Kurs
Microsoft Azure Mimarisi ve Hizmetlerini Anlama
2 sa
22.3K
Veriyi verimli bir şekilde entegre etme, işleme ve analiz etme becerisi, içgörü elde etmeyi ve rekabet avantajını korumayı hedefleyen kuruluşlar için önemlidir.
Azure ekosisteminde veri ardışık düzenlerini yönetmek ve gelişmiş analitik gerçekleştirmek için iki güçlü araç, Azure Data Factory ve Databricks, önde gelen çözümler olarak ortaya çıktı. İlk bakışta benzer görünseler de bu araçlar, veri mühendisliği ve analitiğin farklı yönlerine hitap eder.
Bu yazıda Azure Data Factory ve Databricks’in yeteneklerini inceleyecek, özelliklerini karşılaştıracak ve her bir aracın ne zaman kullanılacağına dair içgörüler sunacağız.
Azure Data Factory nedir?
Azure Data Factory (ADF), çeşitli veri depoları arasında veri entegrasyonu, taşınması ve orkestrasyonunu sağlayan bulut tabanlı bir ETL (Extract, Transform, Load) hizmetidir. Farklı kaynaklardan verilerin, analiz edilebileceği ve aşağıdaki amaçlarla kullanılabileceği merkezi konumlara taşınmasını ve dönüştürülmesini kolaylaştıracak şekilde tasarlanmıştır
iş zekası.
ADF ile birden çok kaynaktan veri çıkarma, kullanılabilir bir formata dönüştürme ve analize yönelik hedef ortama yükleme süreçlerini otomatikleştiren veri ardışık düzenleri oluşturabilir ve yönetebilirsiniz.
Azure Data Factory’nin özellikleri
Sıralama olmaksızın ADF’nin en dikkat çekici özellikleri şunlardır:
- Sürükle-bırak arayüz: ADF, kapsamlı kodlama gerektirmeden veri ardışık düzenleri oluşturmanıza olanak tanıyan sezgisel bir arayüz sunar. Bu kullanıcı dostu yaklaşım, derin teknik uzmanlığı olmayan ancak yine de karmaşık veri iş akışlarını yönetmesi gereken kişiler için idealdir.
- Geniş veri kaynağı yelpazesiyle entegrasyon: ADF, hem şirket içi hem de bulut tabanlı veri kaynaklarıyla entegrasyonu destekler; bu da farklı veri ortamlarına sahip ekipler için onu çok yönlü bir araç haline getirir.
- Data Flow ile karmaşık veri dönüşümlerine destek: ADF, veri ardışık düzeni içinde doğrudan karmaşık dönüşümler gerçekleştirmeye olanak tanıyan Data Flow özelliği aracılığıyla veri dönüştürme yetenekleri sağlar.
- Zamanlama ve izleme: ADF, veri ardışık düzenlerinin yürütülmesini otomatikleştirmenize ve performanslarını izlemenize olanak tanıyan yerleşik zamanlama ve izleme araçları içerir.
- Diğer Azure hizmetleriyle yerel entegrasyon: ADF, Azure Synapse Analytics ve Azure Blob Storage gibi diğer Azure hizmetleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olur ve Azure ekosistemi içinde kapsamlı bir veri yönetimi çözümü sunar.
Gördüğünüz gibi, ADF Azure ekosistemi içinde veri ardışık düzenleri oluşturmak için ihtiyaç duyacağınız her şeyi sunar!
Azure Data Factory, çeşitli veri kaynaklarına bağlanma ve entegrasyonda üstünlük sağlar. Görsel kaynağı: Microsoft.
Introduction to Azure kursu, Azure’a başlamak isteyenler için mükemmel bir kaynaktır. Azure Management and Governance kursu ise daha deneyimli olanlar için idealdir.
Databricks nedir?
Databricks, büyük veri işleme ve makine öğrenimi için iş birliğine dayalı bir ortam sağlayan bir analitik platformudur. Apache Spark üzerine kurulu olan Databricks, büyük ölçekli veri işleme görevlerini ele almak üzere tasarlanmıştır; bu sayede karmaşık analitikler gerçekleştirebilir ve makine öğrenimi modelleri geliştirebilirsiniz.
