Soluções de dados para aplicativos Python no Azure

O Azure oferece uma ampla gama de soluções de armazenamento e banco de dados totalmente gerenciados, incluindo bancos de dados relacionais, NoSQL e na memória, com suporte para tecnologias proprietárias e de software livre. Você também pode escolher entre os serviços de armazenamento de objetos, blocos e arquivos. Os artigos a seguir podem ajudá-lo a começar a usar essas opções com o Python no Azure.

Bancos de dados

• PostgreSQL: crie aplicativos empresariais escalonáveis, seguros e totalmente gerenciados usando o PostgreSQL de software livre. Você pode dimensionar o PostgreSQL de nó único para alto desempenho ou migrar cargas de trabalho existentes do PostgreSQL e do Oracle para a nuvem.

  • Início Rápido: Usar o Python para conectar e consultar dados no Banco de Dados do Azure para PostgreSQL – Servidor Flexível
  • Início Rápido: Usar o Python para conectar e consultar dados no Banco de Dados do Azure para PostgreSQL – Servidor Único
  • Implantar um aplicativo web em Python (Django ou Flask) com PostgreSQL no Azure App Service.

• MySQL: crie aplicativos escalonáveis usando um banco de dados MySQL totalmente gerenciado e inteligente na nuvem.

  • Início Rápido: Usar Python para conectar e consultar dados no Banco de Dados do Azure para MySQL - Servidor Flexível
  • Início Rápido: Usar o Python para conectar e consultar dados no Banco de Dados do Azure para MySQL

• SQL do Azure: crie aplicativos escalonáveis com uma plataforma de banco de dados SQL totalmente gerenciada e inteligente na nuvem.

  • Início Rápido: Usar Python para consultar um banco de dados no Banco de Dados SQL do Azure ou na Instância Gerenciada de SQL do Azure

NoSQL, blobs, tabelas, arquivos, grafos e caches

• Cosmos DB: crie aplicativos de baixa latência e alta disponibilidade em escala global ou migre Cassandra, MongoDB e outras cargas de trabalho NoSQL para a nuvem.

  • Guia de Início Rápido: Biblioteca de clientes do Azure Cosmos DB for NoSQL para Python
  • Início Rápido: Azure Cosmos DB para MongoDB para Python com driver MongoDB
  • Início Rápido: Criar um aplicativo Cassandra com o SDK do Python e o Azure Cosmos DB
  • Início Rápido: criar um aplicativo da API para Table com o SDK do Python e o Azure Cosmos DB
  • Início Rápido: biblioteca do Azure Cosmos DB for Apache Gremlin para Python

• Armazenamento de blobs: armazenamento de objetos seguro e massivamente escalonável para aplicativos nativos de nuvem, data lakes, arquivos, HPC (computação de alto desempenho) e aprendizado de máquina.

  • Início Rápido: Biblioteca de clientes do Armazenamento de Blobs do Azure para Python
  • Exemplos de Armazenamento do Azure usando bibliotecas de clientes do Python v12

• Azure Data Lake Storage Gen2: data lake seguro e escalonável otimizado para análise de alto desempenho.

  • Usar o Python para gerenciar diretórios e arquivos no Azure Data Lake Storage Gen2
  • Usar o Python para gerenciar ACLs no Azure Data Lake Storage Gen2

• Armazenamento de arquivos: compartilhamentos de arquivos de nuvem de nível empresarial simples, seguros e sem servidor.

  • Desenvolver para os Arquivos do Azure com Python

• Cache Redis: acelere o desempenho do aplicativo com um repositório de dados escalonável na memória compatível com o software livre.

  • Início Rápido: Usar o Cache do Azure para Redis no Python

Big Data e análise

• Análise do Azure Data Lake: um serviço de análise paga por tarefa totalmente gerenciado que fornece processamento paralelo de dados avançado com segurança interna de padrão corporativo, auditoria e suporte.

  • Gerenciar o Azure Data Lake Analytics usando o Python
  • Desenvolver U-SQL com Python para Azure Data Lake Analytics no Visual Studio Code

• Azure Data Factory: um serviço de integração de dados totalmente gerenciado que permite criar, orquestrar e automatizar visualmente a movimentação e a transformação de dados em várias fontes de dados.

  • Início Rápido: Criar data factory e pipeline usando o Python
  • Transformar dados executando uma atividade do Python no Azure Databricks

• Hubs de Eventos do Azure: um serviço de ingestão de telemetria totalmente gerenciado e de hiperescala projetado para coletar, transformar e armazenar milhões de eventos por segundo de dispositivos e aplicativos conectados.

  • Enviar ou receber eventos dos hubs de eventos usando o Python
  • Capturar dados dos Hubs de Eventos no Armazenamento do Azure e lê-los usando o Python (azure-eventhub)

• HDInsight: um serviço de nuvem totalmente gerenciado que executa estruturas de software livre populares, como Hadoop e Spark, apoiado por um SLA de 99,9% para análise de Big Data de nível empresarial.

  • Usar Ferramentas Spark e Hive para Visual Studio Code

• Azure Databricks: uma plataforma de análise baseada no Apache® Spark™ totalmente gerenciada, rápida, fácil e colaborativa otimizada para cargas de trabalho de Big Data e IA no Azure.

  • Conectar-se ao Azure Databricks do Excel, Python ou R
  • Introdução ao Azure Databricks
  • Tutorial: Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Databricks & Spark

• Azure Synapse Analytics: um serviço de análise totalmente gerenciado que unifica a integração de dados, o armazenamento de dados corporativos e a análise de Big Data em uma única plataforma.

  • Início Rápido: Usar o Python para consultar um banco de dados no Banco de Dados SQL do Azure ou na Instância Gerenciada de SQL do Azure (inclui o Azure Synapse Analytics)