Come Gestire i Dati Relazionali su Azure: MySQL, MariaDB e PostgreSQL

Nel mondo odierno, le aziende si affidano sempre più ai dati, che sono alla base di tutte le operazioni. Per questo motivo, le soluzioni di database devono essere affidabili, scalabili e convenienti. Tra le opzioni più richieste vi sono i database relazionali open source, come MySQL, MariaDB e PostgreSQL, che hanno guadagnato popolarità grazie alla loro flessibilità, prestazioni e al supporto delle comunità. Microsoft Azure offre questi database come servizi completamente gestiti, sfruttando i vantaggi delle tecnologie open source integrati con le caratteristiche avanzate del cloud, come alta disponibilità, sicurezza e scalabilità automatica.

MariaDB, nato da un fork di MySQL, è una versione comunitaria creata dai suoi sviluppatori originali subito dopo l'acquisizione di MySQL da parte di Oracle. MariaDB è altamente compatibile con MySQL, il che permette di migrare facilmente molte applicazioni da MySQL a MariaDB senza necessità di modificare il codice. Offre miglioramenti nelle prestazioni, nuovi motori di archiviazione come Aria e ColumnStore, e una maggiore scalabilità. È frequentemente utilizzato in applicazioni di data warehousing, analisi e web ad alte prestazioni.

PostgreSQL (o Postgres) è un sistema di gestione di database oggetto-relazionali open source, noto per la sua robustezza, estensibilità e conformità agli standard. A differenza di MySQL e MariaDB, PostgreSQL supporta query complesse, la gestione di dati JSON/documenti, dati geospaziali (PostGIS) e funzioni personalizzate in vari linguaggi di programmazione (come Python, R, PL/pgSQL). È particolarmente indicato per applicazioni ad alta concorrenza, elaborazione di grandi volumi di dati e funzionalità aziendali avanzate, tra cui sistemi finanziari, applicazioni geospaziali e pipeline di dati per l'intelligenza artificiale e il machine learning.

Azure offre versioni completamente gestite di questi database open source, sollevando gli utenti dalla gestione dell'infrastruttura e offrendo nel contempo alta disponibilità, sicurezza e scalabilità.

Azure Database for MariaDB è un servizio gestito per carichi di lavoro MariaDB, anche se Microsoft consiglia di migrare a MySQL Flexible Server, in quanto il supporto per MariaDB verrà interrotto. Supporta un'alta disponibilità di base e l'integrazione con la rete virtuale (VNet).

Ogni servizio gestito di Azure offre vantaggi significativi. Azure Database for MySQL, ad esempio, permette di ottenere una disponibilità elevata con failover automatico, prestazioni prevedibili, scalabilità elastica su richiesta e una sicurezza end-to-end con cifratura dei dati sia in transito che a riposo. Inoltre, offre backup automatici con la possibilità di ripristino fino a 35 giorni e una protezione delle informazioni conforme agli standard di sicurezza mondiali. Il tutto è disponibile con un modello di pagamento basato sull'uso effettivo, garantendo così un elevato rapporto costo-beneficio.

Azure Database for MariaDB offre anch'esso alta disponibilità inclusa senza costi aggiuntivi, una sicurezza militare per i dati a riposo e in transito, e la protezione dei backup con un periodo di ripristino di 35 giorni. Inoltre, offre una scalabilità istantanea per allinearsi alle richieste del carico di lavoro e la trasparenza nei costi.

Con l'utilizzo di questi servizi, le imprese possono ridurre significativamente il carico gestionale, concentrandosi sulle applicazioni e sui dati anziché sulla gestione dell'infrastruttura. Le soluzioni di database open source su Azure offrono vantaggi in termini di sicurezza, compliance aziendale, scalabilità e costi, con la possibilità di adattarsi a diverse esigenze aziendali in modo dinamico.

Come scegliere il miglior tipo di Blob Storage su Azure per le diverse esigenze aziendali?

Azure Blob Storage offre diverse tipologie di contenitori, o "blob", per gestire dati non relazionali. Ogni tipo di blob è progettato per rispondere a specifiche esigenze di utilizzo in scenari aziendali differenti. È importante comprendere quale tipo di blob scegliere in base alle operazioni richieste e alla struttura dei dati che si intende archiviare.

