshift | Synapse Link pour Azure Cosmos DB | Ces services fournissent des analyses hautes performances sur les données opérationnelles. AWS exige que vous configurez des pipelines de données entre Aurora et Redshift. Avec Azure Synapse Link, vous n’avez pas besoin de déplacer des données. |
Solutions Data Lake
Ces plateformes stockent de grandes quantités de données brutes non structurées et structurées dans son format natif pour un traitement futur.
| Service AWS | Service Azure | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon S3 | Azure Data Lake Storage | Amazon S3 et Azure Data Lake Storage sont des solutions de stockage évolutives pour créer des lacs de données afin de stocker et d’analyser de grands volumes de données. Data Lake Storage fournit un espace de noms hiérarchique. Amazon S3 utilise une structure plate. |
| AWS Lake Formation | Azure Synapse Analytics | AWS Lake Formation et Azure Synapse Analytics peuvent vous aider à configurer, gérer et sécuriser des lacs de données pour l’analytique. La principale différence est qu’Azure Synapse Analytics fournit un service d’analytique tout-en-un qui combine data lake, entrepôt de données et analytique Big Data, tandis que Lake Formation se concentre sur la rationalisation de la création et de la gestion du lac de données avec des fonctionnalités de sécurité et de gouvernance robustes. |
| Amazon Athena | Pools SQL serverless Azure Synapse Analytics | Ces services vous permettent d’interroger des données stockées dans des lacs de données à l’aide de SQL, sans configurer l’infrastructure. Amazon Athena est une solution autonome qui s’intègre à d’autres services AWS. Les pools SQL serverless font partie de la plateforme Azure Synapse Analytics. |
| AWS Glue Data Catalog | Microsoft Purview | Ces services fournissent un référentiel de métadonnées centralisé pour stocker et gérer des schémas de données et des métadonnées pour les lacs de données. AWS Glue fournit un sous-ensemble des fonctionnalités de Microsoft Purview. Microsoft Purview prend en charge le catalogue de données, le suivi de traçabilité et la classification des données sensibles, que les données résident localement, dans un cloud ou dans une application SaaS. |
Analytique du Big Data
Ces services traitent et analysent des jeux de données volumineux et complexes pour découvrir des modèles, des insights et des tendances. Le tableau suivant fournit des comparaisons directes des services Big Data individuels. Microsoft Fabric est un service tout-en-un pour le Big Data et l’analytique. Il fournit les services suivants et bien plus encore.
| Service AWS | Service Azure | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon EMR | Azure HDInsight | Les deux services fournissent des frameworks Big Data managés pour le traitement des données stockées dans des lacs de données. EMR fournit des frameworks Hadoop et Spark managés. HDInsight est une solution d’entreprise entièrement managée qui prend en charge Hadoop, Spark, Kafka et d’autres analyses code source ouvert. |
| Amazon EMR | Azure Databricks | Ces services permettent le traitement du Big Data via Apache Spark dans un environnement managé. EMR vous permet d’exécuter des clusters Apache Spark avec des options de configuration et de mise à l’échelle flexibles. Azure Databricks fournit une plateforme Apache Spark optimisée avec des notebooks collaboratifs et des flux de travail intégrés. |
| Amazon Kinesis | Azure Event Hubs et Azure Stream Analytics | Ces services fournissent un streaming et des analyses de données en temps réel pour le traitement et l’analyse de flux de données à volume élevé. |
| AWS Glue avec AWS Glue Studio | Azure Synapse Analytics avec des pools Apache Spark | Les deux services fournissent des fonctionnalités de traitement big data avec la transformation et l’analytique intégrées des données. |
BI et création d’états
Ces services fournissent une visualisation des données, des rapports et des tableaux de bord pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.
| Service AWS | Service Azure | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon QuickSight | Power BI | QuickSight et Power BI fournissent des outils d’analytique métier pour la visualisation des données et les tableaux de bord interactifs. |
| Amazon Managed Grafana | Grafana géré par Azure | Ces services fournissent une Grafana managée, qui vous permet de visualiser des métriques, des journaux et des traces sur plusieurs sources de données. |
| AWS Data Exchange | Azure Data Share | Ces services facilitent le partage sécurisé et l’échange de données entre les organisations. Data Exchange fournit un modèle de place de marché. Data Share se concentre sur le partage de données entre locataires. |
| Amazon OpenSearch Service avec Kibana | Azure Data Explorer avec des tableaux de bord | Ces services fournissent une exploration des données en temps réel et des analyses interactives sur de grands volumes de données. OpenSearch utilise Kibana pour la recherche et la visualisation. Azure Data Explorer utilise Kusto, qui est optimisé pour l’ingestion et l’interrogation rapides des données. |
Traitement des données en temps réel
Ces systèmes ingèrent et analysent les données à mesure qu’elles sont générées pour fournir des insights et des réponses immédiats.
