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Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der RedaktionWillkommen zu unserem umfassenden Vergleich vonAWS vs. AzureIm Bereich der Datenanalyse. In diesem aufschlussreichen Blogbeitrag beleuchten wir die Funktionen, Möglichkeiten und Besonderheiten dieser beiden führenden Cloud-Plattformen und liefern Ihnen wertvolle Erkenntnisse für Ihre Entscheidungsfindung. Tauchen Sie ein in diese Analyse und entdecken Sie die Stärken, Schwächen und wichtigsten Aspekte, die Sie bei der Wahl zwischen AWS und Azure für Ihre Datenanalyse-Anforderungen berücksichtigen sollten.
Amazon Web Services und Microsoft Azure sind zwei beliebte Cloud-Computing-Dienste, die von Unternehmen jeder Größe – von kleinen Betrieben bis hin zu Großkonzernen – genutzt werden, um Geschäftsprozesse zu automatisieren, zu optimieren und zu vereinfachen. In diesem Blogbeitrag werden wir uns eingehend mit den beiden Diensten befassen.Azure-Datenanalyseund die AWS-Angebote, ihre Unterschiede und wie sie von Unternehmen für geschäftskritische Anwendungsfälle und zur Wertschöpfung eingesetzt werden. Doch zunächst wollen wir verstehen, warum Cloud-Computing-Plattformen für moderne Analyseanwendungen immer wichtiger werden.
Was ist die Cloud? Der Begriff „Cloud“ stammt ursprünglich aus der IT-Branche und bezeichnet Server sowie die zugehörige Software und Datenbanken, die auf diesen Servern laufen und über das Internet bereitgestellt werden. Große Cloud-Computing-Plattformen wie Amazon und Azure ermöglichen den Zugriff auf Rechenressourcen über das Internet mithilfe von Virtualisierung. Dabei werden Server bereitgestellt und Software provisioniert, ohne dass Konfiguration, Verwaltung und Wartung erforderlich sind.
Als Nutzer können Sie ein Konto erstellen und sich bei einer Cloud-Computing-Plattform Ihrer Wahl anmelden. Sie benötigen lediglich eine Internetverbindung, um auf die Rechenressourcen für die Verwaltung Ihres gesamten Workflows zuzugreifen.
Die führenden Cloud-Computing-Anbieter wie Microsoft Azure und Amazon Web Services verfügen über zahlreiche, weltweit verteilte Rechenzentren und nutzen enorme Skaleneffekte, um Unternehmen erstklassige Rechen- und Speicherdienste bereitzustellen. Nutzer haben Zugriff auf alle benötigten Rechenressourcen und zahlen nur für die tatsächliche Nutzung.
Cloud Computing kann zur Verwaltung einer Vielzahl von Unternehmens-Workloads genutzt werden, wie zum Beispiel:
Rechenleistung – Um anspruchsvolle Unternehmensanwendungen auszuführen, wie z. B. die Verarbeitung von Big Data, die Ausführung von Algorithmen für maschinelles Lernen und die Unterstützung komplexer Analyseanwendungen, benötigen Unternehmen Zugriff auf umfangreiche Rechenressourcen, die sowohlAzure Synapse und AWS bietet dies über Serviceangebote wie Azure VMs, AWS EC2, AWS Beanstalk usw. an.
Cloud-Computing-Dienstleister ermöglichen es Unternehmen, ihre Rechen- und Speicherkapazitäten schnell an ihre Bedürfnisse anzupassen und bieten dadurch immense Flexibilität, um kritische Herausforderungen zu bewältigen. Big-Data-Dienste Anwendungsfälle gemäß ihren individuellen Anforderungen.
Skalierbarer Speicher Um die zunehmenden Anwendungsfälle in Unternehmen zu unterstützen, die unstrukturierte Daten betreffen, undStreaming-DatenanalyseX-Analytics-Unternehmen benötigen ein skalierbares Speichersystem, das die Anforderungen moderner Business Intelligence erfüllen kann.
