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Análisis y bases de datos

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CLR: Es el entorno de ejecución de código .NET en SQL que se encarga de compilar y convertir el código pára que sea ejecutado en la CPU de la máquina.

Tipos de bases de datos:

  • Estructuradas (SQL)
  • No Estructuradas (NoSQL)

Tipos de Datos

  • Estructurados
  • Semi-estructurados
  • No estructarados

Servicios

  1. Azure Cosmo DB

    • Servicio de bases de datos NoSQL, elástico e independiente al rendimiento y almacenamiento de las regiones.
    • Almacena datos en formato de secuencia de registro de átomos (ARS).
    • Se abstraen los datos y se proyectan como una API.
    • Compatibilidad con SQL, Gremlin, Cassandra, MondoDB
  2. Azure SQL Database

    • Basado en Microsoft SQL Server.
    • Alto rendimiento
    • Confiable
    • Administrada
    • Segura
    • Compatible con NoSQL
    • Funciona como PaaS controlando las funciones administrativas de una BD:
      • Actualizaciones
      • Revisiones
      • Backups
      • Supervisión
  3. Azure SQL Managed Instance

    • Comando para backup.
    • Common language runtime (CLR).

    CLR: Es el entorno de ejecución de código .NET en SQL que se encarga de compilar y convertir el código pára que sea ejecutado en la CPU de la máquina.

    • Transacciones entre bases de datos.
    • No cuenta con escalado automático.

Servicios para motores específicos

  1. Azure Database for MySQL
    • Basado en MySQL Community Edition 5.6, 5.7 y 8.0.
    • Alta disponibilidad.
    • Escalado en segundos.
    • Protección de información.
    • Backups automáticos.
  2. Azure Database for PostgreSQL
    • Basado en PostgreSQL.
    • Opción de servidor único:
      • Básico
      • Uso general
      • Optimizado
    • Hiperscala (Citus) para cargas de
      100 GB o más.

Servicios de análisis y big data

  1. Azure Synapse Analytics
    • Análisis de datos de todo tipo: sin procesar, refinados o seleccionados.
    • Por medio de recursos sin servidor o provisionados.
    • Compatible con SQL y Apache Spark.
  2. Azure HDInsight
    • Análisis de datos de open source.
    • Procesa grandes volúmenes de datos.
    • Puede crear clusters de tipo Spark, Hadoop, Kafka, HBase y más.
    • Admite ETLs.
  3. Azure Databricks
    • Descubre información de volúmenes masivos de datos.
    • Compatible con Apache Spark.
    • Funciona Python, Scala, R, Java, SQL, TensorFlow, PyTorch y Scikit-Learn.
  4. Azure Data Lake Analytics
    • Realiza análisis bajo demanda.
    • Enfocado a ETL en lugar de configurar hardware.
    • Modelo pay as you go.

NO SQL

  • Cosmos DB

SQL

  • Azure SQL Database
  • Azure Database for Mysql
  • Azure Database for PostgreSQL

Big Data

  • Azure Synapse Analytics
  • Azure HDInsight
  • Azure DAtabricks
  • Azure Data Lake Analytics


Comparto mis notas de clase sobre los servicios de Azure frente a Análisis y Bases de Datos

  • Azure Cosmos DB

  • Azure SQL Database

  • Azure SQL Managed Instance

  • Azure Database for MySQL

  • Azure Database for PostgreSQL

Servicios de Análisis y Big Data

  • Azure Synapse Analytics

  • Azure HDInsight

  • Azure Databricks

  • Azure Data Lake Analytics

Super chévere practicar con microsoft learn.

Definicion de CLR segun Microsoft:
.NET proporciona un entorno de ejecución denominado Common Language Runtime, que ejecuta el código y proporciona servicios que facilitan el proceso de desarrollo.