Block Blobs sono ideali per operazioni di lettura e scrittura frequenti, nonché per l'accesso casuale ai dati. Questo tipo di blob è particolarmente adatto per la memorizzazione di file come immagini di prodotto o manuali da fornire a utenti finali tramite una rete CDN, o per il salvataggio di snapshot di database e backup. La struttura di Block Blob permette un'alta efficienza nelle operazioni di I/O, grazie all'organizzazione dei dati in blocchi da 512 byte.

D'altra parte, Page Blobs sono la scelta migliore per operazioni di lettura/scrittura frequenti e di accesso casuale, specialmente per l'archiviazione di dischi virtuali di macchine virtuali Azure (VHD). Questo tipo di blob è perfetto per scenari ad alte prestazioni, dove è necessaria una gestione intensiva di dati in tempo reale, come nei sistemi operativi delle macchine virtuali o per database e applicazioni che richiedono operazioni di lettura e scrittura rapide e frequenti.

Per scenari in cui i dati vengono semplicemente aggiunti e non modificati, Append Blobs rappresentano la soluzione ideale. Ottimizzati per le operazioni di append (aggiunta di dati), sono perfetti per l'archiviazione di log generati da applicazioni o dispositivi IoT, o per tracce di audit e raccolta di telemetria. Questo tipo di blob è progettato per scenari in cui i dati vengono continuamente aggiunti, senza necessità di modifica.

Questi livelli di accesso consentono di bilanciare costi e frequenza di accesso, permettendo di ottimizzare l'archiviazione dei dati in base alle necessità specifiche di ciascun caso d'uso. Il livello più costoso, Hot, è più indicato per dati che richiedono frequenti letture e scritture, mentre Archive è perfetto per l'archiviazione a lungo termine di dati che non necessitano di accesso immediato.

Azure Blob Storage trova applicazione in scenari concreti come l’archiviazione di immagini per un sito e-commerce, la gestione dei log per microservizi o la conservazione dei dati di telemetria IoT. Ad esempio, un'applicazione che scrive continuamente log può farlo utilizzando Append Blobs nel livello Cool, mentre i dati di un sistema di archiviazione di un database potrebbero essere memorizzati in Page Blobs per garantire alte prestazioni.

Inoltre, ADLS Gen2 supporta la conformità POSIX, che consente di gestire in modo fine il controllo degli accessi, utilizzando permessi specifici per file e cartelle. Questo è particolarmente vantaggioso in ambienti complessi dove è necessario definire e controllare rigorosamente l'accesso ai dati.

Un altro aspetto fondamentale di ADLS Gen2 è la sua scalabilità. È possibile archiviare enormi quantità di dati, fino a exabyte, con una capacità di throughput che supporta carichi di lavoro ad alta intensità di dati. Inoltre, come Azure Blob Storage, ADLS Gen2 sfrutta i livelli di accesso (Hot, Cool, Archive) per ottimizzare i costi in base alla frequenza di accesso ai dati.

Anche se ADLS Gen2 offre vantaggi significativi rispetto al tradizionale Blob Storage, la sua scelta dipende dalle specifiche esigenze di ogni singola azienda. In ambienti dove si gestiscono dati ad alta velocità, come i dati IoT in streaming, o in contesti di Machine Learning, ADLS Gen2 risulta particolarmente vantaggioso grazie alla sua capacità di supportare operazioni di analisi in tempo reale e a lungo termine.

Quando e Perché Utilizzare Azure Table Storage: Caratteristiche e Applicazioni

Azure Storage è un servizio potente che permette la gestione di enormi quantità di dati strutturati e non strutturati in modo scalabile e conveniente. In particolare, Azure Table Storage offre una soluzione per gestire dati non strutturati senza la necessità di uno schema rigido, come avviene nei database relazionali. Questo rende Azure Table Storage una scelta ideale per sviluppatori che necessitano di flessibilità e accesso rapido ai dati, senza doversi preoccupare di strutture predefinite.

Azure Table Storage si basa sul modello a coppie di chiavi, dove ogni entità è identificata da una combinazione di PartitionKey e RowKey. Questo modello consente una gestione ottimale delle query e delle operazioni sui dati, specialmente quando questi sono ben partizionati. Le tabelle in Azure Table Storage sono raccolte di entità, che corrispondono a righe in un database tradizionale, e ogni entità può avere fino a 252 proprietà individuali. Queste proprietà sono di tipo nome-valore e non richiedono uno schema predefinito, il che rende il modello dei dati molto flessibile.

