Elaborazione dati in Azure

Capire Microsoft Azure

Kevin James

Technical Lead and Training Architect

Real-time vs Batch Processing

• Valuta il tipo di elaborazione prima di scegliere il servizio: real-time o batch.
• Real-time: analytics immediati
• Batch: analytics pianificati o ad hoc

Real-time vs Batch Processing

• Valuta il tipo di elaborazione prima di scegliere il servizio
• Real-time: analytics immediati
• Batch: analytics pianificati o ad hoc
• Esempio in sanità:
  • Real-time: dashboard per emergenze ospedaliere
  • Batch: dashboard aggiornati settimanalmente
• Implicazioni diverse per infrastruttura e costi

Processi ETL

Processi ETL

Processi ETL

Strumenti di elaborazione

Azure Synapse Analytics

• Parte di Microsoft Fabric
  • integra big data e data warehouse
• Esperienza unificata per ingestione, preparazione, gestione e delivery dei dati
• Supporta insight in tempo reale e batch
• Motore analitico ad alte prestazioni

Azure Stream Analytics

• Abilita accesso ai dati in tempo reale
• Analytics in tempo reale con query semplici
• Gestisce streaming da input vari, es. Blob Storage
• Essenziale per insight immediati:
  • rilevamento frodi in banca
  • pricing dinamico in borsa

Azure Databricks

• Collaborazione Microsoft–Databricks
  • Piattaforma di analytics ottimizzata per Azure
• Ambiente unificato per data engineering, analytics e ML
• Workspace collaborativo per data scientist e ingegneri
• Supporto Data Lake integrato
• Real-time e batch

Azure Data Factory

• Servizio di integrazione cloud
• Crea, pianifica e orchestra workflow dati
• Snellisce i processi ETL
• Gestisce fonti e formati eterogenei
• Automatizza i workflow per flessibilità

Azure HDInsight

• Servizio gestito per elaborazione dati veloce e personalizzabile
• Esegue piattaforme open-source note:
  • Hadoop
  • Spark
  • Kafka
• Scala facilmente in base alla domanda
• Si integra con gli archivi Azure

Passiamo alla pratica!

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