Sicherheit- Datensicherheit ist für Unternehmen heutzutage von größter Bedeutung, und sowohl AWS als auch Azure bieten erstklassige Sicherheit mit zahlreichen branchenüblichen Zertifizierungen und Sicherheitslösungen. Über 90 % der Fortune-500-Unternehmen nutzen diese Dienste. Microsoft Azure-DiensteAzure ist die beste Wahl, wenn es um die Erfüllung von Sicherheitsanforderungen auf Unternehmensebene geht.
Visualisierung und Berichtswesen Unternehmen benötigen heute Zugriff auf nahezu Echtzeit-Berichte für ihre geschäftskritischen KPIs. Sowohl Azure als auch AWS unterstützen diese Visualisierungsanforderungen mit Power BI bzw. Quick Sight. Power BI ist in dieser Hinsicht erneut führend, da es eine Vielzahl von Datenquellen unterstützt, leistungsstarke Visualisierungsfunktionen bietet und DAX-Abfragen für eine aussagekräftige Datenmodellierung ermöglicht.
Nun wollen wir uns eingehend mit den beiden Cloud-Plattformen – Microsoft Azure und AWS, den derzeitigen Marktführern – befassen und ihre unterschiedlichen Wertangebote für Analysen untersuchen.
Microsoft hat sich stets auf Unternehmenskunden fokussiert. Dank seiner bestehenden Präsenz durch Investitionen in Office, Windows, Dynamics, Outlook und andere gängige Anwendungen fällt es Unternehmen jeder Größe leicht und oft kostengünstiger, sich in das Azure-Ökosystem zu integrieren. Dies verschafft Azure einen deutlichen Vorteil gegenüber Wettbewerbern wie AWS.
Azure ist ein Cloud-Computing-Dienst, der im Februar 2010 von Microsoft eingeführt wurde, um auf Ressourcen zuzugreifen und diese zu verwalten. Heute ist Azure eine schnell wachsende und die zweitgrößte Cloud-Computing-Plattform auf dem Markt. Mehr als 90 % der Fortune-500-Unternehmen nutzen Azure für ihre verschiedenen Arbeitsabläufe.
In einer Telefonkonferenz zu den Geschäftsergebnissen im Januar 2021 teilte Microsoft-CEO Satya Nadella Zahlen zu Rekord-Cloud-Einnahmen für Microsoft mit – wobei anzumerken ist, dass dies Einnahmen aus Office 365 und anderen Geschäftsanwendungen in der Cloud einschließt – in Höhe von 16 Milliarden US-Dollar für das Quartal, was einem Anstieg von sage und schreibe 34 % gegenüber dem Vorjahr entspricht.
Eine korrekt konzipierte Cloud-Datenplattform automatisiert wesentliche Aufgaben wie Datenspeicherung, -verarbeitung, -sicherheit, -governance, -transaktions- und Metadatenmanagement.
Die Azure-Dienste sind in 18 Kategorien unterteilt und umfassen insgesamt über 200 Dienste. Mit mehr als 50 Rechenzentren in allen wichtigen geografischen Regionen weltweit bietet Azure Unterstützung für zahlreiche Programmiersprachen wie Node.js, C# und Java. Einige der beliebtesten Azure-Dienste sind die folgenden.
Mit Azure-Diensten können Sie innerhalb von Sekunden eine virtuelle Maschine für Windows oder Linux mit hochskalierbaren Konfigurationen erstellen. Azure Service Fabric vereinfacht die Entwicklung von Microservices und das Anwendungslebenszyklusmanagement.
Azure CDN dient der schnellen und kostengünstigen Bereitstellung von Inhalten mit hoher Bandbreite für Nutzer weltweit. Azure Express Networks ermöglicht die Verbindung lokaler Netzwerke mit der Microsoft Cloud über eine sichere, private Verbindung. Mit Azure DNS können Sie Anwendungen hosten.
