Dados e IA
Este artigo compara os principais serviços de dados e IA do Azure com os serviços correspondentes da Amazon Web Services (AWS).
Para comparação de outros serviços do AWS e do Azure, consulte Azure para profissionais do AWS.
Governança, gerenciamento e plataformas de dados
Tanto o Microsoft Purview quanto a combinação de serviços da AWS descritos na tabela a seguir visam fornecer soluções abrangentes de governança de dados. Essas soluções permitem que as organizações gerenciem, descubram, classifiquem e forneçam segurança com eficiência para seus ativos de dados.
| Serviço da Microsoft | Serviços da AWS | Descrição |
|---|---|---|
| Microsoft Purview | Catálogo de dados do AWS Glue, AWS Lake Formation, Amazon Macie, AWS Identity and Access Management (IAM), AWS Config | Ambas as opções fornecem recursos robustos de governança de dados, catalogação e conformidade. O Microsoft Purview é uma solução unificada de governança de dados que permite que as organizações descubram, classifiquem e gerenciem dados em ambientes locais, multinuvem e SaaS. Ele também fornece recursos de conformidade e linhagem de dados. A AWS fornece funcionalidades semelhantes com vários serviços: AWS Glue Data Catalog para gerenciamento de metadados, AWS Lake Formation para criação e governança de data lake, Amazon Macie para classificação e proteção de dados, AWS IAM para controle de acesso e AWS Config para gerenciamento de configuração e rastreamento de conformidade. |
Plataforma completa vs. serviços da AWS
O Microsoft Fabric fornece uma plataforma completa que unifica os dados e os serviços de IA necessários para soluções de análise modernas. Ele agiliza o processo de movimentação de dados entre serviços, fornece governança e segurança unificadas e simplifica os modelos de preços. Essa abordagem unificada contrasta com a abordagem da AWS, na qual os serviços geralmente são usados separadamente e exigem mais esforço para serem integrados. O Fabric fornece integração perfeita entre essas funções que podem ajudar sua organização a acelerar suas iniciativas controladas por dados no ecossistema do Azure.
Tanto a AWS quanto o Fabric fornecem serviços para integração de dados, processamento, análise, machine learning e inteligência de negócios.
| Serviços da AWS | Fabric | Descrição |
|---|---|---|
| AWS Glue, pipeline de dados da AWS | Integração de dados com o Azure Data Factory | A AWS fornece um conjunto de serviços individuais que podem ser combinados para criar soluções de dados e análises. Essa abordagem fornece flexibilidade, mas requer mais esforço para integrar os serviços em uma solução de ponta a ponta. O Fabric fornece esses recursos em uma única plataforma unificada para simplificar fluxos de trabalho, colaboração e gerenciamento. |
Comparação detalhada dos serviços da AWS com os componentes do Fabric
Integração de dados e ferramentas ETL
As ferramentas de integração de dados e extração, transformação e carregamento (ETL) ajudam você a extrair, transformar e carregar dados de várias fontes em um sistema unificado para análise.
| Serviço AWS | Serviço do Azure | Análise |
|---|---|---|
| Cola da AWS | Data Factory | O AWS Glue e o Azure Data Factory são serviços ETL totalmente gerenciados que facilitam a integração de dados em várias fontes. |
| Fluxos de trabalho gerenciados pela Amazon para Apache Airflow (MWAA) | Data Factory com pipelines do Azure Synapse Analytics | O Apache Airflow fornece orquestração de fluxo de trabalho gerenciado para pipelines de dados complexos. Os pipelines do Azure Synapse Analytics integram o Apache Airflow ao Azure Data Factory para uma experiência mais integrada. O AWS WWAA é uma solução gerenciada do Airflow. |
| Pipeline de dados da AWS | Data Factory | O AWS Data Pipeline e o Azure Data Factory permitem a movimentação e o processamento de dados entre serviços e locais. |
| Serviço de migração de banco de dados (DMS) da AWS | Serviço de Migração de Banco de Dados do Azure | Esses serviços podem ajudá-lo a migrar bancos de dados para a nuvem com o mínimo de tempo de inatividade. A principal diferença é que o serviço do Azure é otimizado para migração perfeita para bancos de dados do Azure, fornecendo ferramentas de avaliação e recomendação, enquanto o AWS DMS se concentra em migrações dentro do ambiente AWS. O AWS DMS fornece recursos de replicação contínua para arquiteturas híbridas. |
| Amazon AppFlow | Aplicativos Lógicos do Azure | Esses serviços permitem fluxos de dados automatizados entre aplicativos e serviços em nuvem sem a necessidade de código. Os Aplicativos Lógicos fornecem recursos de integração abrangentes com uma ampla variedade de conectores e um designer visual. O AppFlow se concentra na transferência segura de dados entre aplicativos SaaS específicos e serviços da AWS e fornece recursos integrados de transformação de dados. |
| Funções de etapa da AWS | Data Factory com Aplicativos Lógicos | Esses serviços fornecem orquestração de fluxo de trabalho para coordenar aplicativos e microsserviços distribuídos. O Step Functions foi projetado para orquestrar serviços e microsserviços da AWS em aplicativos sem servidor. Os Aplicativos Lógicos são usados para integração de dados e automação de fluxo de trabalho corporativo. |
Data warehousing
Essas soluções são projetadas para armazenar e gerenciar grandes volumes de dados estruturados otimizados para consultas e relatórios.