Databricks, veri mühendislerinin, veri bilimcilerinin ve analistlerin verileri işlemek, analiz etmek ve görselleştirmek için uçtan uca bir iş akışında birlikte çalışabilecekleri birleşik bir platform sunar.
Databricks’in özellikleri
Databricks’i bu kadar popüler bir araç yapan bazı özellikler şunlardır:
- Birleşik analitik platformu: Databricks, büyük veri işleme ve makine öğrenimini tek bir platformda birleştirir; böylece tek bir ortamda uçtan uca analitik yapabilirsiniz.
- İş birliğine açık not defterleri: Databricks, Python, Scala ve SQL gibi dillerde iş birliğine açık not defterlerini destekler; bu da ekiplerin veri işleme ve analiz görevlerinde gerçek zamanlı olarak birlikte çalışmasına olanak tanır.
- Apache Spark ile yüksek performanslı veri işleme: Databricks, dağıtık bir veri işleme motoru olan Apache Spark’ın gücünden yararlanarak büyük veri kümelerini ele alır ve karmaşık dönüşümleri verimli bir şekilde gerçekleştirir.
- Veri gölleri ve veri ambarlarıyla entegrasyon: Databricks, Delta Lake gibi çözümlerle sorunsuz şekilde entegre olur ve büyük ölçekli analitik için verimli veri depolama ve erişim sağlar.
- Gelişmiş analitik ve AI/ML yetenekleri: Databricks gelişmiş analitik ve makine öğrenimi araçları sunar; bu da onu, yapay zeka modellerini ölçekli olarak geliştirmek ve devreye almak için güçlü bir platform haline getirir.
- Azure Databricks kümeleriyle ölçeklenebilirlik: Databricks, kullanıcıların Azure Databricks kümelerinden yararlanarak veri işleme yeteneklerini hızla ölçeklendirmesine olanak tanır; böylece platform artan veri hacimlerini ve hesaplama taleplerini karşılayabilir.
Databricks Data Lakehouse mimarisi unsurları. Görsel kaynağı: Databricks
İşte böyle! Databricks’in kapsamlı yetenekleri ilginizi çektiyse, Introduction to Databricks kursuyla başlayabilirsiniz.
Azure Data Factory vs. Databricks: Temel Farklar
Bu noktada ADF ve Databricks’in birbirinden nasıl ayrıştığını görebilirsiniz. Şimdi daha derine inelim ve bu farkları birkaç kategori altında inceleyelim.
Amaç ve kullanım senaryıları
Azure Data Factory öncelikle veri entegrasyonu ve orkestrasyon için tasarlanmıştır. Farklı kaynaklar arasında veri taşımada, dönüştürmede ve analiz için merkezi bir konuma yüklemede başarılıdır. ADF, birden çok ortamda veri iş akışlarını otomatikleştirmeniz ve yönetmeniz gereken senaryolar için idealdir.
Öte yandan Databricks, veri işleme, analitik ve makine öğrenimine odaklanır. Büyük ölçekli veri analizi yapmak, makine öğrenimi modelleri geliştirmek ve veri bilimi projelerinde iş birliği yapmak isteyen şirketler için başvurulacak platformdur. Databricks özellikle büyük veri ortamları ve yapay zeka odaklı uygulamalar için uygundur.
Veri dönüştürme yetenekleri
Azure Data Factory, kullanıcıların veri ardışık düzeni içinde doğrudan çeşitli dönüşümler yapmasına olanak tanıyan Data Flow özelliği aracılığıyla veri dönüştürme yetenekleri sağlar. Güçlü olmakla birlikte bu dönüşümler genellikle ETL süreçlerine daha uygundur ve Databricks’in sundukları kadar kapsamlı veya esnek olmayabilir.
Apache Spark temelli Databricks ise gelişmiş veri dönüştürme yetenekleri sunar. Kullanıcılar, Spark’ın tüm gücünden yararlanarak karmaşık dönüşümler, toplulaştırmalar ve veri işleme görevleri gerçekleştirebilir; bu da yoğun veri manipülasyonu ve hesaplama gerektiren senaryolar için onu tercih edilen seçenek yapar.
