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Questo articolo confronta i principali servizi di dati e intelligenza artificiale di Azure con i servizi Amazon Web Services (AWS) corrispondenti.
Per un confronto tra altri servizi AWS e Azure, vedere Azure per professionisti AWS.
Governance, gestione e piattaforme dei dati
Sia Microsoft Purview che la combinazione di servizi AWS descritti nella tabella seguente mirano a fornire soluzioni complete di governance dei dati. Queste soluzioni consentono alle organizzazioni di gestire, individuare, classificare e garantire in modo efficace la sicurezza per gli asset di dati.
| Servizio Microsoft | Servizi di AWS | Descrizione |
|---|---|---|
| Microsoft Purview | Catalogo dati AWS Glue, AWS Lake Formation, Amazon Macie, AWS Identity and Access Management (IAM),AWS Config | Entrambe le opzioni offrono funzionalità affidabili di governance, catalogazione e conformità dei dati. Microsoft Purview è una soluzione unificata di governance dei dati che consente alle organizzazioni di individuare, classificare e gestire i dati in ambienti locali, multicloud e SaaS. Fornisce anche funzionalità di derivazione e conformità dei dati. AWS offre funzionalità simili con più servizi: AWS Glue Data Catalog per la gestione dei metadati, AWS Lake Formation per la creazione e la governance del data lake, Amazon Macie per la classificazione e la protezione dei dati, AWS IAM per il controllo di accesso e AWS Config per la gestione della configurazione e il rilevamento della conformità. |
Confronto tra la piattaforma all-in-one e i servizi AWS
Microsoft Fabric offre una piattaforma all-in-one che unifica i dati e i servizi di intelligenza artificiale necessari per le soluzioni di analisi moderne. Semplifica il processo di spostamento dei dati tra servizi, fornisce governance unificata e sicurezza e semplifica i modelli di determinazione dei prezzi. Questo approccio unificato è in contrasto con l'approccio AWS, in cui i servizi vengono spesso usati separatamente e richiedono un maggiore impegno per l'integrazione. Fabric offre una perfetta integrazione tra queste funzioni che consentono all'organizzazione di accelerare le iniziative guidate dai dati nell'ecosistema di Azure.
AWS e Fabric forniscono servizi per l'integrazione dei dati, l'elaborazione, l'analisi, l'apprendimento automatico e la business intelligence.
| Servizi di AWS | Tessuto | Descrizione |
|---|---|---|
| Colla AWS, pipeline di dati AWS | Integrazione dei dati con Azure Data Factory | AWS offre una suite di singoli servizi che possono essere combinati per creare soluzioni di dati e analisi. Questo approccio offre flessibilità, ma richiede più impegno per integrare i servizi in una soluzione end-to-end. Fabric offre queste funzionalità all'interno di una singola piattaforma unificata per semplificare flussi di lavoro, collaborazione e gestione. |
Confronto dettagliato dei servizi AWS con i componenti di Fabric
Strumenti di integrazione dei dati ed ETL
Gli strumenti di integrazione ed estrazione, trasformazione, caricamento (ETL) consentono di estrarre, trasformare, caricare dati da più origini in un sistema unificato per l'analisi.
| Servizio AWS | Servizio di Azure | Analisi |
|---|---|---|
| Colla AWS | Data Factory | AWS Glue e Azure Data Factory sono servizi ETL completamente gestiti che facilitano l'integrazione dei dati in varie origini. |
| Flussi di lavoro gestiti da Amazon per Apache Airflow (MWAA) | Data Factory con le pipeline di Azure Synapse Analytics | Apache Airflow offre l'orchestrazione del flusso di lavoro gestita per pipeline di dati complesse. Le pipeline di Azure Synapse Analytics integrano Apache Airflow con Azure Data Factory per un'esperienza più integrata. AWS MWAA è una soluzione airflow gestita. |
| Pipeline di dati DI AWS | Data Factory | AWS Data Pipeline e Azure Data Factory consentono lo spostamento e l'elaborazione dei dati tra servizi e posizioni. |
| AWS Servizio di Migrazione del Database (DMS) | Servizio Migrazione del database di Azure | Questi servizi consentono di eseguire la migrazione dei database nel cloud con tempi di inattività minimi. La differenza principale è che il servizio di Azure è ottimizzato per la migrazione senza problemi ai database di Azure, fornendo strumenti di valutazione e raccomandazione, mentre AWS DMS è incentrato sulle migrazioni all'interno dell'ambiente AWS. AWS DMS offre funzionalità di replica in corso per le architetture ibride. |
| Flusso di applicazioni Amazon | App per la logica di Azure | Questi servizi consentono flussi di dati automatizzati tra applicazioni cloud e servizi senza richiedere codice. Logic Apps fornisce funzionalità di integrazione complete con un'ampia gamma di connettori e un designer visivo. AppFlow è incentrato sul trasferimento sicuro dei dati tra applicazioni SaaS specifiche e servizi AWS e offre funzionalità di trasformazione dei dati predefinite. |
| Funzioni di AWS Step | Data Factory con Logic Apps | Questi servizi forniscono l'orchestrazione del flusso di lavoro per coordinare le applicazioni distribuite e i microservizi. Step Functions è progettato per orchestrare servizi AWS e microservizi nelle applicazioni serverless. Logic Apps viene utilizzato sia per l'integrazione dei dati, sia per l'automazione dei flussi di lavoro aziendali. |
Archiviazione dei dati
Queste soluzioni sono progettate per archiviare e gestire grandi volumi di dati strutturati ottimizzati per l'esecuzione di query e la creazione di report.
