Choisir un magasin de données de recherche dans Azure

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Cet article compare les choix technologiques pour les magasins de données de recherche dans Azure. Un magasin de données de recherche est utilisé pour créer et stocker des index spécialisés afin d’effectuer des recherches sur du texte de forme libre. Le texte qui est indexé peut résider dans un magasin de données distinct, comme le stockage blob. Une application soumet une requête au magasin de données de recherche, et le résultat est une liste de documents correspondants. Pour plus d’informations sur ce scénario, consultez Traitement de texte de forme libre pour la recherche.

Quelles sont vos options lors du choix d’un magasin de données de recherche ?

Dans Azure, tous les magasins de données suivants respectent les exigences principales pour la recherche sur des données de texte de forme libre en fournissant un index de recherche :

Critères de sélection principaux

Pour les scénarios de recherche, commencez par choisir le magasin de données de recherche approprié pour vos besoins en répondant à ces questions :

  • Préférez-vous opter pour un service géré plutôt que de gérer vos propres serveurs ?

  • Pouvez-vous spécifier votre schéma d’index au moment de la conception ? Dans le cas contraire, choisissez une option qui prend en charge les schémas pouvant être mis à jour.

  • Avez-vous besoin d’un index uniquement pour la recherche en texte intégral ou avez-vous également besoin de l’agrégation rapide de données numériques et autres outils analytiques ? Si vous avez besoin de fonctionnalités au-delà de la recherche en texte intégral, envisagez les options qui prennent en charge une analytique supplémentaire.

  • Avez-vous besoin d’un index de recherche pour l’analytique des journaux d’activité, avec prise en charge de la collecte de journaux, de l’agrégation et des visualisations sur les données indexées ? Dans ce cas, envisagez d’utiliser Elasticsearch, qui fait partie d’une pile Log Analytics.

  • Avez-vous besoin d’indexer les données dans des formats de documents courants tels que PDF, Word, PowerPoint et Excel ? Si la réponse est Oui, choisissez une option qui fournit des indexeurs de documents.

  • Votre base de données a-t-elle des besoins de sécurité spécifiques ? Si la réponse est Oui, consultez les fonctionnalités de sécurité ci-dessous.

Matrice des fonctionnalités

Les tableaux suivants résument les principales différences entre les fonctionnalités.

Fonctionnalités générales

Fonctionnalité Recherche cognitive Elasticsearch SQL Database
Est un service géré Oui No Oui
API REST Oui Oui Non
Programmabilité .NET, Java, Python, JavaScript Java T-SQL
Indexeurs de documents pour les types de fichiers courants (PDF, DOCX, TXT, etc.) Oui No Non

Fonctionnalités de facilité de gestion

Fonctionnalité Recherche cognitive Elasticsearch SQL Database
Schéma pouvant être mis à jour Oui Oui Oui
Prend en charge la montée en puissance Oui Oui Non

Fonctionnalités de la charge de travail analytique

Fonctionnalité Recherche cognitive Elasticsearch SQL Database
Prend en charge l’analytique au-delà de la recherche en texte intégral Non Oui Oui
Fait partie d’une pile Log Analytics Non Oui (ELK) Non
Prend en charge la recherche sémantique Oui (rechercher uniquement les documents similaires) Oui Oui

Fonctionnalités de sécurité

Fonctionnalité Recherche cognitive Elasticsearch SQL Database
Sécurité au niveau des lignes Partielle (requête d’application requise pour filtrer par ID de groupe) Partielle (requête d’application requise pour filtrer par ID de groupe) Oui
Chiffrement transparent des données Non Non Oui
Restreindre l’accès à des adresses IP spécifiques Oui Oui Oui
Restreindre l’accès pour autoriser l’accès au réseau virtuel uniquement Oui Oui Oui
Authentification Active Directory (authentification intégrée) Non Non Oui

Contributeurs

Cet article est géré par Microsoft. Il a été écrit à l’origine par les contributeurs suivants.

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