Data Plataform

Os sistemas de negócios modernos utlizam cada vez mais um grande volumes de dados, em diferentes formatos e que sao atualizados a todo instante

Selecionar o armazenamento de dados certo para seus requisitos é uma decisão chave para seu negócio

Repositórios são vantajosos para as organizações porque armazenam todos os dados em um só lugar, o que faz com que analisá-los seja uma tarefa mais rápida

Esses repositórios de dados podem ter características extremamente variadas e requisitos de processamento.

Literalmente, há centenas de implementações para escolher entre Banco de dados NoSQL e SQL. Os repositórios de dados geralmente são categorizados por como eles estruturam dados e os tipos de operações às quais fornecem suporte.

Os repositórios de dados devem ser capazes de tratar grandes quantidades de informações, chegando de vários formatos e de vários fluxos, enquanto continuam processando novas consultas.

Modelos de armazenamento de dados

  • Microsoft SQL Server
     
  • Azure Synapse Analytics
     
  • Cosmos DB
     
  • Azure Data Lake
     
  • Azure Blob Storage
     
  • Azure HDInsight
     

Crie o seu próximo aplicativo em um Banco de Dados SQL do Azure totalmente gerenciado

Serviço de banco de dados relacional, inteligente e escalonável criado para a nuvem. Ele é perene e sempre atualizado, com recursos automatizados e da plataforma IA que otimizam o desempenho e a durabilidade para você. As opções de armazenamento de Hiperescala e de computação sem servidor escalam automaticamente os recursos sob demanda, para que você possa se concentrar na criação de novos aplicativos sem se preocupar com o gerenciamento de recursos ou o tamanho do armazenamento.

Azure Synapse é a evolução do SQL Data Warehouse do Azure

O Azure Synapse é um serviço de análise ilimitado que reúne data warehouse empresarial e análise de Big Data. Ele dá a liberdade de consultar dados como você desejar, usando recursos sem servidor ou provisionados, em escala. O Azure Synapse conecta esses dois mundos com uma experiência unificada para ingerir, preparar, gerenciar e fornecer dados para necessidades imediatas de BI e machine learning.

Criar ou modernizar aplicativos escalonáveis de alto desempenho

Azure Cosmos DB é um serviço de banco de dados NoSQL totalmente gerenciado para desenvolvimento de aplicativos modernos com tempos de resposta de milissegundos de dígito único e disponibilidade de 99,999% garantidos, apoiado por SLAs, escalabilidade automática e instantânea e APIs de software livre para MongoDB e Cassandra.

Um Data Lake sem limites para impulsionar a ação inteligente

O Azure Data Lake inclui todos os recursos necessários para que seja mais fácil para desenvolvedores, cientistas de dados e analistas armazenar dados de qualquer tamanho, forma e velocidade, bem como realizar todo tipo de processamento e análise em diferentes plataformas e linguagens. Ele remove as complexidades relacionadas a ingerir e armazenar todos os seus dados, enquanto acelera a execução de análises em lote, streaming e interativas. Ele também tem integração direta com repositórios operacionais e data warehouses, de modo que você pode ampliar aplicativos de dados atuais. O Azure Data Lake soluciona muitos dos desafios de produtividade e escalabilidade que o impedem de maximizar o valor de seus ativos de dados com um serviço que está pronto para atender as suas necessidades comerciais atuais e futuras.

Armazene e acesse dados não estruturados em escala

O Armazenamento de Blob do Azure ajuda a criar data lakes para suas necessidades de análise e fornece armazenamento para criar aplicativos móveis e nativos de nuvem avançados. Otimize os custos com armazenamento em camadas para seus dados de longo prazo e expanda as cargas de trabalho de computação de alto desempenho e de aprendizado de máquina.

Serviço fácil, econômico e de nível empresarial para análise de software livre

O Azure HDInsight é uma distribuição de nuvem dos componentes do Hadoop. O Azure HDInsight torna mais fácil, rápido e econômico processar grandes quantidades de dados. Você pode usar as estruturas de código aberto mais populares, como Hadoop, Spark, Hive, LLAP, Kafka, Storm, R e muito mais. Com essas estruturas, você pode habilitar uma grande variedade de cenários, como extração, transformação e carregamento (ETL), data warehouse, aprendizado de máquina e IoT.

Qual modelo escolher?

Você deve iniciar considerando qual modelo de armazenamento é o mais adequado às suas necessidades. Em seguida, considere um armazenamento de dados específico dentro dessa categoria, com base em fatores como o conjunto de recursos, custos e a facilidade de gerenciamento.

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