Diğer Azure hizmetleriyle entegrasyon
Hem ADF hem de Databricks diğer Azure hizmetleriyle entegre olur ancak bunu farklı odaklarla yapar. ADF, ETL ve orkestrasyon için tasarlanmıştır; bu da Azure Synapse Analytics ve Azure Blob Storage gibi birden çok Azure hizmetini içeren veri iş akışlarını yönetmek için onu ideal araç haline getirir.
Öte yandan Databricks, gelişmiş analitik ve yapay zekaya daha fazla odaklanır; veri depolama için Delta Lake ve model yaygınlaştırma için Azure Machine Learning gibi hizmetlerle entegre olur.
Kullanım kolaylığı
Azure Data Factory’nin sürükle-bırak arayüzü, sınırlı teknik uzmanlığa sahip olanlar için bile kullanımını nispeten kolay hale getirir. Düşük kod/ko-kodsuz ardışık düzen geliştirmeye odaklanması, veri iş akışlarının oluşturulmasını ve yönetilmesini basitleştirir.
Güçlü olmakla birlikte Databricks daha yüksek düzeyde teknik yetkinlik gerektirir. Kodlamaya (Python, Scala ve SQL gibi dillerde) ve karmaşık yapılandırma seçeneklerine dayanması, onu kod ve büyük veri çerçeveleriyle çalışmaya rahat olan veri mühendisleri ve bilimcileri için daha uygun kılar.
Ölçeklenebilirlik ve performans
ADF ve Databricks oldukça ölçeklenebilirdir ancak farklı alanlarda üstünlük sağlar. ADF, büyük ölçekli veri entegrasyonu ve taşıma görevlerini ele almak üzere tasarlanmıştır; bu da onu karmaşık ETL iş akışlarını orkestre etmek için ideal kılar.
Apache Spark temeliyle Databricks, büyük veri işleme ve analitik için eşsiz bir performans sunar; bu da yüksek performanslı hesaplama ve ölçeklenebilirlik gerektiren senaryolar için tercih edilen seçenek olmasını sağlar.
Maliyet değerlendirmeleri
Azure Data Factory ve Databricks kullanım maliyetini değerlendirirken, fiyatlandırma modellerini ve bütçenizi nasıl etkileyebileceklerini anlamak önemlidir:
- ADF’nin fiyatlandırması, ardışık düzen etkinliklerinin sayısına, veri taşımaya ve veri hacmine dayanır. Daha karmaşık ardışık düzenler ve büyük veri hacimlerinde maliyetler artabilir; ancak ADF, genellikle basit ETL görevleri için maliyet etkindir.
- Databricks fiyatlandırması, tipik olarak saat başına Databricks Unit (DBU) olarak ölçülen hesaplama kaynaklarına dayanır. Özellikle yüksek performanslı kümelerin gerektiği durumlarda, büyük ölçekli veri işleme ve makine öğrenimi iş yükleri için maliyetler önemli ölçüde artabilir.
Maliyetleri değerlendirirken kuruluşunuzun veri hacmi, dönüşümlerin karmaşıklığı ve ardışık düzen yürütme sıklığı gibi özel ihtiyaçlarını göz önünde bulundurun.
Bazı durumlarda, orkestrasyon için ADF’yi ve işleme için Databricks’i kullanmak, her iki aracın güçlü yönlerinden yararlanırken maliyetleri etkin bir şekilde yönetmenizi sağlayan dengeli bir yaklaşım sunabilir.
