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データと AI

  • [アーティクル]

この記事では、コア Azure データと AI サービスを、対応するアマゾン ウェブ サービス (AWS) サービスと比較します。

データ ガバナンス、管理、プラットフォーム

Microsoft Purview と次の表で説明する AWS サービスの組み合わせの両方は、包括的なデータ ガバナンス ソリューションを提供することを目的としています。 これらのソリューションを使用すると、組織はデータ資産を効果的に管理、検出、分類し、セキュリティを提供できます。

Microsoft サービス AWS サービス 説明
Microsoft Purview AWS Glue Data Catalog、 AWS Lake Formation、 Amazon Macie、 AWS Identity and Access Management (IAM)、 AWS Config どちらのオプションでも、堅牢なデータ ガバナンス、カタログ化、コンプライアンス機能が提供されます。 Microsoft Purview は、組織がオンプレミス、マルチクラウド、SaaS 環境全体でデータを検出、分類、管理できる統合データ ガバナンス ソリューションです。 また、データ系列とコンプライアンス機能も提供します。 AWS は、複数のサービスと同様の機能を提供します。メタデータ管理用の AWS Glue Data Catalog 、データ レイクの作成とガバナンス用の AWS Lake Formation 、データ分類と保護用の Amazon Macie 、アクセス制御用の AWS IAM 、構成管理とコンプライアンス追跡用の AWS Config 。

オールインワン プラットフォームと AWS サービス

Microsoft Fabric は、最新の分析ソリューションに必要なデータと AI サービスを統合するオールインワン プラットフォームを提供します。 サービス間でデータを移動するプロセスを効率化し、統一されたガバナンスとセキュリティを提供し、価格モデルを簡素化します。 この統一されたアプローチは、サービスが個別に使用されることが多く、統合に多くの労力が必要な AWS アプローチとは対照的です。 Fabric は、これらの機能をシームレスに統合することで、組織が Azure エコシステム内のデータドリブン イニシアチブを加速するのに役立ちます。

AWS と Fabric はどちらも、データ統合、処理、分析、機械学習、ビジネス インテリジェンスのためのサービスを提供します。

AWS サービス Fabric 説明
AWS Glue、 AWS データ パイプライン Azure Data Factory とのデータ統合 AWS は、データと分析ソリューションを構築するために組み合わせることができる個々のサービスのスイートを提供します。 この方法では柔軟性が得られますが、サービスをエンド ツー エンドのソリューションに統合するには、より多くの労力が必要です。 Fabric は、ワークフロー、コラボレーション、管理を簡素化するために、単一の統合プラットフォーム内でこれらの機能を提供します。

AWS サービスと Fabric コンポーネントの詳細な比較

AWS サービス Fabric
AWS Glue、 AWS データ パイプライン Data Factory とのデータ統合
Amazon EMR、 AWS Glue 対話型セッション Spark を使用したデータ エンジニアリング
Amazon Redshift Synapse Data Warehouse を使用したデータ ウェアハウス
Amazon SageMaker データ サイエンス (Azure Machine Learning 統合)
Amazon Kinesis、 Apache Flink 用の Amazon マネージド サービス リアルタイム分析 (KQL データベース)
Amazon QuickSight ビジネス インテリジェンス用 Power BI
Amazon S3 OneLake 統合データ レイク ストレージ
AWS Lake Formation、 AWS Glue Data Catalog、 Macie データ ガバナンス (Microsoft Purview 統合)
Amazon Bedrock、 Amazon SageMaker JumpStart 生成 AI (Azure OpenAI サービス統合)

