Einführung in Azure Services

In diesem Artikel wird eine Übersicht über Azure Services angezeigt. In der heutigen Welt wird täglich eine riesige Datenmenge generiert, um Daten zu speichern und schneller zu verarbeiten, um geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen und die Geschäftsstrategie durch maschinelles Lernen zu verbessern. Statistische Algorithmen sind die Grundvoraussetzungen. Um eine so große Datenmenge zu speichern, müssen Unternehmen lokale Rechenzentren einrichten und warten, die enorme Kosten verursachen. Um die Kosten zu senken und die Wartung zu vereinfachen, verschieben Aufgabenorganisationen ihre Daten in die Cloud.

Die drei wichtigsten Azure-Dienste

Microsoft Azure ist führend im Bereich Cloud Computing. Azure bietet verschiedene Dienste, die in drei Typen unterteilt sind:

  1. IAAS (Infrastruktur als Dienstleistung)
  2. PAAS (Plattform als Dienstleistung)
  3. SAAS (Software als Dienstleistung)

1. IAAS (Infrastruktur als Dienstleistung)

In IAAS wird die Einrichtung der Infrastruktur wie Computerplattform, virtuelles Netzwerk, Speicher usw. von Microsoft bereitgestellt. Der Client hat die vollständige Kontrolle über die Infrastruktur und kann je nach Anforderung die Speicherkapazität und die Rechenleistung erhöhen oder verringern. Auf diese Weise können Unternehmen die Kosten für die lokale Clusterwartung senken und eine reibungslose Verarbeitung gewährleisten.

Beispiel: Virtuelle Maschinen oder Speicherkonten usw.

2. PAAS (Plattform als Dienstleistung)

In PAAS wird die Plattform gemäß den Anforderungen des Kunden über das Web bereitgestellt. Alle Softwarewartungsaktivitäten wie Betriebssystemaktualisierungen, Softwareupdates, Infrastruktur und Speicher werden von Microsoft verwaltet. Der Kunde muss sich nicht um die Wartung der Plattform kümmern, sondern sich nur auf die Softwareentwicklung konzentrieren. Damit kann eine Anwendung auf der Plattform entwickelt und skalierbar und hochverfügbar gemacht werden. Diese Art von Service hilft auch bei der Anwendungsmigration von einer Legacy-Plattform zu Cloud-Plattformen.

Beispiel: HDInsight-Cluster, Betriebssysteme usw.

3. SaaS (Software als Dienstleistung)

In SaaS werden Anwendungen als Service bereitgestellt, der üblicherweise für Geschäftszwecke verwendet wird. Anwendungsdienste werden über das Internet bereitgestellt, wodurch die Wartung, das Herunterladen, die Installation usw. reduziert werden. Diese Arten von Anwendungen werden im Allgemeinen von einem zentralen Standort aus gehostet und sind über das Internet zugänglich.

Beispiel: MS Outlook und MS Office sind die am häufigsten verwendeten Software as a Service.

Häufig verwendete Azure-Dienste

Die Microsoft Azure-Cloud bietet zahlreiche Tools für nahezu jedes Szenario, das Sie benötigen. Die am häufigsten verwendeten Azure-Dienste sind nachfolgend aufgeführt:

1. Azure HDInsight

  • Hierbei handelt es sich um einen cloudbasierten Dienst von Microsoft, der als verwalteter Cluster auf Basis der Hortonworks-Datenplattform die Implementierung von Hadoop-Tools wie Spark, Oozie, Sqoop, Hive, Pig, Ambari, HBase usw. umfasst. HDInsight verwendet standardmäßig blob als Speicherdienst, kann aber auch für die Verwendung von ADLS und ADLS gen2 konfiguriert werden. Es ist hochverfügbar und unterstützt Funktionen wie Skalierbarkeit, automatische Skalierung, rollenbasierte Zugriffskontrolle, Authentifizierung usw.
  • Es lässt sich auch gut in Berichterstellungstools wie PowerBi, Zeppelin, Tableau, Apache DBeaver usw. integrieren. Es unterstützt auch Trendtechnologien wie maschinelles Lernen und das Internet der Dinge usw., mit denen ein Unternehmen dort Big-Data-Anwendungen entwickeln und umfangreiche Daten verarbeiten kann, ohne dass dies erforderlich ist Technisches Personal für die Verwaltung von lokalen Clustern usw. Unternehmen müssen sich lediglich auf die Anwendungsentwicklung konzentrieren, anstatt die Cluster zu warten.

