1. SERVICIOS
1.1. Servicios de Computacion
1.1.1. Estos cubren máquinas virtuales, contenedores y computación sin servidor, incluidos microservicios ,estos servicios son principalmente para realizar cálculos, ejecutar lógica y ejecutar aplicaciones.
1.2. Almacenamiento en la nube
1.2.1. Este incluye discos adjuntos a máquinas virtuales, así como formatos más estructurados, como los recursos compartidos de bóveda o las bases de datos, todos los cuales pueden expandirse y reducirse según sea necesario.
1.3. Funciones de red
1.3.1. Estas funciones permiten configurar conexiones de red privadas a entornos locales , configurar y controlar el tráfico de entrada y salida de Azure de manera eficiente, ayudando a optimizar el rendimiento y la escalabilidad de las aplicaciones.
1.4. Host de aplicaciones
1.4.1. Esta característica le permite ejecutar toda su aplicación web en una plataforma administrada en Windows o Linux. Además, el mercado de Azure tiene una amplia gama de productos de terceros que puede ejecutar en Azure, incluidas las soluciones de bases de datos SAP y SQL ,incluido el aprendizaje automático y los servicios cognitivos prediseñados.
1.5. Seguridad
1.5.1. Está integrada en todos los aspectos de Azure, incluyendo un endurecimiento de la estructura y monitoreo de inteligencia de seguridad global, con la gestión de identidades de Azure, tiene un control estricto sobre quién tiene acceso a cada servicio y los datos que contiene.
2. CATEGORIAS
2.1. Calcular
2.1.1. Los servicios de proceso suelen ser una de las principales razones por las que las empresas se trasladan a la plataforma Azure. Azure proporciona una variedad de opciones para hospedar aplicaciones y servicios.
2.1.1.1. Por Ejemplo
2.1.1.1.1. Azure Kubernetes: Se basa en la administración de clústeres para máquinas virtuales que ejecutan servicios en contenedores.
2.2. Redes
2.2.1. Vincular recursos de proceso y proporcionar acceso a las aplicaciones es la función clave de las redes de Azure, la funcionalidad de redes de Azure incluye una serie de opciones para conectar el mundo exterior con los servicios y características de los centros de datos de Azure globales.
2.2.1.1. Por Ejemplo
2.2.1.1.1. Azure Network Watcher: Supervisa y diagnostica problemas de red mediante el análisis basado en escenarios.
2.3. Almacenamiento
2.3.1. Azure proporciona cuatro tipos principales de servicios de almacenamiento: Azure Blob Storage, Almacenamiento de archivos de Azure, Almacenamiento en cola de Azure, Azure Table Storage.
2.3.1.1. Ejemplo
2.3.1.1.1. Azure Table Storage: Este almacenamiento de tablas es un servicio que almacena datos estructurados no relacionales (también conocidos como datos NoSQL estructurados) en la nube, lo que proporciona un almacén de claves/atributos con un diseño sin esquema.
2.4. Móvil
2.4.1. Con Azure, los desarrolladores pueden crear servicios back-end móviles para aplicaciones iOS, Android y Windows de forma rápida y sencilla.
2.4.1.1. Por Ejemplo
2.4.1.1.1. Sincronización de datos sin conexión, conectividad a datos locales, difusión de notificaciones push, escalado automático para satisfacer las necesidades empresariales.
2.5. Bases
2.5.1. Azure proporciona varios servicios de base de datos para almacenar una amplia variedad de tipos de datos y volúmenes. Y con la conectividad global, estos datos están disponibles para los usuarios al instante.
2.5.1.1. Por Ejemplo
2.5.1.1.1. Azure Cache para Redis: El servicio se administra completamente almacena en caché de datos estáticos y de uso frecuente para reducir la latencia de los datos y las aplicaciones.
2.6. Web
2.6.1. Azure incluye compatibilidad de primera clase para crear y hospedar aplicaciones web y servicios web basados en HTTP.
2.6.1.1. Por Ejemplo
2.6.1.1.1. Administración de API : Se basa en poder publicar API para desarrolladores, socios y empleados de forma segura y a escala.
2.7. IoT
2.7.1. La capacidad de los dispositivos para recopilar y luego transmitir información para el análisis de datos se conoce como IoT.
2.7.1.1. Por Ejemplo
2.7.1.1.1. IoT Central: Solución de software como servicio (SaaS) de IoT global completamente administrada que facilita la conexión, el monitoreo y la administración de activos de IoT a escala.
2.8. Big data
2.8.1. Cuando hablamos de big data, nos referimos a grandes volúmenes de datos, los datos de los sistemas meteorológicos, los sistemas de comunicaciones, la investigación genómica, las plataformas de imágenes y muchos otros escenarios generan cientos de gigabytes de datos.
2.8.1.1. Por Ejemplo
2.8.1.1.1. Azure Synapse Analytics: Permite ejecutar análisis a gran escala mediante el uso de un almacén de datos empresarial basado en la nube que aprovecha el procesamiento paralelo masivo para ejecutar consultas complejas rápidamente en petabytes de datos.
2.9. AI
2.9.1. El aprendizaje automático es una técnica de ciencia de datos que permite a las computadoras usar datos existentes para pronosticar comportamientos, resultados y tendencias futuros, con el aprendizaje automático, las computadoras aprenden sin estar programadas explícitamente en esto se puede decir que se basa la AI.
2.9.1.1. Por Ejemplo
2.9.1.1.1. Azure ML Studio: Es un espacio de trabajo visual colaborativo donde puede crear, probar e implementar soluciones de aprendizaje automático mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático prediseñados y módulos de manejo de datos.
2.10. DevOps
2.10.1. DevOps reúne a personas, procesos y tecnología al automatizar la entrega de software para proporcionar valor continuo a sus usuarios, con Azure DevOps, puede crear canalizaciones de compilación y lanzamiento que brinden integración, entrega e implementación continuas para sus aplicaciones.
2.10.1.1. Por Ejemplo
2.10.1.1.1. Azure DevTest Labs: Logra crear rápidamente entornos Windows y Linux bajo demanda para probar o hacer demostraciones de aplicaciones directamente desde las canalizaciones de implementación.