データ統合と ETL ツール

データ統合とデータの抽出、変換、読み込み (ETL) ツールは、複数のソースから分析用の統合システムへのデータの抽出、変換、読み込みを行うのに役立ちます。

AWS サービス Azure サービス 分析
AWS Glue Data Factory AWS Glue と Azure Data Factory は、さまざまなソース間のデータ統合を容易にするフル マネージド ETL サービスです。
Amazon マネージド ワークフロー for Apache エアフロー (MWAA) Azure Synapse Analytics パイプラインを使用した Data Factory Apache エアフローは、複雑なデータ パイプライン用のマネージド ワークフロー オーケストレーションを提供します。 Azure Synapse Analytics パイプラインは、Apache Flow と Azure Data Factory を統合して、より統合されたエクスペリエンスを実現します。 AWS MWAA は、マネージド エアフロー ソリューションです。
AWS データ パイプライン Data Factory AWS Data Pipeline と Azure Data Factory を使用すると、サービスと場所をまたいでデータの移動と処理を行うことができます。
AWS Database Migration Service (DMS) Azure Database Migration Service これらのサービスは、最小限のダウンタイムでデータベースをクラウドに移行するのに役立ちます。 主な違いは、Azure サービスが Azure データベースへのシームレスな移行用に最適化され、評価とレコメンデーション ツールが提供されるのに対し、AWS DMS では AWS 環境内の移行に重点を置いている点です。 AWS DMS には、ハイブリッド アーキテクチャ用の継続的なレプリケーション機能が用意されています。
Amazon AppFlow Azure Logic Apps これらのサービスを使用すると、コードを必要とせずに、クラウド アプリケーションとサービス間のデータ フローを自動化できます。 Logic Apps は、幅広いコネクタとビジュアル デザイナーとの広範な統合機能を提供します。 AppFlow は、特定の SaaS アプリケーションと AWS サービス間のセキュリティで保護されたデータ転送に重点を置き、組み込みのデータ変換機能を提供します。
AWS Step Functions Logic Apps を使用した Data Factory これらのサービスは、分散アプリケーションとマイクロサービスを調整するためのワークフロー オーケストレーションを提供します。 Step Functions は、サーバーレス アプリケーションで AWS サービスとマイクロサービスを調整するために設計されています。 Logic Apps は、データ統合とエンタープライズ ワークフローの自動化の両方に使用されます。

データ ウェアハウス

これらのソリューションは、クエリとレポート用に最適化された大量の構造化データを格納および管理するように設計されています。

AWS サービス Azure サービス 分析
Amazon Redshift Azure Synapse Analytics Amazon Redshift と Azure Synapse Analytics は、大規模なデータ分析とレポートのために設計された、フル マネージドのペタバイト規模のデータ ウェアハウス サービスです。 主な違いは、Azure Synapse Analytics では、データ ウェアハウスとビッグ データ処理を組み合わせた統合分析プラットフォームが提供されるのに対し、Redshift では主にデータ ウェアハウスに焦点を当てています。
Amazon Redshift Spectrum Azure Synapse Analytics と Data Lake の統合 これらのサービスを使用すると、データを移動することなく、データ ウェアハウスとデータ レイク間でデータのクエリを実行できます。 Azure Synapse Analytics には、統合された SQL エンジンと Spark エンジンが用意されています。 Redshift Spectrum は、Redshift の SQL クエリを Amazon S3 のデータに拡張します。
AWS Lake Formation Azure Synapse Analytics と Azure Data Lake Storage これらのサービスは、分析用のセキュリティで保護されたデータ レイクを作成するのに役立ちます。 Azure では、Azure Synapse Analytics でデータ レイクとデータ ウェアハウスの機能が組み合わせられています。 AWS は、別のデータ ウェアハウス サービスとして、データ レイクと Redshift に Lake Formation を提供します。
amazon RDS と Redshift フェデレーション クエリ Azure SQL Database これらのサービスは、運用データベースとデータ ウェアハウス間のクエリをサポートします。 Azure Synapse Analytics は、統合された組み込みの分析エクスペリエンスを提供します。 AWS では、同様のクロスサービス クエリ機能のために RDS と Redshift を組み合わせる必要があります。
Amazon Aurora と Redshift の統合 Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB これらのサービスは、運用データに対する高パフォーマンスの分析を提供します。 AWS では、Aurora と Redshift の間にデータ パイプラインを設定する必要があります。 Azure Synapse Link では、データを移動する必要はありません。

