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Escolha uma tecnologia de armazenamento de Big Data no Azure

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Este artigo compara opções de armazenamento de dados para soluções de big data, especificamente, armazenamento de dados para ingestão de dados em massa e processamento em lote, em oposição a armazenamentos de dados analíticos ou ingestão de streaming em tempo real.

Quais são as opções disponíveis ao escolher um armazenamento de dados no Azure?

Há várias opções para a ingestão de dados no Azure, dependendo de suas necessidades.

Data lake lógico unificado:

Armazenamento de Arquivos

Bancos de dados NoSQL:

Bancos de dados analíticos:

OneLake no Fabric

O OneLake no Fabric é um data lake unificado e lógico feito sob medida para toda a organização. Ele serve como o hub central para todos os dados de análise e está incluído em todos os locatários do Microsoft Fabric. O OneLake no Fabric foi criado com base no Data Lake Storage Gen2.

OneLake no Fabric:

  • Suporta tipos de arquivos estruturados e não estruturados.
  • Armazena todos os dados tabulares no formato Delta Parquet.
  • Fornece um único data lake dentro dos limites do locatário que é regido por padrão.
  • Dá suporte à criação de espaços de trabalho em um locatário para que uma organização possa distribuir políticas de propriedade e acesso.
  • Dá suporte à criação de vários itens de dados, como lakehouses e warehouses, a partir dos quais você pode acessar dados.

O OneLake no Fabric serve como o local de armazenamento comum para ingestão, transformação, insights em tempo real e visualizações de business intelligence. Ele centraliza vários serviços do Fabric e armazena itens de dados que todas as cargas de trabalho usam no Fabric. Para escolher o repositório de dados certo para suas cargas de trabalho do Fabric, consulte Guia de decisão do Fabric: escolher um repositório de dados.

Blobs do Armazenamento do Azure

O Armazenamento do Azure é um serviço de armazenamento gerenciado altamente disponível, seguro, durável, escalonável e redundante. A Microsoft cuida da manutenção e lida com problemas importantes para você. O Armazenamento do Azure é a solução de armazenamento com maior presença oferecida pelo Azure, devido à quantidade de serviços e ferramentas que podem ser usados com ele.

Há vários serviços do Armazenamento do Azure que podem ser usados para armazenar dados. A opção mais flexível para armazenar blobs de uma variedade de fontes de dados é o armazenamento de Blobs. Blobs são basicamente arquivos. Eles armazenam imagens, documentos, arquivos HTML, VHDs (discos rígidos virtuais), Big Data como logs, backups de banco de dados, praticamente qualquer coisa. Blobs são armazenados em contêineres, que são semelhantes às pastas. Um contêiner fornece um agrupamento de conjunto de blobs. Uma conta de armazenamento pode conter um número ilimitado de contêineres e um contêiner pode armazenar um número ilimitado de blobs.

O Armazenamento do Azure é uma boa escolha para soluções de Big Data e análise, devido à sua flexibilidade, alta disponibilidade e baixo custo. Ele fornece camadas de armazenamento frio, quente e de arquivos para diferentes casos de uso. Para obter mais informações, consulte Armazenamento de Blobs do Azure: camadas de armazenamento quente, frio e de arquivos.

O armazenamento de Blobs do Azure pode ser acessado por meio do Hadoop (disponível no HDInsight). O HDInsight pode usar um contêiner de blobs no Armazenamento do Azure como o sistema de arquivos padrão para o cluster. Por meio de uma interface HDFS (Sistema de Arquivos Distribuído Hadoop) fornecida por um driver WASB, o conjunto completo de componentes no HDInsight pode operar diretamente sobre os dados estruturados ou não estruturados armazenados como blobs. O armazenamento de blobs do Azure também pode ser acessado por meio do Azure Synapse Analytics usando o recurso PolyBase.

Outros recursos que tornam o Armazenamento do Azure uma boa opção são os seguintes:

Data Lake Storage Gen2

O Data Lake Storage Gen2 é um repositório único e centralizado onde você pode armazenar todos os seus dados, estruturados e não estruturados. Um data lake permite que sua organização armazene, acesse e analise com mais facilidade e rapidez uma ampla variedade de dados em um único local. Com um data lake, você não precisa conformar os seus dados para que se ajustem a uma estrutura existente. Em vez disso, você pode armazenar seus dados no formato bruto ou nativo, geralmente como arquivos ou como objetos binários grandes (blobs).

O Data Lake Storage Gen2 converge as funcionalidades do Azure Data Lake Storage Gen1 com o Armazenamento de Blobs do Azure. Por exemplo, o Data Lake Storage Gen2 fornece semântica do sistema de arquivos, segurança em nível de arquivo e escala. Como essas funcionalidades são criadas no Armazenamento de Blobs, você também obtém um armazenamento em camadas de baixo custo, com funcionalidades de alta disponibilidade/recuperação de desastre.