Um mit der Nutzung zu beginnenAzure-DienstangeboteSie müssen sich zuerst im Azure-Portal anmelden und ein Konto erstellen.
Microsoft Azure ist eine Cloud-Computing-Plattform, die eine breite Palette von Diensten anbietet, darunter Rechenleistung, Speicher, Netzwerkdienste und Datenbanken.
Im Folgenden betrachten wir die wichtigsten Komponenten von Azure Data Analytics Services, mit denen Sie Ihre End-to-End-Analyseworkloads verwalten können.
Azure Data Factory- Azure Data Factory (ADF), ein PaaS-Angebot von Microsoft, ist ein Datenorchestrierungstool in Azure. Es ermöglicht die schnelle und effiziente Datenübertragung innerhalb der Datenpipeline. ADF kann Verbindungen zu über 80 Datenquellen herstellen und zur Datentransformation eingesetzt werden. Zudem ist ADF in SSIS integriert.
ADF wird typischerweise innerhalb des Azure-Workflows zur Datenaufbereitung und zum Verschieben von Daten aus einer lokalen Umgebung in die Cloud verwendet. ADF stellt die Pipeline bereit, um die Daten durch den ETL-Prozess zu leiten.
Wenn Sie bereits in Microsoft-Datenarchitektur investiert haben, ermöglicht Ihnen ADF außerdem, SSIS-Investitionen mit minimalem Aufwand wiederzuverwenden.
Azure Data Bricks- Data Bricks basiert auf der Open-Source-Cloud-Plattform Apache Spark und wurde von Microsoft erweitert, um die Nutzung in Unternehmen zu vereinfachen. Dank automatischer Skalierungsfunktionen vereinfacht Data Bricks die Wartung und Bereitstellung der Dateninfrastruktur. Die dynamische Skalierung in Data Bricks ermöglicht es Ihnen, die Bereitstellung an erweiterte Workflows anzupassen und gleichzeitig Aufgaben auszuführen, um die Datenverarbeitung zu beschleunigen.
Azure Databricks Nutzen Sie einen spezialisierten SQL-Data-Warehouse-Connector, um große Datenmengen in ein Data Warehouse zu transformieren. Data Bricks sind aufgrund ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Datenaufbereitungsprozesse zu unterstützen, zu einem unverzichtbaren Bestandteil moderner Datenanalyse-Workflows geworden.
Data Bricks nutzt eine leistungsstarke Spark-API für geringe Latenz und ermöglicht die Programmierung in beliebigen Sprachen wie R, Python, Scala usw. Zusätzlich bietet Data Bricks einen gehosteten ML-Flow zur Optimierung und automatischen Skalierung von Apache Spark-basierten Umgebungen. Mit ADF und Data Bricks lassen sich Streaming- und Batch-Datenverarbeitung vereinheitlichen.
Azure SQL Data Warehouse-Es handelt sich um ein vollständig verwaltetes Data Warehouse, das dank seiner Polybase-Engine blitzschnelle Abfrageleistung und immense Flexibilität bietet.
Azure SQL Data Warehouse erfüllt die branchenführenden Sicherheitsstandards und unterstützt vielfältige Anwendungsfälle.
Dank der engen Integration mit Databricks bietet das Azure Data Warehouse optimale Leistung in der Cloud. Azure SQL Data Warehouse verfügt über eine Massive Parallel Processing (MPP)-Architektur und kann daher massive Datenmengen und mehrere Prozesse unterstützen.Anwendungsfälle für Big-Data-Analysen.
Wir können Ihre Migration planen, komplexe Daten-Workflows implementieren, Ihre Cloud-Investitionen optimieren und Bereiche für kontinuierliche Kosteneinsparungen identifizieren.