Azure Data Factory vs Databricks: Özet
Aşağıda Azure Data Factory ve Databricks’in geniş bir yelpazedeki yönler açısından karşılaştırıldığı bir tablo yer almaktadır:
|
Kategori |
Azure Data Factory (ADF) |
Databricks |
|
Genel Bakış |
Veri taşımayı ve dönüşümü orkestre eden ve otomatikleştiren bulut tabanlı bir veri entegrasyon hizmeti. |
Büyük veri işleme ve makine öğrenimine odaklanan birleşik bir analitik platformu. |
|
Birincil Kullanım Durumu |
Veri entegrasyonu, ETL/ELT ardışık düzenleri, veri orkestrasyonu ve iş akışı otomasyonu. |
Büyük veri analitiği, gerçek zamanlı veri işleme ve makine öğrenimi. |
|
Veri Dönüşümü |
Yerleşik veya Databricks ya da Synapse Spark havuzları gibi harici işlem kaynaklarını kullanarak veri dönüşümlerini orkestre etmek için birincil olarak kullanılır. |
Apache Spark ve Delta Lake ile toplu ve gerçek zamanlı işleme için gelişmiş, büyük ölçekli veri dönüşümü. |
|
ETL/ELT |
ETL/ELT orkestrasyonunda uzmanlaşmış olup, birden çok veri kaynağını ve hedefini bağlar; veri kopyalama, data flow ve Azure hizmetleri gibi yerleşik etkinlikler sunar. |
Özellikle karmaşık büyük veri dönüşümleri için güçlü ETL yetenekleri; bellek içi işlem için Apache Spark’tan yararlanır. |
|
İşlem Motoru |
Yerel bir işlem motoruna sahip değildir; veri dönüşümü için Azure Databricks, Azure Synapse veya Azure HDInsight gibi harici işlem seçeneklerine dayanır. |
Gerçek zamanlı ve toplu işleme için Apache Spark tabanlı işlem motoru. |
|
Veri Taşıma |
Veri tabanları, bulut depolama ve SaaS platformları gibi çok sayıda yerleşik bağlayıcı sunar; bu da onu farklı ortamlarda büyük ölçekli veri taşımayı orkestre etmek için uygun kılar. |
Genellikle Azure Data Lake, S3 ve Delta Lake gibi depolama çözümleriyle entegre olur; ancak veri taşıma birincil odak değildir. |
|
Veri Entegrasyonu |
Azure hizmetleri, şirket içi veritabanları ve üçüncü taraf sistemler dahil 90’dan fazla bağlayıcı desteğiyle güçlü veri entegrasyon yetenekleri. |
Veri entegrasyonu ağırlıkla büyük veri depolama ve işleme platformlarına (Azure Data Lake, Delta Lake) odaklanır. Bağlayıcı seçenekleri daha az çeşitlidir. |
|
Veri İşleme |
Görsel, düşük kodlu eşlemelerle büyük ölçekte veri dönüştürmek için data flow’lardan yararlanır. Daha gelişmiş dönüşümler için Databricks veya Azure Synapse kullanır. |
Spark kullanarak gelişmiş veri işleme; gerçek zamanlı ve büyük ölçekli toplu iş yükleri için optimize edilmiştir. |
|
İş Birliği |
Azure DevOps ve GitHub ile Git entegrasyonu üzerinden ardışık düzen iş birliği. |
Databricks Workspaces ile gelişmiş iş birliği özellikleri ve GitHub veya Databricks Repos ile entegre sürüm kontrolü. |
|
Geliştirici Deneyimi |
ETL iş akışları oluşturmak için sürükle-bırak arayüz; teknik olmayan kullanıcıların veri ardışık düzenleri oluşturmasını kolaylaştırır. |
Not defteri ortamı ve koda dayalı dönüşümler (Python, Scala, R, SQL) için destek sunan gelişmiş geliştirici deneyimi. |
|
Zamanlama & Orkestrasyon |
Tetikleyiciler ve ardışık düzen yürütme kontrolü ile mükemmel zamanlama ve orkestrasyon yetenekleri. |
Sınırlı orkestrasyon yetenekleri. Databricks, ADF veya diğer araçlar kullanılarak harici olarak orkestre edilebilir. |
|
Veri Yönetişimi |
Veri yönetişimi, soy takibi ve meta veri yönetimi için Azure Purview ile entegrasyon. |
Yönetişim genellikle Azure Purview veya diğer üçüncü taraf çözümleri gibi harici araçlarla ele alınır. |