Si desean leer el articulo completo:
https://docs.microsoft.com/es-ES/dotnet/standard/clr

🦄Análisis y bases de datos✨

  • Servicios para análisis y bases de datos

    • Tipos de bases de datos

      • SQL - estructuradas
      • NoSQL - no estructuradas
    • Tipos de datos

      • Estructurados
      • Semi-estructurados
      • No estructurados
    • Azure Cosmos DB

      Servicios de bases de datos NoSQL (no relacionales), elástico e independiente al rendimiento y almacenado de las regiones

      Flexibilidad: Almacena datos en formato de secuencia de registro de átomos (ARS). Se abstraen datos y se proyectan como una API.

      Compatibilidad: MySql, Gremlin, Cassandra, mongoDB.

    • Azure SQL Database

      Basado en Microsoft SQL Server.

      Ventajas

      • Alto rendimiento
      • Confiable
      • Administrada
      • Segura
      • Compatible con NoSQL

      ¿Como funciona?

      Funciona como PaaS controlando las funciones administrativas de una BD. Por lo que te debes encargar de:

      • Actualizaciones
      • Revisiones
      • Backups
      • Supervisión
    • Azure SQL Managed Instance

      Muy similar a Azure SQL Database.

      Diferencias

      • Comando para backup
      • Common language runtime (CLR), el cual es el entorno de ejecución de código .NET en SQL, que se encarga de compilar y convertir el código pára que sea ejecutado en la CPU de la máquina.
      • Transacciones entre bases de datos
      • No cuenta con escalado automático

      Nos ofrece un servicio que se llama Azure Database Migration Service, el cual se trata de un servicio con una guía de migración a la nube paso a paso.

  • Servicios para motores específicos

    • Azure Database for MySQL
      • Basado en MySQL Community Edition 5.6, 5.7 y 8
      • Alta Disponibilidad
      • Escalado en segundos
      • Protección de información
      • Backups automáticos
    • Azure Database for PostgreSQL
      • Basado en PostgreSQL
      • Opción de servidor único: básico, uso general y optimizado
      • Hiperscala (Citus) para cargas de 100 GB o más.
  • Servicios de análisis y big data

    • Azure Synapse Analytics
      • Análisis de datos de todo tipo: sin procesar, refinados o seleccionados.
      • Por medio de recursos sin servidor o provisionados.
      • Compatible con SQL y Apache Spark.
    • Azure HDInsight
      • Análisis de dato de open source
      • Procesa grandes volúmenes de datos
      • Puede crear cluesters de tipo Spark, Hadoop, Kafka, HBase y más.
      • Admite ETLs.
    • Azure Databriks
      • Descubre inormación de volúmenes masivos de datos.
      • Compatible con Apache Spark.
      • Funciona Python, Scala, R, Java, SQL, TensorFLow, PyTorch y Scikit-Learn
    • Azure Data Lake Analytics
      • Realiza análisis bajo demanda
      • Enfocado a ETL en lugar de configurar hardware
      • Modelo pay as you go

Servicios para análisis y bases de datos

Tipos de bases de datos:

  • SQL
  • NoSQL

Tipos de datos

  • Estructurados
  • Semi-Estructurados
  • No Estructurados

Azure Cosmos DB

  • Servicio de bases de datos NoSQL, elástico e independiente al rendimiento y almacenamiento de las regiones

Flexibilidad

  • Almacena datos en formato de secuencia de registro de átomos (ARS)
  • Se abstraen los datos y se proyectan como una API.

Compatibilidad

  • SQL
  • Gremlin
  • Cassandra
  • mongoDB

Azure SQL Database
Basado en Microsoft SQL Server

  • Alto rendimiento
  • Confiable
  • Administrada
  • Segura
  • Compatible con NoSQL

¿Como Funciona?

