Data och AI
I den här artikeln jämförs kärntjänsterna för Azure-data och AI med motsvarande AWS-tjänster (Amazon Web Services).
För att jämföra andra AWS- och Azure-tjänster, se Azure för AWS-proffs.
Datastyrning, hantering och plattformar
Både Microsoft Purview och kombinationen av AWS-tjänster som beskrivs i följande tabell syftar till att tillhandahålla omfattande lösningar för datastyrning. De här lösningarna gör det möjligt för organisationer att effektivt hantera, identifiera, klassificera och tillhandahålla säkerhet för sina datatillgångar.
| Microsoft-tjänst | AWS-tjänster | beskrivning |
|---|---|---|
| Microsoft Purview | AWS Glue Data Catalog, AWS Lake Formation, Amazon Macie, AWS Identity and Access Management (IAM), AWS Config | Båda alternativen ger robust datastyrning, katalogisering och efterlevnadsfunktioner. Microsoft Purview är en enhetlig datastyrningslösning som gör det möjligt för organisationer att identifiera, klassificera och hantera data i lokala miljöer, i flera moln och i SaaS-miljöer. Det ger också funktioner för data härkomst och efterlevnad. AWS tillhandahåller liknande funktioner med flera tjänster: AWS Glue Data Catalog för metadatahantering, AWS Lake Formation för skapande och styrning av datasjöar, Amazon Macie för dataklassificering och skydd, AWS IAM för åtkomstkontroll och AWS Config för konfigurationshantering och efterlevnadsspårning. |
Allt-i-ett-plattform jämfört med AWS-tjänster
Microsoft Fabric tillhandahåller en allt-i-ett-plattform som förenar de data- och AI-tjänster som krävs för moderna analyslösningar. Det effektiviserar processen med att flytta data mellan tjänster, ger enhetlig styrning och säkerhet och förenklar prismodeller. Den här enhetliga metoden står i kontrast till AWS-metoden, där tjänster ofta används separat och kräver mer arbete för att integrera. Fabric ger sömlös integrering mellan dessa funktioner som kan hjälpa din organisation att påskynda dina datadrivna initiativ i Azure-ekosystemet.
Både AWS och Fabric tillhandahåller tjänster för dataintegrering, bearbetning, analys, maskininlärning och business intelligence.
| AWS-tjänster | Fabric | beskrivning |
|---|---|---|
| AWS Glue, AWS-datapipeline | Dataintegrering med Azure Data Factory | AWS tillhandahåller en uppsättning enskilda tjänster som kan kombineras för att skapa data- och analyslösningar. Den här metoden ger flexibilitet men kräver mer arbete för att integrera tjänsterna i en lösning från slutpunkt till slutpunkt. Infrastrukturresurser tillhandahåller dessa funktioner i en enda enhetlig plattform för att förenkla arbetsflöden, samarbete och hantering. |
Detaljerad jämförelse av AWS-tjänster med Fabric-komponenter
Dataintegrering och ETL-verktyg
Verktyg för dataintegrering och extrahering, transformering, inläsning (ETL) hjälper dig att extrahera, transformera, läsa in data från flera källor till ett enhetligt system för analys.
| AWS-tjänst | Azure-tjänst | Analys |
|---|---|---|
| AWS-lim | Data Factory | AWS Glue och Azure Data Factory är fullständigt hanterade ETL-tjänster som underlättar dataintegrering mellan olika källor. |
| Amazon Managed Workflows för Apache Airflow (MWAA) | Data Factory med Azure Synapse Analytics-pipelines | Apache Airflow tillhandahåller orkestrering av hanterade arbetsflöden för komplexa datapipelines. Azure Synapse Analytics-pipelines integrerar Apache Airflow med Azure Data Factory för en mer integrerad upplevelse. AWS MWAA är en hanterad Airflow-lösning. |
| AWS-datapipeline | Data Factory | AWS Data Pipeline och Azure Data Factory möjliggör förflyttning och bearbetning av data mellan tjänster och platser. |
| AWS Database Migration Service (DMS) | Azure Database Migration Service | Dessa tjänster kan hjälpa dig att migrera databaser till molnet med minimal stilleståndstid. Den största skillnaden är att Azure-tjänsten är optimerad för sömlös migrering till Azure-databaser och tillhandahåller utvärderings- och rekommendationsverktyg, medan AWS DMS fokuserar på migreringar i AWS-miljön. AWS DMS tillhandahåller kontinuerliga replikeringsfunktioner för hybridarkitekturer. |
| Amazon AppFlow | Azure Logic App-appar | Dessa tjänster möjliggör automatiserade dataflöden mellan molnprogram och tjänster utan att kräva kod. Logic Apps tillhandahåller omfattande integreringsfunktioner med ett brett utbud av anslutningsappar och en visuell designer. AppFlow fokuserar på säker dataöverföring mellan specifika SaaS-program och AWS-tjänster och tillhandahåller inbyggda funktioner för datatransformering. |
| AWS-stegfunktioner | Data Factory med Logic Apps | Dessa tjänster tillhandahåller arbetsflödesorkestrering för att samordna distribuerade program och mikrotjänster. Step Functions är utformat för att samordna AWS-tjänster och mikrotjänster i serverlösa program. Logic Apps används för både dataintegrering och automatisering av företagsarbetsflöden. |
Datalagerhantering
De här lösningarna är utformade för att lagra och hantera stora mängder strukturerade data som är optimerade för frågor och rapportering.