O Data Lake Storage Gen2 torna o armazenamento do Azure a fundação para a criação de data lakes empresariais no Azure. Projetado desde o início para atender a vários petabytes de informações enquanto mantém centenas de gigabits de taxa de transferência, o Data Lake Storage Gen2 permite que você gerencie de uma maneira fácil grandes quantidades de dados.

Azure Cosmos DB

O Azure Cosmos DB é o multimodelo de banco de dados distribuído globalmente da Microsoft. O Azure Cosmos DB garante latências de milissegundo de um dígito no 99º percentil em qualquer parte do mundo, fornece vários modelos de consistência bem definidos para ajustar o desempenho e garante alta disponibilidade com funcionalidades de hospedagem múltipla.

O Azure Cosmos DB é independente de esquema. Ele indexa todos os dados automaticamente, sem a necessidade de lidar com o gerenciamento de esquema e de índice. Também é multimodelo, dando suporte nativo a modelos de dados de documentos, de chave-valor, de grafo e de família de colunas.

Recursos do Azure Cosmos DB:

HBase no HDInsight

O Apache HBase é um banco de dados NoSQL de software livre, que se baseia no Hadoop e é modelado com base no Google BigTable. O HBase fornece acesso aleatório e coerência forte para grandes quantidades de dados não estruturados e semiestruturados em um banco de dados sem esquema, organizado por famílias de colunas.

Os dados são armazenados nas linhas de uma tabela e os dados contidos nas linhas são agrupados por famílias de colunas. O HBase é sem esquema, pois as colunas nem o tipo de dados armazenados nelas precisam ser definidos antes de serem utilizados. O código-fonte aberto é dimensionado linearmente para lidar com petabytes de dados em milhares de nós. Ele pode fazer uso da redundância de dados, do processamento em lote e de outros recursos que são fornecidos por aplicativos distribuídos no ecossistema do Hadoop.

A implementação do HDInsight usa a arquitetura de expansão do HBase para fornecer a fragmentação automática de tabelas, coerência forte para leituras e gravações e failover automático. O desempenho é aprimorado pelo cache na memória para leituras e streaming de alta produtividade para gravações. Na maioria dos casos, recomendamos criar o cluster HBase dentro de uma rede virtual para que outros clusters HDInsight e aplicativos possam acessar diretamente as tabelas.

Azure Data Explorer

O Azure Data Explorer é um serviço de exploração de dados rápido e altamente escalonável para dados telemétricos e de log. Ele ajuda você a lidar com os vários fluxos de dados emitidos pelo software moderno, de modo que você possa coletar, armazenar e analisar os dados. O Azure Data Explorer é ideal para analisar grandes volumes de dados diversos de qualquer fonte de dados, como sites, aplicativos, dispositivos IoT e muito mais. Esses dados são usados para diagnósticos, monitoramento, relatórios, aprendizado de máquina e recursos adicionais de análise. O Azure Data Explorer simplifica a ingestão desses dados e permite que você faça, em segundos, consultas complexas não planejadas nos dados.

O Azure Data Explorer pode ser expandido linearmente para aumentar a taxa de transferência de ingestão e processamento de consulta. Um cluster do Azure Data Explorer pode ser implantado em uma rede virtual para habilitar redes privadas.

Principais critérios de seleção

Para restringir as opções, comece respondendo a estas perguntas:

  • Está precisando de um data lake unificado com suporte multinuvem, governança robusta e integração perfeita com ferramentas analíticas? Se sim, escolha o OneLake no Fabric para simplificar o gerenciamento de dados e melhorar a colaboração.

  • Você precisa ter um armazenamento baseado em nuvem, gerenciado e de alta velocidade para qualquer tipo de dados de texto ou binários? Em caso afirmativo, escolha uma das opções de análise ou de armazenamento de arquivo.

  • Você precisa de um armazenamento de arquivos otimizado para cargas de trabalho de análise paralela e alto IOPS/taxa de transferência? Em caso afirmativo, escolha uma opção ajustada para o desempenho da carga de trabalho de análise.

  • Você precisa armazenar dados não estruturados ou semiestruturados em um banco de dados sem esquema? Nesse caso, selecione uma das opções não relacionais ou de análise. Compare opções de modelos de banco de dados e indexação. Dependendo do tipo de dados que você precisa armazenar, os modelos de banco de dados primário podem ser o fator proeminente.

  • Você pode usar o serviço em sua região? Verifique a disponibilidade regional para cada serviço do Azure. Para obter mais informações, veja Produtos disponíveis por região.

Matriz de funcionalidades

As tabelas a seguir resumem as principais diferenças em funcionalidades.

