I servizi di gestione dei dati su Azure offrono soluzioni scalabili, sicure ed efficienti per soddisfare le necessità di aziende moderne, che devono trattare enormi volumi di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. I principali servizi offerti da Microsoft Azure sono progettati per supportare diversi modelli di dati e per rispondere alle necessità di archiviazione, analisi e integrazione dei dati.

Uno dei servizi fondamentali di Azure è Azure Database for MariaDB, che è una piattaforma completamente gestita per la gestione di database MariaDB, particolarmente utile per i clienti che utilizzano la versione community di MariaDB. In modo simile, Azure Database for PostgreSQL offre un servizio di database completamente gestito per PostgreSQL, includendo funzionalità avanzate come la scalabilità automatica, l'alta disponibilità e la crittografia dei dati.

Per applicazioni che necessitano di disponibilità globale e bassa latenza, Azure Cosmos DB è la soluzione ideale. Si tratta di un servizio multi-modello, distribuito globalmente, che supporta modelli di dati a chiave-valore, documenti, grafi e colonne. La sua elasticità e la capacità di rispondere a richieste da più regioni lo rendono particolarmente adatto per applicazioni critiche e con un elevato volume di dati.

In termini di archiviazione dei dati non strutturati, Azure Storage offre soluzioni altamente scalabili e durevoli. Tra le opzioni di archiviazione, vi sono i Blob Containers, ideali per immagazzinare grandi quantità di dati non strutturati come immagini, video e documenti, e le File Shares, che consentono la condivisione di file basata su SMB o NFS. Inoltre, Azure offre il servizio di Table Storage, un archivio NoSQL per dati strutturati in forma di coppie chiave-valore.

Per l'integrazione dei dati, Azure Data Factory è una piattaforma basata sul cloud che consente di orchestrare e automatizzare i flussi di lavoro dei dati, facilitando il movimento, la trasformazione e il caricamento dei dati (ETL/ELT) tra diverse fonti, inclusi archivi locali e cloud.

Un'altra soluzione avanzata di Azure è Microsoft Fabric, una piattaforma unificata che integra ingegneria dei dati, scienza dei dati, data warehousing e business intelligence. Con l'integrazione di Power BI, Azure Synapse Analytics e altri strumenti di analisi, Microsoft Fabric offre un ecosistema completo per la gestione e l'analisi dei dati in tempo reale.

Per quanto riguarda l'analisi dei dati, Azure Databricks è una piattaforma cloud-native che sfrutta Apache Spark per eseguire carichi di lavoro di ingegneria dei dati, scienza dei dati e machine learning. Consente ai team di lavorare insieme per esplorare e preparare i dati, nonché per eseguire analisi avanzate su set di dati di grandi dimensioni.

Quando si tratta di analisi in tempo reale, Azure Stream Analytics è la soluzione perfetta, poiché permette l'elaborazione dei flussi di dati in tempo reale, particolarmente utile per monitorare dati provenienti da dispositivi, sensori e social media. Inoltre, Azure Data Explorer è un servizio di esplorazione dei dati molto veloce e scalabile, progettato per analizzare grandi volumi di dati, con query a bassa latenza per l’esplorazione interattiva dei set di dati.

Per la governance dei dati, Microsoft Purview rappresenta una soluzione integrata che semplifica la gestione e la governance dei dati sia nel cloud che nelle infrastrutture on-premises. Fornisce strumenti per il catalogo dei dati, la tracciabilità dei dati e la classificazione, garantendo al contempo la conformità normativa.

Ogni ruolo coinvolto nella gestione dei dati ha accesso a determinati strumenti e servizi di Azure. I Data Engineers, per esempio, utilizzano servizi come Azure Data Factory, Azure Databricks e Microsoft Fabric per progettare e gestire pipeline di dati e infrastrutture. I Data Analysts si concentrano su strumenti come Azure SQL, Azure Databricks e Azure Stream Analytics per eseguire query, analizzare i dati e generare report, spesso facendo affidamento su Azure Synapse e Power BI per visualizzare i risultati. I Database Administrators (DBAs) gestiscono invece le istanze dei database, come Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, e le soluzioni open source come MySQL, MariaDB e PostgreSQL, occupandosi della sicurezza e della disponibilità dei dati.

È importante sottolineare che i dati si presentano in forme diverse, ognuna delle quali richiede tecniche di gestione e archiviazione specifiche. I dati strutturati, come quelli memorizzati in tabelle, sono ampiamente utilizzati nei sistemi di transazioni e nell'analisi, e richiedono database relazionali (RDBMS) come SQL Server o MySQL. I dati semi-strutturati come JSON o XML, sono molto usati nelle API e nei servizi web, mentre i dati non strutturati (come immagini e video) necessitano di strumenti avanzati come il machine learning per essere elaborati e compresi.

Per una gestione ottimale dei dati, è cruciale che le aziende comprendano le differenze tra i vari tipi di carichi di lavoro. I carichi di lavoro transazionali (OLTP), come quelli utilizzati per il processing degli ordini o nel settore bancario, richiedono database altamente performanti. I carichi di lavoro analitici (OLAP), al contrario, sono ottimizzati per eseguire query complesse e analizzare dati storici, essenziali per la business intelligence e i report.

