Данные и искусственный интеллект
В этой статье сравниваются основные службы данных Azure и ИИ с соответствующими службами Amazon Web Services (AWS).
Сравнение других служб AWS и Azure см. в Azure для специалистов по AWS.
Управление данными, управление и платформы
Microsoft Purview и сочетание служб AWS, описанных в следующей таблице, предназначены для предоставления комплексных решений по управлению данными. Эти решения позволяют организациям эффективно управлять, обнаруживать, классифицировать и обеспечивать безопасность для своих ресурсов данных.
| Служба Майкрософт | Службы AWS | Description |
|---|---|---|
| Microsoft Purview | AWS Glue Каталог данных, AWS Lake Formation, Amazon Macie, AWS Identity and Access Management (IAM), AWS Config | Оба варианта обеспечивают надежное управление данными, каталогизацию и функции соответствия требованиям. Microsoft Purview — это единое решение для управления данными, которое позволяет организациям обнаруживать, классифицировать и управлять данными в локальных, многооблачных и saaS-средах. Он также предоставляет возможности происхождения данных и соответствия требованиям. AWS предоставляет аналогичные функциональные возможности с несколькими службами: AWS Glue Каталог данных для управления метаданными, AWS Lake Formation для создания озера данных и управления, Amazon Macie для классификации и защиты данных, AWS IAM для контроля доступа и AWS Config для управления конфигурацией и отслеживания соответствия требованиям. |
Все одноплатформенные службы и службы AWS
Microsoft Fabric предоставляет встроенную платформу, которая объединяет службы данных и ИИ, необходимые для современных решений аналитики. Это упрощает процесс перемещения данных между службами, обеспечивает унифицированное управление и безопасность, а также упрощает модели ценообразования. Этот унифицированный подход контрастирует с подходом AWS, в котором службы часто используются отдельно и требуют больше усилий для интеграции. Fabric обеспечивает простую интеграцию с этими функциями, которые помогут вашей организации ускорить инициативы на основе данных в экосистеме Azure.
AWS и Fabric предоставляют службы для интеграции данных, обработки, аналитики, машинного обучения и бизнес-аналитики.
| Службы AWS | Fabric | Description |
|---|---|---|
| AWS Glue, AWS Data Pipeline | Интеграция данных с Фабрика данных Azure | AWS предоставляет набор отдельных служб, которые можно объединить для создания решений для обработки данных и аналитики. Этот подход обеспечивает гибкость, но требует больше усилий для интеграции служб в комплексное решение. Fabric предоставляет эти возможности в рамках единой платформы для упрощения рабочих процессов, совместной работы и управления. |
Подробное сравнение служб AWS с компонентами Fabric
Средства интеграции данных и ETL
Средства интеграции данных и извлечения, преобразования, загрузки (ETL) помогают извлекать, преобразовывать, загружать данные из нескольких источников в единую систему для анализа.
| Служба AWS | Служба Azure | Анализ |
|---|---|---|
| AWS Glue | Фабрика данных | AWS Glue и Фабрика данных Azure являются полностью управляемыми службами ETL, которые упрощают интеграцию данных между различными источниками. |
| Управляемые рабочие процессы Amazon для Apache Airflow (MWAA) | Фабрика данных с конвейерами Azure Synapse Analytics | Apache Airflow обеспечивает оркестрацию управляемых рабочих процессов для сложных конвейеров данных. Конвейеры Azure Synapse Analytics интегрируют Apache Airflow с Фабрика данных Azure для более интегрированного интерфейса. AWS MWAA — это управляемое решение Airflow. |
| Конвейер данных AWS | Фабрика данных | Конвейер данных AWS и Фабрика данных Azure включить перемещение и обработку данных между службами и расположениями. |
| AWS Database Migration Service (DMS) | Миграция баз данных Azure | Эти службы помогают перенести базы данных в облако с минимальным временем простоя. Основное различие заключается в том, что служба Azure оптимизирована для простой миграции в базы данных Azure, предоставляя средства оценки и рекомендаций, в то время как AWS DMS фокусируется на миграции в среде AWS. AWS DMS предоставляет текущие функции репликации для гибридных архитектур. |
| Amazon AppFlow | Приложения логики Azure | Эти службы позволяют автоматизированным потокам данных между облачными приложениями и службами, не требуя кода. Logic Apps предоставляет широкие возможности интеграции с широким спектром соединителей и визуальным конструктором. AppFlow фокусируется на безопасном передаче данных между конкретными приложениями SaaS и службами AWS и предоставляет встроенные функции преобразования данных. |
| Функции шага AWS | Фабрика данных с помощью Logic Apps | Эти службы обеспечивают оркестрацию рабочих процессов для координации распределенных приложений и микрослужб. Функции шага предназначены для оркестрации служб AWS и микрослужб в бессерверных приложениях. Logic Apps используется как для интеграции данных, так и для автоматизации корпоративных рабочих процессов. |
Хранение данных
Эти решения предназначены для хранения больших объемов структурированных данных, оптимизированных для запросов и отчетов.
