Usługi w chmurze to pojęcie w obecnym czasie często spotykane żeby nie powiedzieć modne, kto nie słyszał już o pojęciu chmury? Stało się ono dość powszechne nie tylko w środowisku ludzi pracujących w szeroko pojętym IT, ale też wśród osób nie związanych z usługami IT a jedynie korzystającymi na co dzień z domowych komputerów.
Większość dużych firm technologicznych podążających za obecnymi trendami zaczyna oferować swoje usługi w chmurze. Wielcy gracze przenoszą już istniejące rozwiązania do chmury i promują nowy model usług jako lepszy od tradycyjnego.
Czy tak jest w rzeczywistości ?
Usługi w chmurze oferują nowy model korzystania z technologii, przenoszą z użytkownika konieczność inwestowania w drogi sprzęt na dostawcę usług. Oferując technologie w chmurze to dostawca musi zapewnić dostępność na poziomie SLA który jest dla wszystkich satysfakcjonujący. Użytkownik otrzymuje produkt który jest dostępny praktycznie od zaraz i który w każdej chwili może być skalowalny według jego potrzeb.
Wśród liderów usług w chmurze wyróżnić można firmę Microsoft która nie podąża za rozwiązaniami konkurencji tylko wdraża własne często innowacyjne rozwiązania integrując je z produktami dostępnymi od dawna w jej portfolio. Jest to dobra wiadomość dla wszystkich którzy są obeznani z narzędziami Microsoftu i nie chcą ich zmieniać na konkurencyjne programy. Microsoft jest pozycjonowany przez firmę analityczną Gartner jako lider dostarczania usług:
- Cloud Infrastructure as a Service (IaaS)
- Data Warehouse and Data Management Solutions for Analytics
- Business Intelligence as Analytic Platform
Microsoft w swojej chmurze Azure udostępnia zarówno swoje narzędzia, jak i te pochodzące od konkurencji, a całość oferty uzupełniają narzędzia oparte na otwartym kodzie. Wśród szerokiej oferty platforma Azure oferuje usługi do przetwarzania i przechowywania danych, automatyzacji procesów i szeroko rozumianej analizy danych.
Azure SQL Server – Baza danych która w zależności od potrzeb może być dostępna jako usługa infrastruktury (IaaS) gdy w chmurze konfigurujemy wirtualną maszynę wraz z bazą danych SQL Server, drugą możliwością jest wykupienie usługi samego serwera w chmurze (PaaS). Niezależnie od formy wykupionej usługi dostajemy w pełni funkcjonalną relacyjną bazę danych.
Azure Data Warehouse – Jest to baza danych SQL Server zaimplementowana w architekturze MPP (massively parallel processing) i udostępniona jako platforma (PaaS). Przetwarzanie i magazynowanie danych są rozdzielone od siebie a dane rozrzucone po wielu niezależnie działających węzłach. Baza cechuje się skalowalnością którą możemy w zależności od potrzeb manualnie lub automatycznie zmieniać. Azure data Warehouse przeznaczona jest do magazynowania danych przewyższających wielkością 2 terabajty.
Data Lake Store – Usługa przechowywania danych oparta na technologii Hadoop HDFS przeznaczona jest do przechowywania dużej ilości danych z czego pojedyncze pliki mogą zajmować praktycznie nieograniczoną wielkość, posiadać strukturę lub być nieustrukturyzowane. Data Lake Store przechowuje części pojedynczych plików rozproszone na wielu serwerach, taka architektura zapewnia wysoką wydajność podczas odczytu danych. Przeznaczony jako magazyn danych do analiz Big Data.
Blob Storage – Podstawowa usługa przechowywania danych, umożliwi zapis zarówno ustrukturyzowanych jak i nie ustrukturyzowanych plików ustrukturyzowanych plików. Znajduje wiele zastosowań np. do przechowywania dokumentów, jako magazyn backupów, magazyn dla wirtualnych dysków, magazyn przechowywania danych do analiz.
Table Storage – Usługa przechowywania danych w tabelach NoSQL, zapisuje dane jako kombinacje klucza i wartości. Rozwiązanie cechujące się szybkim dostępem i niewielkimi kosztami idealnie nadaje się do przechowywania danych dla aplikacji, może być alternatywą dla droższych rozwiązań opartych o bazy danych SQL Server.
HDInsight – Implementacja Hadoopa na platformie Azure, Microsoft do tego Open Source-owego narzędzia zapewnia SLA na poziomie 99,9% do tego całodobową pomocą techniczną oraz integrację z Azure Active Directory. Usługa stworzona do przetwarzań Big Data, czyli dużych wolumenów danych przy ograniczaniu kosztów związanych z przetwarzaniami.
Machine Learning – Usługa przygotowana do budowy modeli predykcyjnych. Microsoft oprócz usługi w chmurze oferuje narzędzia do budowy analiz oraz zestaw już przygotowanych algorytmów matematycznych gotowych do użycia.
Data Factory – Usługa ładowania danych zarówno ze źródeł on-premise jak i w chmurze. Nie jest to typowe rozwiązanie ETL\ELT jednak dzięki integracji z innymi usługami dostępnymi w Azure można budować potoki danych które będą przekształcały wejściowe dane pod konkretne analizy. Data Factory umożliwia planowanie uruchomień potoków jak również monitorowanie zaplanowanych ładowań.
Azure Analysis Services – Umożliwia szybką analizę danych przechowywanych w usługach w chmurze jak i źródłach on-premises, usługa pozwala na budowanie modeli danych zintegrowanych z usługą Azure Active Directory opierając dostęp o grupy użytkowników. Dostęp do danych jest zabezpieczany na wielu poziomach a restrykcje można budować na poziomie dostępu do obiektów, kolumn lub wierszy.
Data Lake Analytics – Umożliwia równolegle analizowanie dużych ilości danych których wielkość może dochodzić do petabajtów, dane analizowane mogą być z wykorzystaniem aplikacji pisanych w Pythonie, R, .Net, U-SQL. Usługa integruję się z Azure Active Directory i oferuję kontrolę dostępu do danych opartą o role.
Power BI – jest programem do analizy danych i projektowania raportów, powiązanym z zestawem usług online, takich jak publikowanie i udostępnianie. W środowisku aplikacji o nazwie Power BI najważniejszą rolę odgrywają: