Classificazione dell'archivio dati
Questo articolo descrive Archiviazione di Azure opzioni. Non copre le opzioni di archiviazione di Internet delle cose (IoT). Per altre informazioni sull'archiviazione correlata a IoT, vedere Architetture di Azure IoT e IoT. Questo articolo non tratta anche i carichi di lavoro che usano dati vettorializzati, come la maggior parte dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale. Per altre informazioni, vedere Scegliere un servizio di Azure per la ricerca vettoriale.
Archiviazione di Azure categorie includono soluzioni di archiviazione semplici, archiviazione di database e analisi e archiviazione IoT. Le sezioni seguenti descrivono l'archiviazione semplice, il database e l'archiviazione di analisi.
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Soluzioni di archiviazione semplici
Usare soluzioni di archiviazione semplici come Archiviazione BLOB di Azure (Azure Data Lake Storage escluso), File di Azure, dischi di Azure, Archiviazione code di Azure, Azure NetApp Files e Archiviazione tabelle di Azure. Queste soluzioni sono ideali per l'archiviazione di grandi quantità di dati che non richiedono atomicità, coerenza, isolamento e durabilità (ACID). Le soluzioni di archiviazione semplici in genere costano meno di database o servizi di analisi. Usare l'archiviazione semplice per condivisioni file, dati che hanno bisogno di funzionalità minime di query strutturate e transazionali e conservazione dei file a lungo termine.
Archiviazione di database e analisi
Usare i database quando sono necessarie funzionalità ACID. I database di Azure includono database analitici o archivi dati e database transazionali o archivi dati.
I database analitici e gli archivi dati di Azure, noti anche come carichi di lavoro OLAP (Online Analytical Processing), sono servizi specializzati progettati per archiviare, gestire e analizzare grandi volumi di dati. Questi strumenti specializzati archiviano, gestiscono e analizzano grandi volumi di dati. I database analitici forniscono l'infrastruttura per il data warehousing, l'analisi dei Big Data e l'analisi in tempo reale. Sono ottimizzati per la lettura di grandi quantità di dati e spesso usano l'archiviazione a colonne. Per altre informazioni, vedere Scegliere un archivio dati analitici in Azure.
I database transazionali in Azure, noti anche come sistemi OLTP (Online Transaction Processing), supportano carichi di lavoro che necessitano di elaborazione rapida, affidabile e sicura delle transazioni. I database transazionali sono ottimizzati per la lettura e la scrittura di dati e in genere usano l'archiviazione righe, ma esistono eccezioni. Questa ottimizzazione garantisce l'integrità e la coerenza dei dati. Per altre informazioni su come distribuire un database transazionale, vedere Soluzioni OLTP.
I due tipi di database transazionali includono database relazionali, noti anche come database SQL e database non relazionali, noti anche come database NoSQL.
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Usare i database relazionali per archiviare e organizzare i punti dati con relazioni definite per un accesso rapido e semplice. Questi database dispongono di tabelle che rappresentano categorie predefinite. Le righe e le colonne contengono informazioni su ogni entità. Questa struttura fornisce accesso efficiente e flessibile ai dati. Esempi di questi database in Azure includono:
I database non relazionali archiviano, gestiscono e recuperano dati che non sono necessariamente strutturati in una forma tabulare come i database relazionali. I database NoSQL possono gestire un'ampia gamma di tipi di dati, inclusi dati strutturati, semistrutturati e non strutturati. Esempi di questi database in Azure includono Azure Cosmos DB e Azure Istanza gestita per Apache Cassandra.
Potrebbe essere necessario un database ibrido o un archivio dati per scopi analitici e transazionali. Questi casi d'uso sono noti come elaborazione transazionale e analitica ibrida. Per questi casi d'uso, usare prodotti come Azure Cosmos DB per PostgreSQL o database SQL di Azure Hyperscale.