Azure offre anche soluzioni complete per ogni fase del ciclo di vita dei dati, dall'archiviazione alla trasformazione, passando per l’analisi in tempo reale e l'analisi avanzata. Gli strumenti di Azure sono progettati per supportare le aziende in un ambiente sempre più complesso e interconnesso, dove i dati sono al centro della presa di decisioni strategiche.

Quali sono le differenze tra carichi di lavoro analitici e transazionali?

Un aspetto fondamentale nella gestione dei dati riguarda la comprensione delle diverse tipologie di carichi di lavoro e delle loro caratteristiche principali, che influenzano profondamente la progettazione di sistemi informatici e infrastrutture di dati. I carichi di lavoro analitici e quelli transazionali sono due categorie principali che vengono gestite in ambienti di data warehousing e in sistemi operativi quotidiani. La distinzione tra i due è cruciale, poiché influisce sulla scelta delle tecnologie, sull’architettura e sulle performance del sistema.

I carichi di lavoro analitici sono ottimizzati per grandi letture di dati. In questi contesti, le operazioni di lettura sono numerose e massicce, spesso coinvolgendo set di dati di dimensioni enormi, con l’obiettivo di eseguire analisi complesse, report e visualizzazioni. Questi sistemi sono progettati per offrire un'alta capacità di lettura, con il minimo impatto sulle prestazioni, e sono meno focalizzati sulle operazioni di scrittura frequente. L'obiettivo principale di un sistema analitico è l'estrazione di informazioni significative da grandi volumi di dati, attraverso query che richiedono elaborazioni complesse.

Al contrario, i carichi di lavoro transazionali sono ottimizzati per la gestione di scritture frequenti e per supportare operazioni che coinvolgono transazioni quotidiane. In questi scenari, gli utenti interagiscono con il sistema in modo molto più dinamico, con operazioni di inserimento, aggiornamento e cancellazione dei dati che devono essere gestite in tempo reale. Il sistema transazionale deve garantire alta concorrenza e latenza ridotta, per assicurare che ogni transazione venga registrata correttamente e in tempi rapidi.

La differenza principale tra i carichi di lavoro analitici e quelli transazionali risiede, quindi, nella loro ottimizzazione per la lettura o per la scrittura. Mentre i carichi di lavoro analitici si concentrano sulla lettura di grandi volumi di dati per scopi di analisi, i carichi transazionali sono costruiti per gestire un elevato numero di operazioni di scrittura, spesso con transazioni che coinvolgono pochi dati alla volta, ma ad alta frequenza.

In un contesto aziendale moderno, come quello di un data warehouse, è fondamentale comprendere che questi due tipi di carico di lavoro devono essere trattati separatamente. Un data warehouse è progettato per supportare carichi di lavoro analitici, con l’architettura e i sistemi di archiviazione ottimizzati per rispondere in modo rapido e efficiente a query complesse, a differenza dei sistemi transazionali, che sono focalizzati sulla gestione rapida delle operazioni quotidiane e sulla coerenza dei dati.

Inoltre, i carichi transazionali sono generalmente associati a un numero elevato di utenti concorrenti e operazioni che necessitano di alta disponibilità e alta affidabilità. Le transazioni devono essere gestite senza errori, mantenendo l'integrità del sistema e garantendo che i dati siano sempre consistenti. I carichi analitici, invece, non si preoccupano di modificare frequentemente i dati, ma si concentrano sulla raccolta e analisi di informazioni già esistenti.

Oltre a comprendere queste differenze fondamentali, è essenziale anche riconoscere il ruolo delle figure professionali coinvolte in ciascun tipo di carico di lavoro. Gli ingegneri dei dati sono responsabili della costruzione di pipeline che permettono l'ingestione, la trasformazione e il caricamento dei dati per scopi sia analitici che operativi. I data analyst, d'altra parte, sono focalizzati nell’analizzare i dati e creare visualizzazioni utili a supportare decisioni aziendali, spesso utilizzando strumenti come Power BI. I database administrator (DBA), infine, gestiscono l'efficienza del sistema, la sicurezza dei dati, e i backup, garantendo che i sistemi, siano essi analitici o transazionali, funzionino senza interruzioni.

Ogni ruolo ha una responsabilità specifica, che varia a seconda della natura dei dati e delle esigenze aziendali. Un DBA potrebbe essere incaricato di implementare e mantenere i backup e la sicurezza in un sistema transazionale, mentre un ingegnere dei dati si occuperebbe di costruire pipeline di dati per l’analisi, permettendo agli analisti di estrarre intuizioni significative dai dati.

Nella progettazione di soluzioni di data warehousing o di architetture di dati ibride che combinano carichi di lavoro analitici e transazionali, è fondamentale comprendere il compromesso tra costi e prestazioni. Mentre i carichi di lavoro analitici necessitano di risorse per ottimizzare la lettura di grandi set di dati, i carichi transazionali richiedono risorse per gestire efficacemente operazioni di scrittura in tempo reale.

In conclusione, la comprensione approfondita delle caratteristiche di questi carichi di lavoro e delle figure professionali coinvolte nella loro gestione è essenziale per creare soluzioni scalabili, efficienti e orientate agli obiettivi aziendali. La scelta tra un sistema ottimizzato per carichi analitici o transazionali dipende dalle esigenze specifiche di lettura e scrittura, e dal tipo di analisi o operazioni quotidiane che il sistema deve supportare.

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