Analysen¶
Azure Analysis Services: BI-Analyse ohne Infrastruktur
Azure Daten-Explorer: Verwalteter Dienst zur Datenanalyse aus z.B. Anwendungen, IoT, Websites.
Azure Databricks: Apache Spark as a Service für Datenanalysen und AI.
Azure Stream Analytics: Serverlose Echtzeitanalyse von Datenströmen, z.B. aus IoT. Sowohl in der Cloud als auch als Edge-Computing, nahe an der Datenquelle.
Azure Synapse Analytics: Datawarehouse mit Apache Spark für Datenanalyse. Hiess früher Azure SQL Datawarehouse.
Azure Data Catalog: Metadatenkatalog für Daten, um diese besser und schneller zu finden.
Data Factory : Serverlose Daten-Integration. Sehr viele Konnektoren, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu laden, transformieren und dann in Azure Synapse Analytics zu speichern.
Data Lake Analytics: Big-Data Analyseplattform. Kann Daten aus Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake Storage, Azure Blob Storage und SQL Datenbanken in der Azure Cloud beziehen. Analysen können mit R, Python und U-SQL (SQL-Dialekt+C#) gemacht werden.
Event Hubs: Event Streaming Plattform für Datenerfassung und Verarbeitung in Echtzeit, ähnlich wie Apache Kafka. Kann mit AMQP, Apache Kafka, aber auch direkt HTTP, integriert werden. Der Fokus liegt auf die Verarbeitung von Ereignissen, im Gegensatz zu Service Bus, welcher sich auf Nachrichten und Antworten spezialisiert.
HDInsight: Verwaltete Cluster mit Apache Spark, Apache Hadoop, Apache HBase, Apache Kafka und anderen.
Log Analytics: Analyse von Log Daten aus Azure Monitor.
Power BI Embedded: White-Label Power BI Komponenten für kundenseitige Reports, Dashboards, etc.
R-Server for HDInsight: Verwalteter Server, um mit der Statistiksoftware R Analysen auf HDInsight durchzuführen.
Azure Purview: Daten-Governance - Erstellt Übersichten über Datenlandschaft, klassifiziert vertrauliche Daten und ermittelt Datenherkunft. Für lokale, Cloud- und SaaS-Daten.
Microsoft Graph Data Connect: Import grosser Mengen Microsoft 365 Daten nach Data Factory zur weiteren Verarbeitung und Speicherung. Z.B. können dann Machine-Learning-Modelle damit trainiert werden.