|
İzleme & Günlükleme |
Azure Monitor, Uyarılar ve ADF’nin izleme panosu aracılığıyla yerleşik izleme ve günlükleme. |
Databricks REST API, Azure Monitor entegrasyonu ve özel panolar aracılığıyla kapsamlı günlükleme ve izleme. |
|
Ölçeklenebilirlik |
Talep üzerine veri entegrasyonu ve veri taşımayla kolayca ölçeklenir. Veri işlemeyi ölçeklemek için harici işlem hizmetleri kullanır. |
Özellikle büyük veri iş yükleri ve makine öğrenimi ardışık düzenleri için son derece ölçeklenebilir; otomatik küme ölçeklendirme sunar. |
|
Maliyet Modeli |
Veri taşıma, orkestrasyon ve kullanılan harici işlem hizmetlerine (Databricks, Synapse vb.) göre kullanım başına ödeme. |
Depolama ve işlem için kullandıkça öde. Kümeler, maliyet optimizasyonu için otomatik ölçeklenebilir. |
|
Makine Öğrenimi |
Yerleşik makine öğrenimi yetenekleri yoktur. Azure ML veya Databricks gibi hizmetler orkestre edilerek makine öğrenimi entegre edilebilir. |
MLlib gibi yerleşik makine öğrenimi kütüphaneleri ve model izleme ve yönetimi için MLflow entegrasyonları. |
|
Güvenlik |
Rol tabanlı erişim denetimi (RBAC), Azure Active Directory entegrasyonu, yerleşik veri şifreleme ve yönetilen kimlikler. |
RBAC, veri şifreleme, Azure Active Directory entegrasyonu ve özel güvenlik modelleri. |
|
BI Entegrasyonu |
Power BI, Azure Synapse Analytics ve diğer Azure hizmetleri gibi BI araçlarına veri besleyen veri ardışık düzenlerini orkestre edebilir. |
Power BI, Tableau ve diğer BI araçlarıyla doğrudan veri tüketimi için entegrasyonu destekler. |
|
Gerçek Zamanlı Veri İşleme |
Tetikleyicilerle gerçek zamanlı veri alımını orkestre edebilir ve Stream Analytics veya Databricks gibi gerçek zamanlı işlem hizmetlerini kullanabilir. |
Spark Streaming kullanarak gerçek zamanlı veri işleme için optimize edilmiştir. |
|
Kullanım Kolaylığı |
Düşük kodlu arayüzle kullanıcı dostudur; teknik olmayan kullanıcıların veri ardışık düzenleri oluşturmasını kolaylaştırır. |
Daha fazla teknik bilgi gerektirir; büyük veri mühendisleri, veri bilimcileri ve geliştiricilere odaklanır. |
|
Çoklu Bulut Desteği |
Öncelikle Azure’a odaklanır; ancak bağlayıcılar kullanarak bazı diğer bulut hizmetlerine bağlanabilir. |
Azure, AWS ve GCP dahil çoklu bulut ortamlarını destekler. |
|
Dağıtım |
Tamamen yönetilen hizmet; ardışık düzenlerin güncellemeleri ve ölçeklendirilmesi otomatiktir. |
Yönetilen bir hizmettir; ancak küme yapılandırmaları ve ölçeklendirme üzerinde kullanıcılara daha fazla kontrol sunar. |
|
Topluluk & Ekosistem |
Geniş Azure topluluğu; Microsoft’tan güçlü destek ve Azure ekosistemine entegrasyon. |
Geniş topluluk; Databricks ve açık kaynak Apache Spark topluluğundan önemli katkılar. |
|
Uyumluluk & Sertifikasyonlar |
GDPR, HIPAA ve ISO sertifikaları dahil çeşitli endüstri standartlarıyla uyumludur. |
GDPR, HIPAA ve SOC uyumluluğu dahil çeşitli endüstri standartlarını ve sertifikasyonlarını karşılar. |
Azure Data Factory ne zaman kullanılır
Azure Data Factory, veri entegrasyonu ve taşınmanın öncelikli olduğu senaryolarda tercih edilen seçenektir. Daha özel olarak, aşağıdaki durumlar için idealdir:
- Veri entegrasyonu ve taşınması: Kuruluşların, şirket içi ve bulut tabanlı ortamlar dahil olmak üzere farklı kaynaklar arasında veri taşıması gerektiğinde, ADF bunu verimli bir şekilde yapmak için gereken araçları sağlar.