| Служба AWS | Служба Azure | Анализ |
|---|---|---|
| Amazon Redshift | Azure Synapse Analytics | Amazon Redshift и Azure Synapse Analytics являются полностью управляемыми, петабайтово-масштабируемыми службами хранения данных, предназначенными для крупномасштабной аналитики и отчетности. Основное различие заключается в том, что Azure Synapse Analytics предоставляет единую платформу аналитики, которая объединяет хранение данных и обработку больших данных, в то время как Redshift фокусируется в основном на хранилище данных. |
| Amazon Redshift Spectrum | Azure Synapse Analytics с интеграцией Data Lake | Эти службы позволяют запрашивать данные между хранилищами данных и озерами данных без перемещения данных. Azure Synapse Analytics предоставляет интегрированные подсистемы SQL и Spark. Redshift Spectrum расширяет SQL-запрос Redshift к данным в Amazon S3. |
| Формирование AWS Lake | Azure Synapse Analytics с Azure Data Lake Storage | Эти службы помогут вам создать безопасные озера данных для аналитики. Azure объединяет функции озера данных и хранилища данных в Azure Synapse Analytics. AWS предоставляет создание озера для озер данных и Redshift в качестве отдельной службы хранилища данных. |
| Amazon RDS с федеративными запросами Redshift | База данных SQL Azure | Эти службы поддерживают запросы между операционными базами данных и хранилищами данных. Azure Synapse Analytics предоставляет единый встроенный интерфейс аналитики. AWS требует объединения RDS и Redshift для аналогичных возможностей запросов между службами. |
| Amazon Aurora с интеграцией Redshift | Сведения об Azure Synapse Link для Azure Cosmos DB | Эти службы обеспечивают высокопроизводительную аналитику по операционным данным. ДЛЯ AWS требуется настроить конвейеры данных между Авророй и Redshift. При использовании Azure Synapse Link вам не нужно перемещать данные. |
Решения озера данных
Эти платформы хранят огромные объемы необработанных неструктурированных и структурированных данных в собственном формате для последующей обработки.
| Служба AWS | Служба Azure | Анализ |
|---|---|---|
| Amazon S3 | Хранилище озера данных Azure | Amazon S3 и Azure Data Lake Storage — это масштабируемые решения для создания озер данных для хранения и анализа больших объемов данных. Data Lake Storage предоставляет иерархическое пространство имен. Amazon S3 использует плоскую структуру. |
| Формирование AWS Lake | Azure Synapse Analytics | AWS Lake Formation и Azure Synapse Analytics помогут вам настроить, управлять и защищать озера данных для аналитики. Основное отличие заключается в том, что Azure Synapse Analytics предоставляет службу аналитики с одним интерфейсом, которая объединяет озеро данных, хранилище данных и аналитику больших данных, в то время как Создание озера данных ориентировано на упрощение создания озера данных и управления с помощью надежных функций безопасности и управления. |
| Amazon Athena | Бессерверные пулы SQL Azure Synapse Analytics | Эти службы позволяют запрашивать данные, хранящиеся в озерах данных с помощью SQL, без настройки инфраструктуры. Amazon Athena — это автономное решение, которое интегрируется с другими службами AWS. Бессерверные пулы SQL являются частью платформы Azure Synapse Analytics. |
| AWS Glue Каталог данных | Microsoft Purview | Эти службы предоставляют централизованный репозиторий метаданных для хранения схем данных и управления ими для озер данных. AWS Glue предоставляет подмножество функций Microsoft Purview. Microsoft Purview поддерживает каталогизацию данных, отслеживание происхождения и классификацию конфиденциальных данных, расположение данных в локальной среде, в облаке или в приложении SaaS. |
Аналитика больших данных
Эти службы обрабатывают и анализируют большие и сложные наборы данных для выявления шаблонов, аналитических сведений и тенденций. В следующей таблице приведены прямые сравнения отдельных служб больших данных. Microsoft Fabric — это единая служба для больших данных и аналитики. Он предоставляет следующие службы и многое другое.
