Rozwiązania danych dla aplikacji języka Python na platformie Azure

Platforma Azure oferuje wybór w pełni zarządzanych relacyjnych baz danych, NoSQL i baz danych w pamięci, obejmujących zastrzeżone i open source aparaty oprócz usług magazynowania dla obiektów, bloków i magazynu plików. Poniższe artykuły ułatwiają rozpoczęcie pracy z rozwiązaniami danych języka Python na platformie Azure.

Bazy danych

• PostgreSQL: tworzenie skalowalnych, bezpiecznych i w pełni zarządzanych aplikacji gotowych do użycia w przedsiębiorstwie w bazie danych PostgreSQL typu open source, skalowanie w poziomie pojedynczego węzła Bazy danych PostgreSQL z wysoką wydajnością lub migrowanie obciążeń PostgreSQL i Oracle do chmury.

  • Szybki start: nawiązywanie połączeń z danymi w usłudze Azure Database for PostgreSQL i wykonywanie zapytań względem nich za pomocą języka Python — serwer elastyczny
  • Szybki start: nawiązywanie połączeń z danymi w usłudze Azure Database for PostgreSQL i wykonywanie zapytań względem nich za pomocą języka Python — pojedynczy serwer
  • Wdrażanie aplikacji internetowej w języku Python (Django lub Flask) za pomocą bazy danych PostgreSQL w usłudze aplikacja systemu Azure Service

• MySQL: tworzenie aplikacji skalowanych za pomocą zarządzanej i inteligentnej bazy danych SQL w chmurze.

  • Szybki start: nawiązywanie połączeń z danymi w usłudze Azure Database for MySQL i wykonywanie na nich zapytań za pomocą języka Python — serwer elastyczny
  • Szybki start: nawiązywanie połączeń z danymi i wykonywanie na nich zapytań w usłudze Azure Database for MySQL przy użyciu języka Python

• Azure SQL: tworzenie aplikacji skalowanych za pomocą zarządzanej i inteligentnej bazy danych SQL w chmurze.

  • Szybki start: wykonywanie zapytań względem bazy danych w usłudze Azure SQL Database lub Azure SQL Managed Instance przy użyciu języka Python

NoSQL, obiekty blob, tabele, pliki, grafy i pamięci podręczne

• Cosmos DB: twórz aplikacje z gwarantowanym małym opóźnieniem i wysoką dostępnością w dowolnym miejscu, na dowolnej skali lub migrują rozwiązania Cassandra, MongoDB i inne obciążenia NoSQL do chmury.

  • Szybki start: biblioteka klienta usługi Azure Cosmos DB for NoSQL dla języka Python
  • Szybki start: usługa Azure Cosmos DB dla bazy danych MongoDB dla języka Python ze sterownikiem bazy danych MongoDB
  • Szybki start: tworzenie aplikacji Cassandra przy użyciu zestawu SDK języka Python i usługi Azure Cosmos DB
  • Szybki start: tworzenie interfejsu API dla aplikacji tabel przy użyciu zestawu PYTHON SDK i usługi Azure Cosmos DB
  • Szybki start: biblioteka Azure Cosmos DB dla języka Apache Gremlin dla języka Python

• Magazyn obiektów blob: wysoce skalowalny i bezpieczny magazyn obiektów dla obciążeń natywnych dla chmury, archiwów, magazynów typu data lake, obliczeń o wysokiej wydajności i uczenia maszynowego.

  • Szybki start: biblioteka klienta usługi Azure Blob Storage dla języka Python
  • Przykłady usługi Azure Storage korzystające z bibliotek klienckich języka Python w wersji 12

• Azure Data Lake Storage Gen2: wysoce skalowalne i bezpieczne magazyny data lake dla obciążeń analitycznych o wysokiej wydajności.

  • Zarządzanie katalogami i plikami w usłudze Azure Data Lake Storage Gen2 przy użyciu języka Python
  • Zarządzanie listami ACL w usłudze Azure Data Lake Storage Gen2 przy użyciu języka Python

• Magazyn plików: proste, bezpieczne i bezserwerowe udziały plików w chmurze klasy korporacyjnej.

  • Develop for Azure Files with Python (Tworzenie oprogramowania dla usługi Azure Files przy użyciu języka Python)

• Redis Cache: szybkie, skalowalne aplikacje z magazynem danych zgodnym ze źródłem open source.

  • Szybki start: używanie usługi Azure Cache for Redis w środowisku Python

Dane big data i analiza

• Azure Data Lake Analytics: w pełni zarządzana usługa analizy płatności na żądanie z zabezpieczeniami, inspekcjami i pomocą techniczną klasy korporacyjnej.

  • Zarządzanie usługą Azure Data Lake Analytics przy użyciu języka Python
  • Opracowywanie języka U-SQL przy użyciu języka Python dla usługi Azure Data Lake Analytics w programie Visual Studio Code

• Azure Data Factory: usługa integracji danych do organizowania i automatyzowania przenoszenia i przekształcania danych.

  • Szybki start: Tworzenie fabryki danych i potoku przy użyciu języka Python
  • Przekształcanie danych przez uruchomienie działania języka Python w usłudze Azure Databricks

• Azure Event Hubs: usługa pozyskiwania danych telemetrycznych w hiperskalie, która zbiera, przekształca i przechowuje miliony zdarzeń.

  • Wysyłanie zdarzeń do lub odbieranie zdarzeń z centrów zdarzeń przy użyciu języka Python
  • Przechwytywanie danych usługi Event Hubs w usłudze Azure Storage i odczytywanie ich przy użyciu języka Python (azure-eventhub)

• HDInsight: w pełni zarządzana usługa Hadoop w chmurze i usługa Spark wspierana przez umowę SLA na 99,9% dla przedsiębiorstwa

  • Korzystanie z narzędzi Spark i Hive Tools for Visual Studio Code

• Azure Databricks: w pełni zarządzana, szybka, łatwa i wspólna platforma analityczna oparta na platformie Apache® Spark™ zoptymalizowana pod kątem platformy Azure.

  • Połączenie do usługi Azure Databricks z programów Excel, Python lub R
  • Rozpoczynanie pracy z usługą Azure Databricks
  • Samouczek: Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Databricks i Spark

• Azure Synapse Analytics: usługa analizy bez ograniczeń, która łączy magazynowanie danych przedsiębiorstwa i analizę danych big data.

  • Szybki start: wykonywanie zapytań względem bazy danych w usłudze Azure SQL Database lub azure SQL Managed Instance (w tym usługi Azure Synapse Analytics) przy użyciu języka Python