| Serviço AWS | Serviço do Azure | Análise |
|---|---|---|
| Amazon Redshift | Azure Synapse Analytics | O Amazon Redshift e o Azure Synapse Analytics são serviços de data warehouse em escala de petabytes totalmente gerenciados projetados para análise e geração de relatórios de dados em grande escala. A principal diferença é que o Azure Synapse Analytics fornece uma plataforma de análise unificada que combina data warehouse e processamento de Big Data, enquanto o Redshift se concentra principalmente em data warehouse. |
| Espectro do Amazon Redshift | Integração do Azure Synapse Analytics com Data Lake | Esses serviços permitem que você consulte dados em data warehouses e data lakes sem mover dados. O Azure Synapse Analytics fornece mecanismos integrados do SQL e do Spark. O Redshift Spectrum estende a consulta SQL do Redshift para dados no Amazon S3. |
| Formação do AWS Lake | Azure Synapse Analytics com o Azure Data Lake Storage | Esses serviços podem ajudá-lo a criar data lakes seguros para análise. O Azure combina funcionalidades de data lake e data warehouse no Azure Synapse Analytics. A AWS fornece o Lake Formation para data lakes e o Redshift como um serviço de data warehouse separado. |
| Amazon RDS com consulta federada do Redshift | Banco de Dados SQL do Azure | Esses serviços dão suporte à consulta em bancos de dados operacionais e data warehouses. O Azure Synapse Analytics fornece uma experiência de análise unificada e interna. A AWS exige que você combine o RDS e o Redshift para obter recursos semelhantes de consulta entre serviços. |
| Integração do Amazon Aurora com o Redshift | Link do Azure Synapse para Azure Cosmos DB | Esses serviços fornecem análises de alto desempenho sobre dados operacionais. A AWS exige que você configure pipelines de dados entre o Aurora e o Redshift. Com o Link do Azure Synapse, você não precisa mover dados. |
Soluções de data lake
Essas plataformas armazenam grandes quantidades de dados brutos não estruturados e estruturados em seu formato nativo para processamento futuro.
| Serviço AWS | Serviço do Azure | Análise |
|---|---|---|
| Amazon S3 | Armazenamento do Azure Data Lake | O Amazon S3 e o Azure Data Lake Storage são soluções de armazenamento escaláveis para a criação de data lakes para armazenar e analisar grandes volumes de dados. O Data Lake Storage fornece um namespace hierárquico. O Amazon S3 usa uma estrutura plana. |
| Formação do AWS Lake | Azure Synapse Analytics | O AWS Lake Formation e o Azure Synapse Analytics podem ajudá-lo a configurar, gerenciar e proteger data lakes para análise. A principal diferença é que o Azure Synapse Analytics fornece um serviço de análise completo que combina data lake, data warehouse e análise de Big Data, enquanto o Lake Formation se concentra em simplificar a criação e o gerenciamento de data lake com recursos robustos de segurança e governança. |
| Amazon Athena | Pools de SQL sem servidor do Azure Synapse Analytics | Esses serviços permitem que você consulte dados armazenados em data lakes usando SQL, sem configurar a infraestrutura. O Amazon Athena é uma solução autônoma que se integra a outros serviços da AWS. Os pools de SQL sem servidor fazem parte da plataforma Azure Synapse Analytics. |
| Catálogo de dados do AWS Glue | Microsoft Purview | Esses serviços fornecem um repositório de metadados centralizado para armazenar e gerenciar esquemas de dados e metadados para data lakes. O AWS Glue fornece um subconjunto dos recursos do Microsoft Purview. O Microsoft Purview dá suporte à catalogação de dados, ao rastreamento de linhagem e à classificação de dados confidenciais, independentemente de os dados residirem localmente, em uma nuvem ou em um aplicativo SaaS. |
Análise de Big Data
Esses serviços processam e analisam conjuntos de dados grandes e complexos para descobrir padrões, insights e tendências. A tabela a seguir fornece comparações diretas de serviços de Big Data individuais. O Microsoft Fabric é um serviço completo para big data e análise. Ele fornece os seguintes serviços e muito mais.
