☄️ Data Pipelines в облаке: Azure, AWS и GCP

Каждая платформа предлагает специализированные услуги на ключевых этапах: прием, хранилища данных, обработка, хранение и уровень представления. Выбор зависит от конкретных потребностей, бюджета и технического уровня.

👉 Ниже и на гифке краткое сравнение.

1️⃣ Ingestion

— AWS: предлагает конвейер передачи данных и Kinesis для масштабируемого использования.
— Azure: использует фабрику данных для эффективного сбора данных.
— GCP: использует Dataflow и Pub/Sub для потоковой передачи в реальном времени.

2️⃣ Data Lakes

— AWS: упрощает управление озерами данных с помощью Lake Formation.
— Azure: поддерживает иерархическое пространство имен с хранилищем Azure Data Lake.
— GCP: облегчает кросс-облачную аналитику с помощью BigQuery Omni.

3️⃣ Processing

— AWS: подготавливает и преобразует данные с помощью Glue.
— Azure: ускоряет обработку с помощью Azure Databricks.
— GCP: улучшает подготовку данных с помощью удобного для пользователя Dataprep от Trifacta.

4️⃣ Data Warehousing

— AWS: обеспечивает крупномасштабный анализ с помощью Redshift.
— Azure: интегрирует складирование и аналитику с Synapse Analytics.
— GCP: предлагает бессерверное масштабируемое решение с помощью BigQuery.

5️⃣ Presentation Layer

— AWS: QuickSight предоставляет аналитику с поддержкой MLP для всех пользователей.
— Azure: Power BI преобразует данные в полезные аналитические данные с богатой визуализацией.
— GCP: Data Studio предлагает простую в использовании отчетность и аналитику, превращая данные в настраиваемые инфопанели.

Сохраняйте себе и делитесь с коллегами 🤝

#devops #cloud #aws #azure #gcp

@DevOpsKaz