  • Funciona como PaaS controlando las funciones administrativas de una BD:
    • Actualizaciones
    • Revisiones
    • Backups
    • Supervisión

Azure SQL Managed Instance
Diferencias

  • Comandos específicos para backup
  • Common Language Runtime (CLR)
  • Transacciones entre bases de datos
  • No cuenta con escalado automático

Migra a la nube

  • Azure Database Migration Service

  • Flujo del proceso de migración

  • Guía paso a paso

  • Descubrir

  • Evaluación

  • Migración

  • Traslado

  • Optimización

Servicios para motores específicos
Azure Database for MySQL

  • Basado en MySQL Community Edition
  • Alta Disponibilidad
  • Escalado en Segundos
  • Protección de información
  • Backups automáticos

Azure Database for PostgreSQL

  • Basado en PostgreSQL
  • Opción de servidor único
    • Básico
    • Uso general
    • Optimizado
  • Hiperscala (Citus) para cargas de 100 GB o más

Servicios de análisis y big data
Azure Synapse Analytics

  • Análisis de datos de todo tipo:
    • sin procesar, refinados o seleccionados
  • Por medio de recursos sin servidor o provisionados
  • Compatible con SQL y Apache Spark

Azure HDInsight

  • Análisis de datos de open source
  • Procesa grandes volúmenes de datos
  • Puede crear clusters de tipo Spark, Hadoop, Kafka, Hbase y más
  • Admite ETLS

Azure Databricks

  • Descubre información de volúmenes masivos de datos
  • Compatible con Apache Spark
  • Funciona Python, Scala, R, Java, SQL, TensorFlow, PyTorch y Scikit-Learn

Azure Data Lake Analytics

  • Realiza análisis bajo demanda
  • Enfocado a ETL en lugar de configurar hardware
  • Modelo pay as you go.

Puedes ver mis apuntes en Notion con el siguiente link:
https://bush-socks-586.notion.site/An-lisis-y-bases-de-datos-f2839c2623304af283f08f1f8fcf994c
////////////
Es muy importante que en la nube guardemos información que este ordenada, siga un esquema o estructura, y que sobre todo este segura. Cuando esta información esta en la nube podemos acceder a ella a traves de internet para descargarla, procesarla y volverla a subir.

Para esto Azure nos ofrece distintas soluciones.

  • SQL
  • NoSQL

A parte de estas bases de datos tambien hay distintos tipos de datos con los que Azure nos permite trabajar

  • Estructurados
  • Semi-estructurados
  • No estructurados

AZURE COSMOS DB

Para los tipos de datos anteriores tenemos servicios que nos permiten trabajar. Uno de ellos es Azure Cosmos DB.

Es un servicio de DB NoSQL, elástico e independiente al rendimiento y almacenamiento de las regiones. Al ser elástico puede crecer tanto de la manera que lo necesitemos o puede estar delimitado a un tamaño más pequeño si es necesario, puede incluso crecer al tamaño de terabytes. Ademas, es independiente al rendimiento y almacenamiento de las regiones, lo cuál quiere decir que es más universal porque no importa en que regíon se encuentre esto no afectará su rendimiento y esto lo convierte en un servicio muy efectivo porque no afectará la disponiblidad de los datos a cualquier región del mundo.

Cuenta con ***almacenamiento de datos en formato secuencia de registro de átomos (ARS)***. El sistema de tipo principal del motor de base de datos de Azure Cosmos DB se basa en la secuencia de registros de átomos (ARS). Los átomos consisten en un pequeño conjunto de tipos primitivos, por ejemplo, cadena, bool, número, etc., los registros son estructuras y las secuencias son matrices que consisten en átomos, registros o secuencias. El motor de base de datos de Azure Cosmos DB es capaz de traducir y proyectar de manera eficiente los modelos de datos en el modelo de datos basado en ARS. Se puede acceder de forma nativa al modelo de datos principal de Azure Cosmos DB desde lenguajes de programación tipados dinámicamente y se puede exponer tal cual mediante JSON u otras representaciones similares.

Otra de sus ventajas es la compatibilidad con distintos motores de base datos.