| AWS-tjänst | Azure-tjänst | Analys |
|---|---|---|
| Amazon Redshift | Azure Synapse Analytics | Amazon Redshift och Azure Synapse Analytics är fullständigt hanterade datalagertjänster i petabyteskala som är utformade för storskalig dataanalys och rapportering. Den största skillnaden är att Azure Synapse Analytics tillhandahåller en enhetlig analysplattform som kombinerar datalagerhantering och stordatabearbetning, medan Redshift främst fokuserar på datalagerhantering. |
| Amazon Redshift Spectrum | Azure Synapse Analytics med Data Lake-integrering | Med de här tjänsterna kan du köra frågor mot data mellan informationslager och datasjöar utan att flytta data. Azure Synapse Analytics tillhandahåller integrerade SQL- och Spark-motorer. Redshift Spectrum utökar Redshifts SQL-frågor till data i Amazon S3. |
| AWS Lake Formation | Azure Synapse Analytics med Azure Data Lake Storage | Dessa tjänster kan hjälpa dig att skapa säkra datasjöar för analys. Azure kombinerar funktioner för datasjöar och informationslager i Azure Synapse Analytics. AWS tillhandahåller Lake Formation för datasjöar och Redshift som en separat informationslagertjänst. |
| Amazon RDS med Redshift Federerad fråga | Azure SQL Database | Dessa tjänster stöder frågor mellan driftdatabaser och informationslager. Azure Synapse Analytics ger en enhetlig, inbyggd analysupplevelse. AWS kräver att du kombinerar RDS och Redshift för liknande frågefunktioner mellan tjänster. |
| Amazon Aurora med Redshift-integrering | Azure Synapse Link för Azure Cosmos DB | Dessa tjänster ger högpresterande analys över driftdata. AWS kräver att du konfigurerar datapipelines mellan Aurora och Redshift. Med Azure Synapse Link behöver du inte flytta data. |
Data lake-lösningar
Dessa plattformar lagrar stora mängder ostrukturerade och strukturerade ostrukturerade data i sitt interna format för framtida bearbetning.
| AWS-tjänst | Azure-tjänst | Analys |
|---|---|---|
| Amazon S3 | Azure Data Lake Storage | Amazon S3 och Azure Data Lake Storage är skalbara lagringslösningar för att skapa datasjöar för att lagra och analysera stora mängder data. Data Lake Storage tillhandahåller ett hierarkiskt namnområde. Amazon S3 använder en platt struktur. |
| AWS Lake Formation | Azure Synapse Analytics | AWS Lake Formation och Azure Synapse Analytics kan hjälpa dig att konfigurera, hantera och skydda datasjöar för analys. Den största skillnaden är att Azure Synapse Analytics tillhandahåller en allt-i-ett-analystjänst som kombinerar datasjö, informationslager och stordataanalys, medan Lake Formation fokuserar på att effektivisera skapande och hantering av datasjöar med robusta säkerhets- och styrningsfunktioner. |
| Amazon Athena | Serverlösa SQL-pooler i Azure Synapse Analytics | Med de här tjänsterna kan du fråga efter data som lagras i datasjöar med hjälp av SQL, utan att konfigurera infrastruktur. Amazon Athena är en fristående lösning som integreras med andra AWS-tjänster. Serverlösa SQL-pooler är en del av Azure Synapse Analytics-plattformen. |
| AWS Glue Data Catalog | Microsoft Purview | Dessa tjänster tillhandahåller en centraliserad metadatalagringsplats för lagring och hantering av datascheman och metadata för datasjöar. AWS Glue tillhandahåller en delmängd av Microsoft Purview-funktionerna. Microsoft Purview stöder datakatalogering, ursprungsspårning och klassificering av känsliga data, oavsett om data finns lokalt, i ett moln eller i ett SaaS-program. |
Stordataanalys
Dessa tjänster bearbetar och analyserar stora och komplexa datamängder för att upptäcka mönster, insikter och trender. Följande tabell innehåller direkta jämförelser av enskilda stordatatjänster. Microsoft Fabric är en allt-i-ett-tjänst för stordata och analys. Den tillhandahåller följande tjänster med mera.