Azure SQL DW ist für OLAP-Anwendungsfälle konzipiert und ermöglicht es Ihnen, durch die Anbindung an verschiedene Datenquellen schnell Erkenntnisse zu gewinnen. SQL nutzt Datenvirtualisierung, um Daten aus vielen Quellen ohne Replikation zu verbinden. Dadurch bleiben die Daten an ihrem ursprünglichen Speicherort erhalten und es werden externe Tabellen erstellt. SQL DW ermöglicht zudem die verteilte parallele Verarbeitung.
Azure Private Link bietet einen privaten Endpunkt mit einer privaten IP-Adresse für die sichere Nutzung von Microsoft Azure-Ressourcen. Dynamische Maskierung ermöglicht das Ausblenden oder Maskieren sensibler Daten.
Power BI- Power BI ist ein moderner Business-Intelligence-Service der Enterprise-Klasse von Microsoft, der beeindruckende Visualisierungen bietet, sich nahtlos in beliebige Anwendungen und Portale integrieren lässt und zahlreiche Reporting-Funktionen unterstützt. Seit seiner Einführung im Jahr 2015 ist Power BI ein absoluter Branchenerfolg und zählt bei Kritikern und Anwendern gleichermaßen zu den beliebtesten Business-Intelligence-Tools.
Power Apps vereinfacht die Integration von Power BI-Anwendungen in Ihre benutzerdefinierte Workflow-Anwendung. Power Apps ist im Wesentlichen ein Containerdienst, mit dem Entwicklungsteams mobile Apps erstellen können, die unter iOS, Android, Windows (Modern Apps) und in jedem Internetbrowser laufen. Während Anwendungsentwickler früher für jede verwendete Umgebung separate Apps erstellen mussten, vereinfacht Power Apps diesen Prozess erheblich und senkt somit Entwicklungs- und Supportkosten.
Azure Data Share ermöglicht es Data Scientists, Daten mit wenigen Klicks sicher mit Personen außerhalb ihrer Organisation zu teilen. Es bietet dem Datenanbieter die Möglichkeit, die Kontrolle zu behalten und seine Daten besser zu verwalten und zu überwachen, indem er die Regeln und Spezifikationen für deren Verarbeitung festlegt.
Um den Bedarf von Unternehmen an X-Analytics-Anwendungsfällen zu decken, bietet Azure die folgenden Arten von Speicherdiensten an.
Amazon Web Services (AWS) ist der weltweit größte Cloud-Computing-Anbieter und ein Pionier auf diesem Gebiet. Seit der Einführung von Amazon Elastic Compute als Infrastructure as a Service (IaaS) – einem Dienst, der die heutige Definition noch vorwegnahm – im Jahr 2006, hat sich AWS zu einem IT-Giganten entwickelt. Wie die folgende Infografik zeigt, ist AWS der unangefochtene Marktführer im Bereich Cloud Computing.
Durch unglaubliche Skaleneffekte und den Einsatz hocheffizienter und schlanker Praktiken ist es AWS gelungen, den Preis seiner Angebote erheblich zu senken und gleichzeitig den Umsatz weiter zu steigern. Im Jahr 2019 erwirtschaftete AWS 35 Milliarden US-Dollar, gegenüber (lediglich!) 3 Milliarden US-Dollar im Jahr 2013.
(Quelle: Amazon.com)
Amazon bietet außerdem eine Reihe vonDatenanalysediensteauf AWS. Am beliebtesten sind hierbei AWS EC2 und AWS S3, aber AWS bietet auch einen leistungsstarken End-to-End-Analyse-Stack für die Verwaltung von Unternehmens-Workloads.
Im Folgenden betrachten wir die Hauptkomponenten des AWS-Stacks in den Bereichen Compute, Storage, Database und Analytics.
1. Berechnen
Amazon EC2 ist ein virtueller Server in der Cloud, der sichere und skalierbare Rechenkapazität bietet und Web-Scale-Computing für Entwickler bereitstellt.