2. Azure Data Factory (ADF)

  • Azure Data Factory ist ein Dienst, mit dem End-to-End-Workflows in Form von Pipelines bereitgestellt werden. Entwickler können eine Pipeline erstellen, indem sie separate Dienste integrieren, die von der Azure-Cloud bereitgestellt werden, z. B. Speicher, HDInsight-Cluster, SQL-Server usw. Innerhalb der Datenfactory stehen verschiedene Drag-Drop-Aktivitäten zur Verfügung, um eine Verbindung zu Hive, Spark usw. herzustellen. Ihre Aktivitäten können konfiguriert werden Daten in verschiedenen Typen zu bereinigen, zu transformieren oder zu maskieren. Ihre Pipeline unterstützt bedingte, irrationale und Suchdienste, die beim Aufbau von Pipelines hilfreich sind.
  • Pipelines können ereignisbasiert oder termingerecht ausgelöst werden. Data Factory bietet eine Azure-Vorschau, in der Sie Pipeline-Layouts anzeigen und Beziehungen sowie Abhängigkeiten zwischen Quelle und Senke in der gesamten Pipeline herstellen können. Es kann mit Azure SQL Server, Azure Database für MySQL, Speicher wie Blob und ADLS usw. interagieren, was bei der Migration von Anwendungen vom Legacy-System zur Cloud sehr reibungslos hilft. Mit Data Factory können auch Computercluster HDInsight oder Databricks zur Laufzeit erstellt werden, um unnötige Rotationskosten zu vermeiden.

3. Ressourcengruppe

Bei der Azure-Ressourcengruppe handelt es sich um einen Dienst, mit dem alle Ressourcen in einer Gruppe gespeichert werden können, die für die Bereitstellung einer Azure-Lösung erforderlich sind. In Ressourcengruppen werden Ressourcen wie Speicherkonto, Cluster, Logik-Apps, Funktions-Apps, SQL-Server usw. gruppiert, um sie von einem Ort aus zu verwalten und bereitzustellen.

4. Speicherkonten

Das Azure-Speicherkonto spielt eine wichtige Rolle bei der Datenspeicherung in der Cloud. Es bietet eine Umlagefunktion, mit der nur die Kosten für die Ressourcen bezahlt werden, die für Daten verwendet werden. Die Kapazität kann unbegrenzt erweitert werden. Speicherkonten zum Speichern von Daten in Form von Blobs, Tabellen, Dateien oder Warteschlangen.

  • Mit dem Blob-Speicher können unstrukturierte Daten wie Bilder, Rohdaten oder halbstrukturierte Daten wie CSV- oder XML-Dateien gespeichert werden. Ihre Dateien werden in einer verzeichnisähnlichen Struktur gespeichert, die als Container bezeichnet wird.
  • Azure-Tabellen schlagen als Namen gespeicherte Daten in Form von Tabellen vor. Diese Tabellen sind NoSQL-Tabellen, dh sie folgen einer schemafreien Struktur. Diese Tabellen können sehr einfach erstellt und mit Hilfe der angegebenen URL im Code aufgerufen werden. Es wurden Daten in Schlüssel- und Wertform im Backend gespeichert.
  • Azure File Storage wird hauptsächlich verwendet, wenn der Dateiserver des Legacy-Systems migriert werden muss. Es speichert Daten auf einer Dateifreigabe, die als lokales Verzeichnis auf Azure-VMs bereitgestellt werden kann und auf die eine lokale Anwendung mithilfe der Rest-API zugreifen kann.
  • Wie der Name schon sagt, werden Azure-Warteschlangen zum Einreihen von Nachrichten in die Anwendung übertragen. Der Prozess kann mit Warteschlangen interagieren, Nachrichten abholen, den erforderlichen Vorgang ausführen und die Ergebnisse wahrscheinlich entweder im Speicher oder in der Datenbank speichern.

Fazit

Daher Azure Services unterstützt Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Geschäftsstrategie durch die Entwicklung umfangreicher Big-Data-Lösungen mit einer großen Datenmenge, einer schnelleren Verarbeitung und der Unterstützung von Algorithmen für maschinelles Lernen, KI und Statistik.

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Dies ist eine Anleitung zu Azure Services. Hier diskutieren wir die Einführung in Azure-Dienste und wir haben uns auch Azure angesehen, das eine breite Palette von Diensten wie IAAS, PAAS, SAAS anbietet. Sie können auch unsere anderen Artikelvorschläge durchgehen, um mehr zu erfahren -

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