AZURE SQL DATABASE

Es uno de los servicios de base de datos de Azure, es otro tipo de base datos estructurada. Este servicio esta basado en Microsoft SQL Server. Entre sus ventajas nos ofrece:

  • Alto rendimiento
  • Confiable
  • Administrada
  • Segura
  • Compatible con NoSQL

Funciona como PaaS controlando las funciones administrativas de una BD:

  • Actualizaciones
  • Revisiones
  • Backups
  • Supervisión

AZURE SQL MANAGED INSTANCE

Tiene muchas similitudes con Azure SQL Database pero tambien tiene diferencias, como el hecho de que tiene

comandos para backups, cuenta con un Common language runtime (CLR), transacciones entre base de datos y no cuenta con escalado automático.

  • CLR: Es el entorno de ejecución de código .NET en SQL que se encarga de compilar y convertir el código pára que sea ejecutado en la CPU de la máquina.

Al no contar con un escalado automático Azure nos ofrece un servicio llamado Azure Database Migration Service que nos permite migrar a la nube.

SERVICIOS PARA MOTORES DE BASE DE DATOS ESPECÍFICOS

SERVICIOS DE ANÁLISIS Y BIG DATA

Azure nos ofrece distintos servicios para el análisis de datos y big data como lo son Azure Synapse Analytics, Azure HDInsight, Azure Databricks, Azure Data Lake Analytics

Haciendo el ejercicio de creacion de base de datos SQL en Microsoft Learn:

Azure Cosmos DB es flexible. En el nivel más bajo, Azure Cosmos DB almacena los datos en formato de secuencia de registro de átomos (ARS). Después, los datos se abstraen y se proyectan como una API, que se especifica al crear la base de datos. Entre las opciones se incluyen SQL, MongoDB, Cassandra, Tables y Gremlin. Este nivel de flexibilidad implica que, al migrar las bases de datos de la empresa a Azure Cosmos DB, los desarrolladores pueden seguir con la API con la que se encuentren más cómodos.

RESUMEN CLASE 11:
ANALISIS Y BASES DE DATOS

I.- TIPOS DE BASES DE DATOS

  • SQL

  • NoSQL

II.- TIPOS DE DATOS

  • Estructurados

  • Semi-estructurados

  • No estructurados

III.- AZURE COSMOS DB
Servicio de bases de datos NoSQL, elástico e independiente al rendimiento y almacenamiento de las regiones.

IV.- FLEXIBILIDAD
Almacena datos en formato de secuencia de registro de átomos (ARS).

Se abstraen los datos y se proyectan como una API.

V.- COMPATIBILIDAD

  • SQL

  • Gremlin

  • Cassandra

  • mongo DB

VI.- AZURE SQL DATABASE
Basado en Microsoft SQL Server.

  • Altor rendimiento

  • Confiable

  • Administrada

  • Segura

  • Compatible con NoSQL

VII.- COMO FUNCIONA ?
Funciona como PaaS controlando las funciones administrativas de una BD:

  • Actualizaciones

  • Revisiones

  • Backups

  • Supervisión

VIII.- AZURE SQL MANAGED INSTANCE
Diferencias

  • Comando para backup.

  • Common language runtime (CLR).

  • Transacciones entre bases de datos.

  • No cuenta con escalado automático.

!Migra a la Nube

SERVICIOS PARA MOTORES ESPECIFICOS

I.- AZURE DATABASE FOR MySQL

  • Basado en MySQL Community Edition 5.6, 5.7 y 8.0.

  • Alta disponibilidad.

  • Escalado en segundos.

  • Protección de información.

  • Backups automáticos.

II.- AZURE DATABASE FOR PostgreSQL

  • Basado en PostgreSQL.

  • Opción de servidor único:

    • Básico

    • Uso general

    • Optimizado

  • Hiperscala (Citus) para cargas de 100 GB o más.

SERVICIOS DE ANALISIS Y BIG DATA

I.- AZURE SYNAPSE ANALYTICS

  • Análisis de datos de todo tipo: sin procesar, refinados o seleccionados.

  • Por medio de recursos sin servidor o provisionados.

  • Compatible con SQL y Apache Spark.

II.- AZURE HDInsight

  • Análisis de datos de open source.

  • Procesa grandes volúmenes de datos.

  • Puede crear clusters de tipo Spark, Hadoop, Kafka, HBase y más.

