Soluzioni per i dati per le app Python in Azure

Azure offre una scelta di database relazionali, NoSQL e in memoria completamente gestiti, che si estendono su motori proprietari e open source oltre ai servizi di archiviazione per l'archiviazione di oggetti, blocchi e file. Gli articoli seguenti illustrano come iniziare a usare soluzioni dati Python in Azure.

Database

• PostgreSQL: creare app scalabili, sicure e completamente pronte per le aziende in PostgreSQL open source, aumentare il numero di istanze di PostgreSQL a nodo singolo con prestazioni elevate o eseguire la migrazione di carichi di lavoro PostgreSQL e Oracle nel cloud.

  • Guida introduttiva: Usare Python per connettersi ed eseguire query sui dati in Database di Azure per PostgreSQL - Server flessibile
  • Guida introduttiva: Usare Python per connettersi ed eseguire query sui dati in Database di Azure per PostgreSQL - Server singolo
  • Distribuire un'app Web Python (Django o Flask) con PostgreSQL nel servizio app Azure

• MySQL: consente di creare app scalabili con database SQL gestito e intelligente nel cloud.

  • Guida introduttiva: Usare Python per connettersi ed eseguire query sui dati in Database di Azure per MySQL - Server flessibile
  • Guida introduttiva: Usare Python per connettersi ed eseguire query sui dati in Database di Azure per MySQL

• Azure SQL: creare app con scalabilità orizzontale con database SQL gestito e intelligente nel cloud.

  • Guida introduttiva: Usare Python per eseguire query su un database in database SQL di Azure o Istanza gestita di SQL di Azure

NoSQL, BLOB, tabelle, file, grafici e cache

• Cosmos DB: creare applicazioni con bassa latenza garantita e disponibilità elevata ovunque, su qualsiasi scala o eseguire la migrazione di Cassandra, MongoDB e altri carichi di lavoro NoSQL nel cloud.

  • Guida introduttiva: Libreria client di Azure Cosmos DB per NoSQL per Python
  • Guida introduttiva: Azure Cosmos DB per MongoDB per Python con il driver MongoDB
  • Guida introduttiva: Creare un'app Cassandra con Python SDK e Azure Cosmos DB
  • Guida introduttiva: Creare un'API per l'app Table con Python SDK e Azure Cosmos DB
  • Guida introduttiva: Libreria Azure Cosmos DB per Apache Gremlin per Python

• Archiviazione BLOB: archiviazione di oggetti altamente scalabile e sicura per carichi di lavoro nativi del cloud, archivi, data lake, elaborazione ad alte prestazioni e Machine Learning.

  • Guida introduttiva: libreria client Archiviazione BLOB di Azure per Python
  • Archiviazione di Azure esempi con librerie client Python v12

• Azure Data Lake Archiviazione Gen2: data lake altamente scalabile e sicuro per i carichi di lavoro di analisi ad alte prestazioni.

  • Usare Python per gestire directory e file in Azure Data Lake Archiviazione Gen2
  • Usare Python per gestire gli elenchi di controllo di accesso in Azure Data Lake Archiviazione Gen2

• Archiviazione file: condivisioni file cloud semplici, sicure e serverless di livello aziendale.

  • Eseguire lo sviluppo per File di Azure con Python

• Cache Redis: consente di usare applicazioni veloci e scalabili con un archivio dati in memoria compatibile con open source.

  • Avvio rapido: Usare la cache di Azure per Redis in Python

Big Data e analisi

• Analisi di Azure Data Lake: servizio di analisi con pagamento in base al consumo su richiesta completamente gestito con sicurezza, controllo e supporto di livello aziendale.

  • Gestire Azure Data Lake Analytics con Python
  • Sviluppare U-SQL con Python per Azure Data Lake Analytics in Visual Studio Code

• Azure Data Factory: un servizio di integrazione dei dati per orchestrare e automatizzare lo spostamento e la trasformazione dei dati.

  • Avvio rapido: Creare una data factory e una pipeline con Python
  • Trasformare i dati eseguendo un'attività Python in Azure Databricks

• Hub eventi di Azure: servizio di inserimento di dati di telemetria su iper scala che raccoglie, trasforma e archivia milioni di eventi.

  • Inviare o ricevere eventi da hub eventi con Python
  • Acquisire i dati di Hub eventi in Archiviazione di Azure e leggerli usando Python (azure-eventhub)

• HDInsight: un servizio Hadoop e Spark completamente gestito supportato dal contratto di servizio del 99,9% per l'azienda

  • Usare Spark & Hive Tools per Visual Studio Code

• Azure Databricks: piattaforma di analisi basata su Apache® Spark™ completamente gestita, veloce, semplice e collaborativa ottimizzata per Azure.

  • Connettersi ad Azure Databricks da Excel, Python o R
  • Introduzione ad Azure Databricks
  • Esercitazione: Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Databricks e Spark

• Azure Synapse Analytics: un servizio di analisi illimitato che riunisce data warehousing aziendale e analisi di Big Data.

  • Guida introduttiva: Usare Python per eseguire query su un database in database SQL di Azure o Istanza gestita di SQL di Azure (include Azure Synapse Analytics)