Решения для работы с данными для приложений Python в Azure

Azure предлагает широкий выбор полностью управляемых реляционных баз данных, NoSQL и баз данных в памяти, охватывающих собственные и открытые ядра с открытым исходным кодом, а также службы хранилища для объектов, блоков и файлового хранилища. Следующие статьи помогут вам приступить к работе с решениями данных Python в Azure.

Базы данных

• PostgreSQL: создание масштабируемых, безопасных и полностью управляемых корпоративных приложений в PostgreSQL с открытым исходным кодом, горизонтальное масштабирование с одним узлом PostgreSQL с высокой производительностью или перенос рабочих нагрузок PostgreSQL и Oracle в облако.

  • Краткое руководство. Использование Python для подключения и запроса данных в База данных Azure для PostgreSQL — гибкий сервер
  • Краткое руководство. Использование Python для подключения и запроса данных в База данных Azure для PostgreSQL — отдельный сервер
  • Развертывание веб-приложения Python (Django или Flask) с помощью PostgreSQL в службе приложение Azure

• MySQL: создание приложений, масштабируемых с помощью управляемой и интеллектуальной базы данных SQL в облаке.

  • Краткое руководство. Использование Python для подключения и запроса данных в База данных Azure для MySQL — гибкий сервер
  • Краткое руководство. Использование Python для подключения и запроса данных в База данных Azure для MySQL

• Sql Azure: создание приложений, масштабируемых с помощью управляемой и интеллектуальной базы данных SQL в облаке.

  • Краткое руководство. Использование Python для запроса базы данных в База данных SQL Azure или Управляемый экземпляр SQL Azure

NoSQL, большие двоичные объекты, таблицы, файлы, графы и кэши

• Cosmos DB: создание приложений с гарантированной низкой задержкой и высокой доступностью в любом масштабе или миграции Cassandra, MongoDB и других рабочих нагрузок NoSQL в облако.

  • Краткое руководство. Клиентская библиотека Azure Cosmos DB для NoSQL для Python
  • Краткое руководство. Azure Cosmos DB для MongoDB для Python с драйвером MongoDB
  • Краткое руководство. Создание приложения Cassandra с помощью пакета SDK для Python и Azure Cosmos DB
  • Краткое руководство. Создание приложения API для таблиц с помощью пакета SDK для Python и Azure Cosmos DB
  • Краткое руководство. Библиотека Apache Gremlin для Apache Cosmos DB для Python

• Хранилище BLOB-объектов: масштабируемое и безопасное хранилище объектов для облачных рабочих нагрузок, архивов, озер данных, высокопроизводительных вычислений и машинного обучения.

  • Краткое руководство. Хранилище BLOB-объектов Azure клиентская библиотека для Python
  • служба хранилища Azure примеры с помощью клиентских библиотек Python версии 12

• Azure Data Lake Storage 2-го поколения. Масштабируемое и безопасное озеро данных для рабочих нагрузок высокопроизводительной аналитики.

  • Управление каталогами и файлами в Azure Data Lake Storage 2-го поколения с помощью Python
  • Использование Python для управления списками ACL в Azure Data Lake Storage 2-го поколения

• Хранилище файлов: простые, безопасные и бессерверные облачные общие папки корпоративного уровня.

  • Разработка для хранилища файлов Azure с помощью Python

• Кэш Redis: power fast, масштабируемые приложения с открытым исходным кодом, совместимым с хранилищем данных в памяти.

  • Краткое руководство. Использование Кэша Azure для Redis с приложениями Python

Большие данные и аналитика

• Аналитика Озера данных Azure: полностью управляемая служба аналитики по запросу на задание с использованием корпоративной безопасности, аудита и поддержки.

  • Управление Azure Data Lake Analytics с помощью Python
  • Разработка U-SQL с помощью Python для Azure Data Lake Analytics в Visual Studio Code

• Фабрика данных Azure. Служба интеграции данных для оркестрации и автоматизации перемещения и преобразования данных.

  • Краткое руководство. Создание фабрики данных и конвейера с помощью Python
  • Преобразование данных с помощью выполнения действий Python в Azure Databricks

• Центры событий Azure: служба приема данных телеметрии с гипермасштабированием, которая собирает, преобразует и сохраняет миллионы событий.

  • Отправка и получение событий с помощью Python в Центрах событий
  • Запись данных Центров событий в служба хранилища Azure и чтение их с помощью Python (azure-eventhub)

• HDInsight: полностью управляемая облачная служба Hadoop и Spark, поддерживаемая 99,9 % SLA для вашего предприятия

  • Использование средств Spark и Hive для Visual Studio Code

• Azure Databricks: полностью управляемая, быстрая и удобная и совместная платформа аналитики Apache® Spark™, оптимизированная для Azure.

  • Подключение к Azure Databricks из Excel, Python или R
  • Начало работы с Azure Databricks
  • Руководство. Azure Data Lake Storage 2-го поколения, Azure Databricks и Spark

• Azure Synapse Analytics: безграничная служба аналитики, которая объединяет хранилище корпоративных данных и аналитику больших данных.

  • Краткое руководство. Использование Python для запроса базы данных в База данных SQL Azure или Управляемый экземпляр SQL Azure (включая Azure Synapse Analytics)