  • Admite ETLs.

III.- AZURE DATABRINCKS

  • Descubre información de volúmenes masivos de datos.

  • Compatible con Apache Spark.

  • Funciona Python, Scala, R, Java, SQL, TensorFlow, PyTorch y Scikit-Learn.

IV.- AZURE DATA LAKE ANALYTICS

  • Realiza análisis bajo demanda.

  • Enfocado a ETL en lugar de configurar hardware.

  • Modelo pay as you go.

Como guante en la mano … en Colombia se usa la expresión como anillo al dedo

  • Azure acepta BD estructuradas (SQL) y noSQL.
  • Azure Cosmos DB, servicio de BD noSQL, elástico e independiente al rendimiento. Almacena datos en formato de secuencia de registro de átomos (ARS)
  • Azure SQL DB, Basado en msSQL Server, Altor rendimiento, Seguras, compatibles con noSQL
  • Azure Manage Instance DB, no cuenta con escalado automatico, transacciones entre BD
  • Azure Database Mysql, Azure Database Postogress
  • Azure Synapse Analytics: análisis de datos, sin procesar, refinados o selecionados. compatible con SQL y Apache Spark
  • Azure HDInsight, Análisis de datos en open source, puede crear clusters tipo Spark, Hadoop, Kafka. Admite ETLs
  • Azure Databricks, compatible con Apache Spark y funciona con python, scala, R, java, SQL, etc.
  • Azure data lake Analytics, realiza análisis bajo demanada.

¿Qué es CLR (Common Language Runtime)?
Maneja el código en tiempo de ejecución y proporciona todos los servicios básicos para si correcto funcionamiento.
Es un entorno administrativo que provee aspectos como servicios comunes, garbage collection y seguridad.
Es el motor de ejecución.

Por un momento me iba a rendir pero puede lograrlo !

Es genial como Azure tiene las guías para la migración de nuestra base de datos a una instancia…

Recuerden que la información que está en la base de datos es nuestra, no de Azure, ellos no pueden usar por ningún motivo esta información.

Listo!

Muy bueno laboratorio!!!

¿Qué significa la abreviación CLR?
Las siglas de Common Language Runtime, componente de máquina virtual de la plataforma . Net de Microsoft.

En el laboratori si logre completar todo , pero nada mas tengo duda hacerca de que modulo y clase era porque a mi no me aparece en microsoft learn , si alguien tiene el enlace , le agradeceria que me lo pasara.

CLR (Entorno en tiempo de ejecución de lenguaje común" es un entorno de ejecución para los códigos de los programas que corren sobre la plataforma Microsoft . NET, para SQL.

Azure Cosmos DB

Servicio de bases de datos NoSQL,elástico e independiente al rendimiento y almacenamiento de las regiones.

Compatibilidad con distintas bases de datos

##Azure Sql Database

Basado e microsof SQL Server.

  • Altor rendimiento
  • Confiable
  • Administrada
  • Segura
    -Compatible con NoSQL

esta tecnología la utilizamos como infraestructura
Cómo servicio

Azure SQL Managed Instance

Diferencias

  • Comando para backup
  • Common language runtine(CLR)
  • Transacciones entre bases de datos
  • No cuenta con escalado automatico.

Servicio de Migrar a la nube

Azure Database Migration service

si ya tiene una base de dato en local puedes migrar a la nube.

servicios para motores especificos

  1. Azure Database for Mysql
  • Basado en MSQLCommunity Edition 5.6,5.7 y 8.0.
  • Alta disponibilidad.
    -Escalado en segundos.
    -Proteccion de informacíon.
  • Backup automáticos.
  1. Azure Database for PostgresSQL
  • Basado en PostgreSQl.
  • Opcion de servidos único:
  • Básico
    -Uso general
    -Optimizado
    -Hiperscala(Citus) para cargas de 100 Gb o más.

Servicios de análisis y big data

  1. Azure Synapse Analytics
  • Análisis de dato de todo tipo:
    Sin procesar,refinados o seleccionados,

  • Por medios de recursos sin servidos o provionados.

