Microsoft Azure: één gids voor al uw vragen

Cloudcomputing houdt in dat gebruikers diensten huren zoals servers, opslag, databases, netwerken, software, analyses en intelligentie. Het doel is om ervoor te zorgen dat de opslag, distributie en communicatie binnen de gehele organisatie via de cloud verloopt, waardoor de behoefte aan fysieke servers afneemt.

De voordelen van cloudcomputing zijn talrijk, te beginnen met de betaalopties per gebruik, die de infrastructuurkosten aanzienlijk verlagen en de mogelijkheid bieden tot schaalbaarheid op de lange termijn. Het verkort ook de implementatietijd voor organisaties, omdat er weinig onderhoud nodig is. Kortom, gebruikers kunnen betalen naar behoefte.

Wat is het verschil tussen Azure Synapse Analytics en Azure Databricks?

Azure Synapse is een complete analyseoplossing die in staat is om relationele en niet-relationele data op petabyteschaal te bevragen. Synapse ondersteunt SQL-query's. Azure Databricks, gebaseerd op de open-source Apache Spark, wordt daarentegen gebruikt voor batchverwerking of streamverwerking van big data.

De architectuur van Azure Synapse bestaat uit de opslaglaag (met Azure Data Lake Storage), de verwerkingslaag en de visualisatielaag (met Power BI). Azure Databricks, hoewel het geen datawarehouse bevat, maakt gebruik van een Data Lake-architectuur. Een ander verschil zit in de Git-samenwerking tussen de twee. Azure Synapse biedt ingebouwde ondersteuning voor Azure ML, maar niet voor de Git-omgeving, terwijl Databricks geoptimaliseerde ML-workflows integreert en strikte versiebeheer mogelijk maakt met behulp van Git.

Verschillen tussen Azure Synapse Analytics en Azure Data Factory

Azure Data Factory , dat voornamelijk wordt gebruikt voor datatransformatie en data-integratie, is een platform zoals SSIS waarmee ontwikkelaars meerdere databronnen kunnen integreren. Azure Synapse Analytics brengt de werelden van data-analyse en big data-management (met datawarehousing en datalakes) samen in een uniforme ervaring voor het importeren, voorbereiden, beheren en beschikbaar stellen van data voor directe BI- en machine learning-behoeften.

Hoewel ze vrij veel op elkaar lijken en Synapse ook een eigen versie van Data Factory gebruikt voor data-integratie, biedt Data Factory meer integratiemogelijkheden en ondersteuning voor Power Query, een runtime voor integratie tussen regio's en globale parameters. Synapse beschikt over Spark-notebooks, Spark-taakdefinities en activiteiten voor opgeslagen procedures in SQL-pools die niet beschikbaar zijn in ADF. Bovendien mist Synapse de activiteit voor het uitvoeren van SSIS-pakketten en de GitHub-integratie.

MetAzure Synapse Analyticskunt u data-integratie, data-exploratie, datawarehousing en big data-analyse combineren in één onbeperkte analyseservice. Gebruikers kunnen hun behoeften op het gebied van data-engineering, datawetenschap en machine learning combineren zonder aparte tools en processen te hoeven beheren.

Azure Synapse maakt gebruik van de vertrouwde SQL-taal en stelt gebruikers in staat om zowel relationele als niet-relationele gegevens op te vragen. De data-analyse en -verkenning kunnen worden uitgevoerd met behulp van serverloze on-demand query's voor ad-hoc data-analyse en -verkenning, of met behulp van geprovisioneerde resources (een speciale SQL-pool) voor voorspelbare en veeleisende datawarehouse-behoeften.

Azure Databricks is een op Apache Spark gebaseerd analyseplatform dat is gebouwd op Microsoft Azure. Azure Databricks is gebaseerd op Apache Spark en wordt gebruikt voor het verwerken van grote hoeveelheden data. Het platform maakt samenwerking tussen belanghebbenden mogelijk, waardoor bruikbare inzichten kunnen worden verkregen met een installatie met één klik, gestroomlijnde workflows en een interactieve werkruimte.

Het is een beheerd platform dat data-ontwikkelaars alle tools en infrastructuur biedt om zich te concentreren op data-analyse, zonder zich zorgen te hoeven maken over het beheren van Databricks-clusters, bibliotheken, afhankelijkheden, upgrades en andere taken die niets te maken hebben met het verkrijgen van inzichten uit data.

Wat is het verschil tussen Azure Databricks en Azure Data Factory?