AWS Elastic Beanstalk- Es handelt sich um einen Orchestrierungsdienst von Amazon, der es Unternehmen ermöglicht, Anwendungen bereitzustellen, die mehrere AWS-Dienste wie S3, EC2, CloudWatch, Simple Notification Service und Load Balancer orchestrieren. Dieser Dienst ist daher speziell für Unternehmen konzipiert, um ihnen die einfache Ausführung und Verwaltung von Webanwendungen zu ermöglichen.
AWS Lambda- AWS Lambda ist serverloses Computing, mit dem Code als Reaktion auf Ereignisse oder Trigger ausgeführt werden kann. AWS Lambda berechnet und stellt automatisch die benötigten Rechenressourcen bereit, damit der Code optimal ausgeführt werden kann.
2. Lagerung
Amazon Simple Storage Service (S3) - S3 ist ein Objektspeicher, der speziell für die Speicherung und den Abruf von Daten entwickelt wurde. Er bietet Entwicklern Sicherheit und Skalierbarkeit sowie modernste Datenbeständigkeit, sodass Daten jederzeit geschützt und verfügbar sind. S3 eignet sich zum Aufbau und zur Bereitstellung von Data Lakes.
Amazon S3 Glacier- Amazon S3 Glacier ist ein robuster, sicherer und sehr kostengünstiger Cloud-Speicherdienst von Amazon Web Services AWS, der typischerweise von Unternehmen zur Erstellung von Datensicherungen und Archiven verwendet wird.
3. Datenbanken und Analyseangebote
Amazon RDS - AAmazon RDS ist ein Angebot von AWS, mit dem Unternehmen relationale Datenbanken einrichten, konfigurieren und skalieren können. Amazon RDS automatisiert die Bereitstellung, das Patchen und die Erstellung von Datensicherungen.
Amazon Redshift - Amazon Redshift ist das Data-Warehouse-Angebot in der Cloud, das es Unternehmen ermöglicht, kostengünstige und leistungsstarke Data Warehouses bereitzustellen, zu verwalten und zu warten.
AWS-Datenbankmigrationsdienste - Die AWS-Datenbankmigrationsdienste werden verwendet, um Datenbanken mit minimalen Ausfallzeiten in Unternehmensumgebungen zu migrieren.
Amazon Athena- Ein serverloser Abfragedienst von AWS ermöglicht die Analyse von Daten in S3. Er verwendet Standard-SQL für intuitive Analysen, die sowohl einfache als auch komplexe Abfragen unterstützen. Zudem ermöglicht er schnelles Experimentieren und Erkunden.
Amazon Kinesis- Amazon Kine-sis ist ein hochskalierbares Angebot, das die Erfassung und Verarbeitung von Streaming- und Echtzeitdaten wie Daten von IoT-Sensoren, Videos, Social-Media-Daten usw. ermöglicht.
AWS Glue- AWS Glue ist ein serverloses, vollständig verwaltetes ETL-Tool, das durch die Anbindung an verschiedene Datenquellen wie S3, RDS, Oracle, MySQL oder Redshift die Aufbereitung, Verschiebung, Transformation und Anreicherung von Daten über verschiedene Datenspeicher hinweg ermöglicht. Es bietet außerdem Funktionen zur Datenkatalogisierung.
Amazon Sage Maker- Amazon SageMaker ist eine vielseitige und vollständig verwaltete Plattform, die es Analysten und Data Scientists ermöglicht, komplette Machine-Learning-Workflows – von der Modellauswahl über das Modelltraining und die Bereitstellung bis hin zum Hosting – zu implementieren und auszuführen. Durch die automatische Skalierung der Modelle wird der Ressourcenverbrauch optimiert. SageMaker senkt somit die Einstiegshürden für die Durchführung von spontanen Machine-Learning-Workflows, verkürzt die Amortisationszeit und bietet eine einheitliche Schnittstelle für die Modellintegration von der Auswahl und dem Training bis zur Produktivsetzung.