| AWS-tjänst | Azure-tjänst | Analys |
|---|---|---|
| Amazon EMR | Azure HDInsight | Båda tjänsterna tillhandahåller hanterade stordataramverk för bearbetning av data som lagras i datasjöar. EMR tillhandahåller hanterade Hadoop- och Spark-ramverk. HDInsight är en fullständigt hanterad företagslösning som stöder Hadoop, Spark, Kafka och andra öppen källkod analys. |
| Amazon EMR | Azure Databricks | Dessa tjänster möjliggör bearbetning av stordata via Apache Spark i en hanterad miljö. Med EMR kan du köra Apache Spark-kluster med flexibla konfigurations- och skalningsalternativ. Azure Databricks tillhandahåller en optimerad Apache Spark-plattform med samarbetsanteckningsböcker och integrerade arbetsflöden. |
| Amazon Kinesis | Azure Event Hubs och Azure Stream Analytics | Dessa tjänster tillhandahåller dataströmning i realtid och analys för bearbetning och analys av dataströmmar med stora volymer. |
| AWS-lim med AWS Glue Studio | Azure Synapse Analytics med Apache Spark-pooler | Båda tjänsterna tillhandahåller funktioner för bearbetning av stordata med integrerad datatransformering och analys. |
Business intelligence och rapportering
Dessa tjänster tillhandahåller datavisualisering, rapportering och instrumentpaneler som hjälper företag att fatta välgrundade beslut.
| AWS-tjänst | Azure-tjänst | Analys |
|---|---|---|
| Amazon QuickSight | Power BI | QuickSight och Power BI tillhandahåller affärsanalysverktyg för datavisualisering och interaktiva instrumentpaneler. |
| Amazon Managed Grafana | Azure Managed Grafana | Dessa tjänster tillhandahåller hanterad Grafana, som gör att du kan visualisera mått, loggar och spårningar över flera datakällor. |
| AWS-datautbyte | Azure Data Share | Dessa tjänster underlättar säker delning och utbyte av data mellan organisationer. Data Exchange tillhandahåller en Marketplace-modell. Data share fokuserar på datadelning mellan klientorganisationer. |
| Amazon OpenSearch Service med Kibana | Azure Data Explorer med instrumentpaneler | Dessa tjänster tillhandahåller datautforskning i realtid och interaktiva analyser över stora mängder data. OpenSearch använder Kibana för sökning och visualisering. Azure Data Explorer använder Kusto, som är optimerat för snabb datainmatning och frågor. |
Databehandling i realtid
Dessa system matar in och analyserar data när de genereras för att ge omedelbara insikter och svar.
| AWS-tjänst | Azure-tjänst | Analys |
|---|---|---|
| Amazon Kinesis | Azure Event Hubs och Azure Stream Analytics | Dessa tjänster tillhandahåller dataströmning i realtid och analys för bearbetning och analys av dataströmmar med stora volymer. Kinesis tillhandahåller en integrerad svit för dataströmning och analys i AWS. Azure separerar inmatning (Event Hubs) och bearbetning (Stream Analytics). |
| Amazon Managed Streaming för Apache Kafka (MSK) | Azure HDInsight med Apache Kafka | Dessa tjänster tillhandahåller hanterade Apache Kafka-kluster för att skapa strömmande datapipelines och program i realtid. |
| AWS Lambda | Azure Functions | Dessa serverlösa beräkningsplattformar kör kod som svar på händelser och hanterar automatiskt de underliggande beräkningsresurserna. |
| Amazon DynamoDB Streams | Ändringsflöde för Azure Cosmos DB | Dessa tjänster möjliggör databearbetning i realtid genom att samla in och tillhandahålla en dataström med dataändringar. |
| Amazon ElastiCache med Redis-strömmar | Azure Cache for Redis med Redis-strömmar | Dessa tjänster tillhandahåller hanterade Redis-instanser som stöder Redis-strömmar för datainmatning och bearbetning i realtid. |
| Amazon IoT Analytics | Azure IoT Hub med Azure Stream Analytics | Med de här tjänsterna kan du bearbeta och analysera data från IoT-enheter i realtid. AWS IoT Analytics tillhandahåller inbyggda funktioner för datalagring och analys. Azure tillhandahåller modulära tjänster: IoT Hub hanterar inmatning och Stream Analytics bearbetar data. |
Maskininlärningstjänster
Dessa verktyg och plattformar möjliggör utveckling, utbildning och distribution av maskininlärningsmodeller.