| Serviço AWS | Serviço do Azure | Análise |
|---|---|---|
| Amazon EMR | Azure HDInsight | Ambos os serviços fornecem estruturas de Big Data gerenciadas para processar dados armazenados em data lakes. O EMR fornece estruturas gerenciadas do Hadoop e do Spark. O HDInsight é uma solução empresarial totalmente gerenciada que dá suporte ao Hadoop, Spark, Kafka e outras análises de software livre. |
| Amazon EMR | Azure Databricks | Esses serviços permitem o processamento de Big Data por meio do Apache Spark em um ambiente gerenciado. O EMR permite que você execute clusters do Apache Spark com opções flexíveis de configuração e escalabilidade. O Azure Databricks fornece uma plataforma Apache Spark otimizada com notebooks colaborativos e fluxos de trabalho integrados. |
| Amazon Kinesis | Hubs de Eventos do Azure e Azure Stream Analytics | Esses serviços fornecem streaming e análise de dados em tempo real para processar e analisar fluxos de dados de alto volume. |
| AWS Glue com o AWS Glue Studio | Azure Synapse Analytics com pools do Apache Spark | Ambos os serviços fornecem recursos de processamento de big data com transformação e análise de dados integradas. |
Business intelligence e geração de relatórios
Esses serviços fornecem visualização de dados, relatórios e painéis para ajudar as empresas a tomar decisões informadas.
| Serviço AWS | Serviço do Azure | Análise |
|---|---|---|
| Amazon QuickSight | Power BI | O QuickSight e o Power BI fornecem ferramentas de análise de negócios para visualização de dados e painéis interativos. |
| Amazon Managed Grafana | Espaço Gerenciado do Azure para Grafana | Esses serviços fornecem o Grafana gerenciado, que permite visualizar métricas, logs e rastreamentos em várias fontes de dados. |
| Troca de dados da AWS | Azure Data Share | Esses serviços facilitam o compartilhamento seguro e a troca de dados entre as organizações. O Data Exchange fornece um modelo de mercado. O Data Share se concentra no compartilhamento de dados entre locatários. |
| Amazon OpenSearch Service com Kibana | Azure Data Explorer com painéis | Esses serviços fornecem exploração de dados em tempo real e análise interativa em grandes volumes de dados. O OpenSearch usa o Kibana para pesquisa e visualização. O Azure Data Explorer usa o Kusto, que é otimizado para ingestão e consulta rápidas de dados. |
Processamento de dados em tempo real
Esses sistemas ingerem e analisam dados à medida que são gerados para fornecer insights e respostas imediatas.
| Serviço AWS | Serviço do Azure | Análise |
|---|---|---|
| Amazon Kinesis | Hubs de Eventos do Azure e Azure Stream Analytics | Esses serviços fornecem streaming e análise de dados em tempo real para processar e analisar fluxos de dados de alto volume. O Kinesis fornece um pacote integrado para streaming e análise de dados na AWS. O Azure separa a ingestão (Hubs de Eventos) e o processamento (Stream Analytics). |
| Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK) | Azure HDInsight com Apache Kafka | Esses serviços fornecem clusters gerenciados do Apache Kafka para criar pipelines e aplicativos de dados de streaming em tempo real. |
| AWS Lambda | Azure Functions | Essas plataformas de computação sem servidor executam código em resposta a eventos e gerenciam automaticamente os recursos de computação subjacentes. |
| Amazon DynamoDB Streams | Feed de alterações do Azure Cosmos DB | Esses serviços permitem o processamento de dados em tempo real, capturando e fornecendo um fluxo de modificações de dados. |
| Amazon ElastiCache com streams do Redis | Cache do Azure para Redis com fluxos do Redis | Esses serviços fornecem instâncias gerenciadas do Redis que oferecem suporte a streams do Redis para ingestão e processamento de dados em tempo real. |
| Análise do Amazon IoT | Hub IoT do Azure com o Azure Stream Analytics | Esses serviços permitem processar e analisar dados de dispositivos IoT em tempo real. O AWS IoT Analytics fornece recursos integrados de armazenamento e análise de dados. O Azure fornece serviços modulares: o Hub IoT lida com a ingestão e o Stream Analytics processa os dados. |
Serviços de aprendizado de máquina
Essas ferramentas e plataformas permitem o desenvolvimento, o treinamento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina.