Amazon Quick Sight- Amazon Quick Sight ist ein hochskalierbarer Visualisierungs- und Business-Intelligence-Service innerhalb von Amazon Web Services. Quick Sight verfügt über integrierte Machine-Learning-Funktionen und wird nutzungsbasiert abgerechnet. Quick-Sight-Dashboards und -Berichte lassen sich in jede Anwendung oder jedes Portal einbetten und sind von jedem Gerät und Betriebssystem aus zugänglich. Dank der Unterstützung für die Verarbeitung natürlicher Sprache können Nutzer schnell und einfach durch Eingabe in natürlicher Sprache relevante Informationen abrufen.
AWS bietet ein komplettes Spektrum an Diensten, Funktionen und Komponenten zur Abwicklung von End-to-End-Workloads in Unternehmen.
Detaillierter Produktvergleich von AWS und Azure
| Beschreibung | AWS-Service | Azure-Dienst |
|---|---|---|
| Virtuelle Server ermöglichen es Benutzern, Betriebssystem- und Serversoftware bereitzustellen, zu verwalten und zu warten. | Elastic Compute Cloud (EC2) | Virtuelle Maschinen |
| Managed Hosting Plattform | Elastische Bohnenranke | |
| App-Dienst | Ein Cloud-Dienst zum Trainieren, Bereitstellen, Automatisieren und Verwalten von Modellen des maschinellen Lernens. | Sage Maker Maschinelles Lernen |
| Cloud-basiertEnterprise Data Warehouse(EDW), das massiv parallele Verarbeitung (MPP) nutzt, um schnell komplexe Abfragen über Petabytes von Daten auszuführen. | Redshift | Synapse Analytics |
| Vollständig verwaltete, latenzarme, verteilte Big-Data-Analyseplattform zur Ausführung komplexer Abfragen über Petabytes an Daten. | EMR | Azure Data Explorer |
| Apache Spark-basierte Analyseplattform | EMR | Datenbausteine |
| Verwalteter Hadoop-Dienst. Bereitstellung und Verwaltung von Hadoop-Clustern in Azure. | EMR | HDInsight |
| Datenpipelines erstellen, planen, orchestrieren und verwalten. | Datenpipeline-Klebstoff | Data Factory |
| System zur Registrierung und zum Auffinden von Unternehmensdatenquellen | Kleber | Daten |
| Business-Intelligence-Tools, die Visualisierungen erstellen, führenAd-hoc-Analyseund aus Daten Geschäftseinblicke gewinnen. | QuickSight | Power BI |
| Integrieren Sie Systeme und führen Sie Backend-Prozesse als Reaktion auf Ereignisse oder Zeitpläne aus, ohne Server bereitstellen oder verwalten zu müssen. | Lambda | Funktionen |
| Verwalteter relationaler Datenbankdienst | RDS | SQL-Datenbank |
| Dienste, die die massenhafte Erfassung kleiner Datenmengen, typischerweise von Geräten und Sensoren, ermöglichen, um die Daten zu verarbeiten und weiterzuleiten. | Kine-sis Streams | Veranstaltungszentren |
| Objektspeicherdienst | Simple Storage Services (S3) | Blob-Speicher |
Sowohl Microsoft Azure als auch Amazon Web Services (AWS) bieten eine Fülle von Tools und Diensten, darunter Azure-Analysedienste und AWS-Datenanalysen, die für die Abwicklung komplexer Arbeitsabläufe und die Unterstützung moderner Anwendungsfälle der Datenanalyse von unschätzbarem Wert sind.
Unternehmen müssen jedoch die richtige Strategie entwickeln, um Ressourcen optimal zu nutzen, die Effizienz zu maximieren und die mit Cloud Computing verbundenen Kosten zu senken. Multi-Cloud- und Hybridmodelle gewinnen aufgrund ihrer zahlreichen Vorteile zunehmend an Popularität, doch gibt es keine Universallösung.
BeiPolestar AnalyticsWir sind ein führendes UnternehmenDatenanalysedienstleisterWir haben bereits mehrere Cloud-Computing-Projekte mit modernster Technologie für große Unternehmen weltweit realisiert.
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