| AWS-tjänst | Azure-tjänst | Analys |
|---|---|---|
| Amazon SageMaker | Azure Machine Learning | Med de här omfattande plattformarna kan du skapa, träna och distribuera maskininlärningsmodeller. |
| AWS-AMI:er för djupinlärning | Virtuella Azure Datavetenskap-datorer | Dessa tjänster tillhandahåller förkonfigurerade virtuella datorer som är optimerade för maskininlärning och datavetenskapsarbetsbelastningar. |
| Amazon SageMaker Autopilot | Automatiserad maskininlärning (AutoML) | Dessa tjänster tillhandahåller automatiserad maskininlärning för att skapa och träna modeller. |
| Amazon SageMaker Studio | Azure Machine Learning-studio | Dessa tjänster tillhandahåller integrerade utvecklingsmiljöer för maskininlärning. SageMaker Studio tillhandahåller ett enhetligt gränssnitt för alla steg för utveckling av maskininlärning, inklusive felsöknings- och profileringsverktyg. |
AI-tjänster
AI-tjänster tillhandahåller fördefinierade, anpassningsbara AI-funktioner för program, inklusive vision, tal, språk och beslutsfattande.
| AWS-tjänst | Azure-tjänst | Analys |
|---|---|---|
| Amazon Rekognition | Azure AI Vision med OCR och AI | Dessa tjänster tillhandahåller funktioner för bild- och videoanalys, inklusive objektigenkänning och con tältläge ration. |
| Amazon Polly | Azure AI Speech (text till tal) | Du kan använda dessa tjänster för att konvertera text till verklighetstroget tal för att göra det möjligt för program att interagera med användare med naturligt klingande röster. |
| Amazon Transkribera | Azure AI Speech | Dessa tjänster konverterar talat språk till text, vilket gör det möjligt för program att transkribera ljudströmmar. |
| Amazon Translate | Azure AI Translator | Dessa tjänster tillhandahåller maskinöversättningsfunktioner för översättning av text från ett språk till ett annat. |
| Amazon Comprehend | Azure AI Language | Dessa tjänster analyserar text för att extrahera insikter som sentiment, nyckelfraser, entiteter och språkidentifiering. |
| Amazon Lex | Azure AI Bot Service | Du kan använda dessa tjänster för att skapa konversationsgränssnitt och chattrobotar som använder förståelse för naturligt språk. Azure tillhandahåller en modulär metod med separata tjänster för ramverket för robotutveckling och språktolkning. Amazon Lex tillhandahåller en integrerad lösning för att skapa konversationsgränssnitt i AWS. |
| Amazon Textract | Azure AI-dokumentinformation | Båda dessa tjänster extraherar automatiskt text och data från skannade dokument och formulär med hjälp av maskininlärning. Azure tillhandahåller anpassningsbara modeller för specifika dokumenttyper, vilket möjliggör skräddarsydd dataextrahering. Textract tillhandahåller out-of-the-box-extrahering av komplexa datastrukturer. |
| Amazon OpenSearch Service | Azure AI Search (generativ sökning) | OpenSearch och AI Search ger kraftfulla sök- och analysfunktioner. Du kan använda dem för vanliga AI-mönster, till exempel hämtningsförhöjd generation (RAG). |
Generativa AI-tjänster
Dessa AI-tjänster skapar nytt innehåll eller data som liknar mänskligt genererade utdata, till exempel text, bilder eller ljud.
| AWS-tjänst | Azure-tjänster | Analys |
|---|---|---|
| Amazon Berggrund | Azure OpenAI ServiceAzure AI Foundry | Amazon Bedrock, Azure AI Foundry och Azure OpenAI Service tillhandahåller grundläggande modeller för att skapa och distribuera generativa AI-program. |
Deltagare
Den här artikeln underhålls av Microsoft. Det har ursprungligen skrivits av följande medarbetare.
Huvudförfattare:
- Regina Hackenberg | Senior teknisk specialist
Annan deltagare:
- Adam Cerini | Direktör, partnerteknikstrateg
Om du vill se icke-offentliga LinkedIn-profiler loggar du in på LinkedIn.