| Servizio AWS | Servizio di Azure | Analisi |
|---|---|---|
| Amazon Redshift | Azure Synapse Analytics | Amazon Redshift e Azure Synapse Analytics sono servizi di data warehousing su larga scala completamente gestiti e su scala petabyte progettati per l'analisi e la creazione di report su larga scala. La differenza principale è che Azure Synapse Analytics offre una piattaforma di analisi unificata che combina il data warehousing e l'elaborazione dei Big Data, mentre Redshift si concentra principalmente sul data warehousing. |
| Spettro Amazon Redshift | Integrazione di Azure Synapse Analytics con Data Lake | Questi servizi consentono di eseguire query sui dati in data warehouse e data lake senza spostare i dati. Azure Synapse Analytics offre motori SQL e Spark integrati. Redshift Spectrum estende l'esecuzione di query SQL di Redshift ai dati in Amazon S3. |
| Formazione del lago AWS | Azure Synapse Analytics con Azure Data Lake Storage | Questi servizi consentono di creare data lake sicuri per l'analisi. Azure combina le funzionalità data lake e data warehouse in Azure Synapse Analytics. AWS offre Lake Formation per laghi di dati e Redshift come servizio separato di data warehouse. |
| Amazon RDS con Redshift Federated Query | Database SQL di Azure | Questi servizi supportano l'esecuzione di query su database operativi e data warehouse. Azure Synapse Analytics offre un'esperienza unificata di analisi predefinita. AWS richiede di combinare RDS e Redshift per funzionalità di query tra servizi simili. |
| Amazon Aurora con l'integrazione di Redshift | Collegamento ad Azure Synapse per Azure Cosmos DB | Questi servizi offrono analisi ad alte prestazioni sui dati operativi. AWS richiede di configurare pipeline di dati tra Aurora e Redshift. Con Azure Collegamento a Synapse non è necessario spostare i dati. |
Soluzioni Data Lake
Queste piattaforme archivia grandi quantità di dati non strutturati e strutturati non elaborati nel formato nativo per l'elaborazione futura.
| Servizio AWS | Servizio di Azure | Analisi |
|---|---|---|
| Amazon S3 | Archiviazione di Azure Data Lake | Amazon S3 e Azure Data Lake Storage sono soluzioni di archiviazione scalabili per la creazione di data lake per archiviare e analizzare grandi volumi di dati. Data Lake Storage offre uno spazio dei nomi gerarchico. Amazon S3 usa una struttura piatta. |
| Formazione del lago AWS | Azure Synapse Analytics | AWS Lake Formation e Azure Synapse Analytics consentono di configurare, gestire e proteggere i data lake per l'analisi. La differenza principale è che Azure Synapse Analytics offre un servizio di analisi all-in-one che combina data lake, data warehouse e analisi di Big Data, mentre Lake Formation è incentrato sulla creazione e la gestione di data lake con solide funzionalità di sicurezza e governance. |
| Amazon Atena | Azure Synapse Analytics pool SQL serverless | Questi servizi consentono di eseguire query sui dati archiviati in data lake usando SQL, senza configurare l'infrastruttura. AmazonThen è una soluzione autonoma che si integra con altri servizi AWS. I pool SQL serverless fanno parte della piattaforma Azure Synapse Analytics. |
| Catalogo dati AWS Glue | Microsoft Purview | Questi servizi forniscono un repository di metadati centralizzato per l'archiviazione e la gestione di schemi di dati e metadati per data lake. AWS Glue fornisce un subset delle funzionalità di Microsoft Purview. Microsoft Purview supporta il catalogo dati, il rilevamento della derivazione e la classificazione dei dati sensibili, indipendentemente dal fatto che i dati si trovino in locale, in un cloud o in un'applicazione SaaS. |
Analisi di Big Data
Questi servizi elaborano e analizzano set di dati di grandi dimensioni e complessi per individuare modelli, informazioni dettagliate e tendenze. La tabella seguente fornisce confronti diretti dei singoli servizi Big Data. Microsoft Fabric è un servizio all-in-one per Big Data e analisi. Fornisce i servizi seguenti e altro ancora.