Recursos do OneLake no Fabric

Funcionalidade OneLake no Fabric
Data lake unificado Fornece um data lake único e unificado para toda a organização, o que elimina silos de dados.
Suporte multinuvem Suporta integração e compatibilidade com várias plataformas de nuvem.
Governança de dados Inclui recursos como linhagem de dados, proteção de dados, certificação e integração de catálogo.
Hub de dados centralizado Atua como um hub centralizado para descoberta e gerenciamento de dados.
Suporte analítico ao mecanismo Compatível com vários mecanismos analíticos. Essa compatibilidade permite que várias ferramentas e tecnologias operem nos mesmos dados.
Segurança e conformidade Garante que os dados confidenciais permaneçam seguros e que o acesso seja restrito somente a usuários autorizados.
Fácil de uso Fornece um design intuitivo que está disponível automaticamente com todos os locatários do Fabric e não requer configuração.
Escalabilidade É capaz de lidar com grandes volumes de dados de várias fontes.

Funcionalidades de armazenamento de arquivos

Funcionalidade Data Lake Storage Gen2 Contêineres do Armazenamento de Blobs do Azure
Finalidade Armazenamento otimizado para cargas de trabalho de análise de big data Repositório de objetos de finalidade geral para uma ampla variedade de cenários de armazenamento
Casos de uso Lote, análise de streaming e dados de aprendizado de máquina, como arquivos de log, dados de IoT, fluxos de cliques, conjuntos de dados grandes Qualquer tipo de dados de texto ou binários, como back-end de aplicativo, dados de backup, armazenamento de mídia para streaming e dados de uso geral
Estrutura Sistema de arquivos hierárquico Repositório de objetos com namespace simples
Autenticação Com base nas identidades do Microsoft Entra Com base nas chaves de acesso de conta e nas chaves de Assinatura de Acesso Compartilhado dos segredos compartilhados e no RBAC do Azure (controle de acesso baseado em função do Azure)
Protocolo de autenticação OAuth (Open Authorization) 2.0. As chamadas devem conter um JWT válido (token Web JSON) emitido pelo Microsoft Entra ID HMAC (Hash-based Message Authentication Code). As chamadas devem conter um hash SHA-256 codificado na Base64 em uma parte da solicitação HTTP.
Autorização ACLs (listas de controle de acesso) do POSIX (Portable Operating System Interface). ACLs baseadas em identidades do Microsoft Entra podem ser definidas no nível de arquivo e pasta. Para autorização no nível de conta, use Chaves de Acesso da Conta. Para autorização de conta, contêiner ou blob, use Chaves de Assinatura de Acesso Compartilhado.
Auditoria Disponível. Disponível
Criptografia em repouso Transparente, do lado do servidor Transparente, do lado do servidor; criptografia do lado do cliente
SDKs de desenvolvedor .NET, Java, Python, Node.js .NET, Java, Python, Node.js, C++, Ruby
Desempenho da carga de trabalho de análise Desempenho otimizado para cargas de trabalho de análise paralela, Alta Taxa de Transferência e IOPS Não otimizado para cargas de trabalho de análise
Limites de tamanho Sem limites para tamanhos de conta, tamanhos de arquivo ou número de arquivos Limites específicos documentados aqui
Redundância geográfica Com redundância local (armazenamento com redundância local (LRS)), com redundância global (armazenamento com redundância geográfica (GRS)), com redundância global com acesso de leitura (armazenamento com redundância de zona geográfica com acesso de leitura (RA-GRS)), com redundância de zona (armazenamento com redundância de zona (ZRS)). LRS (com redundância local), GRS (com redundância geográfica), RA-GRS (com redundância geográfica com acesso de leitura) e ZRS (com redundância de zona). Consulte Redundância do Armazenamento do Microsoft Azure para obter mais informações.

Funcionalidades de banco de dados NoSQL

Recurso Azure Cosmos DB HBase no HDInsight
Modelo de banco de dados primário Repositório de documentos, gráfico, repositório de chave-valor, repositório de coluna grande Repositório de coluna grande
Índices secundários Sim Não
Suporte à linguagem SQL Sim Sim (usando o driver JDBC Phoenix)
Consistência Forte, desatualização limitada, sessão, prefixo consistente, eventual Forte
Integração nativa com o Azure Functions Sim Não
Distribuição global automática Sim Nenhuma replicação de cluster do HBase pode ser configurada em regiões com consistência eventual
Modelo de preços RUs (unidades de solicitação) elasticamente escalonáveis cobradas por segundo, conforme necessário, armazenamento elasticamente escalonável Preços por minuto do cluster HDInsight (dimensionamento horizontal de nós), armazenamento

Funcionalidades de banco de dados analíticos

Recurso Azure Data Explorer
Modelo de banco de dados primário Relacional (armazenamento de colunas), telemetria e armazenamento de série temporal
Suporte à linguagem SQL Sim
Modelo de preços Instâncias de cluster com escala elástica
Autenticação Com base nas identidades do Microsoft Entra
Criptografia em repouso Compatível, chaves gerenciadas pelo cliente
Desempenho da carga de trabalho de análise Desempenho otimizado para cargas de trabalho de análise paralela
Limites de tamanho Linearmente escalonável

Colaboradores

Esse artigo é mantido pela Microsoft. Ele foi originalmente escrito pelos colaboradores a seguir.

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