  • Compatible con SQL Y Apache Spark.

  1. Azure HDInsigth
  • Análisis de datos open source.

  • Procesa grandes volúmenes de datos

  • Puede crear cluster de tipo Spark,haddop,Kafka,HBase y mas.

  • Admite ETLs.

  1. Azure Databricks
  • Decubre información de volúmenes masivos de datos.
  • Compatible con Apache Spark.
  • Funciona python,Scala,R,Java,SQL,TensorFlow,PyTorch y Scikit-Learn.
  1. Azure Data Lake Analytics
  • Realiza análisis bajo demanda.
  • Enfocado a ETL en lugar de configurar hardware.
  • Modelo Pya as you go.

Servicios para análisis y bases de datos

Azure cosmos DB

  • Bases datos SQL y NoSQL.
  • Datos: estructurados, semiestructurados y no-estructurados.
  • Azure Cosmos DB: servicio de base de datos NoSQL elástico e independiente al rendimiento y almacenamiento de las regiones.

Azure SQL Database: bases de datos estructuradas

  • Basado en Microsoft SQL server.
  • Alto rendimiento
  • Confiable y administrada
  • Segura
  • Compatible con NoSQL
  • Es un servicio PaaS

Azure SQL Managed Instance

  • Comandos para Backup
  • Common Lenguage runtime CLR
  • Transacciones entre bases de datos
  • No cuenta con escalado automático

Servicios para motores de base de datos específicos.

Azure Database for MySQL

  • Basado en MySQL community
  • Alta disponibilidad
  • Escalado en segundos
  • Protección de información
  • Backus automáticos

Azure database for PostgreSQL

  • Basado en PostgreSQL
  • Opción de servicio único: básico, uso general, optimizado

Servicios de análisis de datos y bigdata

Azure synapse Analytics

  • Analisis de datos de todo tipo: sin procesar, refinados o seleccionados
  • Por medio de recursos provisionados.
  • Compatible con SQL y apache Spark

Azure HDInsight

  • Análisis de satos open source
  • Procesa grandes volúmenes de datos
  • Puede crear clúster de tipo Spark, hadoop, kafka Hbase y mas
  • Admite ETLs.

Azure Databricks

  • Descubre información de volumenes masivos de datos
  • Compatible con Apache Spark
  • Funciona con Python, Scala, R, Java, SQL, TensorFlow, PyTorch y Scikit-Learn

Azure Data Lake Analytics

  • Realiza anáisis bajo demanda
  • Enfocado a ETL en lugar de configurar hardware
  • Modelo pay as you go

CLR:
Common Language Runtime no es un lenguaje de programación, sino que forma parte de un compilador que proporciona un entorno para diferentes lenguajes de programación para trabajar juntos sin problemas.

El curso de postgree SQL sera mi siguiente curso en platzi 😄 https://platzi.com/cursos/postgresql/

  • Ok el reto de la creación de una base de datos

no SQL: cosmo DB

Azure SQL Instance permite implementar algunas de las funcionalidades con lenguajes .NET mediante la integración nativa de Common Language Runtime (CLR SQL Server) como módulos del lado servidor (procedimientos, funciones y SQL Server desencadenadores). El CLR proporciona código administrado con servicios como, por ejemplo, integración entre idiomas, seguridad de acceso del código, administración de la vigencia del objeto y compatibilidad con la depuración y la creación de perfiles. Para los usuarios y desarrolladores de aplicaciones, la integración clr significa que ahora puede escribir procedimientos almacenados, desencadenadores, tipos definidos por el usuario, funciones definidas por el usuario (escalares y con valores de tabla) y funciones de agregado definidas por el usuario mediante cualquier lenguaje SQL Server .NET Framework, Microsoft incluidos Visual Basic .NET y Microsoft Visual C#. SQL Server incluye .NET Framework versión 4 preinstalado.