| Servizio AWS | Servizio di Azure | Analisi |
|---|---|---|
| Amazon EMR | Azure HDInsight | Entrambi i servizi forniscono framework Big Data gestiti per l'elaborazione dei dati archiviati in data lake. EMR fornisce framework Hadoop e Spark gestiti. HDInsight è una soluzione aziendale completamente gestita che supporta Hadoop, Spark, Kafka e altre analisi open source. |
| Amazon EMR | Azure Databricks | Questi servizi consentono l'elaborazione di Big Data tramite Apache Spark in un ambiente gestito. EMR consente di eseguire cluster Apache Spark con opzioni di configurazione e ridimensionamento flessibili. Azure Databricks offre una piattaforma Apache Spark ottimizzata con notebook collaborativi e flussi di lavoro integrati. |
| Amazon Kinesis | Azure Event Hubs e Azure Stream Analytics | Questi servizi offrono analisi e streaming di dati in tempo reale per l'elaborazione e l'analisi dei flussi di dati con volumi elevati. |
| AWS Glue con AWS Glue Studio | Azure Synapse Analytics con pool di Apache Spark | Entrambi i servizi offrono funzionalità di elaborazione dei Big Data con la trasformazione e l'analisi integrata dei dati. |
Business Intelligence e creazione di report
Questi servizi forniscono visualizzazioni, report e dashboard dei dati per aiutare le aziende a prendere decisioni informate.
| Servizio AWS | Servizio di Azure | Analisi |
|---|---|---|
| Amazon QuickSight | Power BI | QuickSight e Power BI offrono strumenti di analisi aziendale per la visualizzazione dei dati e i dashboard interattivi. |
| Grafana gestito da Amazon | Grafana con gestione Azure | Questi servizi forniscono un servizio gestito di Grafana, che consente di visualizzare metriche, log e tracce in più origini dati. |
| AWS Scambio di dati | Condivisione dati di Azure | Questi servizi facilitano la condivisione sicura e lo scambio di dati tra organizzazioni. Scambio di dati fornisce un modello del marketplace. La condivisione dati si concentra sulla condivisione di dati tra tenant. |
| Amazon OpenSearch Service con Kibana | Azure Data Explorer con dashboard | Questi servizi offrono l'esplorazione dei dati in tempo reale e l'analisi interattiva su grandi volumi di dati. OpenSearch usa Kibana per la ricerca e la visualizzazione. Azure Esplora dati usa Kusto, ottimizzato per l'inserimento rapido dei dati e l'esecuzione di query. |
Elaborazione dati in tempo reale
Questi sistemi inseriscono e analizzano i dati man mano che vengono generati per fornire informazioni e risposte immediate.
| Servizio AWS | Servizio di Azure | Analisi |
|---|---|---|
| Amazon Kinesis | Azure Event Hubs e Azure Stream Analytics | Questi servizi offrono analisi e streaming di dati in tempo reale per l'elaborazione e l'analisi dei flussi di dati con volumi elevati. Kinesis offre una suite integrata per lo streaming e l'analisi dei dati all'interno di AWS. Azure separa l'inserimento (Hub eventi) e l'elaborazione (Analisi di flusso). |
| Amazon Managed Streaming per Apache Kafka (MSK) | Azure HDInsight con Apache Kafka | Questi servizi forniscono cluster Apache Kafka gestiti per la creazione di pipeline e applicazioni di dati di streaming in tempo reale. |
| AWS Lambda | Funzioni di Azure | Queste piattaforme di calcolo serverless eseguono codice in risposta agli eventi e gestiscono automaticamente le risorse di calcolo sottostanti. |
| Flussi Amazon DynamoDB | Feed di modifiche di Azure Cosmos DB | Questi servizi consentono l'elaborazione dei dati in tempo reale acquisendo e fornendo un flusso di modifiche ai dati. |
| Amazon ElastiCache con flussi Redis | Azure Cache per Redis con flussi di Redis | Questi servizi forniscono istanze redis gestite che supportano i flussi Redis per l'inserimento e l'elaborazione dei dati in tempo reale. |
| Analisi di Amazon IoT | Hub IoT di Azure con Analisi di Flusso di Azure | Questi servizi consentono di elaborare e analizzare i dati dai dispositivi IoT in tempo reale. AWS IoT Analytics offre funzionalità predefinite di archiviazione e analisi dei dati. Azure offre servizi modulari: hub IoT gestisce l'inserimento e Analisi di flusso elabora i dati. |
Servizi di Apprendimento Automatico
Questi strumenti e piattaforme consentono lo sviluppo, il training e la distribuzione di modelli di Machine Learning.