| Служба AWS | Служба Azure | Анализ |
|---|---|---|
| Amazon EMR | Azure HDInsight | Обе службы предоставляют управляемые платформы больших данных для обработки данных, хранящихся в озерах данных. EMR предоставляет управляемые платформы Hadoop и Spark. HDInsight — это полностью управляемое корпоративное решение, которое поддерживает Hadoop, Spark, Kafka и другие открытый код аналитики. |
| Amazon EMR | Azure Databricks | Эти службы позволяют обрабатывать большие данные с помощью Apache Spark в управляемой среде. EMR позволяет запускать кластеры Apache Spark с гибкими параметрами конфигурации и масштабирования. Azure Databricks предоставляет оптимизированную платформу Apache Spark с совместными записными книжками и интегрированными рабочими процессами. |
| Amazon Kinesis | Центры событий Azure и Azure Stream Analytics | Эти службы предоставляют потоковую передачу и аналитику данных в режиме реального времени для обработки и анализа потоков данных с большим объемом. |
| AWS Glue с AWS Glue Studio | Azure Synapse Analytics с пулами Apache Spark | Обе службы предоставляют возможности обработки больших данных с интегрированным преобразованием данных и аналитикой. |
Бизнес-аналитика и отчетность
Эти службы предоставляют визуализацию данных, отчеты и панели мониторинга, помогающие предприятиям принимать обоснованные решения.
| Служба AWS | Служба Azure | Анализ |
|---|---|---|
| Amazon QuickSight | Power BI | QuickSight и Power BI предоставляют средства бизнес-аналитики для визуализации данных и интерактивных панелей мониторинга. |
| Amazon Managed Grafana | Управляемая Grafana Azure | Эти службы предоставляют управляемый Grafana, который позволяет визуализировать метрики, журналы и трассировки в нескольких источниках данных. |
| Обмен данными AWS | Azure Data Share | Эти службы упрощают безопасный общий доступ и обмен данными между организациями. Обмен данными предоставляет модель Marketplace. Общий доступ к данным ориентирован на общий доступ к данным между клиентами. |
| Amazon OpenSearch Service с Kibana | Azure Data Explorer с панелями мониторинга | Эти службы предоставляют анализ данных в режиме реального времени и интерактивную аналитику по большим объемам данных. OpenSearch использует Kibana для поиска и визуализации. Azure Data Explorer использует Kusto, оптимизированный для быстрого приема и запроса данных. |
Обработка данных в режиме реального времени
Эти системы прием и анализ данных по мере его создания обеспечивают немедленную аналитику и ответы.
| Служба AWS | Служба Azure | Анализ |
|---|---|---|
| Amazon Kinesis | Центры событий Azure и Azure Stream Analytics | Эти службы предоставляют потоковую передачу и аналитику данных в режиме реального времени для обработки и анализа потоков данных с большим объемом. Kinesis предоставляет интегрированный набор для потоковой передачи данных и аналитики в AWS. Azure разделяет прием (центры событий) и обработку (Stream Analytics). |
| Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK) | Azure HDInsight с Apache Kafka | Эти службы предоставляют управляемые кластеры Apache Kafka для создания конвейеров и приложений потоковой передачи в режиме реального времени. |
| AWS Лямбда | Функции Azure | Эти бессерверные вычислительные платформы выполняют код в ответ на события и автоматически управляют базовыми вычислительными ресурсами. |
| Amazon DynamoDB Streams | Канал изменений Azure Cosmos DB | Эти службы обеспечивают обработку данных в режиме реального времени путем записи и предоставления потока изменений данных. |
| Amazon ElastiCache с потоками Redis | Кэш Azure для Redis с потоками Redis | Эти службы предоставляют управляемые экземпляры Redis, поддерживающие потоки Redis для приема и обработки данных в режиме реального времени. |
| Аналитика Amazon IoT | Центр Интернета вещей Azure с Помощью Azure Stream Analytics | Эти службы позволяют обрабатывать и анализировать данные с устройств Интернета вещей в режиме реального времени. AWS IoT Analytics предоставляет встроенные возможности хранения и анализа данных. Azure предоставляет модульные службы: Центр Интернета вещей обрабатывает прием данных, а Stream Analytics обрабатывает данные. |
Службы машинного обучения
Эти средства и платформы позволяют разрабатывать, обучать и развертывать модели машинного обучения.