Un aspetto fondamentale di Azure Table Storage è la sua capacità di partizionare automaticamente i dati. Ogni partizione è gestita tramite la PartitionKey, il che consente una distribuzione efficiente dei dati e bilanciamento del carico. La RowKey, invece, identifica in modo univoco ogni entità all’interno di una partizione specifica. Questo sistema di chiavi permette un accesso rapido ai dati, migliorando significativamente le prestazioni delle operazioni di lettura e scrittura.

Azure Table Storage è particolarmente utile in scenari dove si necessita di una gestione semplificata di grandi volumi di dati. Esempi tipici includono:

• Dati IoT e Telemetria: per memorizzare i log dei sensori o dei dispositivi in tempo reale.

• Log di Audit e Cronologia delle Attività: per gestire grandi volumi di informazioni generate da applicazioni.

• Dati di Profilo e Sessione Utente: per le app che memorizzano preferenze utente o stato delle sessioni in uno schema flessibile.

• Cataloghi e Inventari di Prodotti: per memorizzare informazioni di tipo catalogo in cui gli articoli possono variare leggermente nella struttura.

• Dati di Configurazione: per memorizzare configurazioni leggere di tipo chiave-valore che possono essere lette rapidamente dalle app.

L'interazione con Azure Table Storage può avvenire tramite diversi strumenti e SDK, tra cui quelli per linguaggi come .NET, Java, Python, e Node.js, oppure attraverso interfacce come Azure CLI, PowerShell, e l'API REST di Azure Storage. È anche possibile utilizzare Azure Storage Explorer, uno strumento grafico per la gestione degli account di archiviazione.

Quando si considera l’utilizzo di Azure Table Storage, è utile distinguere tra questa soluzione e altre offerte di Microsoft, come Azure Cosmos DB. Sebbene entrambe utilizzino il modello a chiavi, Azure Cosmos DB offre funzionalità avanzate come la distribuzione globale, la latenza ridotta, l'indicizzazione automatica e la capacità di gestire più modelli di dati (ad esempio, documenti, grafi, e colonne). Così, se Azure Table Storage è perfetto per scenari con requisiti di latenza e disponibilità più bassi, Azure Cosmos DB è indicato per applicazioni globalmente distribuite con esigenze di prestazioni elevate.

Inoltre, Azure Cosmos DB supporta un'architettura multi-modello che include il supporto per documenti (JSON), grafi, dati a chiave-valore e modelli a colonne. Con Azure Cosmos DB, gli sviluppatori possono scegliere tra diversi motori di database, come SQL, MongoDB, Cassandra e Gremlin, adattandosi alle esigenze specifiche delle loro applicazioni. La scalabilità elastica e la garanzia di prestazioni elevate (latency a singola cifra e SLA di disponibilità del 99,999%) sono alcune delle caratteristiche distintive che rendono Azure Cosmos DB ideale per applicazioni mission-critical e scenari con carichi di lavoro variabili.

Come Ottimizzare l'Analisi dei Dati con Power BI in Microsoft Azure

La visualizzazione dei dati è oggi uno degli strumenti più potenti e necessari per prendere decisioni aziendali informate. Il crescente volume di dati generati ogni giorno dalle imprese rende fondamentale non solo la loro raccolta, ma anche la loro analisi. In questo contesto, Power BI si afferma come una delle soluzioni di business analytics più versatili e popolari, in grado di rispondere rapidamente alle esigenze di business attraverso dashboard interattive, report personalizzabili e una serie di strumenti avanzati per l'analisi dei dati. Analizzare i dati non è mai stato così rapido ed efficiente.

Power BI è una suite di strumenti di business analytics che consente agli utenti di esplorare i dati, creare report interattivi e condividere intuizioni in tempo reale. Si tratta di un potente strumento di visualizzazione e business intelligence che offre un'interfaccia in cui gli utenti finali possono creare i propri report e dashboard senza la necessità di una preparazione tecnica avanzata. Il processo di analisi è facilitato dalla connessione a numerose fonti di dati e dalla possibilità di trasformare e modellare i dati con strumenti intuitivi.

I principali componenti di Power BI includono Power BI Desktop, il servizio cloud Power BI Service, le app mobili Power BI, e il Power BI Gateway. Ognuno di questi strumenti è progettato per rispondere a esigenze specifiche, come la creazione di report personalizzati, l'accesso ai dati in tempo reale o la gestione della sicurezza e della governance aziendale. Power BI consente agli utenti di raccogliere e analizzare dati provenienti da una varietà di fonti, tra cui file Excel, SQL Server, Azure SQL Database, o addirittura applicazioni cloud come Microsoft 365, Salesforce e Dynamics 365.