Common Language Runtime (CLR). El objetivo de CLR es cargar, localizar y administrar objetos .NET, esto quiere decir que CLR siempre va a manejar estas operaciones y el desarrollador no va a interferir en estos procesos. También CLR se encarga de la gestión de la memoria, el alojamiento de aplicaciones, comprobaciones de seguridad y la coordinación de subprocesos.

Servicios para análisis y bases de datos

En general, existen dos tipos de bases de datos, las estructurada (SQL) y las no estructuradas (NoSQL). Azure tiene soluciones para ambas.

Los tipos de datos que acepta Azure son:

  • Estructurados
  • Semi-estructurados
  • No estructurados

Azure Cosmos DB

Servicio de bases de datos NoSQL, elástico e independiente al rendimiento y almacenamiento de las regiones.

Flexibilidad

Almacena datos en formato de secuencia de registro de átomos (ARS). Se abstraen los datos y se proyectan como una API.

Compatibilidad

Es compatible con diferentes motores de bases de datos como SQL, Gremlin, Cassandra y MongoDB.

Azure SQL Database

Está basado en Microsoft SQL Server.

  • Alto rendimiento
  • Confiable
  • Administrada
  • Segura
  • Compatible con NoSQL

Funciona como PaaS controlando las funciones administrativas de una BD:

  • Actualizaciones
  • Revisiones
  • Backups
  • Supervisión

Azure SQL Managed Instance

Es muy parecida a Azure SQL Database, pero tiene algunas diferencias:

  • Comandos para backups
  • Common Lenguage Runtime (CLR)
  • Transacciones entre bases de datos
  • No cuenta con escalado automático

CLR: Es el entorno de ejecución de código .NET en SQL que se encarga de compilar y convertir el código para que sea ejecutado en la CPU de la máquina.

Azure Database Migration Service

Las Managed Instance ofrecen un servicios para llevar a la nube una base de datos que se encuentre en un entorno local.

Servicios para motores específicos

Azure Database for MySQL

  • Basado en MySQL Community Edition 5.6, 5.7 y 8.0.
  • Alta disponibilidad
  • Escalado en segundos
  • Protección de información
  • Backups automáticos

Azure Database for PostresSQL

  • Basado en PostgreSQL
  • Opción de servidor único:
    • Básico
    • Uso general
    • Optimizado
  • Hiperscala (Citus) para cargas de más de 100 GB

Servicios de análisis y Big Data

Azure Synapse Analytics

  • Análisis de datos de todo tipo: sin procesar, refinados o seleccionados
  • Por medio de recursos sin servidor o provisionados
  • Compatible con SQL y Apache Spark

Azure HDInsight

  • Análisis de datos de open source
  • Procesa grandes volúmenes de datos
  • Puede crear clusters de tipo Spark, Hadoop, Kafka, HBase y más
  • Admite ETL’s

Azure Databricks

  • Descubre información de volúmenes masivos de datos
  • Compatible con Apache Spark
  • Funciona en Python, Scala, R, Java, SQL, TensorFlow, PyTorch y Scikit-Learn

Azure Data Lake Analytics

  • Realiza análisis bajo demanda
  • Enfocado a ETL en lugar de configurar hardware
  • Modelo pay as you go

Base de datos funciona como pass

Hola esta muy bueno la practica excelente el paso a paso muy bien elaborado.

Muy buen ejercicio

CLR : (Common Language Runtime), Entorno Común de Ejecución.
El CLR se caracteriza por la capacidad de compilación de aplicaciones prácticamente en tiempo real y por la homogeneidad de los tipos de datos, independientemente del lenguaje de programación que se utilice.

CLR permite que los programas para acceder a los objetos escritos en diferentes lenguajes de programación y hacer que se ejecuten en conjunto. No sólo puede un programa escrito en lenguaje de una llamada de otro programa escrito en un lenguaje diferente

Directorio de Azure Cloud Services

Productos de Azure

Y se vuelve una chulada Azure cuando tienes cuenta de estudiante para usar 100 dolares https://azure.microsoft.com/es-mx/free/students/ 😃