| Служба AWS | Служба Azure | Анализ |
|---|---|---|
| Amazon SageMaker | Машинное обучение Azure | Эти комплексные платформы позволяют создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения. |
| ИНТЕРФЕЙСы AMIS для глубокого обучения AWS | Azure Виртуальная машина для обработки и анализа данных | Эти службы предоставляют предварительно настроенные виртуальные машины, оптимизированные для рабочих нагрузок машинного обучения и обработки и анализа данных. |
| Amazon SageMaker Autopilot | Автоматизированное машинное обучение (AutoML) | Эти службы предоставляют автоматизированное машинное обучение для создания и обучения моделей. |
| Amazon SageMaker Studio | Студия машинного обучения Azure | Эти службы предоставляют интегрированные среды разработки для машинного обучения. SageMaker Studio предоставляет единый интерфейс для всех шагов разработки машинного обучения, включая средства отладки и профилирования. |
Службы искусственного интеллекта
Службы ИИ предоставляют предварительно созданные, настраиваемые возможности искусственного интеллекта для приложений, включая визуальное распознавание, речь, язык и принятие решений.
| Служба AWS | Служба Azure | Анализ |
|---|---|---|
| Amazon Rekognition | Распознавание ИИ Azure с помощью OCR и ИИ | Эти службы предоставляют возможности анализа изображений и видео, в том числе распознавание объектов и con режим палатки ration. |
| Amazon Polly | Речь СИ Azure (текст в речь) | Эти службы можно использовать для преобразования текста в жизненную речь, чтобы приложения могли взаимодействовать с пользователями с естественным звуком голоса. |
| Amazon Transcribe | Речь ИИ Azure | Эти службы преобразуют речь в текст, что позволяет приложениям транскрибировать звуковые потоки. |
| Amazon Translate | Azure AI Translator | Эти службы предоставляют возможности машинного перевода для перевода текста с одного языка на другой. |
| Amazon Понять | Язык ИИ Azure | Эти службы анализируют текст для извлечения аналитических сведений, таких как тональность, ключевые фразы, сущности и обнаружение языка. |
| Amazon Lex | Azure AI Служба Bot | Эти службы можно использовать для создания диалоговых интерфейсов и чат-ботов, использующих распознавание естественного языка. Azure предоставляет модульный подход с отдельными службами для платформы разработки ботов и распознавания речи. Amazon Lex предоставляет интегрированное решение для создания диалоговых интерфейсов в AWS. |
| Amazon Textract | Аналитика документов ИИ Azure | Обе эти службы автоматически извлекают текст и данные из сканированных документов и форм с помощью машинного обучения. Azure предоставляет настраиваемые модели для определенных типов документов, которые позволяют извлекать данные с учетом. Textract обеспечивает извлечение сложных структур данных вне поля. |
| Amazon OpenSearch Service | Поиск ИИ Azure (создание поиска) | OpenSearch и поиск ИИ предоставляют мощные возможности поиска и аналитики. Их можно использовать для распространенных шаблонов ИИ, таких как получение дополненного поколения (RAG). |
Службы создания искусственного интеллекта
Эти службы искусственного интеллекта создают новое содержимое или данные, которые похожи на выходные данные, созданные человеком, например текст, изображения или звук.
| Служба AWS | Службы Azure; | Анализ |
|---|---|---|
| Amazon Bedrock | Azure OpenAI ServiceAzure AI Foundry | Amazon Bedrock, Azure AI Foundry и Azure OpenAI Service предоставляют базовые модели для создания и развертывания создаваемых приложений ИИ. |
Соавторы
Эта статья поддерживается корпорацией Майкрософт. Первоначально он был написан следующими участниками.
Автор субъекта:
- Regina Hackenberg | Старший технический специалист
Другой участник:
- Адам Серини | Директор, Стратег технологий партнеров
Чтобы просмотреть недоступные профили LinkedIn, войдите в LinkedIn.