Azure Databricks, een analyseplatform, biedt een samenwerkingsomgeving voor data-engineers en datawetenschappers om ETL-activiteiten uit te voeren en machine learning-algoritmen te ontwikkelen. Azure Data Factory daarentegen is primair gericht op data-integratie en het in kaart brengen van datastromen.

Azure Data Factory, bekend om zijn grafische gebruikersinterface waarmee je datafuncties kunt slepen en neerzetten om pipelines te creëren, helpt bij het visualiseren van datastromen. Databricks daarentegen gebruikt Python, Spark, R, Java of SQL en vereist daarom enige programmeerkennis. Een ander verschil tussen de twee is dat hoewel zowel ADF als Databricks batch- en streamingopties voor dataverwerking ondersteunen, ADF geen live streaming ondersteunt, terwijl Databricks dit wel doet met zijn Spark API.

Wat is Apache Spark?

Apache Spark, het platform waarop Databricks is gebaseerd, is een framework voor gegevensverwerking dat snel verwerkingstaken kan uitvoeren op zeer grote datasets en dat gegevens bovendien over computers kan verdelen met behulp van distributietools. Door gebruik te maken van in-memory caching, geoptimaliseerde query-uitvoering en batchverwerking biedt Spark snelle analysequery's voor gegevens van elke omvang.

Spark kan op verschillende manieren worden ingezet met Java, Scala, Python, R-programmering, SQL, grafiekverwerking, machine learning en streaming data. Spark is ontwikkeld om de beperkingen van Hadoop MapReduce (dat normaal gesproken wordt gebruikt voor het verwerken van grote datasets), zoals trage query's, aan te pakken door data in het geheugen te verwerken.

ViaAzure-migratie Je kunt tot wel 80% besparen op Windows-servers, 93% meer energie besparen, minder geld uitgeven (tot wel 5 keer minder dan met AWS) en meer tijd besteden aan het verhogen van je werkproductiviteit.

Op Azure profiteert u van drie jaar extra beveiligingsupdates en kunt u uw cashflow beter beheren. Door de ontwikkelcycli van apps te versnellen, kunt u schaalbaarheid inbouwen en bedrijfsbrede oplossingen bouwen. Met Azure beschikt u over extra functionaliteiten zoals Azure Data Factory, Azure Kubernetes, Azure ML, Power BI en nog veel meer, afgestemd op uw behoeften.

Welke stappen zijn er nodig voor een Azure-migratie?

HetAzure-migratieproceskan op verschillende manieren worden gedefinieerd.

Een van de methoden bestaat uit drie fasen: planning, implementatie en operationele fase. In de planningsfase definieer je de doelstellingen, de strategie en het plan voor de migratie. In de implementatiefase bereid je de data voor, train je het personeel en start je de implementatie. In de operationele fase beheer en coördineer je de uitgevoerde migratie.

Een andere methode bestaat uit vier fasen: het beoordelen, migreren, optimaliseren en beheren van de applicaties en workloads. Dit begint met het beoordelen van uw bestaande applicaties en infrastructuur om deze naar Azure te migreren, en het stroomlijnen en optimaliseren van uw resources. Vervolgens worden uw resources beveiligd en beheerd door het beheer ervan te verfijnen. De stappen kunnen verder worden aangepast aan uw specifieke behoeften.

Azure Data Factory is de ETL-cloudservice van Azure die een codevrije grafische gebruikersinterface (GUI) biedt voor serverloze data-integratie en datatransformatie. Het wordt gebruikt om data voor te bereiden, ETL- en ELT-processen te bouwen en pipelines te orkestreren en te bewaken, allemaal zonder code.

Azure Data Factory kan fungeren als de data-integratielaag in datatransformatieactiviteiten. Met Azure Data Factory kunt u gegevens uit diverse bronnen laden, transformeren, publiceren en de gegevensstromen bewaken om gegevensverplaatsingen te automatiseren met een gebruiksvriendelijke interface, waardoor kennis van programmeertalen overbodig wordt.

Verschil tussen Azure Data Factory en SSIS

SSIS, ofwel SQL Server Integration Services, is een on-premise tool die voor veel organisaties de voorkeurs-ETL-tool is geworden en wordt meegeleverd met commerciële SQL Server-instanties. Azure Data Factory, daarentegen, is een serverloze tool waarmee u uw gegevensstromen kunt ontwerpen voor bedrijfsgegevensbeheer.