| Service AWS | Service Azure | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon Kinesis | Azure Event Hubs et Azure Stream Analytics | Ces services fournissent un streaming et des analyses de données en temps réel pour le traitement et l’analyse de flux de données à volume élevé. Les Fournisseurs offrent une suite intégrée pour la diffusion et l’analytique des données au sein d’AWS. Azure sépare l’ingestion (Event Hubs) et le traitement (Stream Analytics). |
| Amazon Managed Streaming pour Apache Kafka (MSK) | Azure HDInsight avec Apache Kafka | Ces services fournissent des clusters Apache Kafka managés pour la création de pipelines et d’applications de streaming en temps réel. |
| AWS Lambda | Azure Functions | Ces plateformes de calcul serverless exécutent du code en réponse aux événements et gèrent automatiquement les ressources de calcul sous-jacentes. |
| Flux Amazon DynamoDB | Azure Cosmos DB - Flux de modification | Ces services permettent le traitement des données en temps réel en capturant et en fournissant un flux de modifications de données. |
| Amazon ElastiCache avec des flux Redis | Azure Cache pour Redis avec des flux Redis | Ces services fournissent des instances Redis managées qui prennent en charge les flux Redis pour l’ingestion et le traitement des données en temps réel. |
| Amazon IoT Analytics | Azure IoT Hub avec Azure Stream Analytics | Ces services vous permettent de traiter et d’analyser des données à partir d’appareils IoT en temps réel. AWS IoT Analytics fournit des fonctionnalités intégrées de stockage et d’analyse des données. Azure fournit des services modulaires : IoT Hub gère l’ingestion et Stream Analytics traite les données. |
Services Machine Learning
Ces outils et plateformes permettent le développement, l’entraînement et le déploiement de modèles Machine Learning.
| Service AWS | Service Azure | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon SageMaker | Azure Machine Learning | Ces plateformes complètes vous permettent de créer, d’entraîner et de déployer des modèles Machine Learning. |
| API d’apprentissage profond AWS | Azure Data Science Virtual Machines | Ces services fournissent des machines virtuelles préconfigurées optimisées pour le Machine Learning et les charges de travail de science des données. |
| Amazon SageMaker Autopilot | Machine Learning automatisé (AutoML) | Ces services fournissent un Machine Learning automatisé pour la création et la formation de modèles. |
| Amazon SageMaker Studio | Azure Machine Learning Studio | Ces services fournissent des environnements de développement intégrés pour le Machine Learning. SageMaker Studio fournit une interface unifiée pour toutes les étapes de développement de Machine Learning, notamment le débogage et les outils de profilage. |
Services d’intelligence artificielle
Les services IA fournissent des fonctionnalités d’IA prédéfinies et personnalisables aux applications, notamment la vision, la voix, le langage et la prise de décision.
| Service AWS | Service Azure | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon Rekognition | Azure AI Vision avec OCR et IA | Ces services fournissent des fonctionnalités d’analyse d’images et de vidéos, notamment la reconnaissance d’objets et la con mode tente ration. |
| Amazon Polly | Azure AI Speech (synthèse vocale) | Vous pouvez utiliser ces services pour convertir du texte en paroles vivantes pour permettre aux applications d’interagir avec les utilisateurs avec des voix naturelles. |
| Amazon Transcribe | Azure AI Speech | Ces services convertissent la langue parlée en texte, ce qui permet aux applications de transcrire des flux audio. |
| Amazon Translate | Azure AI Traducteur | Ces services offrent des fonctionnalités de traduction automatique pour traduire du texte d’une langue à une autre. |
| Amazon Comprendre | Azure AI Language | Ces services analysent du texte pour extraire des insights tels que les sentiments, les expressions clés, les entités et la détection de langue. |
| Amazon Lex | Azure AI Bot Service | Vous pouvez utiliser ces services pour créer des interfaces conversationnelles et des chatbots qui utilisent la compréhension du langage naturel. Azure fournit une approche modulaire avec des services distincts pour le framework de développement de bot et la compréhension du langage. Amazon Lex fournit une solution intégrée pour la création d’interfaces conversationnelles au sein d’AWS. |
| Amazon Textract | Azure AI Document Intelligence | Ces deux services extraient automatiquement du texte et des données à partir de documents et de formulaires analysés à l’aide du Machine Learning. Azure fournit des modèles personnalisables pour des types de documents spécifiques, qui permettent l’extraction de données personnalisée. Textract fournit une extraction prête à l’emploi de structures de données complexes. |
| Amazon OpenSearch Service | Recherche Azure AI (recherche générative) | OpenSearch et AI Search offrent des fonctionnalités de recherche et d’analytique puissantes. Vous pouvez les utiliser pour les modèles d’IA courants, comme la génération d’extraction augmentée (RAG). |
Services d’IA générative
Ces services IA créent du contenu ou des données qui ressemblent à une sortie générée par l’homme, comme du texte, des images ou de l’audio.
| Service AWS | Services Azure | Analyse |
|---|---|---|
| Amazon Bedrock | Service Azure OpenAI, Azure AI Studio | Amazon Bedrock, Azure AI Studio et Azure OpenAI Service fournissent des modèles de base pour la création et le déploiement d’applications IA génératives. |
Contributeurs
Cet article est géré par Microsoft. Il a été écrit à l’origine par les contributeurs suivants.
Auteur principal :
- Regina Hackenberg | Spécialiste technique senior
Autre contributeur :
- Adam Cerini | Directeur, Stratège de la technologie partenaire
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