- Veri ardışık düzenlerini orkestre etmek: ADF, birden çok veri kaynağı arasında veri iş akışlarını yönetme ve otomatikleştirmede üstündür; bu da karmaşık veri ortamlarına sahip kuruluşlar için idealdir.
- Basit ila orta düzeyde veri dönüşümleri: ADF’nin Data Flow özelliği, temel ila orta düzeyde karmaşıklığa sahip veri dönüşümlerini içeren ETL süreçleri için yeterli yetenekler sunar.
- Zamanlama ve izleme gerektiren ETL iş akışları: ADF’nin yerleşik zamanlama ve izleme araçları, ETL iş akışlarını otomatikleştirmeyi ve performanslarını takip etmeyi kolaylaştırır.
Databricks ne zaman kullanılır
Databricks, büyük veri işleme, analitik ve makine öğrenimi gerektiren senaryolar için başvurulacak platformdur. En uygun olduğu durumlar şunlardır:
- Büyük veri işleme ve analitik: Databricks, büyük veri kümelerini işlemekte üstündür; bu da çok büyük miktarda veri analiz eden kuruluşlar için idealdir.
- Makine öğrenimi ve yapay zeka modeli geliştirme: Databricks, makine öğrenimi modelleri geliştirmek ve devreye almak için gelişmiş araçlar sağlar; bu da onu yapay zeka odaklı uygulamalar için güçlü bir platform yapar.
- İş birliğine dayalı veri bilimi ortamları: Databricks’in iş birliğine açık not defterleri, veri bilimcileri ve analistlerin gerçek zamanlı olarak birlikte çalışmasını sağlar; bu da ekip tabanlı veri bilimi projelerini kolaylaştırır.
- Apache Spark kullanarak karmaşık veri dönüşümleri: Yoğun veri manipülasyonu ve hesaplama gerektiğinde, Databricks’in Apache Spark tabanlı dönüşümleri karmaşık görevleri ele almak için gereken güç ve esnekliği sunar.
Azure Data Factory ve Databricks’i entegre etmek
Çoğu durumda Azure Data Factory ve Databricks birlikte kullanılarak kapsamlı bir veri ardışık düzeni oluşturulabilir.
ADF, çeşitli kaynaklardan verilerin çıkarılması, dönüştürülmesi ve yüklenmesini yöneterek veri ardışık düzenini orkestre edebilir. Ardından Databricks, büyük veri işleme ve makine öğrenimindeki gelişmiş yeteneklerinden yararlanarak daha karmaşık veri işleme ve analitik görevlerini yerine getirebilir.
Örneğin, uçtan uca tipik bir veri ardışık düzeninde ADF’nin birden fazla kaynaktan veri çekip bir veri gölüne yüklemesi yer alabilir. Ardından Databricks veriyi işleyebilir, gelişmiş dönüşümler uygulayabilir ve sonuçlar, daha fazla analiz için bir veri ambarına yüklenmeden önce makine öğrenimi modellerinden geçirilebilir.
Azure Data Factory ve Azure Databricks ile toplu ETL. Görsel kaynağı: Databricks
Sonuç
Azure Data Factory ve Databricks, Azure ekosistemi içinde güçlü araçlardır; her biri kendi güçlü yönlerine ve ideal kullanım senaryolarına sahiptir. Çoğu durumda, ADF ve Databricks’i bir araya getirmek, her iki dünyanın en iyi yanlarından yararlanan kapsamlı bir çözüm sağlayabilir!
Bu platformlara daha derinlemesine dalmak isteyenler için aşağıdaki kaynakları keşfetmeyi düşünebilirsiniz:
Bu kaynaklar, Azure Data Factory ve Databricks’i ve bu araçların güçlü veri ardışık düzenleri ve analitik çözümleri oluşturmak için nasıl kullanılabileceğini anlamak için sağlam bir temel sağlar.
What are the primary differences between Azure Data Factory and Databricks?
Can Azure Data Factory and Databricks be used together?
Which tool is better for data transformation: Azure Data Factory or Databricks?
How does the cost of using Azure Data Factory compare to Databricks?
Is Azure Data Factory suitable for big data processing?
Konular