Una delle caratteristiche distintive di Power BI è la sua capacità di adattarsi a tutte le dimensioni aziendali. Che si tratti di piccole imprese o grandi aziende con complesse infrastrutture di dati, Power BI è scalabile e in grado di gestire anche dataset enormi, grazie alla sua architettura basata sul cloud. Inoltre, le dashboard in tempo reale offrono un monitoraggio continuo delle metriche aziendali, mentre la possibilità di integrare Python, R e funzionalità di intelligenza artificiale consente un'analisi avanzata.

Per comprendere appieno come Power BI possa essere sfruttato al meglio, è necessario capire il flusso di lavoro che va dalla connessione ai dati alla condivisione dei report. Il processo inizia con la connessione alle fonti di dati: Power BI supporta una varietà di opzioni, tra cui file Excel, database SQL, servizi online e molto altro. Una volta stabilita la connessione, il passo successivo è la pulizia e la trasformazione dei dati utilizzando Power Query Editor, che consente agli utenti di rimuovere duplicati, gestire i valori mancanti e preparare i dati per una modellazione più avanzata.

La modellazione dei dati è un aspetto cruciale dell'analisi, poiché permette di organizzare i dati in modo tale da facilitare la comprensione e l'interpretazione. Un buon modello di dati non solo migliora le prestazioni, ma semplifica anche il processo di reporting e garantisce una maggiore coerenza nell'analisi. I modelli analitici si basano su due elementi fondamentali: le misure, che rappresentano i valori numerici da analizzare (come vendite, profitti, quantità vendute), e le dimensioni, che forniscono il contesto per le misure, come prodotti, clienti o periodi di tempo.

Una corretta progettazione delle tabelle e degli schemi è essenziale per garantire una gestione ottimale dei dati. Le tabelle dimensioni contengono informazioni descrittive sugli oggetti che si desidera utilizzare per categorizzare i dati, come il nome del prodotto o la regione di residenza del cliente. Le tabelle dei fatti, invece, contengono i dati numerici che vengono analizzati e sono collegate alle tabelle delle dimensioni tramite chiavi esterne. Ad esempio, in una tabella di fatturato, si potrebbero trovare colonne come ID vendita, chiave del prodotto, chiave del cliente, quantità venduta e ricavi. Questo schema consente di riassumere i valori numerici in base alle dimensioni, come il totale dei ricavi per categoria di prodotto o la media delle vendite per cliente.

Un altro aspetto fondamentale nella modellazione dei dati è la gerarchia degli attributi. Le gerarchie permettono agli analisti di esplorare i dati a diversi livelli di dettaglio, offrendo la possibilità di "approfondire" una panoramica generale fino ad arrivare a contesti più specifici, e viceversa, tramite il cosiddetto drill-down o roll-up. Esempi di gerarchie includono quelle basate su tempo (anno, trimestre, mese) o su altre dimensioni, come la categoria del prodotto o la regione geografica.

Oltre alla creazione e alla pubblicazione dei report, Power BI offre anche funzionalità di collaborazione avanzate. Grazie all'integrazione con Microsoft Teams, SharePoint e la Power Platform, gli utenti possono collaborare in tempo reale sui report, automatizzare i flussi di lavoro tramite Power Automate e incorporare i report all'interno di applicazioni o portali web aziendali. La possibilità di impostare aggiornamenti automatici dei dati e notifiche permette di mantenere i report sempre aggiornati e pronti per l'analisi immediata.

L'adozione di Power BI per la visualizzazione dei dati offre numerosi vantaggi, tra cui la facilità d'uso grazie all'interfaccia intuitiva, la scalabilità che consente di gestire anche i dataset più complessi e la capacità di realizzare dashboard in tempo reale con dati in streaming. Inoltre, la sicurezza è garantita da funzionalità avanzate come l'accesso basato sui ruoli e la sicurezza a livello di riga, che consente di limitare l'accesso ai dati sensibili in base alle autorizzazioni degli utenti.

Nel mondo odierno, in cui i dati sono la risorsa più preziosa per le decisioni aziendali, comprendere e utilizzare al meglio strumenti come Power BI diventa essenziale. La capacità di modellare i dati in modo efficace e di presentarli in un formato visivo facilmente comprensibile è fondamentale per ogni azienda che desideri rimanere competitiva. Con Power BI, le organizzazioni possono trasformare i propri dati grezzi in insight strategici, rendendo l'analisi dei dati non solo più rapida, ma anche più accessibile.

