Classification de magasin de données
Cet article décrit les options de stockage Azure. Il ne couvre pas les options de stockage Internet des objets (IoT). Pour plus d’informations sur le stockage IoT, consultez Azure IoT et les architectures IoT. Cet article ne couvre pas non plus les charges de travail qui utilisent des données vectorisées, comme la plupart des charges de travail IA. Pour plus d’informations, consultez Choisir un service Azure pour la recherche vectorielle.
Les catégories de stockage Azure incluent des solutions de stockage simples, un stockage base de données et Analytics Storage, et le stockage IoT. Les sections suivantes décrivent le stockage simple et le stockage base de données et Analytics Storage.
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Solutions de stockage simples
Utilisez les solutions de stockage simples comme le stockage Blob Azure (hors Azure Data Lake Storage), Azure Files, le stockage sur disque Azure, le stockage File d’attente Azure, Azure NetApp Files, et le stockage Azure Table. Ces solutions sont idéales pour stocker de grandes quantités de données qui ne nécessitent pas de capacités d’atomicité, cohérence, isolement et durabilité (ACID). Les solutions de stockage simples sont généralement moins coûteuses que les bases de données ou les services analytiques. Utilisez un stockage simple pour les partages de fichiers, les données qui nécessitent des fonctionnalités d’interrogation et de transaction structurées minimales, ainsi que la rétention des fichiers à long terme.
Stockage base de données et Analytics Storage
Utilisez des bases de données si vous avez besoin de capacités ACID. Les bases de données Azure incluent des bases de données ou magasins de données analytiques et des bases de données ou magasins de données transactionnels.
Les bases de données et magasins de données analytiques Azure, également appelés charges de travail OLAP (Online Analytical Processing), sont des services spécialisés conçus pour stocker, gérer et analyser de grands volumes de données. Ces outils spécialisés stockent, gèrent et analysent de grands volumes de données. Les bases de données analytiques fournissent l’infrastructure pour les entrepôts de données, l’analytique Big Data et l’analytique en temps réel. Elles sont optimisées pour lire de grandes quantités de données et utilisent souvent un stockage en colonnes. Pour plus d’informations, consultez Choisir un magasin de données analytique dans Azure.
Les bases de données transactionnelles dans Azure, également appelées systèmes OLTP (Online Transaction Processing), prennent en charge les charges de travail nécessitant un traitement transactionnel rapide, fiable et sécurisé. Les bases de données transactionnelles sont optimisées pour la lecture et l’écriture de données et utilisent généralement le stockage en lignes, mais il existe des exceptions. Cette optimisation garantit l’intégrité et la cohérence des données. Pour plus d’informations sur le déploiement d’une base de données transactionnelle, consultez Solutions OLTP.
Les deux types de bases de données transactionnelles incluent les bases de données relationnelles, également appelées bases de données SQL, et les bases de données non relationnelles, également appelées bases de données NoSQL.
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Utilisez des bases de données relationnelles pour stocker et organiser des points de données qui ont défini des relations pour un accès rapide et facile. Ces bases de données ont des tables qui représentent des catégories prédéfinies. Les lignes et colonnes contiennent des informations sur chaque entité. Cette structure offre un accès efficace et flexible aux données. Voici quelques exemples de ces bases de données dans Azure :
Azure Database pour PostgreSQL et PostgreSQL.
Azure Database pour MySQL et MySQL dans leurs versions infrastructure en tant que service et plateforme en tant que service.
Les bases de données non relationnelles stockent, gèrent et récupèrent des données qui ne sont pas nécessairement structurées sous forme tabulaire comme les bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL peuvent gérer un large éventail de types de données, notamment des données structurées, semi-structurées et non structurées. Les exemples de ces bases de données dans Azure incluent Azure Cosmos DB et Azure Managed Instance pour Apache Cassandra.
Vous pouvez avoir besoin d’une base de données ou d’un magasin de données hybride à des fins analytiques et transactionnelles. Ces cas d’usage sont appelés modèles de traitement transactionnel et analytique hybride. Pour ces cas d’usage, utilisez des produits comme Azure Cosmos DB pour PostgreSQL ou Azure SQL Database Hyperscale.