Data Lake ソリューション

これらのプラットフォームは、将来の処理のために、膨大な量の未加工の非構造化データと構造化データをネイティブ形式で格納します。

AWS サービス Azure サービス 分析
Amazon S3 Azure Data Lake Storage Amazon S3 と Azure Data Lake Storage は、大量のデータを格納および分析するためのデータ レイクを構築するためのスケーラブルなストレージ ソリューションです。 Data Lake Storage には階層型名前空間が用意されています。 Amazon S3 はフラット構造を使用します。
AWS Lake Formation Azure Synapse Analytics AWS Lake Formation と Azure Synapse Analytics は、分析用のデータ レイクの設定、管理、セキュリティ保護に役立ちます。 主な違いは、Azure Synapse Analytics では、データ レイク、データ ウェアハウス、ビッグ データ分析を組み合わせたオールインワン分析サービスが提供されるのに対し、Lake Formation では、堅牢なセキュリティとガバナンス機能を使用してデータ レイクの作成と管理を合理化することに重点を置いています。
Amazon Athena Azure Synapse Analytics サーバーレス SQL プール これらのサービスを使用すると、インフラストラクチャを設定することなく、SQL を使用してデータ レイクに格納されているデータに対してクエリを実行できます。 Amazon Athena は、他の AWS サービスと統合されるスタンドアロン ソリューションです。 サーバーレス SQL プールは、Azure Synapse Analytics プラットフォームの一部です。
AWS Glue Data Catalog Microsoft Purview これらのサービスは、データ レイクのデータ スキーマとメタデータを格納および管理するための一元化されたメタデータ リポジトリを提供します。 AWS Glue には、Microsoft Purview 機能のサブセットが用意されています。 Microsoft Purview では、データがオンプレミス、クラウド、SaaS アプリケーションのいずれに存在するかにかかわらず、データ カタログ、系列追跡、機密データ分類がサポートされています。

ビッグ データ分析

これらのサービスは、大規模で複雑なデータセットを処理して分析し、パターン、分析情報、傾向を明らかにします。 次の表に、個々のビッグ データ サービスの直接比較を示します。 Microsoft Fabric は、ビッグ データと分析のためのオールインワン サービスです。 次のようなサービスが提供されます。

AWS サービス Azure サービス 分析
Amazon EMR Azure HDInsight どちらのサービスも、データ レイクに格納されているデータを処理するためのマネージド ビッグ データ フレームワークを提供します。 EMR は、マネージド Hadoop と Spark フレームワークを提供します。 HDInsight は、Hadoop、Spark、Kafka、およびその他のオープンソース分析をサポートするフル マネージドエンタープライズ ソリューションです。
Amazon EMR Azure Databricks これらのサービスを使用すると、マネージド環境で Apache Spark 経由でビッグ データ処理を行うことができます。 EMR を使用すると、柔軟な構成とスケーリングオプションを使用して Apache Spark クラスターを実行できます。 Azure Databricks は、コラボレーション ノートブックと統合されたワークフローを備えた最適化された Apache Spark プラットフォームを提供します。
Amazon Kinesis Azure Event Hubs と Azure Stream Analytics これらのサービスは、大量のデータ ストリームを処理および分析するためのリアルタイムのデータ ストリーミングと分析を提供します。
AWS Glue と AWS Glue Studio Apache Spark プールを使用した Azure Synapse Analytics どちらのサービスも、統合されたデータ変換と分析を備えたビッグ データ処理機能を提供します。

ビジネス インテリジェンスとレポート機能

これらのサービスは、データの視覚化、レポート、ダッシュボードを提供し、企業が情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

AWS サービス Azure サービス 分析
Amazon QuickSight Power BI QuickSight と Power BI には、データの視覚化と対話型ダッシュボード用のビジネス分析ツールが用意されています。
Amazon Managed Grafana Azure Managed Grafana これらのサービスはマネージド Grafana を提供します。これにより、複数のデータ ソースにわたるメトリック、ログ、トレースを視覚化できます。
AWS Data Exchange Azure Data Share これらのサービスにより、組織間でのデータの安全な共有と交換が容易になります。 Data Exchange には、マーケットプレース モデルが用意されています。 Data Share では、テナント間のデータ共有に重点を置いています。
Amazon OpenSearch Service と Kibana ダッシュボードを含む Azure Data Explorer これらのサービスは、大量のデータに対するリアルタイムのデータ探索と対話型分析を提供します。 OpenSearch では、検索と視覚化に Kibana を使用します。 Azure Data Explorer では、高速なデータ インジェストとクエリのために最適化された Kusto が使用されます。