Come gestire i dati relazionali e non relazionali in Azure

In Azure, le soluzioni di gestione dei dati sono articolate e offrono una vasta gamma di servizi progettati per soddisfare le esigenze più specifiche di archiviazione, elaborazione e analisi. La comprensione delle differenze tra dati relazionali e non relazionali è cruciale per chiunque lavori con Azure, sia per gestire database tradizionali che per sfruttare la potenza delle tecnologie moderne come Cosmos DB e Blob Storage.

I servizi di database relazionali come MySQL, PostgreSQL e MariaDB sono ampiamente utilizzati in scenari aziendali dove la coerenza e la struttura dei dati sono fondamentali. In Azure, questi database sono gestiti tramite la piattaforma Azure Database, che garantisce facilità d'uso, scalabilità e prestazioni ottimizzate. La gestione dei dati relazionali in Azure offre il vantaggio di avere una piattaforma sicura, con backup automatici, alta disponibilità e monitoraggio integrato, riducendo così il carico operativo per gli amministratori di database.

D'altra parte, i dati non relazionali si distinguono per la loro flessibilità e capacità di gestire formati di dati variabili, come JSON o XML. Azure offre soluzioni come Cosmos DB, che supporta vari modelli di dati (documento, chiave-valore, colonna familiare e grafico) e consente di adattarsi facilmente alle esigenze di scalabilità e di distribuzione globale. Questo è particolarmente utile quando i dati non seguono una struttura fissa o quando devono essere distribuiti su più regioni geografiche.

Un altro servizio fondamentale per il trattamento dei dati non relazionali è Azure Data Lake Gen2, una soluzione che unisce la potenza dei data warehouse e dei data lake. Azure Data Lake è progettato per raccogliere, archiviare e analizzare enormi volumi di dati, consentendo di lavorare con i dati non strutturati e semistrutturati in modo più efficiente.

Il processo di modellazione dei dati è un altro aspetto critico che deve essere compreso quando si lavora con Azure. La modellazione dei dati non relazionali differisce da quella dei dati relazionali, in quanto non si basano su tabelle e righe, ma su strutture più flessibili, come documenti o oggetti. Gli sviluppatori devono imparare a modellare i dati in modo che siano facilmente accessibili, scalabili e adatti alle necessità di analisi o operazioni in tempo reale.

Infine, è importante notare che la gestione dei dati su Azure non si limita alla semplice archiviazione. I carichi di lavoro di analisi dei dati sono una parte fondamentale dell'infrastruttura di Azure. Azure Synapse Analytics, per esempio, offre una piattaforma per l'analisi dei dati aziendali, combinando capacità di data warehousing con big data e analisi in tempo reale. Azure Databricks, un altro strumento potente, permette di eseguire analisi avanzate sui dati sfruttando Apache Spark, con l'aggiunta di potenti strumenti per il machine learning.

Per prepararsi all'esame DP-900 e ottenere la certificazione Azure Data Fundamentals, è fondamentale comprendere non solo i vari servizi di database, ma anche come utilizzare gli strumenti di analisi dei dati e le tecniche di modellazione in modo efficace. La preparazione deve includere una solida comprensione dei concetti di dati relazionali e non relazionali, della gestione dei dati tramite Azure e dell'analisi dei dati attraverso i vari servizi offerti dalla piattaforma.

Un altro aspetto importante è la gestione delle pipeline di dati, che permette di automatizzare il flusso di dati tra i vari servizi Azure, riducendo al minimo l'intervento manuale e migliorando l'efficienza operativa. Azure Data Factory, per esempio, consente di creare pipeline di dati per l'integrazione e la trasformazione dei dati, rendendo il processo di ingesta e trasformazione dei dati molto più fluido e meno incline a errori.

In sintesi, la comprensione della differenza tra dati relazionali e non relazionali è essenziale per chiunque voglia utilizzare Azure in modo efficace. L'utilizzo delle giuste tecnologie e tecniche per ciascun tipo di dato non solo migliora l'efficienza operativa, ma consente anche di ottenere preziose intuizioni aziendali attraverso l'analisi dei dati. Con i giusti strumenti e una buona preparazione, è possibile sfruttare al massimo le potenzialità di Azure per la gestione dei dati, sia relazionali che non relazionali, e ottenere risultati tangibili.