Azure'da veri analizi ve raporlama teknolojisi seçme

  • Makale

Büyük veri çözümlerinin çoğunun amacı analiz ve raporlama aracılığıyla veriler hakkında öngörüler sağlamaktır. Bu, önceden yapılandırılmış raporları ve görselleştirmeleri veya etkileşimli veri keşfini içerebilir.

Veri analizi teknolojisini seçerken seçenekleriniz nelerdir?

Gereksinimlerinize bağlı olarak Azure'da analiz, görselleştirme ve raporlama için çeşitli seçenekler vardır:

Power BI

Power BI , bir iş analizi araçları paketidir. Yüzlerce veri kaynağına bağlanabilir ve geçici analiz için kullanılabilir. Şu anda kullanılabilir olan veri kaynaklarının listesine bakın. Ek lisanslama gerektirmeden Power BI'ı kendi uygulamalarınızla tümleştirmek için Power BI Embedded'i kullanın.

Kuruluşlar rapor oluşturmak ve bunları kuruluşta yayımlamak için Power BI'ı kullanabilir. Herkes idare ve güvenlik yerleşik olarak kişiselleştirilmiş panolar oluşturabilir. Power BI, Power BI hizmeti oturum açan kullanıcıların kimliğini doğrulamak için Microsoft Entra Id kullanır ve kullanıcı kimlik doğrulaması gerektiren kaynaklara erişmeye çalıştığında Power BI oturum açma kimlik bilgilerini kullanır.

Jupyter Notebooks

Jupyter Notebooks, veri bilimcilerinin Python, Scala veya R kodu ve markdown metni içeren not defteri dosyaları oluşturmasına olanak tanıyan tarayıcı tabanlı bir kabuk sunarak kodu paylaşarak ve belgeleyerek ve sonuçları tek bir belgede belgeleyerek etkili bir işbirliği yapmanın etkili bir yoludur.

Spark veya Hadoop gibi çoğu HDInsight kümesi türü, verilerle etkileşimde bulunmaya ve işlenmek üzere iş göndermeye yönelik Jupyter not defterleriyle önceden yapılandırılmış olarak gelir. Kullandığınız HDInsight kümesinin türüne bağlı olarak, kodunuzu yorumlamak ve çalıştırmak için bir veya daha fazla çekirdek sağlanacaktır. Örneğin, HDInsight'ta Spark kümeleri, Spark altyapısını kullanarak Python veya Scala kodunu yürütmek için arasından seçim yapabileceğiniz Spark ile ilgili çekirdekler sağlar.

Jupyter not defterleri, Power BI gibi bir BI/raporlama aracıyla daha gelişmiş görselleştirmeler oluşturmadan önce verilerinizi analiz etmek, görselleştirmek ve işlemek için harika bir ortam sağlar.

Zeppelin Not Defterleri

Zeppelin Notebooks , işlevsellikte Jupyter'a benzer şekilde tarayıcı tabanlı bir kabuk için başka bir seçenektir. Bazı HDInsight kümeleri Zeppelin not defterleriyle önceden yapılandırılmış olarak gelir. Ancak, HDInsight Etkileşimli Sorgu (Hive LLAP) kümesi kullanıyorsanız, zeppelin şu anda etkileşimli Hive sorguları çalıştırmak için kullanabileceğiniz tek not defteri seçiminizdir. Ayrıca, etki alanına katılmış bir HDInsight kümesi kullanıyorsanız, not defterlerine ve temel hive tablolarına erişimi denetlemek için farklı kullanıcı oturum açma bilgileri atamanızı sağlayan tek tür Zeppelin not defterleridir.

VS Code'da Jupyter Not Defterleri

VS Code, yerel olarak kullanabileceğiniz veya uzak işlemle bağlanabileceğiniz ücretsiz bir kod düzenleyicisi ve geliştirme platformudur. Jupyter uzantısıyla birlikte, jupyter geliştirme için ek dil uzantılarıyla geliştirilebilen tam bir ortam sunar. Seçtiğiniz işlemden yararlanma özelliğiyle sınıfının en iyisi, ücretsiz Bir Jupyter deneyimi istiyorsanız, bu harika bir seçenektir. VS Code kullanarak uzak ve kapsayıcılara karşı not defterleri geliştirebilir ve çalıştırabilirsiniz. Azure Notebooks'tan geçişi kolaylaştırmak için kapsayıcı görüntüsünün VS Code ile de kullanılabilmesini sağladık.