| Servizio AWS | Servizio di Azure | Analisi |
|---|---|---|
| Amazon SageMaker | Azure Machine Learning | Queste piattaforme complete consentono di creare, eseguire il training e distribuire modelli di Machine Learning. |
| AMI AWS per il Deep Learning | Macchine virtuali di data science di Azure | Questi servizi forniscono macchine virtuali preconfigurate ottimizzate per i carichi di lavoro di Machine Learning e data science. |
| Pilota automatico Amazon SageMaker | Machine Learning automatizzato (AutoML) | Questi servizi offrono Machine Learning automatizzato per la creazione e il training di modelli. |
| Amazon SageMaker Studio | Studio di Azure Machine Learning | Questi servizi offrono ambienti di sviluppo integrati per Machine Learning. SageMaker Studio offre un'interfaccia unificata per tutti i passaggi di sviluppo di Machine Learning, inclusi gli strumenti di debug e profilatura. |
Servizi di intelligenza artificiale
I servizi di intelligenza artificiale offrono funzionalità di intelligenza artificiale predefinite e personalizzabili per le applicazioni, tra cui visione, riconoscimento vocale, linguaggio e processo decisionale.
| Servizio AWS | Servizio di Azure | Analisi |
|---|---|---|
| Amazon Rekognition | Visione artificiale di Azure con OCR e intelligenza artificiale | Questi servizi offrono funzionalità di analisi di immagini e video, tra cui riconoscimento degli oggetti e moderazione dei contenuti. |
| Amazon Polly | Riconoscimento vocale di Intelligenza artificiale di Azure (sintesi vocale) | È possibile usare questi servizi per convertire il testo in parlato realistico per consentire alle applicazioni di interagire con gli utenti con voci audio naturali. |
| Trascrizione Amazon | Voce di Azure AI | Questi servizi convertono la lingua parlata in testo, che consente alle applicazioni di trascrivere flussi audio. |
| Amazon Traduttore | Traduttore per Azure AI | Questi servizi offrono funzionalità di traduzione automatica per la traduzione di testo da una lingua a un'altra. |
| Amazon Comprehend | Lingua di Azure AI | Questi servizi analizzano il testo per estrarre intuizioni come sentimento, frasi chiave, entità e individuazione della lingua. |
| Amazon Lex | Servizio di Azure AI Bot | È possibile usare questi servizi per creare interfacce e chatbot conversazionali che usano la comprensione del linguaggio naturale. Azure offre un approccio modulare con servizi separati per il framework di sviluppo di bot e la comprensione del linguaggio. Amazon Lex offre una soluzione integrata per la creazione di interfacce di conversazione all'interno di AWS. |
| Amazon Textract | Informazioni sui documenti di Azure AI | Entrambi questi servizi estraggono automaticamente testo e dati da documenti e moduli analizzati usando Machine Learning. Azure offre modelli personalizzabili per tipi di documento specifici, che consentono l'estrazione dei dati personalizzata. Textract fornisce l'estrazione integrata di strutture di dati complesse. |
| Servizio OpenSearch di Amazon | Ricerca di intelligenza artificiale di Azure (ricerca generativa) | OpenSearch e Ricerca intelligenza artificiale offrono potenti funzionalità di ricerca e analisi. È possibile usarli per schemi comuni di intelligenza artificiale, come la generazione aumentata dal recupero (RAG). |
Servizi di intelligenza artificiale generativa
Questi servizi di intelligenza artificiale creano nuovi contenuti o dati simili all'output generato dall'utente, ad esempio testo, immagini o audio.
| Servizio AWS | Servizi di Azure | Analisi |
|---|---|---|
| Roccia amazzonica | Servizio Azure OpenAI, Azure AI Foundry | Amazon Bedrock, Azure AI Foundry e il servizio Azure OpenAI offrono modelli di base per la creazione e la distribuzione di applicazioni di intelligenza artificiale generative. |
Collaboratori
Questo articolo viene gestito da Microsoft. Originariamente è stato scritto dai seguenti contributori.
Autore principale:
- Regina Hackenberg - Italia | Specialista Tecnico Senior
Altro collaboratore:
- Adam Cerini | Direttore, Partner Technology Strategist
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