SSIS wordt standaard geleverd met een SQL Server-licentie en vereist daarom geen doorlopende kosten of licentievergoedingen. Het nadeel is echter dat het geen verbinding kan maken met services zoals Azure Databricks, Azure Synapse, enzovoort, en dat het werk alleen met SSIS kan worden uitgevoerd. Met ADF daarentegen kunt u verbinding maken met SSIS, Power Query en andere services, en zowel ETL- als ELT-workflows ontwerpen.

Simpel gezegdis DevOps de combinatie van ontwikkelaars (Dev) en operations (Ops) om een ecosysteem te creërendat zorgt voor meer efficiëntie, snelheid en veiligheid bij de ontwikkeling en levering van software. Het combineert het beste van mensen, processen en technologieën om producten sneller te ontwikkelen en te verbeteren.

Dit is ontwikkeld om de kwaliteit van applicaties te waarborgen door een oneindige cyclus van levering en feedback te creëren met behulp van een agile benadering van softwareontwikkeling. DevOps vertegenwoordigt momenteel de verandering in de denkwijze binnen de IT-cultuur, die zich richt op incrementele veranderingen, een agile aanpak, gedeelde verantwoordelijkheid, verbeterde samenwerking en betrouwbaarheid.

Wat zijn de fasen van een DevOps-pipeline?

De 8 fasen in een DevOps-pipeline zijn: Plannen, Ontwikkelen, Bouwen, Testen, Releasen, Implementeren, Beheren en Monitoren. Je kunt de fasen beter begrijpen met behulp van de onderstaande infographic:

Wat zijn de voordelen van het gebruik van Azure DevOps?

Een van de voordelen van het gebruik vanMicrosoft Azure voor uw DevOps-implementatieis dat het een cloud- en platformonafhankelijk platform biedt, aangezien het op elk platform(Linux, macOS en Windows) en in elke programmeertaal (bijv. Android, C/C++, Node.js, Python, Java, PHP, Ruby, .Net en iOS-apps)draait. Het is ook compatibel met AWS en GCP.

Andere voordelen zijn onder meer een betere samenwerking, zelfs als uw team alleen beschikt over een verzameling PowerShell- of VB-scripts die u in Azure als centrale opslagplaats kunt bewaren. Dankzij een uitgebreide marketplace voor plug-ins en integraties kunt u continu nieuwe IaaS-functies aan uw bestaande code toevoegen.

Wat zijn de mogelijkheden van Azure Machine Learning?

• Het creëren van machine learning-modellen met een interactieve grafische gebruikersinterface.
• Geautomatiseerde ML-functie voor het uitvoeren van geautomatiseerde model experimenten.
• Rekenopties voor uiteenlopende machine learning-workloads
• Datastores om gegevens uit Azure Storage-services, zoals een data lake, te koppelen.
• Biedt ondersteuning voor Jupyter Notebooks, Jupyter Labs, GitHub-integratie en R Studio.
• Ontwikkel rekenintensieve workloads

Wat zijn enkele toepassingsvoorbeelden van Azure Machine Learning?

• Voorraadoptimalisatie
• Aanbevelingssysteem
• Sentimentanalyse
• Fraudebestrijding
• Vraagvoorspelling
• Begeleid leren en begeleid leren
• Voorspelling van klantverloop
• Patroonherkenning

Verschil tussen Azure Databricks en Azure Machine Learning

Azure Machine Learning Serviceen Azure Databricks zijn altijd al de beste opties geweest voor het uitvoeren van geavanceerde experimenten op uw data. Het is echter belangrijk om te weten dat Databricks een op Apache Spark gebaseerde analyseservice is, terwijl Azure Machine Learning een volwaardig platform voor geavanceerde analyses is.

Hoewel er meerdere verschillen zijn tussen de platforms, ligt het belangrijkste verschil in het gebruik en de classificatie. Azure Databricks kan worden gebruikt als een algemene analysetool, terwijl Azure Machine Learning een MLaaS-tool is. Andere verschillen zijn dat Databricks weliswaar beter schaalbaar is, maar Azure ML een betere gebruikersinterface heeft en low-code vereist. Databricks kan worden gebruikt voor het voorbereiden en modelleren van grote hoeveelheden data, terwijl AMLS kan worden ingezet voor geavanceerde analyses, deep learning en operationalisering.

Microsoft Azure biedt een scala aan functies en services die organisaties kunnen benutten. Bent u op zoek naar meer informatie over Azure, wilt u weten welke service het beste bij u past of wilt u een naadloze implementatie van Microsoft Azure? Neem dan vandaag nog contact met ons op.