Jupyter (eski adıyla IPython Notebook), Markdown metniyle yürütülebilir Python kaynak kodunu not defteri adı verilen tek bir tuvalde kolayca birleştirmenizi sağlayan açık kaynaklı bir projedir. Visual Studio Code, Jupyter Notebooks ile yerel olarak ve Python kod dosyaları aracılığıyla çalışmayı destekler.

Anahtar seçim ölçütleri

Seçenekleri daraltmak için şu soruları yanıtlayarak başlayın:

  • Etki alanınıza yayılmış veriler için raporlar oluşturmak için merkezi bir yer sağlayarak çok sayıda veri kaynağına bağlanmanız mı gerekiyor? Bu durumda, 100'lere ait veri kaynaklarına bağlanmanızı sağlayan bir seçenek belirleyin.

  • Dinamik görselleştirmeleri bir dış web sitesine veya uygulamaya eklemek istiyor musunuz? Öyleyse, ekleme özellikleri sağlayan bir seçenek belirleyin.

  • Görselleştirmelerinizi ve raporlarınızı çevrimdışıyken tasarlamak istiyor musunuz? Evet ise, çevrimdışı özelliklere sahip bir seçenek belirleyin.

  • Büyük veya karmaşık yapay zeka modellerini eğitmek veya çok büyük veri kümeleriyle çalışmak için ağır işleme gücüne mi ihtiyacınız var? Evet ise, büyük bir veri kümesine bağlanabilecek bir seçenek belirleyin.

Yetenek matrisi

Aşağıdaki tablolarda, özelliklerdeki temel farklar özetlemektedir.

Genel özellikler

Özellik Power BI Jupyter Notebooks Zeppelin Not Defterleri VS Code'da Jupyter Not Defterleri
Gelişmiş işleme için büyük veri kümesine Bağlan Yes Evet Evet Hayır
Yönetilen hizmet Yes Evet 1 Evet 1 Yes
100'lere kadar veri kaynağı Bağlan Yes Hayır Hayır Hayır
Çevrimdışı özellikler Evet 2 Hayır Hayır Hayır
Ekleme özellikleri Yes Hayır Hayır Hayır
Otomatik veri yenileme Yes Hayır Hayır Hayır
Çok sayıda açık kaynak paketine erişim Hayır Evet 3 Evet 3 Evet 4
Veri dönüştürme/temizleme seçenekleri Power Query, R Python, R, Julia ve Scala dahil 40 dil Python, JDBC ve R dahil 20'den fazla yorumlayıcı Python, F#, R
Fiyatlandırma Power BI Desktop (yazma) için ücretsiz, bkz. barındırma seçenekleri için fiyatlandırma Ücretsiz Ücretsiz Ücretsiz
Çok kullanıcılı işbirliği Evet Evet (JupyterHub gibi çok kullanıcılı bir sunucuyla veya paylaşım yoluyla) Yes Evet (paylaşım yoluyla)

[1] Yönetilen bir HDInsight kümesinin parçası olarak kullanıldığında.

[2] Power BI Desktop kullanımıyla.

[2] Topluluk tarafından katkıda bulunan paketler için Maven deposunda arama yapabilirsiniz.

[3] Python paketleri pip veya conda kullanılarak yüklenebilir. R paketleri CRAN veya GitHub'dan yüklenebilir. F# içindeki paketler Paket bağımlılık yöneticisi kullanılarak nuget.org aracılığıyla yüklenebilir.

Katkıda Bulunanlar

Bu makale Microsoft tarafından yönetilir. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunanlar tarafından yazılmıştır.

Asıl yazar:

Sonraki adımlar