| Serviço AWS | Serviço do Azure | Análise |
|---|---|---|
| Amazon SageMaker | Azure Machine Learning | Essas plataformas abrangentes permitem que você crie, treine e implante modelos de aprendizado de máquina. |
| AWS Deep Learning AMIs | Máquina Virtual de Ciência de Dados do Azure | Esses serviços fornecem máquinas virtuais pré-configuradas otimizadas para cargas de trabalho de aprendizado de máquina e ciência de dados. |
| Piloto automático do Amazon SageMaker | Aprendizado de máquina automatizado (AutoML) | Esses serviços fornecem aprendizado de máquina automatizado para criar e treinar modelos. |
| Estúdio do Amazon SageMaker | Azure Machine Learning Studio | Esses serviços fornecem ambientes de desenvolvimento integrados para aprendizado de máquina. O SageMaker Studio fornece uma interface unificada para todas as etapas de desenvolvimento de machine learning, incluindo ferramentas de depuração e criação de perfil. |
Serviços de inteligência artificial
Os serviços de IA fornecem recursos de IA pré-criados e personalizáveis para aplicativos, incluindo visão, fala, linguagem e tomada de decisão.
| Serviço AWS | Serviço do Azure | Análise |
|---|---|---|
| Amazon Rekognition | Visão de IA do Azure com OCR e IA | Esses serviços fornecem recursos de análise de imagem e vídeo, incluindo reconhecimento de objetos e moderação de conteúdo. |
| Amazon Polly | Fala de IA do Azure (conversão de texto em fala) | Você pode usar esses serviços para converter texto em fala realista para permitir que os aplicativos interajam com usuários com vozes que soam naturais. |
| Amazon Transcribe | Fala de IA do Azure | Esses serviços convertem a linguagem falada em texto, o que permite que os aplicativos transcrevam fluxos de áudio. |
| Amazon Tradutor | Tradutor de IA do Azure | Esses serviços fornecem recursos de tradução automática para traduzir texto de um idioma para outro. |
| Amazon Compreender | Linguagem de IA do Azure | Esses serviços analisam o texto para extrair insights como sentimento, frases-chave, entidades e detecção de idioma. |
| Amazon Lex | Serviço de Bot da IA do Azure | Você pode usar esses serviços para criar interfaces de conversação e chatbots que usam compreensão de linguagem natural. O Azure fornece uma abordagem modular com serviços separados para a estrutura de desenvolvimento de bot e reconhecimento vocal. O Amazon Lex fornece uma solução integrada para a criação de interfaces de conversação na AWS. |
| Amazon Textract | IA do Azure para Informação de Documentos | Ambos os serviços extraem automaticamente texto e dados de documentos e formulários digitalizados usando aprendizado de máquina. O Azure fornece modelos personalizáveis para tipos de documentos específicos, o que permite a extração de dados personalizada. O Textract fornece extração pronta para uso de estruturas de dados complexas. |
| Serviço Amazon OpenSearch | Azure AI Search (pesquisa generativa) | O OpenSearch e o AI Search fornecem recursos avançados de pesquisa e análise. Você pode usá-los para padrões comuns de IA, como geração aumentada por recuperação (RAG). |
Serviços de IA generativa
Esses serviços de IA criam novos conteúdos ou dados que se assemelham à saída gerada por humanos, como texto, imagens ou áudio.
| Serviço AWS | Serviços do Azure | Análise |
|---|---|---|
| Rocha Amazônica | do Serviço Azure OpenAI, do Azure AI Foundry | O Amazon Bedrock, o Azure AI Foundry e o Azure OpenAI Service fornecem modelos básicos para criar e implantar aplicativos de IA generativos. |
Colaboradores
Esse artigo é mantido pela Microsoft. Ele foi originalmente escrito pelos colaboradores a seguir.
Autor principal:
- Regina Hackenberg - Brasil | Especialista Técnico Sênior
Outro colaborador:
- Adam Cerini - Brasil | Diretor, Estrategista de Tecnologia de Parceiros
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