リアルタイムでのデータ処理

これらのシステムは、生成されたデータを取り込んで分析し、すぐに分析情報と応答を提供します。

AWS サービス Azure サービス 分析
Amazon Kinesis Azure Event Hubs と Azure Stream Analytics これらのサービスは、大量のデータ ストリームを処理および分析するためのリアルタイムのデータ ストリーミングと分析を提供します。 Kinesis には、AWS 内のデータ ストリーミングと分析のための統合スイートが用意されています。 Azure では、インジェスト (Event Hubs) と処理 (Stream Analytics) が分離されます。
Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK) Azure HDInsight と Apache Kafka これらのサービスは、リアルタイム ストリーミング データ パイプラインとアプリケーションを作成するためのマネージド Apache Kafka クラスターを提供します。
AWS Lambda Azure Functions これらのサーバーレス コンピューティング プラットフォームは、イベントに応答してコードを実行し、基になるコンピューティング リソースを自動的に管理します。
Amazon DynamoDB ストリーム Azure Cosmos DB の変更フィード これらのサービスは、データ変更のストリームをキャプチャして提供することで、リアルタイムのデータ処理を可能にします。
Redis ストリームを使用した Amazon ElastiCache Redis ストリームを使用した Azure Cache for Redis これらのサービスは、リアルタイムのデータ インジェストと処理のために Redis ストリームをサポートするマネージド Redis インスタンスを提供します。
Amazon IoT Analytics Azure Stream Analytics を使用した Azure IoT Hub これらのサービスを使用すると、IoT デバイスからのデータをリアルタイムで処理および分析できます。 AWS IoT Analytics には、組み込みのデータストレージと分析機能が用意されています。 Azure にはモジュール式のサービスが用意されています。IoT Hub はインジェストを処理し、Stream Analytics はデータを処理します。

Machine Learning Services

これらのツールとプラットフォームにより、機械学習モデルの開発、トレーニング、デプロイが可能になります。

AWS サービス Azure サービス 分析
Amazon SageMaker Azure Machine Learning これらの包括的なプラットフォームを使用すると、機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイできます。
AWS ディープ ラーニングの API Azure Data Science Virtual Machines これらのサービスは、機械学習とデータ サイエンスのワークロード用に最適化された構成済みの仮想マシンを提供します。
Amazon SageMaker Autopilot 自動機械学習 (AutoML) これらのサービスは、モデルを構築およびトレーニングするための自動化された機械学習を提供します。
Amazon SageMaker Studio Azure Machine Learning Studio これらのサービスは、機械学習用の統合開発環境を提供します。 SageMaker Studio には、デバッグツールやプロファイリング ツールを含むすべての機械学習開発手順用の統合インターフェイスが用意されています。

AI サービス

AI サービスは、ビジョン、音声、言語、意思決定など、事前構築済みのカスタマイズ可能な AI 機能をアプリケーションに提供します。 (Azure では、これらのサービスは以前は Azure Cognitive Services と呼ばれています。この名前は引き続き表示される場合があります)。)

AWS サービス Azure サービス 分析
Amazon Rekognition OCR と AI を使用した Azure AI Vision これらのサービスは、オブジェクト認識や conテント モードration など、画像とビデオの分析機能を提供します。
Amazon Polly Azure AI Speech (テキスト読み上げ) これらのサービスを使用すると、テキストをリアルな音声に変換して、アプリケーションが自然な音声でユーザーと対話できるようにします。
Amazon 文字起こし Azure AI 音声 これらのサービスは、音声言語をテキストに変換します。これにより、アプリケーションはオーディオ ストリームを文字起こしできます。
Amazon Translate Azure AI Translator これらのサービスは、ある言語から別の言語にテキストを翻訳するための機械翻訳機能を提供します。
Amazon Comprehend Azure AI Language これらのサービスはテキストを分析して、センチメント、キー フレーズ、エンティティ、言語検出などの分析情報を抽出します。
Amazon Lex Azure AI Bot Service これらのサービスを使用して、自然言語の理解を使用する会話インターフェイスとチャットボットを作成できます。 Azure には、ボット開発フレームワークと言語理解のための個別のサービスを備えたモジュール型のアプローチが用意されています。 Amazon Lex は、AWS 内で会話インターフェイスを構築するための統合ソリューションを提供します。
Amazon Textract Azure AI Document Intelligence どちらのサービスも、機械学習を使用して、スキャンされたドキュメントやフォームからテキストとデータを自動的に抽出します。 Azure には、特定のドキュメントの種類に合わせてカスタマイズ可能なモデルが用意されており、カスタマイズされたデータ抽出が可能です。 Textract では、複雑なデータ構造をすぐに抽出できます。
Amazon OpenSearch Service Azure AI Search (生成検索) OpenSearch と AI Search は、強力な検索機能と分析機能を提供します。 取得拡張生成 (RAG) などの一般的な AI パターンに使用できます。

生成 AI サービス

これらの AI サービスは、テキスト、画像、オーディオなど、人間が生成した出力に似た新しいコンテンツまたはデータを作成します。

AWS サービス Azure サービス 分析
Amazon Bedrock Azure OpenAI Service、 Azure AI Studio Amazon Bedrock、Azure AI Studio、Azure OpenAI Service には、生成 AI アプリケーションを作成してデプロイするための基盤モデルが用意されています。

共同作成者

この記事は、Microsoft によって保守されています。 当初の寄稿者は以下のとおりです。

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